之前我们介绍过irGSEA：基于秩次的单细胞基因集富集分析整合框架，针对17种常见的Functional Class Scoring (FCS)方法在单细胞转录组里面进行了benchmark，感兴趣的可以仔细读一下。 Continue reading →

学员交流群有小伙伴提问他看到了他们隔壁课题组的一个食管癌单细胞文章可能数据处理有问题， 文献标题是：《Collagen 1-mediated CXCL1 secretion in tumor cells activates fibroblasts to promote radioresistance of esophageal cancer》： Continue reading →

2024年4月8日，《Nature》杂志发表了一篇题为《Three ways ChatGPT helps me in my academic writing》的专栏文章，由Dritjon Gruda撰写，引起了学术界的广泛关注。 在文章中，他详细阐述了ChatGPT在三个关键方面如何提升学术写作的效率和质量。 Continue reading →

Smart-seq2和10x这两个单细胞技术是现在初学者进入单细胞领域最需要掌握的，它们代表着单细胞的两个全然不同的发展策略。 Continue reading →

转录组测序定量流程大家都很熟悉了，一般来说我们推荐经典的4步： Continue reading →

六年前我组建过一个【生信文献200篇】活动，因为自己课题组背景偏好性导致大家一起读了很多肿瘤领域的类器官文献，如下所示： Continue reading →

现阶段， 肿瘤微环境是一个研究热点，尤其是单细胞转录组技术的应用。通常我们拿到了肿瘤相关的单细胞转录组的表达量矩阵后的第一层次降维聚类分群通常是： Continue reading →

本来是计划去年八月份博士毕业后可以大展拳脚开始全心全意培养生物信息学人才，没想到去年十月份才开始发布实习生招募信息就遇到了了当头棒喝。详见生信技能树知识整理实习生又又又开放申请啦（现在不招了，谢谢），在 很抱歉我这里没有朝九晚五 可以看到留言也是相当的精彩啦。 Continue reading →

看到了交流群有人分享了这个发表于2024的3月份在Nature Medicine 杂志的文章，标题是：《Single-cell transcriptomic analyses reveal distinct immune cell contributions to epithelial barrier dysfunction in checkpoint inhibitor colitis》，内容简介如下所示： Continue reading →

虽然早在2009年，荷兰Hubrecht研究所的Hans Clevers博士就证实 肠干细胞 能够形成类器官，开启了 类器官研究的时代。但是早期类器官并没有在肿瘤领域大放异彩，算起来单细胞也是2009年汤富酬博士开启的，但是也是在发育生物学领域“小步慢跑”。 Continue reading →

看到了一个生物信息学数据挖掘，标题是：《Novel ferroptosis gene biomarkers and immune infiltration profiles in diabetic kidney disease via bioinformatics》，开头就是两个表达量芯片数据集的去批次效应后的整合 ： Continue reading →

看到了一个2022的单细胞转录组文章：《Decoding the multicellular ecosystem of vena caval tumor thrombus in clear cell renal cell carcinoma by single-cell RNA sequencing》，纳入了 19 surgical tissue specimens (discovery cohort) from treatment-naïve ccRCC patients (ccRCC, n = 8) ，分别是； Continue reading →

前面我们通过案例：为什么半月板有少量免疫细胞而软骨里面没有呢，说明了无论是免疫细胞还是间质细胞，它们几乎是并不在软骨（cartilage）里面存在，仅仅是在半月板（meniscus）里面有！ Continue reading →

在 R 编程语言中，使用 table() 函数可以创建列联表（contingency table），也称为频数表或交叉表。列联表用于显示两个或多个分类变量之间的关系，它显示了每个组合的计数（频数）。在列联表中，行代表一个变量的水平（类别），列代表另一个变量的水平（类别），交叉点的值表示两个变量对应水平的组合出现的次数。 Continue reading →

大跌之后必有暴涨，一切都是时机问题。

近两年相信大家都体会到了经济下行的压力，尤其是咱普通打工人，2023的年末接到优化调整通知的比比皆是，或者下调工资和年终奖。（4个截图） Continue reading →

前面我们提到了早期的在每个癌症领域的类器官CNS文章已经是非常一致的展现了类器官培养的成功性，在常规的转录组和肿瘤外显子层面的异质性，药物反应情况，以至于后面的研究没办法做下去了。

恰好单细胞时代到了，可以让之前的CNS类器官研究文章继续“复制粘贴一波”，比如 Continue reading →

昨天发布的 月薪两万找生信练习生（线下） 确实是吸引了一拨人，毕竟是只需要十年艰苦奋斗（稳扎稳打生物信息学）就能有机会靠专业技术能力在社会上年入百万。
但是呢，因为猎头跟我说的这些招聘很多都卡第一学历，尤其喜欢清北复交的毕业生。导致很多小伙伴们看到招募信息后只能眼馋，可望不可即。虽然说，绝大部分人没有这样的机会参与以十年为单位的培养，又确实是有很多双非院校甚至已经毕业的小伙伴们发邮件找到了我想深入学习生物信息学。我也不能说是厚此薄彼，这里我仍然是广开方便之门，提供永久免费的生信进阶培训给大家。仍然是很简短的几个要求即可： Continue reading →

胰腺是一个功能复杂的器官，它由多种不同的细胞类型组成，这些细胞在内分泌和外分泌功能中发挥着重要作用。在单细胞分析中，研究人员已经能够识别和区分多种胰腺细胞亚群。以下是一些主要的胰腺单细胞亚群： Continue reading →

看到了《单细胞天地》公众号分享了一个中山大学孙逸仙纪念医院的新鲜出炉的单细胞文章：PDGFRα+ITGA11+成纤维细胞通过 ITGA11-SELE 相互作用促进早期癌症的淋巴血管侵袭和淋巴转移，是13个scRNA样本，包括4个癌旁，6个淋巴血管侵犯（LVI）positive，3个LVI negative。对应的数据集是：GSE222315

很容易整理它们后读取，常规的单细胞转录组降维聚类分群代码可以看 ：链接: Continue reading →

在朋友圈刷到了一个（Published: 25 March 2024）的文章：《Assessing GPT-4 for cell type annotation in single-cell RNA-seq analysis》，题目短小精悍，就两个作者，关键是发表在《Nature Methods》杂志，算是生信顶刊了。 Continue reading →