单细胞分析中 ，，一个样本 有几千个细胞 ，归一化后 是不是 前几千细胞 要去除 0数值 ，然后取平均 得到 某一个基因的表达量

不是的。

单细胞分析里“一个基因在某个样本（或某个cluster/cell-type）里的表达量”通常不是把几千个细胞的归一化值先去掉0再平均，而是——

1. 归一化后直接用所有细胞的该基因表达值取平均（或者取中位数、截尾均值等）。
   零值本身就是生物学信息（没检测到/没表达），刻意剔除会把表达水平人为抬高，导致下游差异分析、marker排序、热图颜色等都失真。

2. 如果你确实想衡量“表达该基因的那部分细胞里的平均表达强度”，可以额外算一个“conditional mean”或“mean of non-zero”，但这只能作为补充指标，不能替代包含零值的总体均值。常见用法：

   总体均值 (log2CPM)          → 看基因整体表达水平  
   表达率 (% > 0)              → 看基因在群体里的普及程度  
   非零均值 (mean of non-zero) → 看“一旦表达，大概能到多高”
   

3. 在Seurat/Scanpy等流程里，给cluster画热图、做DoHeatmap/PlotExpression时，默认用的就是包含零值的平均（或中位数），以保证结果可比。

一句话：
不要把零值当成“坏数据”直接删掉；保留它们，平均时所有细胞都参与，才是单细胞里的常规做法。