单细胞数据标准化与归一化是处理单细胞测序数据的重要步骤，其目的是消除不同样本之间的系统误差和随机误差，使得结果更具可比性和可靠性。
1. 数据标准化：数据标准化是指将原始数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在单细胞数据分析中，常见的标准化方法有Total Count、CPM（Counts Per Million）、TPM（Transcripts Per Million）等。其中，Total Count是直接用每个基因的表达量除以总表达量；CPM是用每个基因的表达量除以总表达量再乘以一百万；TPM则是在CPM的基础上考虑了基因长度的影响，可以更好地反映基因的真实表达水平。
2. 数据归一化：数据归一化则是将原始数据按某种规则进行变换，使之落入[0,1]或者[-1,1]的范围内。在单细胞数据分析中，常见的归一化方法有Log Transformation、Quantile Normalization等。其中，Log Transformation是将原始数据取对数，可以减小大值对分析结果的影响；Quantile Normalization则是通过调整数据分布，使得不同样本在同一分位数上的值相等，可以消除批次效应。
需要注意的是，不同的标准化和归一化方法有不同的适用场景和假设，需要根据实际的数据特性和研究问题来选择合适的方法。同时，标准化和归一化并不能消除所有的偏差和噪声，因此在后续的分析中还需要结合其他的数据质量控制策略。
