每个人都是从初学者走过来的，我当然是知道纯粹的初学者肯定是没办法凭空去获得如何查看自己的r包安装在电脑什么目录的知识点，但是我觉得这个不应该是在微信交流群里面讨论的，只需要简单的购买书籍去学习最基础r知识点即可。

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官网说的很清楚：https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/pipelines/latest/using/fastq-input
To serve as inputs for cellranger, FASTQ files should conform to the naming conventions of bcl2fastq and mkfastq:
[Sample Name]S1_L00[Lane Number][Read Type]_001.fastq.gz
Where Read Type is one of:

• I1: Sample index read (optional)
• I2: Sample index read (optional)
• R1: Read 1
• R2: Read 2 Continue reading →

我们《生信菜鸟团》的单细胞周更专辑作者分享过好几次了基础文件读取技巧啦，详见： 读取不同格式的单细胞转录组数据及遇到问题的解决办法。

其中最常见的就是使用Read10X读取3个文件，但是Read10X读取3个文件还得注意版本，而且必须保证3个文件名字完全一样，要么是 Continue reading →

最近刷到了生物信息学领域著名期刊NAR的最新文章：《NORMSEQ – a tool for evaluation, selection and visualization of RNA-Seq normalization methods》是一个网页工具，NORMSEQ，它介绍了一些转录组测序表达量矩阵的归一化标准化方法学而且提供了一个在线网页工具给大家使用。

之所以注意到它，是因为NORMSEQ的流程图画的很吸引眼球： Continue reading →

文章概述

文章标题：《The single-cell transcriptomic landscape of early human diabetic nephropathy 》

发表日期和杂志：2019年发表在PNAS

在线阅读链接：https://www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1908706116 Continue reading →

蛮有意思的，看了看这个《中国生物信息学十大进展》评选活动起始于2018，恰好经历了一个疫情。从生物信息学的3个领域方向挑选成果，包括：

• “中国生物信息学十大数据库”、
• “中国生物信息学十大算法和工具”
• “中国生物信息学十大应用”

从上面的3个分类评选的入选的工作中进一步评选，产生每个年度“中国生物信息学十大进展”。 Continue reading →

看到了朋友圈的腾讯云大促活动，一个你可以拥有完整root权限的服务器仅需要95每年！比如这一款 轻量应用服务器-入门型，适合低负载应用，学生和个人开发者入门首选。首年低至95元！！！可以看到： Continue reading →

今年的暑期实习生开启了他的单细胞学习笔记系列，就是《暑假一起学单细胞》，其中第二讲是 一文搞定基本cellranger定量，就有小伙伴留言说：用最新版本的cellranger出的单细胞数量比老版本的多很多，该怎么办？ Continue reading →

前面我们直播了转录组测序后的表达量矩阵的下游分析标准代码，其中为了方便大家复现，我们使用了人类的airway数据集，它表达量矩阵整理代码如下所示： Continue reading →

可以怎么说， 但凡是使用单细胞技术的科研课题，都是“幼儿园”水平，实验设计肯定是几十年前的甚至几百年前的，区别是N多年前大家是使用癌症和正常对照看其它技术指标，而现在大家看的单细胞指标，基本上都不会有科学含金量。大家拼的就是经费，燃烧吧广大劳动人民的血汗钱。 Continue reading →

之前我们介绍了：这近100种单细胞亚群的2348个标记基因好用吗，提到了作者这里并不是采用我们标准的单细胞可视化标记基因的方法。以前我们做了一个投票：可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，下面的5个基础函数相信大家都是已经烂熟于心了： Continue reading →

回顾了一下我们《生信技能树》的公众号 推文历史，发现上一次生信技能树超级VIP入场券发放(人民币一万起)，居然是2019年8月了，恰好后面就是疫情三年多，而且这段时间我也在忙着自己的博士毕业相关琐事。 Continue reading →

看到了一个蛮有意思的讨论：
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哈哈哈，没想到，沉寂五年后复出的我居然“无人问津”，我们的学徒计划和知识整理实习生都没有人愿意来： Continue reading →

学员群里有小伙伴提出来了一个非常“个性化”的单细胞转录组数据分析需求：

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生物信息学可以是具有挑战性但令人兴奋的领域。它为研究生物学中的复杂问题提供了强大的工具和方法。如果您有足够的兴趣和决心，学习和掌握生物信息学是完全可行的。最重要的是，不断学习和实践，逐渐积累经验和技能。虽然它确实有一定的挑战性，但是否生物信息学的掌握很难主要取决于个体的兴趣、学习方法、背景知识和目标。以下是关于生物信息学的一些考虑因素： Continue reading →

好久之前看到了知乎上面的一个整理，是关于生物信息学权威期刊的分级，总结整理的真好，感觉确实看过的大部分文献都在这8种杂志里面，如下所示：

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就头疼，前些天招募知识整理实习生，详见生信技能树知识整理实习生又又又开放申请啦。这次居然破天荒有两个科班出身的生物信息学本科专业小伙伴想加入，本来呢我一看就赶快约了聊聊看可以根据兴趣找一个负责的知识点方向，比如成套的泛癌代码整理，数据挖掘建模整理，单细胞多组学整理，但是呢，聊完才发现居然对方并不擅长R的统计可视化，也没有在Linux服务器的多组学数据分析经验，就很尴尬，也就是说需要我从零开始培养。。。。 Continue reading →

最近接到了还没有入门的备选学徒的提问，发现其实可以使用chatGPT很方便的解决，如果大家不能使用外网的chatGPT，也可以参考我们通过BioinfoArk提供的中国区chatGPT的查询方式： Continue reading →

最近在我的授课电脑上面一股脑更新了全部的R套件，包括R和rstudio，以及rtools，还有几百个r包文件夹都删除了。

但是在参考我两年前的教程：一口气安装800个R包，批量安装800多个R包的时候，发现下面的这些包其实是在github上面： Continue reading →