【千亿电池回收市场待掘 韩厂商“慢半拍”政策难辞其咎】伴随着电池原材料价格不断上涨、新能源汽车市场高速发展，动力电池的回收利用成为大势所趋，韩国各路资本争相布局，业界担忧配套政策尚不完善或成韩国电池回收产业的发展阻碍。#动力电池回收#
据业界日前消息，LG新能源、三星、SK创新等韩国主要电池厂商正在布局动力电池回收市场。LG新能源近日在忠清北道梧仓工厂建立电动汽车充电储能（ESS）系统，利用废旧电池生产充电装置并用于为电动汽车充电。与此同时，去年年末从北美最大的废旧电池回收企业Li-Cycle购入2.6%的股份，双方约定2023年起十年间将为LG新能源供应2万吨回收镍。
三星集团2009年在韩国电池回收龙头企业SungEel HiTech购入6.33%的股份，并于去年再次购入该公司11.5%的股份。SK创新也在积极研发相关技术，目前持有50件相关专利，预计2025年将通过30GWh规模的电池回收利用创造3000亿韩元（约合人民币15.6亿元）的税息折旧及摊销前利润（EBITDA）。
动力电池回收利用市场被视为下一个风口。据市场调查机构SNE Research公布的数据，到2025年全球废旧电池回收规模有望达到42GWh，2030年将涨至345GWh，2040年将达到3455GWh。欧洲环境政策研究所表示，到2040年这一市场规模预计将达到66万亿韩元左右，2050年将再翻十倍。
有分析认为，虽然LG新能源、三星SDI、SK ON三大电池厂商正在推进相关技术研发与海外合作，但韩国整体行业规模仍较小，废旧电池回收利用的相关法律尚不完善，行业标准并不明晰。目前大部分废旧电池归由地方自治团体进行处理，根据新修订的法案，企业回收废旧电池的可处理范围仅限于2021年以后登记的电动汽车，因此至少十年后企业才能合法获得这批废旧电池进行再利用。另外，电池回收利用相关安全检测、性能评价等标准存在缺失，在制定过程中需合理反映当前行业现状，过高或过低都将严重抑制行业发展。
韩国国际贸易通商研究院相关人员表示，发展电池回收产业可以帮助韩国降低对中国等资源持有国家的进口依存度、促进新能源汽车行业的可持续发展，政府应参照中国、欧美等多国政策，尽快为韩国电池回收行业的兴起备好必要的政策与帮助。
据业界日前消息，LG新能源、三星、SK创新等韩国主要电池厂商正在布局动力电池回收市场。LG新能源近日在忠清北道梧仓工厂建立电动汽车充电储能（ESS）系统，利用废旧电池生产充电装置并用于为电动汽车充电。与此同时，去年年末从北美最大的废旧电池回收企业Li-Cycle购入2.6%的股份，双方约定2023年起十年间将为LG新能源供应2万吨回收镍。
三星集团2009年在韩国电池回收龙头企业SungEel HiTech购入6.33%的股份，并于去年再次购入该公司11.5%的股份。SK创新也在积极研发相关技术，目前持有50件相关专利，预计2025年将通过30GWh规模的电池回收利用创造3000亿韩元（约合人民币15.6亿元）的税息折旧及摊销前利润（EBITDA）。
动力电池回收利用市场被视为下一个风口。据市场调查机构SNE Research公布的数据，到2025年全球废旧电池回收规模有望达到42GWh，2030年将涨至345GWh，2040年将达到3455GWh。欧洲环境政策研究所表示，到2040年这一市场规模预计将达到66万亿韩元左右，2050年将再翻十倍。
有分析认为，虽然LG新能源、三星SDI、SK ON三大电池厂商正在推进相关技术研发与海外合作，但韩国整体行业规模仍较小，废旧电池回收利用的相关法律尚不完善，行业标准并不明晰。目前大部分废旧电池归由地方自治团体进行处理，根据新修订的法案，企业回收废旧电池的可处理范围仅限于2021年以后登记的电动汽车，因此至少十年后企业才能合法获得这批废旧电池进行再利用。另外，电池回收利用相关安全检测、性能评价等标准存在缺失，在制定过程中需合理反映当前行业现状，过高或过低都将严重抑制行业发展。
韩国国际贸易通商研究院相关人员表示，发展电池回收产业可以帮助韩国降低对中国等资源持有国家的进口依存度、促进新能源汽车行业的可持续发展，政府应参照中国、欧美等多国政策，尽快为韩国电池回收行业的兴起备好必要的政策与帮助。
t-SNE散点图（3）
那我们怎么来识别肿瘤的异质性并对其进行分类呢？单细胞测序的出现解决了这一难题，单细胞测序相当于给每一个肿瘤细胞都发了一张特有的身份证（Cell ID），细胞进行各类活动（增殖、迁移等）都要带上它。不仅如此，细胞中的每种基因也有自己的gene ID，根据这些特异的标记，就可以确定每个肿瘤细胞表达了哪些基因，表达了多少，并记录下来，就像下图这样......（图1）
这么大的数据量，这么多类别，肯定是一个高维数据，通过t-SNE将单细胞测序所得的高维数据进行降维处理后，将相同的肿瘤细胞归为一类，并记录在可视化t-SNE散点图里，这样肿瘤细胞有哪几类，占比多少，一目了然！
通过文章中的图来看看t-SNE的呈现方式吧（图2/3/4）
通过这些精美的t-SNE散点图可以看出，大数据时代，巨大的数据量通过t-SNE降维及可视化处理，我们可以很快从海量的信息数据当中获得我们需要的东西，从而进行下一步的研究。
了解了t-SNE的前世今生，读文献时再遇到这类图我们不会再一脸茫然了吧！#生物信息学##生信分析##生物信息学[超话]#
原文节选自：医学僧的科研日记
那我们怎么来识别肿瘤的异质性并对其进行分类呢？单细胞测序的出现解决了这一难题，单细胞测序相当于给每一个肿瘤细胞都发了一张特有的身份证（Cell ID），细胞进行各类活动（增殖、迁移等）都要带上它。不仅如此，细胞中的每种基因也有自己的gene ID，根据这些特异的标记，就可以确定每个肿瘤细胞表达了哪些基因，表达了多少，并记录下来，就像下图这样......（图1）
这么大的数据量，这么多类别，肯定是一个高维数据，通过t-SNE将单细胞测序所得的高维数据进行降维处理后，将相同的肿瘤细胞归为一类，并记录在可视化t-SNE散点图里，这样肿瘤细胞有哪几类，占比多少，一目了然！
通过文章中的图来看看t-SNE的呈现方式吧（图2/3/4）
通过这些精美的t-SNE散点图可以看出，大数据时代，巨大的数据量通过t-SNE降维及可视化处理，我们可以很快从海量的信息数据当中获得我们需要的东西，从而进行下一步的研究。
了解了t-SNE的前世今生，读文献时再遇到这类图我们不会再一脸茫然了吧！#生物信息学##生信分析##生物信息学[超话]#
原文节选自：医学僧的科研日记
我们以肿瘤异质性为例来看看t-SNE的应用，以及t-SNE散点图的读图。
肿瘤的异质性是恶性肿瘤的特征之一，是指肿瘤在生长过程中，经过多次分裂增殖，其子细胞呈现出分子生物学或基因方面的改变，从而使肿瘤的生长速度、侵袭能力、对药物的敏感性、预后等各方面产生差异。
如果肿瘤呈同质性，则所有肿瘤细胞对所给治疗具相同敏感性，因此只要对瘤细胞的杀灭胜过新生则可根治。但肿瘤异质性的存在，使不同亚群对化疗药物的敏感程度不同，使用化疗药物，可能对肿瘤实施短暂压制，但其所形成的选择性压力使药物敏感的亚群逐渐消失，不敏感亚群再度繁衍而致肿瘤复发或转移。所以临床治疗应更加关注肿瘤异质性而制定个体化的精准方案。
那我们怎么来识别肿瘤的异质性并对其进行分类呢？单细胞测序的出现解决了这一难题，单细胞测序相当于给每一个肿瘤细胞都发了一张特有的身份证（Cell ID），细胞进行各类活动（增殖、迁移等）都要带上它。不仅如此，细胞中的每种基因也有自己的gene ID，根据这些特异的标记，就可以确定每个肿瘤细胞表达了哪些基因，表达了多少，并记录下来，就像下图这样（图2）。
这么大的数据量，这么多类别，肯定是一个高维数据，通过t-SNE将单细胞测序所得的高维数据进行降维处理后，将相同的肿瘤细胞归为一类，并记录在可视化t-SNE散点图里，这样肿瘤细胞有哪几类，占比多少，一目了然！
通过文章中的图来看看t-SNE的呈现方式吧（图3—5）
通过这些精美的t-SNE散点图可以看出，大数据时代，巨大的数据量通过t-SNE降维及可视化处理，我们可以很快从海量的信息数据当中获得我们需要的东西，从而进行下一步的研究。
了解了t-SNE的前世今生，读文献时再遇到这类图我们不会再一脸茫然了吧！
#生信分析##生物信息学#医学生Medic超话生物信息学超话
原文转载自公众号：医学僧的科研日记（ID：zzudoctor）收起
肿瘤的异质性是恶性肿瘤的特征之一，是指肿瘤在生长过程中，经过多次分裂增殖，其子细胞呈现出分子生物学或基因方面的改变，从而使肿瘤的生长速度、侵袭能力、对药物的敏感性、预后等各方面产生差异。
如果肿瘤呈同质性，则所有肿瘤细胞对所给治疗具相同敏感性，因此只要对瘤细胞的杀灭胜过新生则可根治。但肿瘤异质性的存在，使不同亚群对化疗药物的敏感程度不同，使用化疗药物，可能对肿瘤实施短暂压制，但其所形成的选择性压力使药物敏感的亚群逐渐消失，不敏感亚群再度繁衍而致肿瘤复发或转移。所以临床治疗应更加关注肿瘤异质性而制定个体化的精准方案。
那我们怎么来识别肿瘤的异质性并对其进行分类呢？单细胞测序的出现解决了这一难题，单细胞测序相当于给每一个肿瘤细胞都发了一张特有的身份证（Cell ID），细胞进行各类活动（增殖、迁移等）都要带上它。不仅如此，细胞中的每种基因也有自己的gene ID，根据这些特异的标记，就可以确定每个肿瘤细胞表达了哪些基因，表达了多少，并记录下来，就像下图这样（图2）。
这么大的数据量，这么多类别，肯定是一个高维数据，通过t-SNE将单细胞测序所得的高维数据进行降维处理后，将相同的肿瘤细胞归为一类，并记录在可视化t-SNE散点图里，这样肿瘤细胞有哪几类，占比多少，一目了然！
通过文章中的图来看看t-SNE的呈现方式吧（图3—5）
通过这些精美的t-SNE散点图可以看出，大数据时代，巨大的数据量通过t-SNE降维及可视化处理，我们可以很快从海量的信息数据当中获得我们需要的东西，从而进行下一步的研究。
了解了t-SNE的前世今生，读文献时再遇到这类图我们不会再一脸茫然了吧！
#生信分析##生物信息学#医学生Medic超话生物信息学超话
原文转载自公众号：医学僧的科研日记（ID：zzudoctor）收起
✋热门推荐