一会用p-value一会又用adjusted p-values，审稿人会在意这个事吗？看看审稿人怎么...

主要观点总结

本文主要讨论了公众号内容接收问题、数据处理中adjusted p-values和p-value的使用统一问题、如何找到靶基因的上下游的数据库工具以及空间组学的学习内容。文章通过实例解释了如何处理数据中的不一致问题，并介绍了方便的实验数据库工具，强调了空间组学的学习内容。

关键观点总结

关键观点1: 公众号内容接收与数据处理中的不一致问题

文章提到了在处理数据时可能遇到的数据结果不一致问题，如adjusted p-values和p-value的结果差异。对此，审稿人会关注这两者的统一使用，作者需要在文章中保持一致。

关键观点2: 使用KnockTF 2.0数据库查找靶基因上下游关系

文章介绍了如何使用KnockTF 2.0数据库来查找靶基因的上下游关系，该数据库可以大大减少寻找上下游的时间，提高实验效率。

关键观点3:

文章强调了空间组学的学习重要性，并提到了单细胞分辨率空间组学的基础分析方法。此外，文章还提到了病理与空间组学之间的联系越来越紧密，以及AI代码在生信领域的应用。