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我們的團隊開發了一套新的統計學方法來分析單細胞測序數據從而可以準確地將細胞聚類為不同的細胞類、估計各細胞類的比例、及識別患者和健康人群之間比例不同的細胞類。真實數據分析顯示我們的方法在細胞聚類的準確度上比現有的方法高出21%。因此我們能夠在細胞類（如癌細胞）的比例很低的時候就識別它們，從而有助於疾病的早期診斷。此外，我們的方法是第一種能夠識別患者個體在各個細胞類中異常表達基因的方法，因此有助於個體化治療方案的制定。
特點及優勢：
- 對檢測稀有的細胞類型具有高精確度
- 高靈敏度地檢測患者和健康人群之間細胞組成比例的變化
- 首次提供識別患者個體在各個細胞類型中異常表達的基因
- 可對數十萬的細胞進行快速計算
- 能整合採自不同實驗室的數據進行分析
