通常我们拿到一个全新服务器，要给大家使用，需要配置最新版R环境，代码如下： Continue reading →

怕什么报错呢，重来一次不就好了吗！

学员群有人提问，他们上完了我们的转录组课程，自己拿服务器去跑一个文献数据，有一个样本的sam转为bam文件报错，得到文件如下: Continue reading →

学徒在完成转录组实战任务的时候，出现了一个小bug，自顾自的纠结了一晚上不过来寻求我的帮助。让我非常生气，因为确实是很简单的两个小技巧，主要是理解全局变量、环境变量。 Continue reading →

看到朋友圈小伙伴转发了一个有味道的研究：
研究者们收集了 12个中国成年人的尿液，we performed scRNA-seq on voided urine samples. 50–100 mL middle stream urine samples were collected from 12 Chinese healthy adults and combined for droplet-based single-cell RNA sequencing after flow cytometric sorting of live cells. Continue reading →

我看到2020年10月发表在cancer cell杂志的文章《Senescence Reprogramming by TIMP1 Deficiency Promotes Prostate Cancer Metastasis》，链接是：https://doi.org/10.1016/j.ccell.2020.10.012 ， Continue reading →

三年多没有看我们《生信技能树》的论坛了，都差点忘记了这个产品，昨天不小心点击进去了，恰好看到了一个问题，就回复一下吧！ Continue reading →

最近有粉丝咨询我多个gsea数据集整合时候的批次效应的处理，我看了看，有affymetrix，agilent，illumina的芯片数据，还有测序的转录组，我勒个去，感觉是在集邮一样，然后邮件附上了一大堆热图，层次聚类图，PCA图，相关性图，看得我眼花缭乱。 Continue reading →

我前面吐槽了这个2020年10月发表在cancer cell杂志的文章《Senescence Reprogramming by TIMP1 Deficiency Promotes Prostate Cancer Metastasis》，链接是： Continue reading →

前面我在《生信技能树》公众号分享了 对单细胞表达矩阵做gsea分析的付费代码，大受欢迎，是对指定的两个单细胞亚群进行差异分析后，根据基因的差异情况排序，然后去msigdb数据库里面进行gsea的注释，并且批量出图，在实际数据分析中非常的有用。 Continue reading →

有粉丝在我们公众号后台咨询，基因名字没有什么规律，自己拿到了一堆基因不知道如何是好，希望我们给一个案例。 Continue reading →

目前大家都在集中精力在单细胞转录组表达矩阵的质控降维聚类分群和注释，其实这个数据分析思路并不仅仅是在单细胞这个当红炸子鸡上面才有。 Continue reading →

单细胞转录组的质控降维聚类分群和生物学注释例子我们在《生信技能树》和《单细胞天地》都多次分享过：人人都能学会的单细胞聚类分群注释 。 Continue reading →

最近有粉丝在我们《生信技能树》公众号后台付费求助，想follow一个文章 做他自己感兴趣的一个数据集的WGCNA分析。 Continue reading →

最近读文献， 看到了一个有意思的文章，发表在 Nat Commun . 2021 Jan 的文章：《Global computational alignment of tumor and cell line transcriptional profiles 》提到了一个工具，Cellinger，链接是：https://www.nature.com/articles/s41467-020-20294-x Continue reading →

学徒培养进行到了转录组实战环节，按照惯例我会挑选10+篇比较新的带数据集的RNA-seq文章给到学徒，让大家实战。 Continue reading →

看到了朋友圈有人转发了这样的一个系列：

• 【陪你学·生信】序 Continue reading →

在朋友圈刷到了这个文章，2020年1月4日，中国医学科学院北京协和医学院朱兰及中国科学院北京基因组研究所杨运桂共同通讯在Nature Communications 在线发表题为“Single-cell transcriptome profiling of the vaginal wall in women with severe anterior vaginal prolapse”的研究论文，链接是：https://www.nature.com/articles/s41467-020-20358-y Continue reading →

一般来说，大家拿到了感兴趣的基因集后，通常是做超几何分布检验看看富集到了什么生物学功能数据库，比如KEGG或者GO数据库，或者走gsea/gsva这样的富集分析，也是注释生物学功能数据库。 大家读我的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文应该是够多了： Continue reading →

在朋友圈看到了一个2020年6月发表在Nature Medicine的单细胞TCR测序结合单细胞测序，研究新冠病人免疫图谱的文章，蛮有意思的。作者用单细胞转录组测序技术对不同程度的新冠患者（3例中度感染患者、6例重度感染患者）和健康对照组（3例）的支气管肺泡灌洗液（BALF）免疫细胞进行了鉴定。最后获得31个不同的cluster，比如，巨噬细胞，中性粒细胞、髓样树突状细胞、浆状树突细胞、NK细胞、血浆细胞、上皮细胞、T细胞、B细胞等。比较了健康人、中毒感染患者、重度感染患者的细胞数目差异以及差异表达基因，分析新冠肺炎患者肺泡灌洗液中的免疫图谱。 Continue reading →

众所周知，在肿瘤单细胞数据里面，对恶性细胞来说，病人的分类作用是远大于细胞类型的，不过其实肿瘤恶性细胞也说不出什么确切的细胞类型，目前仅仅是根据TCGA的bulk转录组数据进行分子分型。但是对免疫细胞或者其它并不恶性的单细胞来说呢，细胞类型的作用是远大于病人的个体异质性的。如下所示： Continue reading →