假期必备|单细胞培训视频课程合集一学就会
单细胞测序技术作为当今的前沿技术之一，凭借自身技术优势和成熟商业化逐渐受到广大科研老师的青睐，几乎已经成为了每个科研课题组的必备品。伯豪生物单细胞团队于9月、10月开展了总计12期的单细胞线上培训课程，与全国近50家科研单位一起充分交流了单细胞测序后的系统性数据挖掘流程，并录制成视频。
视频经过后期剪辑处理，并在内容丰富度和数据挖掘深度上进行了优化。优化后的单细胞培训视频合集共计近10G，内容涵盖悬液制备/案例解析/数据分析/软件操作等详细内容，限时特惠发售！
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第一讲：单细胞测序悬液制备实验的介绍
1. 解析10x、BD原理、单细胞测序流程、悬液制备流程以及上机前的质控标准；
2. 实验技术专家亲授制备各种单细胞悬液经常遇到的问题以及解决办法；
3. 练习：通过悬液图片来分辨可以上机的样品与不符合上机条件的样品；
4. 单细胞测序与Bulk-seq的区别，突出单细胞测序特点。
第二讲：Seurat代码分享与基础实操
1. 第一期内容回顾并以肺组织为例分享单细胞悬液制备流程；
2. Seurat代码实操，以胰腺癌的Cell Research文章的两个样品为例，介绍基础数据挖掘的流程，包括基础质控、红细胞、线粒体的过滤参数；
3. 从实操代码中获得表达矩阵，用Excel来深入探究单细胞测序的原始矩阵特点及数据归一化的过程；
4. 高变基因的计算原理介绍以及Umap、Tsne聚类图展示；
5. Marker基因计算过程介绍以及结果说明（数据分析的第一个重点）。
第三讲：单细胞基础数据分析及Loupe基础实操
1. 从Cell Research文章中下载6个样品进行归一化分析后的完整单细胞基础数据报告解读；
2. 结合第二讲的内容，再次回顾Tsne、Umap的聚类过程以及亚群聚类后，在样品中重新进行组间差异的比例计算（数据分析的第二个重点）；
3. 亚群注释的原理简介，以SingleR的某个中间分析文件为例，介绍亚群注释的细节；
4. Marker基因用String做网络互作图，以及String的富集分析实操和数据解读（第三个重点）；
5. Loupe基础实操。
第四讲：Loupe详细实操（第四个重点）
1. 胰腺癌的Cell Research文章解读以及下载文章附件，并整理附件中的亚群聚类、Marker信息，方便以后更深入的数据挖掘；
2. Loupe软件的安装以及基础界面介绍；
3. 结合文章附件中的Marker基因信息，再次用Loupe对细胞亚群的注释结果进行验证；
4. Loupe实现自定义的亚群间差异计算，以及某个亚群在组间的差异计算实操；
5. 差异基因再次做David、Kobas、SHBIO富集分析实操；
第五讲：单细胞做lncRNA的共表达分析以及WGCNA的分享
1. 伯豪首创的简化矩阵分析单细胞数据原理；
2. 演示如何从Ensemble中下载最新基因注释文件，并关联单细胞测序数据中的lncRNA注释信息；
3. 单细胞亚群做lncRNA共表达分析；
4. WGCNA代码分享。
第六讲：WGCNA数据做图以及亚群功能分析解读
1. WGCNA代码介绍；
2. WGCNA的分析结果用Cytoscape画网络图；
3. 伯豪生物高级分析之Hallmarker analysis解读；
4. GSEA的算法原理介绍以及用GSEA分析亚群整体功能的结果解读（第五个重点）；
5. 从GSEA结果中挖掘到的差异基因，再次用Loupe验证。
第七讲：肿瘤类的单细胞测序分析以及TCGA数据分析实操（第六个重点）
1. 单细胞测序的inferCNV分析原理详解；
2. 从TCGA中下载胰腺癌的转录组数据演示；
3. TCGA的基础差异分析并关联单细胞测序的Marker基因、亚群间的差异基因。
第八讲：单细胞测序案例解读（第七个重点）
1. Cell Stem Cell单细胞测序发现帕金森病的关键调节因子；
2. Nature健康与炎症性肠病中的结肠上皮细胞；
3. Cell 单细胞测序在内耳感觉神经元的多样性研究中的应用；
4. Cell 克罗恩病病变的单细胞测序确定与抗肿瘤坏死因子治疗抵抗相关的致病细胞模块；
5. Nature Genetic 11个CRC病人的癌组织和相应的正常粘膜组织。
第九讲：探究高分文章中的单细胞分析思路和图片
1. Cancer Cell解析神经母细胞瘤，介绍单细胞测序的图片示例；
2. 2篇鼻咽癌相关的文章，再次介绍了InferCNV和全外测序、全基因组重测序联合验证肿瘤亚群；
3. Nature 肝硬化文章，汇总分析思路。
第十讲：拟时序以及Scenic结果解读（第八个重点）
1. 拟时序的分析原理介绍；
2. 拟时序的完整数据结果解读，以及个性化的关联GSEA、差异基因等其他数据结果；
3. 单细胞上游转录因子分析，Scenic结果解读；
4. Scenic的分析结果在某个亚群中，做组间差异分析，并再次关联之前分析的多项单细胞数据。
第十一讲：转录因子做热图以及细胞间通讯分析结果解读（第九个重点）
1. 代码实操，Scenic数据做组间的差异热图；
2. 细胞通讯分析的结果解读和应用。
第十二讲：肿瘤免疫浸润分析实操（第十个重点）
1. 代码实操，用GSVA做肿瘤免疫浸润，并关联单细胞测序的亚群数据；
2. 对12期的数据分析思路和逻辑再次梳理。
另外，伯豪生物单细胞团队会持续更新分析内容，更新的内容会免费分享给已付费购买的科研团队，让伯豪生物陪您一起进阶单细胞研究大神！
1. Loupe5.0实操，新升级的Loupe5.0可以实现对一些自定义亚群的个性化二次聚类，并获得二次聚类的分群数据、Marker基因信息，这些信息再次关联以上的分析，可以非常丰富的挖掘更多信息；
2. GSEA的分析实操；
3. 空间转录组的数据分析实操，以某个已发表数据为例，重现空间转录组的数据分析流程；
4. 单个核做单细胞测序的数据分析实操，目前单细胞测序可以实现对单个细胞核进行单细胞测序，单个核的测序与常规制备悬液的单细胞测序数据有比较大的不同，因此，需要深入解析下单个核的测序与单细胞测序的区别和联系。
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