了解UMI的原理，有利于我们了解scRNA-seq如何在细胞水平上进行量化。

在了解了UMI和barcode是如何区分不同细胞和不同分子后，接下来咱们来了解以下scRNA-seq的工作流程。

工作流程步骤为：

计数矩阵的生成：formating reads, demultiplexing samples, mapping and quantification

原始计数矩阵的质控：过滤劣质细胞

聚类：基于转录活性的相似性对细胞进行聚类（细胞类型 类似于 不同的clusters）

marker鉴定和簇注释：识别每个簇的marker并注释已知的细胞类型簇。

工作流程如下图所示：

当然，无论进行什么分析，基于不同条件的单个样本得出的关于总体的结论都是不可信的。若想得到可靠的结论，仍然需要生物重复！也就是说，如果您想得出与总体相对应的结论，请做生物学重复。

在完成了测序后，原始测序数据一般输出为BCL或FASTQ格式。如果reads是BCL格式，可以使用cellranger的mkfastq工具将BCL转换为FASTQ格式。

在得到FASTQ文件后，使用cell ranger软件进行数据的质控和定量，可以通过下图的细胞基因计数矩阵探索和过滤数据，输出的csv文件就可以使用R的seurat包进行下游分析啦。

下一回就到了激动人心的实操环节啦，不要走开，后续更精彩哟。