在这份报告中，我们使用了更新的Scanpy软件包对同一数据集（GEO number GSE109555）单细胞数据进行分析。相较于鄙人2021年发表的论文《Gene expression pattern of trophoblast-specific transcription factors in trophectoderm by analysis of single-cell RNA-seq data of human blastocyst》详细见链接https://link.springer.com/article/10.1007/s10142-021-00770-3，或从这里获得全文，链接：https://pan.baidu.com/s/1mvpZMJ4FPVwVPikyGsUJog?pwd=2zgs 提取码：2zgs ，我们在新的数据分析策略中可以获得以下新的见解：
1. 更新的聚类算法和参数调整：相比之前的聚类方法，新的聚类算法可能在细胞类型识别和类别划分上更加准确和稳定。例如，Leiden算法相对于Louvain算法在某些情况下可以获得更好的聚类结果。
2. 多种降维方法的对比：在新的数据分析策略中，我们尝试了PCA、t-SNE和UMAP等多种降维方法。这些降维方法的对比有助于我们更好地理解细胞间的关系和差异，以及挑选最适合当前数据集的降维方法。
3. 轨迹推断的改进：我们使用了PAGA方法进行轨迹推断，它可以更准确地反映细胞间的转换关系。这有助于我们更深入地了解胚胎发育过程中细胞状态的转换和命运决定。
4. 更丰富的可视化展示：我们在新的数据分析策略中加入了更多的可视化方法，如热图、小提琴图等，以便更直观地呈现数据特征和差异。
5. 具体基因表达模式的分析：通过对特定细胞类型中高表达基因的排名和分析，我们可以更详细地了解这些基因在胚胎发育过程中的作用，为后续研究提供新的思路。
请注意，具体的新见解需要根据实际分析结果进行总结。以上仅为分析策略上的潜在优势，希望对您有所帮助。
