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。
文章预览
不设置🌟有时会收不到公众号内容，code一段时间后会失效 看到昨天的那篇文章的审稿意见，就看到一件有意思的事。 （ 自己的数据跟公共数据结果不一致怎么办，该怎么解释？单细胞分辨率空间组学能学到哪些分析方法 ） 有时候大家在处理数据的时候，会发现adjusted p-values的结果不显著，而p-value的结果比较好，或者 p-values经过矫正后差异基因/通路明显减少，不符合自己的预期。这个时候可能想用 p-values作为自己的统计结果。其实咱们也能看到很多文章用的是 p-values， 这没啥问题，怕就怕在文中前后不一致，两者交叉着用 。 审稿人还真会问这个事，下面👇就是实例： 审稿人提问：adjusted p-values和p-value在文章中最好统一下 最后作者也都经过纠正了，都统一了下，都用了adjusted p-values。 近期的文章 直击生信痛点，如何找到你的靶基因的上下游
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