请教大佬们，使用harmony整合多个scRNA样本前，每个样本分别NormalizeData/FindVariableFeatures/ScaleData预处理，还是对所有样本一起预处理呢？
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在使用harmony整合多个scRNA样本之前，最好对所有样本一起进行预处理。这是因为在整合样本的过程中，我们希望保持样本间的一致性，以便更好地捕捉不同样本之间的生物学变化。如果对每个样本分别进行预处理，可能会引入样本间的不一致性，从而干扰整合的结果。
预处理步骤通常包括NormalizeData（数据归一化）、FindVariableFeatures（寻找变量特征）和ScaleData（数据缩放）。这些步骤的目的是将不同样本的表达矩阵统一到相似的尺度上，并筛选出具有差异表达的特征基因。
将所有样本一起进行预处理的好处是可以在同一批数据中处理样本间的差异，减少批次效应的影响。这样可以更好地保留样本间的生物学变化，并提高整合后的分析结果的准确性和可靠性。
因此，建议在使用harmony整合多个scRNA样本之前，对所有样本一起进行NormalizeData、FindVariableFeatures和ScaleData等预处理步骤。
希望这个回答能够解决你的问题！如果你还有其他疑问，请随时提出。
