Matlab 集成的 C 代码资源里，awesome-single-cell算是蛮值得一看的一个。适合做单细胞数据的朋友，不管你是搞RNA-seq还是ATAC-seq，都能找到对口的工具。涵盖了从降维、聚类到差异表达一整套流程，代码写得还挺清楚，直接用 Matlab 跑，效率也不错。

集成了不少语言的优秀方法，像 Python 写的双峰识别、R 写的贝叶斯模型、还有优化过的聚类算法，用起来还蛮顺的。不少包都对单细胞 RNA-seq的特性做了，比如考虑技术噪声、低表达干扰这些，细节挺贴心的。

推荐你看看BASiCS和BEARscc，一个帮你拆分技术和生物噪声，一个专门建模低表达的误差，做高质量离不开这些。还有个基于 Matlab 的框架，跑大规模数据集响应也快，和原生的工具比起来，调试体验也更顺。

哦对了，相关文档和案例资源也不少，像RNA-seq 流程、自动矩阵拼接、寻峰工具，都挺实用。初学者也能上手，熟练点还能做二次开发。

如果你做的是单细胞测序类项目，尤其想在 Matlab 里统一跑任务，这份代码合集真的别错过。建议配合原文附带的文档和案例慢慢摸熟，会省不少坑。