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前面我们给大家介绍了如何从GEO数据库下载单细胞测序（scRNA）的数据，接下来，生信自学网给大家简单重现一下数据整理以及后续的分析： 1、把数据解压，在excel里面简单整理，就可以得到行名是基因名，列名是样品名的矩阵，“PT089_P1_A01“中PT089代表样品的名称，P1_A01代表细胞编码；  如果需要学习整个单细胞测序数据分析过程，可以学习生信自学网给大家准备的课程： 《单细胞测序数据分析视频课程》 2、得到矩阵之后，我们需要对数据进行质控和数据过滤，在图形左1里面，横坐标代表样品名，纵坐标基因的数目；左2图横坐标代表样品，纵坐标代表测到所有基因的序列数目；左3代表线粒体数目，因为这组数据没有相关数据，所以都是0。   3、主成分分析，每个点代表一个细胞，不同颜色代表不同的样本；接下来我们可以做PCA的热图，跟每个PC相关的基因表达谱情况。 每根曲线代表一个PC，每一个PC可以理解为一部分基因的集合，前面得到的1500多个基因就得到20个PC，图形里面每个PC后面有个P值，这里的P值是指实际PC里面的关键基因和理论PC可能存在基因的相似程度，P值越小，说明PC实际基因和理论相似程度高。    4、TSNE聚类分析 上一步选好了PC，接下来做TSNE聚类分析，在图形里面，聚成了15类，也就是15个Cluster，然后可以得到每个样品的细胞是属于哪个Cluster。绘制Cluster的聚类热图，可以根据热图得到每个聚类的marker基因。   5、marker  如果需要学习整个单细胞测序数据分析过程，可以学习生信自学网给大家准备的课程： 《单细胞测序数据分析视频课程》 
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