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 Continue reading →

前面我们针对TCGA数据库全部的癌症的表达量矩阵批量运行 estimate，而且得到了estimate的两个打分值，可以发现可以看到不同癌症内部的estimate的两个打分值是有异质性的。

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前面我们在《生信技能树》已经是多次分享了变剪切相关教程: Continue reading →

我们在前面的 明码标价之公共数据库探索 提到了文章作者比较了TCGA数据库的ESCC的N0和N3时期的肿瘤样品表达量样品的差异，从而开启一个科研项目，让大家误会了，以为那个文章就这么简单。 Continue reading →

我们七月份的学徒培养专注于单细胞数据处理，第一个学徒选择的文章很有意思，标题是：《Single-cell transcriptomic heterogeneity in invasive ductal and lobular breast cancer cells》 Continue reading →

看到了一个综述，标题是 ：《ID4 controls luminal lineage commitment in normal mammary epithelium and inhibits BRCA1 function in basal-like breast cancer》，提到了： Inhibitor of differentiation (ID) 基因家族的ID4这个基因的两面性，如下所示： Continue reading →

1 选择

各位好，我叫小汪，一个来自湖北，现就读于华中农业大学的准大四学生。 Continue reading →

昨天我们给《单细胞天地》的交流群的粉丝提问，关于 FindMarkers与AverageExpression 两个函数的差异，做出来一个简单的示意图解释，见：[这算是不一样吗] Continue reading →

今天这个推文甚至算不上一个教程，但是里面的代码其实是复制粘贴就可以运行哦。之所以写它，主要是是因为交流群有粉丝总是问各种各样的代码问题，风险因子森林图啊列线图的，归根到底就是R基础知识不牢固，所以报错连连。 Continue reading →

又一次被迫讨论这个让人又爱又恨的批次效应了，主要是因为上一个教程 不同癌症的差异难道大于其与正常对照差异吗：大家的留言： Continue reading →

最近连续看到了两个单基因研究文章，它们的落脚点都是敲减过表达具体的某个基因看它的效果。但是我仔细看了文章里面提到的基因名字，和其上传到geo数据库的居然是不一致的！ Continue reading →

表观组学流程，主要看到就是分析拿到peaks区域，包括ChIP-seq，ATAC-seq，甚至单细胞的ATAC-seq。 Continue reading →

看到了一个预印本研究成果，标题很霸气：《Cell atlas of human uterus》，Posted February 19, 2018. 链接是https://www.biorxiv.org/content/10.1101/267849v1 Continue reading →

最近在这里 COVID19 相关单细胞文献的数据集，看到了一个迄今为止数据量最大的。题为“COVID-19 immune features revealed by a large-scale single cell transcriptome atlas”的研究性论文，通过对196例新冠肺炎病人284个样本进行单细胞转录组测序，绘制了新冠肺炎病人的 Continue reading →

在《单细胞天地》的交流群，看到有粉丝提问关于 FindMarkers与AverageExpression 两个函数的差异 ： Continue reading →

单细胞领域的一个高级分析是RNA速率分析，使用velocyto软件可以做，我们同样的把它区分为上下游分析。 Continue reading →

前面我们已经是完整的展示了使用R语言的scenic做转录因子分析的流程，但是在公开课演示100个细胞走这个流程，发现居然是耗时20min，实在是不能忍。哪怕是再不喜欢python，也得学一学pyscenic了！ Continue reading →

总是有一些小伙伴觉得机器学习很高大上，令人望而生畏，其实它就是我们常见的统计学方法，比如做表达量矩阵分析，通常是需要绘制pca图看看组间差异是否足够明显。 Continue reading →

单细胞转录组教程我们写的差不多了，是时候进军单细胞ATAC和空间单细胞了，找到了这个经典的 《单细胞ATAC》数据集：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE129785 ，对应的文章是：Massively parallel single-cell chromatin landscapes of human immune cell development and intratumoral T cell exhaustion. Nat Biotechnol 2019 Aug;37(8):925-936. PMID: 31375813

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