CNS常客——单细胞转录组:不愧是我

动物单细胞的研究有将近10年了,每年都是CNS的常客。在国内形成了北汤南郭的局面,一个是单细胞转录组的世界第一人,一个促成了单细胞从追求深度到追求数量的转变。具体见Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(二)- 实验平台

植物单细胞转录组的春天也开始了,目前都是限定在根、生殖细胞(Science),以后会拓展到更多器官,2018-2019年,Science, Plant Cell, Plant Physiology, Molecular plant, bioRxiv各一个。上海生科院王佳伟老师课题组贡献国内第一篇单细胞转录组。另外4篇,有一半也有中国人参与。具体见植物单细胞转录组的春天来了,还不上车?Science, PC, PP, MP, bioRxiv各一个

生信分析在单细胞文章中地位不可小觑,而且转录组因分析思路简单通用,也是入门生信的最好的技术之一,两者结合,不只可以发文章,也可以轻松把生信知识应用到其他领域,难道不想来快速入门试试?(文末也有系列教程供自学

在广大粉丝的期待下,《生信宝典》联合《宏基因组》于2019年8月23日-2019年8月25日在北京鼓楼推出《单细胞转录组数据整合分析》专题培训,为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个单细胞转录组实战分析学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析,独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+再集中讲解答疑+上课视频回看反复练习),“教—练—答—用”四个环节统一协调,真正实现独立分析大数据

关于学习生物信息学分析的重要性,请阅读《生物信息9天速成班—成为团队中不可或缺的人》

课程简介

本课程一共3天,每天6节课,共18节课,全部课程均理论与实战结合(只要课上讲的都是可以带你自己实现的分析)。从分析平台搭建、Linux和R基础、图表解读和实战、单细胞转录组设计、分析标准流程、单细胞分型 (Cellranger, Seurat3, Scater, Monocle3),Marker基因鉴定,Pseudo-time分析,及功能富集分析及各类高级分析(WGCNA、通路图绘制等),和CNS级图片修改排版。3天时间,老司机带您完成自学需要3个月甚至是1年的崎岖之路,助力您真正玩转单细胞转录组分析。

课程大纲

每节课1小时一个主题,理论结合实战,学懂原理,实战实操,全是老司机多年经验和代码的无私分享。下面是课程安排,如11代表第一天第一节课,26代表第二天第六节课,41为两周后的线上集中视频答疑。

编号

主题

简介

11

单细胞转录组特点介绍

注意事项

12

单细胞转录组分析环境搭建

Win/Linux

13

二代三代测序原理介绍

建库测序过程及注意事项

14

单细胞数据预处理

原始数据到表达矩阵

15

基因富集分析和可视化

GSEA富集分析

16

文章常见图表解读

和Illustrator制作CNS标准图版

21

单细胞数据质控

细胞基因筛选

22

单细胞数据可视化

PCA,tSNE,umap,diffusion map

23

单细胞数据分型

Kmeans,层级聚类,graph-based method

24

可视化、分型实战

Seurat3

25

Marker基因鉴定

Seurat3

26

基于知识和常规转录组

细胞类型定义

31

单细胞发育轨迹分析

Page,Monocle3

32

单细胞数据整合分析

高级分析

33

单细胞数据影响因素鉴定

批次校正

34

圆桌论坛

自评学习效果、知识点回顾

41

答疑-线上

答疑、考试内容串讲

教程内容简介如下:

单细胞转录组技术介绍

  1. 单细胞转录组学研究技术介绍
  2. 单细胞转录组学实验设计和测序原则、注意事项
  3. 二代、三代测序过程和原理解析
  4. 单细胞转录组学文章案例分析
  5. 目标基因GSEA/GO富集分析

常见图表解读和图形编辑排版

在培训上,结合发表高水平文章,进一步讲解16种常用分析图的原理和使用范围,让你不仅读懂图,更知道如何应用于自己的研究,并亲自轻松完成绘图。

针对大家使用R语言绘图学习时间成本较高的问题,易生信团队针对常用16种图开发了免费绘图网站,一键出图,更可鼠标点选参数修改图形的个性样式。

成果发表是科研过程中不可缺的一部分,发表成果又少不了图形展示。文章图表排版是否整齐规范、协调一致、重点突出对一篇文章的发表也是有不少贡献的。之前推出的文章发表图的修改和排版讲演了部分图形编辑和排版操作,本次培训也会实践从原始图形、到细节修饰再到排版发表的整个过程和注意事项。

单细胞转录组分析

  1. 单细胞数据预处理和校正
  2. 细胞分型,PCA, TSNE, SC3聚类 (Seurat3, Monocle3, Scater)
  3. 单细胞发育演化分析
  4. 转录组常见图形在线绘制
  5. 单细胞Marker基因鉴定,差异分析和功能分析
  6. 单细胞数据整合分析、批次校正

原文发布于微信公众号 - 生信宝典(Bio_data)

原文发表时间:2019-08-14

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