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单细胞实战之亚细胞分群从T/NK至CD4+T细胞——从入门到进阶(中级篇1）

在完成了1. 基础流程、2. 三个“矫正”工具、3. “差异”与“富集”两个工具、以及 4. 两个映射工具这四个初级部分的学习后，我们将正式进入中级篇，第一讲的主题是亚细胞分群。

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2025-02-22

1160

单细胞实战之Scissor和BayesPrism映射——入门到进阶(初级篇4）

我们在上一讲内容中学习了pseudobulks和GSVA富集分析~ 接下来我们我们学习一下两个“映射”工具——Scissor和BayesPrism。同时本次分析还需要TCGA-COAD的数据，可以自己清洗数据，也可以直接下载网盘内容分享的文件：TCGA-COAD_sur_model.Rdata 链接: https://pan.baidu.com/s/18ZawCeYKkUMvwC9QVQ9yhA 提取码: xhab

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2025-02-15

700

单细胞实战之pseudobulks分析，GSVA富集分析——入门到进阶(初级篇3）

我们在上一讲内容中学习了“矫正”数据的三个工具~ 分别为细胞周期矫正，去除双胞体和RNA污染。接下来我们再来学习一下pseudobulks分析、GSVA富集分析。初级篇2最后得到的工程文件通过网盘分享：初级篇2 链接: https://pan.baidu.com/s/1ETVEkJNCJSe9NU7_aLEPVA 提取码: znmb

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2025-02-14

360

单细胞上游分析/cellranger流程学习(一）

这次来学习一下单细胞数据的上游分析，本次主要集中在环境部署、软件安装和数据下载这三个方面。

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2025-02-12

760

如何选择单细胞分析流程中的主成分数量：策略学习

在单细胞流程中，需要选定合适的主成分数量然后再进行后续的分析，过多和过少的主成分都可能会为后续的分析带来不同程度的影响。

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2025-02-11

1320

单细胞实战之细胞周期矫正，双胞体和RNA污染去除——入门到进阶(初级篇2）

我们在上一讲内容中得到处理好后的数据集之后，接着来学习“矫正”数据的三个工具~ 分别为细胞周期矫正，去除双胞体和RNA污染。

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2025-02-09

2130

单细胞实战之样本整理，细胞注释和部分图表绘制---从入门到进阶(初级篇1）

在完成了马拉松课程后，我们应该对单细胞分析有了基本了解。接下来，我们将开启新的篇章——单细胞实战：从入门到进阶。

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2025-02-08

1130

医学单细胞及表观多组学技术应用线上公开课(武汉大学/菲沙基因)整理总结及学习(第三部分-细胞互作/stripe/ATAC)

单细胞推断细胞互作存在缺陷：仅根据配体-受体的表达水平，没有考虑细胞的空间位置关系，可能会导致假阳性结果。

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2024-12-17

1340

医学单细胞及表观多组学技术应用线上公开课(武汉大学/菲沙基因)整理总结及学习(第二部分-inferCNV/拟时序/RNA速率)

关于估计文库大小及分散度: 1. 目的是计算每个细胞的大小因子，进行归一化处理从而消除测序深度的影响。2. 估计每个基因的离散度，用于衡量基因表达的变异性，估计离散度可以用于后续的差异表达分析。

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2024-12-14

1230

医学单细胞及表观多组学技术应用线上公开课(武汉大学/菲沙基因)整理总结及学习(第一部分-Cellchat)

关键点：作用数量和强度(两者一般是一致的，那么假设出现不一致或者所关心的内容变化趋势不同是不是可以重点分析？)

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2024-12-05

1340

生信技能树单细胞分析流程基础直播课(曾老师版本)细节学习

最近重新回溯了一下曾老师版本的单细胞教学视频课—肝癌单细胞数据集里面的NK多吗(视频号：2023年8月9日) ，降维聚类分群环节细节满满非常值得新手们学习~

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2024-12-01

1070

单细胞cluster/细胞亚群的标志识别工具—FindAllmarkers/presto/COSG/starTracer算法学习

随着细胞数量的增加，使用 FindAllMarkers进行标志基因分析的速度变得很慢，因此笔者就把几种常用的标志基因检测工具都用来试了试。

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2024-11-07

2970

空间单细胞转录组cell2location分析流程学习

Cell2location 是一个用于空间转录组学数据分析的工具。它是一个基于贝叶斯统计模型的Python包，旨在利用空间转录组数据和单细胞转录组数据来进行细胞类型的空间解构。通过将单细胞转录组数据中的细胞类型信息投射到空间转录组数据中，Cell2location 可以估算不同细胞类型在空间位置中的丰度分布。

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2024-10-21

1800

单细胞空间转录组RCTD去卷积分析学习和整理

RCTD(Robust Cell Type Decomposition)，是一种用于将单细胞RNA测序数据中的细胞类型注释转移到空间转录组学数据上的方法。RCTD 通过整合单细胞和空间转录组学数据，能够较为精确地为空间点（spots）分配细胞类型或细胞类型的混合，以便更好地理解空间组织结构中的基因表达情况。

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2024-10-20

6120

单细胞空间转录组分析流程学习python版(三)

单细胞空间转录组分析流程学习(一)：https://mp.weixin.qq.com/s/E4WuPokBOxKRbBF6CEB5aA

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2024-10-19

1900

单细胞空间转录组分析流程学习(二)

本次使用GSE217414数据，包含4个结直肠癌肝转移患者样本数据，这个数据集的数据整理的挺好的，都做了归类。

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2024-10-18

980

单细胞空间转录组分析流程学习(一)

常用于存储基因表达矩阵的位置信息或细胞/位置的元数据。例如，tissue_positions_list.csv 文件包含每个条形码的位置坐标、在组织切片上的位置、组织的像素坐标等信息，用于在空间图像上定位每个点。

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2024-10-17

1390

单细胞copyKat分析学习和整理

CopyKAT(肿瘤拷贝数核型分析)是一种使用综合贝叶斯方法的计算工具，能够在单细胞中以5MB分辨率检测全基因组非整倍体，以便从高通量单细胞RNA测序数据中区分肿瘤细胞与正常细胞，并识别肿瘤亚克隆。

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2024-10-16

3320

单细胞Ro/e分析学习和整理

Ro/e分析的主要目的是评估不同的细胞系在组织分布是否显著偏离随机期望值，开发者指出这个工具比卡方检验有所不同，卡方检验只能观察结果偏离随机期望的程度，而Ro/e则能够进一步表明特定细胞簇在特定组织中的富集/消耗的情况。例如，如果 Ro/e>1，则表明在该组织中，某细胞簇的细胞数量高于随机期望，即表现为富集；如果 Ro/e<1，则表明某细胞簇在该组织中的细胞数量低于随机期望，即表现为消耗。

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2024-10-14

8140

单细胞METAFlux分析学习和整理

既往的代谢分析是基于通量平衡分析(Flux balance analysis, FBA)，旨在通过稳态条件下的代谢通量优化来预测细胞在不同环境或遗传背景下的代谢行为。通量平衡分析假设代谢网络处于稳态，通过线性规划优化目标函数（例如生长率或产物生成率），以模拟细胞在给定条件下的代谢通量分布。

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2024-10-13

2840

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