Single cell RNA-seq data analysis with R

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每年，他们都会在芬兰和国外举办几门有关不同主题的生物信息学课程。

今天分享的课程是Single cell RNA-seq data analysis with R ^[1]涵盖单细胞RNA-seq数据分析的多个方面，从聚类和差异基因表达分析到轨迹，细胞类型识别和空间转录组学。

你可以在课程 GitHub存储库^[2]中找到所有课程资料，包括R代码和数据文件，并且可在YouTube^[3] 找到课程视频

课程包括以下内容：

•简介和实验设计•质量控制，数据预处理•归一化和批处理效果校正•数据集成（CCA，MNN，数据集对齐）•降维（PCA，tSNE和UMAP）•聚类•差异基因表达分析•细胞类型识别•轨迹/伪时间•空间转录组学

视频列表如下

1.Introduction to single cell RNA-seq.mp42.Quality control of scRNA-seq data.mp43.Normalization of scRNA-seq data.mp44.Removal of confounding factors in scRNA-seq data.mp45.scRNA-seq data integration.mp46.Dimensionality reduction of scRNA-seq data.mp47.Clustering of scRNA-seq data.mp48.Differential expression analysis of scRNA-seq data.mp49.Cell type identification in scRNA-seq data.mp410.Trajectory inference analysis of scRNA-seq data.mp411.Spatial transcriptomics.mp412.Segmentation-free inference of cell types from in situ transcriptomics data.mp4

课程资料都是公开的，任何人都可以下载学习。不过考虑到有些人不太方便使用Youtobu观看，我们提供了微云网盘的分享链接。后台回复“scRNA-with-R”即可获得。

References

[1] Single cell RNA-seq data analysis with R : https://www.csc.fi/web/training/-/scrnaseq
[2] GitHub存储库: https://github.com/NBISweden/excelerate-scRNAseq
[3] YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLjiXAZO27elC_xnk7gVNM85I2IQl5BEJN

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