看到于2020年11月发表在杂志《nature cancer》的文章：《Mutations in BRCA1 and BRCA2 differentially affect the tumor microenvironment and response to checkpoint blockade immunotherapy》里面有全基因组测序数据，文献链接是：https://www.nature.com/articles/s43018-020-00139-8
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单细胞进阶分析主要是拟时序分析，细胞通讯分析，以及SCENIC转录因子分析。但实际上随着越来越多单细胞研究从CNS正刊跌落到CNS子刊，再到普通的数据挖掘文章，所谓的进阶分析也要沦落为标准分析啦。
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最近搜集整理单细胞研究的时候，看到于2015年发表在nature杂志的文章是： Single-cell analysis reveals a stem-cell program in human metastatic breast cancer cells ，蛮有意思的，居然是 Single-cell multiplex qPCR 数据哦！
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超多朋友咨询R语言可视化的配色问题，我也简单整理了一下，希望对大家有帮助！
首先 scales包的show_col显示颜色函数有大用处，其次函数 colors() 列出了 R 识别的所有颜色名称。具体颜色可在（http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf）中查看，但是基本上用不上哈，知道有这个知识点就好了 ！
随时关注《生信技能树》B站的我，马上就看到了一个全新NGS组学视频课程《microRNA-seq数据分析实战演练》，还等什么呢，当然是follow起来啦！
实际上Linux知识点近20年变化不多，所以大家拿到十几年前的各大IT培训机构的Linux相关教学视频，或者马哥，鸟哥的视频都不会觉得尴尬，仍然是可以学下去！也就是说我的《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》算是非常新的教程了：
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最近因为课题需要，在分析数据集：GSE65212，我看了看平台是：GPL148777，写着 Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array [Brainarray Version 13, HGU133Plus2_Hs_ENTREZG]，这不就是jimmy授课讲解的那个应用最广泛的芯片嘛，这次分析，妥妥的！！！如下：
前面我们公布了《cytof数据资源介绍（文末有交流群）》，现在就开始正式手把手教学。
上一讲我们构造好了SingleCellExperiment对象，后续全部的分析都会以这个SingleCellExperiment对象为准，大家务必熟悉SingleCellExperiment对象的各种结构，教程见：cytofWorkflow之构建SingleCellExperiment对象（二）。有了这个SingleCellExperiment对象，而且经过了合理的质量控制，并且聚类分群了，就可以开始整理它亚群并且根据抗体信号强度值对不同亚群进行生物学注释。
前面我们公布了《cytof数据资源介绍（文末有交流群）》，现在就开始正式手把手教学。
上一讲我们构造好了SingleCellExperiment对象，后续全部的分析都会以这个SingleCellExperiment对象为准，大家务必熟悉SingleCellExperiment对象的各种结构，教程见：cytofWorkflow之构建SingleCellExperiment对象（二）。有了这个SingleCellExperiment对象，而且经过了合理的质量控制，接下来就可以进行聚类分群拉！
前面我们公布了《cytof数据资源介绍（文末有交流群）》，现在就开始正式手把手教学。
前面我们公布了《cytof数据资源介绍（文末有交流群）》，现在就开始正式手把手教学。
前面我们公布了《cytof数据资源介绍（文末有交流群）》，现在就开始正式手把手教学。首先是cytofWorkflow的解析，这个cytofWorkflow基本上涵盖了以FCS文件格式存放的cytof数据处理的方方面面，非常建议初学者从这个开始掌握cytof数据处理！
在单细胞大行其道的如今，也有不少课题组选择做cytof数据，全称是： Cytometry + Time Of Flight，是Fluidigm公司的产品，可以检测单个细胞的多个设定好的抗体的信号强度，这些抗体 对应的基因通常是目前科研界认识比较清晰的，可以用来分群的，而且该仪器可以一次性检测数十万单细胞，有点类似于靶向单细胞转录组测序。因为很多情况下，并不需要全部的基因的转录水平的信息。
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前面我们已经完成了cytof数据处理的主要步骤，读入文件，质量控制，降维聚类分群，生物学注释和细胞亚群比例差异分析。 目录如下：
前面我们已经完成了cytof数据处理的主要步骤，读入文件，质量控制，降维聚类分群，生物学注释和细胞亚群比例差异分析。 目录如下：
前面我们已经完成了cytof数据处理的主要步骤，读入文件，质量控制，降维聚类分群，生物学注释和细胞亚群比例差异分析。 目录如下：
我有一个 免费视频课程《ChIP-seq数据分析》 ，其视频观看方式：
看到于2020年11月发表在杂志《nature cancer》的文章：《Mutations in BRCA1 and BRCA2 differentially affect the tumor microenvironment and response to checkpoint blockade immunotherapy》里面有基于10X的单细胞转录组测序数据，文献链接是：https://www.nature.com/articles/s43018-020-00139-8
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不知道还有多少人记得上半年的活动：0元，10小时教学视频直播《跟着百度李彦宏学习肿瘤基因组测序数据分析》，可能是因为免费所以大家都不珍惜吧，实际上参加这个活动的人数还不到200 ，连一个微信群都装不满！！！
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