单细胞转录组下游分析这样报价合理吗？
单细胞转录组的流行趋势让我们惊讶，不少有钱的课题组甚至宣传以后只上单细胞转录组，传统的bulk测序干脆不做了，可是花了几百万经费拿到一堆表达矩阵，然后呢？
诚然，单细胞转录组的确是CNS一大波，仅仅是北大汤富酬就十几篇了，单细胞天地公众号也解读过一大波（100多篇CNS，下面是目录节选）：
但单细胞只是CNS充分条件，还需要辅以高超的数据展现技巧，而这样的数据分析通常是可遇不可求，需要有愿意在这方面钻研的经验丰富的生信工程师再耗费一两年时间研发，如果有成熟的数据分析公司提供分析服务，那么到底该如何定价呢？
单细胞转录组文库构建
这个步骤通常纯粹的数据分析公司是不会不接单，但是会提供建议，主要是10X仪器，还有我以前录制过的单细胞转录组视频教程的 smart-seq2：
RNA-seq上游分析得到表达矩阵
这个步骤报价：每一百万条reads的全流程计算量花费是10块钱，通常一个10x样品数据量是110G(约150M的reads) 就是 1500计算费用，如果是 smart-seq2，费用应该是10x样品的2~5倍价格：
文章描述如下：
包括测序仪出来的fq文件，在linux环境下使用STAR进行比对后产生表达矩阵，然后进行一定程度的过滤
新算法摸索
这个步骤报价：2000元每个算法
比如文章提到的BackSPIN算法：
因为该软件比较小众，大部分人没有使用过该软件，所以公司需要出人力进行摸索，同时也包括：
可以是，学这个R包，就是为了客户！
算法摸索后如果需要个性化图表制作，费用加倍！
虽然说R包对我们经验丰富的生信工程师来说很简单，但是谁的经验都不是爹妈给的，是自己辛苦拼搏努力学来的，知识和经验值得付费！
差异分析及基因集功能注释
这个步骤报价：
- 差异分析单次300元，得到差异基因列表
- 富集分析单次500元，注释(GO/KEGG数据库)
使用多种统计学R包进行差异分析，得到统计学显著的差异表达基因集，然后进行功能富集
富集分析的R包也是可以选择，比如文章：
这些分析是常规的bulk转录组也附带的，技术壁垒不高！
降维及聚类可视化
这个步骤报价是：细胞数量*1元人民币
根据需求指定降维和聚类算法，只有是文章做出来了的，都可以复现，但是不做算法开发，如果想开发算法，请自己招一个博士培养五年！
通常得到的图表如下，虽然文章的例子很丑，但是意思到了：
个性化图表制作
这个报价：2000元每次，需要用户提出需求，因为是个性化图表，所以通常是没有名字，比如下面的图B
公共数据库下载
如果是表达矩阵，单次单个数据集收费100，微云传输。
如果是原始sra文件下载并且转fq文件，单次单个数据集收费1000，微云传输，麻烦自己看文章找到数据地址！
AI软件-发表级图表制作
这个分析报价是 1000 元起，根据图片复杂程度及其它为你取闹的要求！
比如文章里面的热图加上了 旁边的基因名字，调整为了发表级别。
简单批量图表制作
比如查看某基因在不同分群的表达量 100元一个基因(但是500元封顶)
下面同样的是表达量
对我们生信工程师来说，批量的事情反而是最容易的，当然，也是有知识壁垒的啦！