CNS文章單細(xì)胞多組學(xué)常見分析模塊總結(jié)如下
CNS文章單細(xì)胞分析常用工具介紹
想系統(tǒng)學(xué)習(xí)CNS文章單細(xì)胞多組學(xué)分析方法可以報(bào)名培訓(xùn)班（兩個(gè)月系統(tǒng)教學(xué)，承諾包教包會(huì)和一對(duì)一指導(dǎo)答疑）
課程一：單細(xì)胞課程安排
第一節(jié)：通過兩篇Nature文章了解單細(xì)胞測序基礎(chǔ)原理，解讀單細(xì)胞測序在癌癥、發(fā)育及神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的研究內(nèi)容及思路。
第二節(jié)：單細(xì)胞數(shù)據(jù)下載、讀取、處理，以Cancer Cell文章為例系統(tǒng)講解單細(xì)胞數(shù)據(jù)質(zhì)控
第三節(jié)：多個(gè)樣本循環(huán)結(jié)構(gòu)整合，使用Harmony和CCA去除批次效應(yīng)【Nat Genet】
第四節(jié)：大型語言模型GPT-4注釋細(xì)胞類型【Nat Methods】
第五節(jié)：Seurat數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)深入解讀及多篇CNS單細(xì)胞數(shù)據(jù)的可視化，3D umap展示【Science】
第六節(jié)：利用OR比值查看不同處理組的各單細(xì)胞亞群的分布差異【Science】
第七節(jié)：Differences in pathway activities scored per cell by GSVA【Nat Med】
第八節(jié)：使用VISION算法推斷單細(xì)胞代謝活性【Cancer Discovery】
第九節(jié)：MAGIC 利用流形學(xué)習(xí)還原單細(xì)胞的基因表達(dá)【Cell】
第十節(jié)：單細(xì)胞測序不同分組的相同cluster差異程度3維PCA展示以及差異熱圖展示【Cell】
第十一節(jié)：CellRanger處理單細(xì)胞上游數(shù)據(jù)，loom文件生成，velocyto.R 分析RNA速率【Nature】
第十二節(jié)：scVelo三種模型來確定動(dòng)態(tài)變化過程驅(qū)動(dòng)基因【Nat Biotechnol】
第十三節(jié)：將velocity 與PAGA聯(lián)合分析【Nature】
第十四節(jié)：CytoTRACE進(jìn)行擬時(shí)間分析，基因表達(dá)量隨PC1軸的變化 【Cell】
第十五節(jié)：3D Diffusion Pseudotime Analysis diffusion component【Cell Stem Cell】
第十六節(jié)：Monocle2擬時(shí)間與CytoTRACE結(jié)合的個(gè)性化繪圖【Nat Med】
第十七節(jié)：Monocle3在三維空間軌跡與scVelo結(jié)合 【Nature】
第十八節(jié)：SCEVAN表征細(xì)胞的克隆結(jié)構(gòu)【Science】
第十九節(jié)：inferCNV結(jié)合UPhyloplot2分析腫瘤進(jìn)化
第二十節(jié)：CellPhoneDB v.3.0系統(tǒng)講解細(xì)胞互作和個(gè)性化作圖展示【Nat Genet】
第二十一節(jié)：CellChat多分組數(shù)據(jù)集差異分析【Nat Med】
第二十二節(jié)：NicheNet to link ligands from cells in TME and the EMT program in tumor cells.【Cancer Cell】
第二十三節(jié)：使用SCENIC進(jìn)行轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析和核心驅(qū)動(dòng)基因鑒定【Nat Med】
第二十四節(jié)：NMF鑒定不同的生物學(xué)功能【Cell】，不同cluster的異質(zhì)性確定【Cancer Cell】
第二十五節(jié)：PHATE同時(shí)保留局部結(jié)構(gòu)(local structure) 以及全局結(jié)構(gòu)(global structure)對(duì)單細(xì)胞數(shù)據(jù)降維【Nature】
第二十六節(jié)：scRNA-seq和bulk RNA-seq數(shù)據(jù)聯(lián)合分析推斷細(xì)胞類群互作網(wǎng)絡(luò)【Cell】
第二十七節(jié)：scATAC-seq分析Sequence motif enrichment and Transcription factor footprinting 【Nat Genet】
第二十八節(jié)：以Nature文章為例系統(tǒng)講解scRNA-seq與scATAC-seq聯(lián)合分析【Nat Genet】
第二十九節(jié)：CITE–seq對(duì)單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組和膜蛋白進(jìn)行定量分析【Nat Med】
第三十節(jié) ： scRepertoire系統(tǒng)分析TCR和BCR數(shù)據(jù)【 Nature】
第 三十一節(jié)： BayesPrism進(jìn)行Bulk和單細(xì)胞的聯(lián)合分析 【Science】
第 三十二節(jié)：hdWGCNA 單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析 【Cell】
第三十三節(jié)： 藥敏分析和藥物治療預(yù)測 ： Beyondcell 、drug2cell 【Nat Med】
第 三十四 節(jié)：實(shí)踐課一（ 課程總結(jié)， 帶領(lǐng)學(xué)員使用自測數(shù)據(jù)完成整體分析流程）
02
主講老師
主講老師華哥：華哥，中山大學(xué)博士，目前在東京大學(xué)從事醫(yī)學(xué)人工智能研究。深耕單細(xì)胞多組學(xué)、空間轉(zhuǎn)錄組與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域6年，培養(yǎng)學(xué)員3萬余人 ; 指導(dǎo)學(xué)員發(fā)表CNS主刊文章8篇、一區(qū)及子刊90余篇 ; 參與國自然重點(diǎn)、國家重大專項(xiàng)、孔雀計(jì)劃等項(xiàng)目申報(bào);合作院士團(tuán)隊(duì)及國際頂尖實(shí)驗(yàn)室，發(fā)表SCI論文21篇（Cell Rep Med、JACS、Mol Cancer、EMBO Mol Med等頂刊）
03
華哥科研平臺(tái)介紹
授課理念：將生信內(nèi)容全部學(xué)懂（理解）、學(xué)會(huì)（會(huì)敲代碼分析）、學(xué)透徹（站在課題頂層設(shè)計(jì)角度理解）、學(xué)以致用（用到自己的標(biāo)書申請(qǐng)和文章發(fā)表中）。
1.從19年開始到現(xiàn)在，我們?cè)谏沤逃I(lǐng)域深耕六年之久，時(shí)間是最好的證明！
2.一對(duì)一指導(dǎo)、包教包會(huì)是我們開培訓(xùn)班五年來一貫的宗旨。我們敢承諾包教會(huì)的底氣是來自多年的講課經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)真負(fù)責(zé)的態(tài)度。課程結(jié)束，答疑不結(jié)束！
3.六年來華哥培訓(xùn)班的學(xué)員發(fā)表Cell、Nature、Science主刊文章8篇，子刊及一區(qū)文章累計(jì)超過90篇！部分學(xué)員成果展示如下：
4.深入剖析二十多篇CNS文章的分析思路和分析方法，按照CNS文章源代碼講解，以文章的fig為例進(jìn)行代碼演示和復(fù)現(xiàn)學(xué)習(xí)，個(gè)性化分析。
5.中國抗癌協(xié)會(huì)舉辦的 腫瘤標(biāo)志物學(xué)術(shù)大會(huì)，開設(shè)華哥生信團(tuán)隊(duì)CNS文章空間多組學(xué)公益培訓(xùn)專場
官方鏈接：
如果你是完全零基礎(chǔ)可以報(bào)名基礎(chǔ)班
課程二：基礎(chǔ)班安排
第一節(jié)：編程基礎(chǔ)學(xué)習(xí)--R語言
1.R和Rstudio的安裝、環(huán)境配置
2.R語言簡單語法及常見命令
3.以Cell文章方法描述學(xué)習(xí)R包的安裝及使用
4.以Nature文章源代碼學(xué)習(xí)重點(diǎn)函數(shù)基礎(chǔ)代碼
第二節(jié)：編程基礎(chǔ)知識(shí)---數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.向量、矩陣、數(shù)據(jù)框和列表的創(chuàng)建和索引
2.多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的合并【Cell】
3.自定義Function函數(shù)構(gòu)建
4.for循環(huán)、字符型數(shù)據(jù)的處理【Cell】
第三節(jié)：以Nature文章源代碼學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)表達(dá)矩陣處理基本處理
1.重復(fù)基因和缺失值的刪除
2.不同分組樣本的批量歸類【Nature】
3.多個(gè)樣本的表達(dá)矩陣合并
4.芯片探針基因名字的轉(zhuǎn)換【Nature】
第四節(jié)：以Cell文章源代碼學(xué)習(xí)生存曲線
1.臨床預(yù)后信息的批量整理
2.創(chuàng)建生存對(duì)象、擬合曲線【Cell】
3.特定基因的篩選構(gòu)建預(yù)后分組
4.combat算法不同數(shù)據(jù)集的批次處理
第五節(jié)：差異分析 RNAseq數(shù)據(jù)分析
1.芯片數(shù)據(jù)上游分析【Cancer Discovery】
2.多個(gè)樣本的數(shù)據(jù)歸一化處理
3.分組矩陣系統(tǒng)講解【Nature】
4.Deseq2分析流程【Science】
5.EdgeR差異分析系統(tǒng)講解
第六節(jié)：以多篇CNS文章源代碼學(xué)習(xí)畫圖
1.ggplot體系畫圖包括熱圖
2.火山圖 箱線圖 小提琴圖【Nature】
3.多分組顯著性p值添加方法【Nat Med】
4.三維pca圖展示差異特征【Science】
5.層次聚類算法區(qū)分不同樣本特征
第七節(jié)：基因集富集分析
1.over representation
2.GSEA 富集【Cancer Cell】
3.包括自定義基因集的富集分析
4.富集通路網(wǎng)絡(luò)圖【Nat Genet】
5.蛋白互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建【Nature】
第八節(jié)：以Nature文章為例系統(tǒng)講解單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組基本分析
1.單細(xì)胞在CNS文章思路解析及常見圖形解讀
2.數(shù)據(jù)質(zhì)控、數(shù)據(jù)放縮、PCA降維、聚類
3.三維tSNE、UMAP可視化【Science】
4.單細(xì)胞多組學(xué)分析思路和方法【Nature】
第九節(jié) ：單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組擬時(shí)序分析
1.monocle擬時(shí)序分析【Nature】
2.細(xì)胞排序，構(gòu)造一棵生成樹
3.基因隨軌跡分析變化熱圖【Cell】
4.BEAM軌跡分支分析【Nature】
5.自測和挖掘單細(xì)胞項(xiàng)目思路歸納總結(jié)
第十節(jié)：空間轉(zhuǎn)錄組理論及分析內(nèi)容
1.空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)發(fā)展歷程和原理介紹
2.空間轉(zhuǎn)錄組CNS文章思路解析及常見圖解讀
3.10x Visium 基本分析流程【Cancer Cell】
4.空間數(shù)據(jù)與單細(xì)胞整合分析思路
第十一節(jié)課：高分辨空間轉(zhuǎn)錄組分析
1.Xenium 空轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析【Nature】
2.Visium HD空轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析【Cell】
3.Stereo-seq “亞細(xì)胞級(jí)分辨率”測序介紹
4.空間測序多截面3D鄰域重建【Nature】
第十二節(jié)課：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論
1.隨機(jī)森林和支持向量機(jī)（SVM）
2.彈性網(wǎng)絡(luò)回歸算法Enet【Cell】
3.廣義提升回歸模型（GBM）
第十三節(jié)課：表觀遺傳研究
1.ChIP-seq、ATAC-seq在CNS文章中應(yīng)用
2.ChIP-seq數(shù)據(jù)分析峰值可視化【Nature】
3.ATAC-seq數(shù)據(jù)peak注釋【Cancer Cell】
4.峰值在外顯子、內(nèi)含子、啟動(dòng)子的分布計(jì)算
第十四節(jié)：加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析 (WGCNA）算法系統(tǒng)講解以nature文章為例
1.構(gòu)建鄰接矩陣和拓?fù)渲丿B矩陣
2.無尺度網(wǎng)絡(luò)模型【Nature】
3.共表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)【Cell】
第十五節(jié)：免疫浸潤計(jì)算
1.CIBERSORT反卷積算法，以TCGA數(shù)據(jù)為例
2.非監(jiān)督共識(shí)聚類算法【Science】
3.轉(zhuǎn)錄因子富集【Cell Stem Cell】
4.Mfuzz、 BioNet調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
第十六節(jié)：大數(shù)據(jù)分析在基金申請(qǐng)中應(yīng)用
第十七節(jié)：實(shí)踐課（課程總結(jié)，帶領(lǐng)學(xué)員使用自測數(shù)據(jù)完成整體分析流程）
課程相關(guān)問題
1
兩個(gè)月中間沒時(shí)間咋辦
不用擔(dān)心，我們已經(jīng)考慮到這個(gè)問題了，基本上我們都會(huì)給您兩輪機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)，而且還配備往期視頻給您預(yù)習(xí)直到您學(xué)會(huì)為止，不行免費(fèi)再來一次，我們一直承諾包教包會(huì)。
2
課程售后服務(wù)怎樣
再好的課程沒有完善的后續(xù)服務(wù)只能讓你摸不著腦袋，到處百度。我們課后有完善的一對(duì)一指導(dǎo)服務(wù)，解決每個(gè)學(xué)員的所有問題。另外我們團(tuán)隊(duì)包括華哥在內(nèi)有五個(gè)答疑的老師，更好的得到一對(duì)一指導(dǎo)答疑。
3
兩個(gè)月后老師還指導(dǎo)我嗎
我們的指導(dǎo)暫時(shí)沒有時(shí)間限制，一般情況下老師也不會(huì)拉黑你的。復(fù)習(xí)視頻也不會(huì)限制時(shí)間，甚至六年前的老學(xué)員還在保持聯(lián)系，華哥不是資本家，更看重來日方長。
課程安排
會(huì)議時(shí)間：
4月22日--6月22日（兩個(gè)月時(shí)間徹底掌握CNS文章基本數(shù)據(jù)分析）
授課方式：線上線下結(jié)合，同步進(jìn)行
線上：騰訊會(huì)議線上直播
線下：在廣州舉辦線下
人數(shù)限制：
為了保證培訓(xùn)質(zhì)量和一對(duì)一指導(dǎo)服務(wù)，每一批只招六十人！
華哥科研平臺(tái)
廣州百奧信息科技有限公司
廣州華哥信息科技有限公司
會(huì)議費(fèi)用：
多人報(bào)名有優(yōu)惠，具體優(yōu)惠價(jià)格可以單獨(dú)聯(lián)系招生老師（可開會(huì)務(wù)費(fèi) 、培訓(xùn)費(fèi)、數(shù)據(jù)分析費(fèi)、測試費(fèi)、測序技術(shù)服務(wù)費(fèi)等發(fā)票）
匯款賬號(hào)：
A：對(duì)公匯款：
戶 名：廣州華哥信息科技有限公司
賬 戶 號(hào)：3602 0244 0920 1397 301
開 戶 行：工行廣州華南支行
B：信用卡或公務(wù)卡支付
掃描二維碼支付，通過信用卡/公務(wù)卡扣款
招生老師聯(lián)系方式：
張老師15623525389（微信同號(hào)）
劉老師15951678516（微信同號(hào)）
同期舉辦：單細(xì)胞多組學(xué)班和空間轉(zhuǎn)錄組班，連報(bào)優(yōu)惠待議（優(yōu)惠價(jià)格聯(lián)系招生老師）
空間轉(zhuǎn)錄組課程，看：
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