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细胞的不同状态对患者临床outcome的影响（整体） (状态组合刻画 (量化状态【阎4.11起】 :check: (细胞状态定性（status划分）…

- - - - 如何确定IC的数目
      - 输入数据的处理
      - 具体实现算法
    - - 其他非生物IC：如不同的取样位点等
      - outlierIC：仅在少数几个细胞中具有high loading
        
        去掉outlier细胞
      - qualityIC：与细胞检测基因数/管家基因平均表表达相关
      - batchIC：同一个样本的细胞测序时使用了多个plate
      - 总结识别技术IC的方法（2天）
    - - IC主效状态是否能反映样本的特点（:ok:）
      - 确定IC代表的主效功能（3+4天:ok:）
      - IC相关基因的选取(1+2天 :ok:)
    - - metaIC功能刻画
      - 整合范围
        
        数据集内部整合:ok:
        
        癌症类型(跨数据集整合)
      - metaIC基因选取
- - - - 各个状态应该划分为哪几个阶段，总结 :check: :!!:
      - 状态划分方法，确定划分方法 :check: :!!:
        
        随机100次构建随机背景，以95%分位数为阈值 :check:
        
        验证划分的正确性 :check:
        
        特殊样本的状态是否与原文一致 :check:
        
        通过signature基因的具体表达高低来查看划分是否正确 :check:
    - - signature打分 :check:
        
        状态signature的搜集 :check:
        
        MSigDB数据库
        
        手动文献搜索【浪费一周半】 :explode:
        
        挑选signature
        
        signature来源总结 :check: :!!:
        
        打分方法的确定（Control gene） :check: :!!:
        
        singscore方法特点 :check:
        
        得分能否正确反映细胞状态 : :check:
        
        与control基因集得分的比较
        
        得分相关性 :!?:
        
        得分密度分布 :!?:
        
        得分是否与signature基因数相关 :!?:
        
        找到有特色的的样本进行验证 :!!:
        
        找到已知状态的细胞系或者数据进行验证 :!:
        
        利用状态marker对状态得分进行验证 :!:
      - marker表达 :lock:
- - - - 状态之间是否存在转化 :red_cross:
      - 层次结构的证明
    - - 细胞药物敏感性
      - 细胞关键分子特征、临床信息
  - - - 各个状态应该划分为哪几个阶段，总结 :check: :!!:
      - 状态划分方法，确定划分方法 :check: :!!:
        
        随机100次构建随机背景，以95%分位数为阈值 :check:
        
        验证划分的正确性 :check:
        
        特殊样本的状态是否与原文一致 :check:
        
        通过signature基因的具体表达高低来查看划分是否正确 :check:
    - - signature打分 :check:
        
        状态signature的搜集 :check:
        
        MSigDB数据库
        
        手动文献搜索【浪费一周半】 :explode:
        
        挑选signature
        
        signature来源总结 :check: :!!:
        
        打分方法的确定（Control gene） :check: :!!:
        
        singscore方法特点 :check:
        
        得分能否正确反映细胞状态 : :check:
        
        与control基因集得分的比较
        
        得分相关性 :!?:
        
        得分密度分布 :!?:
        
        得分是否与signature基因数相关 :!?:
        
        找到有特色的的样本进行验证 :!!:
        
        找到已知状态的细胞系或者数据进行验证 :!:
        
        利用状态marker对状态得分进行验证 :!:
      - marker表达 :lock:
  - - - 状态得分、状态激活谱聚类 :check:
      - 状态得分之间的相关性 :check:
      - PCA :check:
    - - 样本的分布于耦联状态有关，给出关键的耦联状态
- - - - ICA能否捕获状态 :fire:
        
        非技术IC能否捕获状态 :check:
        
        主效状态能否反映样本特征 :check:
        
        如何确定主效状态 :lock:
        
        如何区分技术IC :check:
      - ICA特点 :check:
        
        输入数据+如何确定IC数目
      - ICA识别单样本状态
      - IC的整合