你知道吗?每个月都有一百万单细胞被测序!
Google Data显示,7月份的单细胞研究细胞数是1,099,630。利用单细胞测序技术解析一个物种的单细胞图谱、动态变化过程,是当前研究热点之一。 超高通量单细胞多组学将是未来几年的技术开发和应用热点之一。
第一个单细胞课程结束(最后一个月促销期)
这个课程经历了一年的阵痛期才呱呱落地,期间我们进行了两次预售:
本课程售价499元,三个月的预售期间价格为299元(使用优惠码为2d42ee),10多个小时的视频教程
- 手机微信观看(推荐):http://jm.grazy.cn/wechat/course/detail?cid=53
- 电脑浏览器的链接 http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?cid=53
带领了近千人一起复现了一篇单细胞转录组文章的全部图表,从fastq测序数据处理,比对到表达矩阵的生成,从细胞的降维和分群到每个群细胞的功能注释,最后到公共数据库的注释,生存分析看不同细胞亚群的临床意义。
考虑到很多朋友其实是零基础想蹭一下单细胞热点,他们所谓的学习单细胞,其实是不过仍然是公共数据库挖掘,只不过是挖掘的是单细胞数据文章,所以根据大家的实际需求,我加入了大量的背景知识,从课程目录代码大家也能看出来。第二单元基本是转录组背景知识,我特意雇了学习者来为课程写配套笔记:
第3单元是3大R包的教程,内容更是丰富!
因为是全网第一个单细胞转录组视频课程, 所以仍然留有遗憾,选择的文献使用的是smart-seq2单细胞技术,所以呢,细胞数量不到一千,跟目前大家接触到的主流10X商业仪器的数据略微不一样,现在大家看到的文章动辄是好几万的单细胞,数量级的差异,所以很多分析方法也有变化,而且第一次课程并没有涉及到细胞发育谱系推断,但确实是学员提问最多的,所以有必要推出全网第二次课程
全网第二个单细胞课程(预售3个月)
相信大家都对我们的一年一度的生信技能树单细胞线下培训班火热招生课程记忆尤深,因为本人原因,不得不在广东珠海这地方开课,没有去北上广深杭这样的一线城市,那么多优秀的技能没办法传达给广大粉丝,略微有点遗憾,同样的,在团队视频编辑师,学习者的帮助下,我们把内容制作成了视频课程,根据我们提供的十多个小时视频,你也可以轻轻松松对几万个细胞进行分群和亚群的生物学功能探索,可以进行谱系推断,发育轨迹描述,为你的项目课题增光添彩!
持续课程答疑
在课程内容涉及到的知识点,我们会组织定向答疑和指导
但是请区分清楚课程答疑和项目指导,我们不是你的导师,也没有拿你几百万经费做单细胞课题,不要刻意刁难我们答疑小组的小伙伴,比如StemID 和 RaceID 算法详解,我就只能呵呵了,技能教学又不是带你读博士学位!
你要真想别人帮你探索新的算法,请另行付费,见:单细胞转录组下游分析这样报价合理吗?
视频课程详细目录如下:
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课程需要的背景知识
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linux基础(文件目录操作,软件安装及使用)
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R语言基础(想做单细胞数据分析,完成一个R考核题)
http://www.bio-info-trainee.com/4458.html -
转录组背景知识(测序,差异分析,富集分析等等)
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参考转录组下游分析大全:https://mubu.com/doc/3pRgWLU5Lg
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其它生物信息学数据库背景(无穷无尽,多多益善)
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参考学徒第一周:https://mubu.com/doc/38tEycfrQg
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本次课程不涉及到的
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单细胞技术历史(推荐综述翻译)
定义,应用,分类等等
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有两个综述作为例子
- https://mp.weixin.qq.com/s/fWdeGfLPXlK8PsUmvOgw5g
- https://mp.weixin.qq.com/s/jcAL-2BGz_vf4szGZ9R8TQ
- 其它综述见单细胞学习资源大礼包和单细胞天地推文
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实验方法操作流程
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技术原理,优势或测评
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课题设计,案例介绍,如何发文章?
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科研市场,项目报价
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多组学技术整合
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生物学背景知识(免疫学,发育学,肿瘤异质性)
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本次课程涉及3篇文章图表重现
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10X技术单细胞转录组数据:http://www.bio-info-trainee.com/4089.html
- 超万个细胞的表达矩阵进行分群,差异表达分析
- Smart-seq2技术单细胞转录组数据:http://www.bio-info-trainee.com/4340.html
- 重构细胞发育谱系
- 单细胞基因组:http://www.bio-info-trainee.com/4381.html
- 拷贝数变异分析
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计算资源要求
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个人笔记本电脑内存推荐至少大于8G
- 服务器可以购买16核64G内存(最低要求)
- 云服务器可以按需购买(通常几块钱一个小时的收费)
- 华为云:https://www.huaweicloud.com/pricing.html#/ecs
- https://www.amazonaws.cn/ec2/pricing/ec2-linux-pricing/ (亚马逊中国,aws)
- https://buy.cloud.tencent.com/price/cvm#tab0-list1 (腾讯云服务器)
- https://cn.aliyun.com/price/product#/ecs/detail (阿里云服务器)
- https://cloud.google.com/compute/pricing?hl=zh-CN (谷歌云服务器)
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从10X开始(免疫)
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文章图表介绍
- PPT
- 10X数据上游分析流程(软件+数据库+运行)
- 服务器准备(16核心64G)
- 下载软件和数据库文件
- 下载文章的sra数据
- 把sra文件转换为fastq文件并介绍
- 根据cellRanger说明书对fastq改名
- 跑cellRanger的count步骤
- 下游分析(纯粹R代码)
- 使用seurat包进行细胞分群(计算量消耗大)
- 根据marker对细胞亚群命名
- 使用monocle包进行差异分析
- 查看指定基因表达量
- 是否一定要使用R包,以及3大R包的异同
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Smart-seq2单细胞(发育)
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上游分析等同于常规bulk转录组
- 配置服务器
- 配置软件及数据库文件
- 下载sra文件并且转为fq测序文件
- 走hisat2比对+featureCount定量流程得到表达矩阵
- 走salmon流程得到表达矩阵
- 下游分析(纯粹R代码)
- 比对3个表达矩阵的一致性
- 细胞分群(seurat和tSNE+DBSCAN/K-means)
- 可视化marker基因
- 差异基因集功能注释及可视化
- 细胞发育谱系推断
- 不同谱系的差异基因分类注释
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单细胞基因组(肿瘤异质性)
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上游分析流程
- 服务器配置
- 软件及数据库文件配置
- 下载sra文件并转为fq测序文件
- 走bowtie2比对流程得到bam文件
- 走bedtools得区间测序深度矩阵
- 下游分析(纯粹R代码)
- 测序深度矫正GC含量和文库大小
- 使用DNAcopy包进行拷贝数推断
- 12个病人的1000多个细胞批量处理得当CNV文件载入IGV可视化
- 病人的CNV文件拆分
- 病人测序信号矩阵的聚类(类似于单细胞转录组)
- 病人的TSNE聚类并可视化
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更多学习资源
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单细胞转录组最好的学习资料都在这里
https://mp.weixin.qq.com/s/HIxS4kwpDD3KIIc-taDLGA- 等你补充
视频两年后都免费
这两个单细胞转录组数据分析实战视频教程,因为工作量巨大,而且内容价值可观,这次不免费发布了,如果你实在有需求,欢迎扫码购买!
然后,值得强调的是,这些视频两年后就解禁,到时候会免费发放哈,如果你实在拮据,等一等就好。https://space.bilibili.com/338686099/#/