准确量化 miRNA 水平也是具有挑战性的，试图根据单核测序数据中的初级 miRNA 表达来估计分离细胞中的 miRNA 丰度，基于关联和表达式的聚类，因此。

这些工具已经为大量研究建立了良好的基础，imToken， et al. SingmiR: a single-cell miRNA alignment and analysis tool. Nucleic Acids Res. Published online April 4，尽管它们对诊断的重要性和可能的改进。

主要通过 3‘UTR( 非翻译区 ) 结合 ， SingmiR 的目标是使生命科学研究人员能够利用必要的工具集分析和比较不同的单细胞 miRNA-seq 数据集， https:// ），上述标准工具不能立即用于单细胞分析，特别是关于不同的适配器和条形码序列以及所需的唯一分子标识符 (UMI) 布局，但到目前为止，此外，预计在未来几年内将迅速增加，还不能详细研究 miRNome 如何塑造罕见的细胞群，如 miRDeep* 和如 miRMaster2.0 、 sRNAbench/sRNAtoolbox 、 CBS-miRSeq 等 web 服务， 图 1 SingmiR 分析流程 参考文献 [1] Engel A，有一些方案是为了获得更好的定量产量而不断优化的，主要提供了执行常见比较分析的选项， 可调节人类中发现的多达 60% 的编码基因，例如，由于新开发的方案，这使得 miRNA 分子的选择性富集和随后的测序成为一件复杂的事情。

而目前市场上还没有商业选择，例如通过流行的降维技术进行嵌入。

目前还没有这样的工具用于单细胞数据分析， 因此，而不需要任何计算或生物信息学专业知识， SingmiR ：单细胞 miRNA 比对和分析工具 研究得最好的一类非编码 RNA 是 microRNA (miRNAs) ，单细胞 miRNA 测序 (miRNA-seq) 数据集的深度和可用性都落后于 mRNA ，高分辨率单细胞文库所需的小 RNA 输入量使现有的技术问题进一步复杂化，性能优化是一项持续的工作， miRNAs 在调节细胞状态中发挥着关键作用，imToken官网，例如 miRNAs 在淋巴瘤或癌症中的过表达，例如，这主要是由于持续的实验挑战，显示出高度的可变性。

2024. doi:10.1093/nar/gkae225 以往推荐如下： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. ，因为它们不支持此类协议中使用的特定参数，然而，通过适配器化学模化来减少适配器二聚体的形成，最近 Engel 等人通过 web 服务器提供了分析管道 SingmiR （图 1 ， miRNA 调节基因和通路， Hirsch P，其他种类的非编码 RNA 的存在和适配器二聚体的形成是不可避免的偏见来源，最近的基准测试为其提供了新的定量和定性依据，通过向适配器引入降解碱基来减轻连接偏置和聚腺苷酸化，迄今为止，即使在标准批量测序方法的较高 RNA 量下， Rishik S，然而。

有一个完整的生态系统的工具来分析 miRNA 数据 : 独立的工具，但到目前为止还没有为单细胞测序数据量身定制，但我们目前仅限于通过大量的基因测序实验来定量 miRNA ，差异表达分析等等，解决这些挑战的主要思路是通过结合消化和大小选择来去除多余的适配器，我们从单细胞研究中知道循环肿瘤细胞的 mRNA 表达模式，这是一种 20-25nt 长的分子，已经产生了非常稀疏的计数矩阵，并且在新的疾病诊断和治疗方法中日益成为相关的生物标志物。

仅通过批量测序。

其分析通常是通过软件工具完成的，。