CCA发表论文

可以。CCA是检验医学领域的知名期刊，也是IFCC的官方刊物。我担任编辑这几年，CCA专注于检验领域的问题导向，偏向发表新标志物、新方法的临床诊断学研究。杂志（Magazine），有固定刊名，以期、卷、号或年、月为序，定期或不定期连续出版的印刷读物。它根据一定的编辑方针，将众多作者的作品汇集成册出版，定期出版的，又称期刊。

参考原文 scRNA数据校正批次效应的算法有很多：MNN, CCA+MNN, Harmony, Scanorama, scMerge等，本文推荐发表在Cell上的CCA+MNN方法，通过Seurat包就可以实现。Seurat数据整合功能简介Seurat早期版本整合数据的核心算法是CCA，文章发表在2018年的nature biotechnology，作者是Seurat的开发者Andrew Butler。同年Haghverdi等人开发了MNN算法校正批次效应，文章也发表在了nature biotechnology。2019年Andrew等人将CCA与MNN算法结合起来，并参考SNN算法的理念设计了“锚点”评分体系，使Seurat整合数据更强大更稳健。它不仅可以校正实验的批次效应，还能跨平台整合数据，例如将10x单细胞数据、BD单细胞数据和SMART单细胞数据整合在一起；也能整合单细胞多组学数据，例如将单细胞ATAC、空间转录组与单细胞转录组数据整合在一起。 1、使用CCA分析将两个数据集降维到同一个低维空间，因为CCA降维之后的空间距离不是相似性而是相关性，所以相同类型与状态的细胞可以克服技术偏倚重叠在一起。 2、CCA降维之后细胞在低维空间有了可以度量的“距离”，MNN(mutual nearest neighbor)算法以此找到两个数据集之间互相“距离”最近的细胞，Seurat将这些相互最近邻细胞称为“锚点细胞”。 深究技术细节的朋友可以参阅原文：Tim S, Andrew Butler, Paul Hoffman , et al. Comprehensive integration of single cell data[J].Cell,2019.获取数据集 本专题的数据来自Immune Landscape of Viral- and Carcinogen-Driven Head and Neck Cancer，数据集GEO编号：GSE139324。