细胞转录总结 第1篇

单细胞转录组数据分析思路及流程以及数据分析实操

理论内容：

1. 单细胞实验处理、建库及测序。

2. 单细胞转录组比对、定量、分群及拟时间分析等分析思路。

3. 单细胞转录组转录因子及功能通路解析。

4. 单细胞组学技术在癌症、发育、免疫及在植物、微生物等领域的研究内容及思路。

实操内容：

1. 10X官方单细胞软件Cellranger讲解及实操。

2.从基因表达矩阵开始到marker基因筛选全过程讲解及实操。

3.单细胞数据质控、归一化处理、xxx降维、聚类、tSNE、UMAP可视化。

4.单细胞转录组细胞类型鉴定及功能分析。

5.单细胞转录组差异分析。

6. 通过Seurat 合并多样本及消除样本异质性。

细胞转录总结 第2篇

机器学习应用于GEO公共数据，复现科研文章

1.  机器学习应用于GEO公共数据，复现科研文章

差异表达分析

主成分分析（xxx）

构建预测模型（SVM,RF,GLM）

2.   特征筛选及重要性评估

模型评估（ROC曲线绘制）

3.   构建nomogram模型

 矫正曲线绘制

 决策曲线绘制

4.   一致性聚类分析

          GSEA分析

细胞转录总结 第3篇

单细胞转录组轨迹、通路、转录因子等分析及绘图实操

实操内容：

1. 通过Monocle软件进行单细胞转录组拟时间分析。

3. 通过GSVA计算细胞通路得分信号等。

4. 通过cellphonedb进行细胞互作分析。

5. 通过infercnv推断染色体拷贝数变异。

6. 通过SCENIC软件进行转录因子预测分析。

理论内容：

1. 空间转录组技术发展历程和原理介绍。

2. 空间转录组技术在科研领域的应用。

3. 近年空间转录组CNS文章思路解析。

4. 空间转录组文章常见图表解读。

5. 空间转录组技术在癌症、发育、神经科学及在植物等领域的研究内容及思路。

细胞转录总结 第4篇

机器学习在生物医学中的应用案例分享

1.   机器学习在生物医学中的应用案例分享

利用机器学习方法筛选疾病相关的生物标志物

2.   机器学习+生存分析预测患病风险

 机器学习+生存分析预测患者预后

3.    常用生物医学公共数据库介绍

 TCGA数据库介绍

  TCGA数据库下载RNAseq，miRNA-seq数据

  TCGA临床数据下载

 合并TCGA表达谱数据

4.    GEO数据库介绍

 GEO数据库检索

             GEO数据下载

细胞转录总结 第5篇

通过腾讯会议线上直播，理论+实操的授课模式，老师手把手带着操作，从零基础开始讲解，600余页电子PPT和教程+预习视频开课前一周提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，有什么疑问采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师长期解疑，培训群不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高    

腾讯会议问题实时解答

细胞转录总结 第6篇

1.空间转录组数据比对、降维及聚类等分析2.空间转录组多样本及与单细胞数据关联分析

实操内容：

1. 10x Visium 组织优化及文库制备。

2. 10x Visium官方分析软件Space Ranger讲解及实操。

3. Space Ranger输出结果解读。

4. Loupe Browser软件安装及使用。

5. 通过Seurat软件进行降维、聚类和可视化。

6. 通过Seurat进行基因表达可视化。

理论+实操内容

1. 通过Seurat进行空间变量特征的识别。

2. 与单细胞数据关联分析（空间细胞类型定义）

3. 通过Seurat处理多个切片。

4. 单细胞及空间转录组数据分析总结。

5. 归纳总结零成本单细胞和空间转录组数据挖掘思路。

6. 单细胞及空间转录组基金申请思路、准备内容及注意事项等。

细胞转录总结 第7篇

机器学习及生物医学中应用简介

1.   机器学习及生物医学中应用简介

2.  机器学习基本概念介绍

3.  常用机器学习模型介绍（GLM,BF,SVM）

4.   主成分分析（xxx）

5.  一致性聚类分析

6.  ROC曲线和时间依赖的ROC曲线

7.  生存分析基本概念介绍（生存曲线）

8.  预后模型介绍（单因素，多因素cox回归，lasso回归）

           1.     R语言简介

              R语言概述

              R软件及R包安装

              R语言语法及数据类型

           2.     条件语句

                循环

                函数

           3.       常用的机器学习相关的R包介绍

细胞转录总结 第8篇

在bulk RNA测序过程中，由于RNA提取、反转录和PCR扩增流程，会存在偏好性的问题。同样的，单细胞转录组实验中也存在偏好性，如扩增、Drop-out rates（有部分高表达的mRNA 无法被扩增出来）、Transcriptional bursting、背景噪音、细胞周期与细胞大小、以及批次效应带来的偏好性。

单细胞实验整体流程如下图，接下来给大家详细讲解一下哪些实验环节会带来偏好性，以及如何发现和质控。

细胞转录总结 第9篇

在做细胞分选的过程中会遇到如下的问题：

²  现有的单细胞测序都会遇到有些drople可能是空的或者存在多个细胞；

²  对于细胞的类型也往往存在偏好性，如中性粒细胞等；

²  分选实验持续时间过长会损害细胞，造成背景噪音；

因此，选择合适的单细胞测序策略尤为重要。Chromium X相较之前的型号，额外增加了温控系统，可以使整个系统始终在恒定条件下运行，降低批次效应，提高数据质量。通过微流控系统将单个细胞与Gel Beads结合形成GEMs，细胞捕获率65%，双细胞捕获率为个细胞，上机一次运行的时间不超过18min。

细胞转录总结 第10篇

首先，给大家介绍转录表达中的一个现象：转录爆发（Transcriptional bursting），是指基因会从沉默的状态突然切换为激活态，启动转录、并在短时间内（通常不超过2-3min）急剧生成产生大量RNA；然后再次进入沉默的状态。

我们都知道，基因的转录和表达是有周期性的。当基因的转录被激活时，mRNA的水平会突然上升，然后慢慢下降，而相应的蛋白水平的变化会有一定的滞后。这种周期的频率，以及每次波动的大小，在RNA分析中都会影响最终的表达量（可以是FPKM值、RPKM值）。这种周期性的转录现象，就是同transcriptional bursting有关。

细胞转录总结 第11篇

机器学习应用于TCGA公共数据，复现科研文章

1.   机器学习应用于TCGA公共数据，复现科研文章

 差异表达分析

 主成分分析（xxx）

 火山图，热图绘制

  GO和KEGG富集分析，柱形图，气泡图绘制

2．生存分析，生存曲线绘制

 一致性聚类分析（ConsensusClusterPlus）

  训练集，测试集拆分

3.     R语言简介  

  单因素，多因素cox分析

  Lasso回归分析

4.风险评估模型构建

模型构建

时间依赖ROC曲线（Time-dependent ROC）

            矫正曲线，决策曲线绘制

细胞转录总结 第12篇

     单细胞测序技术与应用

理论内容：

1.单细胞组学技术的发展和原理。

2.单细胞在各个科研领域的应用。

3.单细胞高分文章分析思路解析（细胞群鉴定、拟时序分析、差异表达、功能富集、转录因子、细胞通讯等）。

4.单细胞组学分析常用数据库介绍及使用。

实操内容：

1. 常规基础Linux命令入门讲解及实操训练。

2. R语言简介及安装，RStudio的安装及使用说明。

3. R语言语法介绍及常用命令。

4. 数据处理功能及统计应用。

细胞转录总结 第13篇

在GEMs中细胞裂解后经反转录（RT），形成10×Bacoded cDNA，

再进行PCR扩增，质控要求cDNA总量＞100ng（浓度＞μl），片段分布在500bp-3000bp。由于不同细胞的扩增条件是不同的，但是在单细胞在扩增时的扩增条件单一，必然就会使得不同细胞的扩增效率存在不同，此外，PCR本身循环扩增过程中也会存在bias。但得益于Gel Beads中的UMI（对基因绝对定量），无论基因被扩增多少次，只对UMI计数一次，这消除了PCR扩增带来的偏好性。

细胞转录总结 第14篇

电子邮箱：y13838281574@

QQ：3541871068

报名电话/微信13838281574

十、往期参会单位

有来自中山大学肿瘤防治中心（中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所）、西北民族大学、西南大学、中国人民解放军总医院第一医学中心、河南师范大学、南京工业大学、中国医学科学院基础医学研究所、青海省农林科学院、天津中医药大学第一附属医院、山东大学、黑龙_一农垦大学、新疆农业大学、北京林业大学、滨州医学院烟台附属医院、中国环境科学研究院、云南师范大学、昆明理工大学、湖北医药学院、苏州大学、内蒙古科技大学包头师范学院、乌鲁木齐市疾病预防控制中心、xxx大学、河北工程大学、复旦大学上海医学院、陕西中医药大学附属医院、中国医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）、中国科学院深圳先进技术研究院、北京阅众时刻文化传媒有限公司、亦欣生物科技无锡有限公司、张家口泽涵生物科技有限公司、平安科技。感谢对我们培训的认可！还有许多因为时间冲突无法参加。这次我们诚挚邀请您来参加！

细胞转录总结 第15篇

主讲老师来自知名985高校，在Nature、Cell等系列杂志发表SCI论文60余篇，在肿瘤、发育、免疫、神经等多领域均有高分文章发表，知识不可谓不渊博，因此可为各研究方向老师提供有效的课题建议和分析方案。承担国家科技部、国家自然基金委和重点研发计划等多项课题。目前与多位国内院士团队和国外顶级实验室合作，已培训学员数千名，成功带领大家系统学习单细胞、空间、表观组学及基因组学等生信知识和技能，并指导多位学员发表CNS系列文章。

        主讲老师来自国内高校xxx老师授课，生物信息学博士，有十余年的测序数据分析经验。研究领域涉及机器学习，芯片数据分析，核酸及蛋白序列分析，DNA，RNA，甲基化测序数据分析，单细胞测序数据分析，miRNA及靶基因分析，癌症相关基因预测及预后分析等，发表SCI论文30余篇，其中一作及并列一作15篇。