#paper doi:https://doi.org/10.1038/s41587-021-00895-7, 2021, Nonvolatile Memory Based on Nonlinear Magnetoelectric Effects. 单细胞多模态检测技术：通过各种实验技术进行多模态检测，即在同一个细胞中同时探测不同的分子特征，在高分辨率下，成千上万的细胞拥有越来越多的分子维度，包括基因组、转录组和表观遗传修饰。虽然没有一个单一的“全能”技术可以完全捕捉到复杂的分子机制，但这些数据有可能提供一个基本的生物过程，有机会从描述性的 "快照 "向对基因调控的机械性理解推进。 意义：单细胞多模态检测技术的发展为研究细胞异质性的多个维度提供了强有力的工具，使我们对发育、组织稳态和疾病有了新的认识。通过结合关于分子层之间层次关系的先验知识（即生物学的中心法则），多模式分析将在识别基因调控网络中事件的因果链方面发挥重要作用。 挑战：设计适当的策略，将不同模式的数据联系起来。术语 "数据整合 "（data integration）被用来描述这项工作，这个定义很广泛，从单个组学数据集的批量校正到染色质可及性和遗传变异与转录的关联。 三种类型的数据整合策略：基因组特征作为锚点（水平整合）；细胞为锚（垂直整合）；高维空间没有锚点（对角线整合）； 展望：回顾了数据整合策略的既定原则、局限性，尽管现有的整合策略利用了类似的数学思想，但它们通常有不同的目标，并依赖于不同的原则和假设。因此，需要新的定义和概念，以使单细胞数据整合技术具有本身的背景性，并能开发新的方法。