这个能快速发表Cell,Nature,Molecular cell的分析技术你要错过吗?
动物单细胞的研究有将近10年了,每年都是CNS的常客。在国内形成了北汤南郭的局面,一个是单细胞转录组的世界第一人,一个促成了单细胞从追求深度到追求数量的转变。具体见Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(二)- 实验平台。
植物单细胞转录组的春天也开始了,目前都是限定在根、生殖细胞,以后会拓展到更多器官,2018-2019年,Science, Plant Cell, Plant Physiology, Molecular plant, bioRxiv各一个。上海生科院王佳伟老师课题组贡献国内第一篇单细胞转录组。另外4篇,有一半也有中国人参与。具体见植物单细胞转录组的春天来了,还不上车?Science, PC, PP, MP, bioRxiv各一个。
生信分析在单细胞文章中地位不可小觑,而且转录组因分析思路简单通用,也是入门生信的最好的技术之一,两者结合,不只可以发文章,也可以轻松把生信知识应用到其他领域,难道不想来快速入门试试?
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Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(一)- 引言
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(二)- 实验平台
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(三)- 原始数据质控
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(四)- 文库拆分和细胞鉴定
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(五)- STAR, Kallisto定量
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(六)- 构建表达矩阵,UMI介绍
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(七)- 导入10X和SmartSeq2数据Tabula Muris
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(八)- Scater包输入导入和存储
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(九)- Scater包单细胞过滤
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(十)- Scater基因评估和过滤
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(十一)- Scater单细胞表达谱PCA可视化
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(十二)- Scater单细胞表达谱tSNE可视化
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本次课程与2019年9月20日-22日在北京鼓楼开班,将系统讲述基于和不基于比对的转录组分析流程,从原始数据到表达矩阵、差异基因、富集分析、加权共表达网络、通路分析、可视化绘图等一系列常见操作,理论和实践兼备。单细胞部分包括其建库测序原理,不同单细胞技术的比较、优缺点,单细胞常用R包Seurat、Monocle、Scater的实战等,而其他功能分析部分与群体转录组就比较相似了,可以糅合到一起。
课程大纲
每节课1小时一个主题,理论结合实战,学懂原理,实战实操,全是老司机多年经验和代码的无私分享。下面是课程安排,如11代表第一天第一节课,26代表第二天第六节课,41为两周后的线上集中视频答疑。
编号 | 主题 | 简介 |
---|---|---|
11 | 转录组概述 | 转录组设计、应用、批次效应等 |
12 | 转录组分析流程简介 | 基于/不基于比对的分析流程讲演 |
13 | Salmon定量实战 | 不基于比对直接定量基因和转录本的表达 |
14 | 差异基因分析 DEseq2 | 样本聚类热图、PCA、火山图、差异热图 |
15 | GO、KEGG富集分析和可视化 | R包,Cytoscape,泡泡图,网络图 |
16 | GSEA富集分析,enrichMap | GSEA时间序列或相关性富集分析 |
17 | R基础 | 数据读写、处理和可视化 |
21 | 二代三代测序原理介绍 | 建库测序过程及注意事项 |
22 | 转录组软件安装 | Linux下一键配置转录组分析环节 |
23 | STAR比对拼装差异剪接 | 和差异基因分析 |
24 | WGCNA基因加权共表达 | 共表达网络、Hub基因和性状关联热图 |
25 |
Cytoscape绘制 PPI互作 |
KEGG调控通路网络图+基因表达 |
26 | 常见生信图表解读 | Illustrator进行CNS修图和排版 |
27 | Linux基础 | 详细解释代码和文件格式转换 |
31 | 单细胞转录组特点介绍 | 不同技术比较、适用性和注意事项 |
32 | 单细胞数据分析和预处理 | Cellranger分析,细胞和基因筛选 |
33 | 单细胞分型 | Seurat, Scater, PCA, TSNE, SC3聚类 |
34 | 单细胞发育演化分析 | Pseudotime, Monocle,细胞周期鉴定 |
35 | 单细胞Marker基因鉴定 | Scran, 差异分析,功能分析 |
36 | 考试、圆桌论坛 | 自评学习效果、知识点回顾 |
41 | 答疑-线上 | 答疑、考试内容串讲 |
教程内容简介如下:
转录组的应用、设计和案例分享
转录组学研究技术介绍
转录组学实验设计和测序原则、注意事项
二代、三代测序过程和原理解析
转录组学文章案例分析
在线基因表达资源数据库
转录组分析流程实战
转录组分析流程评估
测序数据质量评估和清洗
不基于比对的差异基因分析
基于比对的差异基因分析
转录本组装和选择性剪接分析
目标基因GSEA/GO富集分析
转录组高级分析
WGCNA基因共表达分析
WGCNA基因、表型关联分析
Cytoscape 共表达网络绘制
转录组常见图形在线绘制
KEGG/Reactome通路图绘制,表达映射
基因互作的文献挖掘和数据库挖掘展示
单细胞转录组分析
单细胞数据预处理和校正
细胞分型,PCA, TSNE, SC3聚类
单细胞发育演化分析
转录组常见图形在线绘制
单细胞Marker基因鉴定,差异分析和功能分析
别人的电子书,你的电子书,都在bookdown中有一本不错的单细胞分析教材
常见图表解读和图形编辑排版
在培训上,结合发表高水平文章,进一步讲解16种常用分析图的原理和使用范围,让你不仅读懂图,更知道如何应用于自己的研究,并亲自轻松完成绘图。
针对大家使用R语言绘图学习时间成本较高的问题,易生信团队针对常用16种图开发了免费绘图网站,一键出图,更可鼠标点选参数修改图形的个性样式。
成果发表是科研过程中不可缺的一部分,发表成果又少不了图形展示。文章图表排版是否整齐规范、协调一致、重点突出对一篇文章的发表也是有不少贡献的。之前推出的文章发表图的修改和排版讲演了部分图形编辑和排版操作,本次培训也会实践从原始图形、到细节修饰再到排版发表的整个过程和注意事项。
基因组浏览器用于多组学数据的可视化和关联分析,本地有IGV,在线有UCSC genome Browser和Epigenomebrowser,各有特色。
生信基础知识
Linux/Windows下Rstudio和Linux命令的使用
Linux/Windows下转录组分析流程的搭建
生物学家必要掌握的Shell和R语言基础知识。
(如果基础薄弱,报名付款成功后,可免费领取基础程序课,做好准备工作, 让程序成为我们的得力工具而不是学习新知识的绊脚石。)
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Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(八)- Scater包输入导入和存储
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(九)- Scater包单细胞过滤
定制内容
如果您看到文章中有哪些图或分析工作需要重现,也请提出,一起讲述。
如果您有其它关注的问题,也请报名时提出,把这次课程变成您的定制讲解。
120分的转录组试题(第一份答案)
120分的转录组试题(第二份答案)
120分的转录组试题(第三份答案)
授课模式
本课程以讲解流程和实际操作为主,采用独创四段式教学,封装好的代码全部分享,随处可用:
第一阶段 3天集中授课;
第二阶段 自行练习2周;
第三阶段 在线直播答疑;
第四阶段 培训视频继续学习;
实现教-练-答-用四个环节的统一协调。
培训时间
2019-9-20 到 2019-9-22 (线下讲解实战)
每天早9点到晚6点,半封闭式教学 (最后1小时为集中讨论时间,最后一天会稍微提前一些,多留出时间讨论,也方便老师乘车返回)
报到时间:开课当天
授课地点 (暂定,鼓楼附近)
北京市西城区鼓楼附近(鼓楼地铁站周边1公里)。
课程价格
截止2019-09-10 4500 元/人 (报名官网查看更多优惠)
名额有限,每次课程报名满40人后自动关闭报名通道
提供易汉博基因科技实习机会或工作机会
课程福利
座位按报名并缴费或预付款成功顺序从前到后龙摆尾式排序
赠送程序基础课一份 (http://bioinfo.ke.qq.com)
多人(N)组团报名并同时缴费,每人还可减免N-1百元 (最高500)
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