2025单细胞测序CNS文章数据分析方法汇总

CNS文章单细胞多组学常见分析模块总结如下

CNS文章单细胞分析常用工具介绍

想系统学习CNS文章单细胞多组学分析方法可以报名培训班（两个月系统教学，承诺包教包会和一对一指导答疑）

课程一：单细胞课程安排

第一节：通过两篇Nature文章了解单细胞测序基础原理，解读单细胞测序在癌症、发育及神经科学等领域的研究内容及思路。

第二节：单细胞数据下载、读取、处理，以Cancer Cell文章为例系统讲解单细胞数据质控

第三节：多个样本循环结构整合，使用Harmony和CCA去除批次效应【Nat Genet】

第四节：大型语言模型GPT-4注释细胞类型【Nat Methods】

第五节：Seurat数据结构深入解读及多篇CNS单细胞数据的可视化，3D umap展示【Science】

第六节：利用OR比值查看不同处理组的各单细胞亚群的分布差异【Science】

第七节：Differences in pathway activities scored per cell by GSVA【Nat Med】

第八节：使用VISION算法推断单细胞代谢活性【Cancer Discovery】

第九节：MAGIC 利用流形学习还原单细胞的基因表达【Cell】

第十节：单细胞测序不同分组的相同cluster差异程度3维PCA展示以及差异热图展示【Cell】

第十一节：CellRanger处理单细胞上游数据，loom文件生成，velocyto.R 分析RNA速率【Nature】

第十二节：scVelo三种模型来确定动态变化过程驱动基因【Nat Biotechnol】

第十三节：将velocity 与PAGA联合分析【Nature】

第十四节：CytoTRACE进行拟时间分析，基因表达量随PC1轴的变化 【Cell】

第十五节：3D Diffusion Pseudotime Analysis diffusion component【Cell Stem Cell】

第十六节：Monocle2拟时间与CytoTRACE结合的个性化绘图【Nat Med】

第十七节：Monocle3在三维空间轨迹与scVelo结合 【Nature】

第十八节：SCEVAN表征细胞的克隆结构【Science】

第十九节：inferCNV结合UPhyloplot2分析肿瘤进化

第二十节：CellPhoneDB v.3.0系统讲解细胞互作和个性化作图展示【Nat Genet】

第二十一节：CellChat多分组数据集差异分析【Nat Med】

第二十二节：NicheNet to link ligands from cells in TME and the EMT program in tumor cells.【Cancer Cell】

第二十三节：使用SCENIC进行转录调控网络分析和核心驱动基因鉴定【Nat Med】

第二十四节：NMF鉴定不同的生物学功能【Cell】，不同cluster的异质性确定【Cancer Cell】

第二十五节：PHATE同时保留局部结构(local structure) 以及全局结构(global structure)对单细胞数据降维【Nature】

第二十六节：scRNA-seq和bulk RNA-seq数据联合分析推断细胞类群互作网络【Cell】

第二十七节：scATAC-seq分析Sequence motif enrichment and Transcription factor footprinting 【Nat Genet】

第二十八节：以Nature文章为例系统讲解scRNA-seq与scATAC-seq联合分析【Nat Genet】

第二十九节：CITE–seq对单细胞转录组和膜蛋白进行定量分析【Nat Med】

第三十节 ： scRepertoire系统分析TCR和BCR数据【 Nature】

第 三十一节： BayesPrism进行Bulk和单细胞的联合分析 【Science】

第 三十二节：hdWGCNA 单细胞转录组加权基因共表达网络分析 【Cell】

第三十三节： 药敏分析和药物治疗预测 ： Beyondcell 、drug2cell 【Nat Med】

第 三十四 节：实践课一（ 课程总结， 带领学员使用自测数据完成整体分析流程）

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主讲老师

主讲老师华哥：华哥，中山大学博士，目前在东京大学从事医学人工智能研究。深耕单细胞多组学、空间转录组与机器学习领域6年，培养学员3万余人 ; 指导学员发表CNS主刊文章8篇、一区及子刊90余篇 ; 参与国自然重点、国家重大专项、孔雀计划等项目申报;合作院士团队及国际顶尖实验室，发表SCI论文21篇（Cell Rep Med、JACS、Mol Cancer、EMBO Mol Med等顶刊）

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华哥科研平台介绍

授课理念：将生信内容全部学懂（理解）、学会（会敲代码分析）、学透彻（站在课题顶层设计角度理解）、学以致用（用到自己的标书申请和文章发表中）。

1.从19年开始到现在，我们在生信教育领域深耕六年之久，时间是最好的证明！

2.一对一指导、包教包会是我们开培训班五年来一贯的宗旨。我们敢承诺包教会的底气是来自多年的讲课经验和认真负责的态度。课程结束，答疑不结束！

3.六年来华哥培训班的学员发表Cell、Nature、Science主刊文章8篇，子刊及一区文章累计超过90篇！部分学员成果展示如下：

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文章源代码讲解，以文章的fig为例进行代码演示和复现学习，个性化分析。

5.中国抗癌协会举办的 肿瘤标志物学术大会，开设华哥生信团队CNS文章空间多组学公益培训专场

官方链接：

如果你是完全零基础可以报名基础班

课程二：基础班安排

第一节：编程基础学习--R语言

1.R和Rstudio的安装、环境配置

2.R语言简单语法及常见命令

3.以Cell文章方法描述学习R包的安装及使用

4.以Nature文章源代码学习重点函数基础代码

第二节：编程基础知识---数据结构

1.向量、矩阵、数据框和列表的创建和索引

2.多种数据结构的合并【Cell】

3.自定义Function函数构建

4.for循环、字符型数据的处理【Cell】

第三节：以Nature文章源代码学习转录组数据表达矩阵处理基本处理

1.重复基因和缺失值的删除

2.不同分组样本的批量归类【Nature】

3.多个样本的表达矩阵合并

4.芯片探针基因名字的转换【Nature】

第四节：以Cell文章源代码学习生存曲线

1.临床预后信息的批量整理

2.创建生存对象、拟合曲线【Cell】

3.特定基因的筛选构建预后分组

4.combat算法不同数据集的批次处理

第五节：差异分析 RNAseq数据分析

1.芯片数据上游分析【Cancer Discovery】

2.多个样本的数据归一化处理

3.分组矩阵系统讲解【Nature】

4.Deseq2分析流程【Science】

5.EdgeR差异分析系统讲解

第六节：以多篇CNS文章源代码学习画图

1.ggplot体系画图包括热图

2.火山图 箱线图 小提琴图【Nature】

3.多分组显著性p值添加方法【Nat Med】

4.三维pca图展示差异特征【Science】

5.层次聚类算法区分不同样本特征

第七节：基因集富集分析

1.over representation

2.GSEA 富集【Cancer Cell】

3.包括自定义基因集的富集分析

4.富集通路网络图【Nat Genet】

5.蛋白互作网络构建【Nature】

第八节：以Nature文章为例系统讲解单细胞转录组基本分析

1.单细胞在CNS文章思路解析及常见图形解读

2.数据质控、数据放缩、PCA降维、聚类

3.三维tSNE、UMAP可视化【Science】

4.单细胞多组学分析思路和方法【Nature】

第九节 ：单细胞转录组拟时序分析

1.monocle拟时序分析【Nature】

2.细胞排序，构造一棵生成树

3.基因随轨迹分析变化热图【Cell】

4.BEAM轨迹分支分析【Nature】

5.自测和挖掘单细胞项目思路归纳总结

第十节：空间转录组理论及分析内容

1.空间转录组技术发展历程和原理介绍

2.空间转录组CNS文章思路解析及常见图解读

3.10x Visium 基本分析流程【Cancer Cell】

4.空间数据与单细胞整合分析思路

第十一节课：高分辨空间转录组分析

1.Xenium 空转数据分析【Nature】

2.Visium HD空转数据分析【Cell】

3.Stereo-seq “亚细胞级分辨率”测序介绍

4.空间测序多截面3D邻域重建【Nature】

第十二节课：机器学习基础理论

1.随机森林和支持向量机（SVM）

2.弹性网络回归算法Enet【Cell】

3.广义提升回归模型（GBM）

第十三节课：表观遗传研究

1.ChIP-seq、ATAC-seq在CNS文章中应用

2.ChIP-seq数据分析峰值可视化【Nature】

3.ATAC-seq数据peak注释【Cancer Cell】

4.峰值在外显子、内含子、启动子的分布计算

第十四节：加权基因共表达网络分析 (WGCNA）算法系统讲解以nature文章为例

1.构建邻接矩阵和拓扑重叠矩阵

2.无尺度网络模型【Nature】

3.共表达调控网络【Cell】

第十五节：免疫浸润计算

1.CIBERSORT反卷积算法，以TCGA数据为例

2.非监督共识聚类算法【Science】

3.转录因子富集【Cell Stem Cell】

4.Mfuzz、 BioNet调控网络构建

第十六节：大数据分析在基金申请中应用

第十七节：实践课（课程总结，带领学员使用自测数据完成整体分析流程）

课程相关问题

1

两个月中间没时间咋办

不用担心，我们已经考虑到这个问题了，基本上我们都会给您两轮机会学习，而且还配备往期视频给您预习直到您学会为止，不行免费再来一次，我们一直承诺包教包会。

2

课程售后服务怎样

再好的课程没有完善的后续服务只能让你摸不着脑袋，到处百度。我们课后有完善的一对一指导服务，解决每个学员的所有问题。另外我们团队包括华哥在内有五个答疑的老师，更好的得到一对一指导答疑。

3

两个月后老师还指导我吗

我们的指导暂时没有时间限制，一般情况下老师也不会拉黑你的。复习视频也不会限制时间，甚至六年前的老学员还在保持联系，华哥不是资本家，更看重来日方长。

课程安排

会议时间：

4月22日--6月22日（两个月时间彻底掌握CNS文章基本数据分析）

授课方式：线上线下结合，同步进行

线上：腾讯会议线上直播

线下：在广州举办线下

人数限制：

为了保证培训质量和一对一指导服务，每一批只招六十人！

华哥科研平台

广州百奥信息科技有限公司

广州华哥信息科技有限公司

会议费用：

多人报名有优惠，具体优惠价格可以单独联系招生老师（可开会务费 、培训费、数据分析费、测试费、测序技术服务费等发票）

汇款账号：

A：对公汇款：

户 名：广州华哥信息科技有限公司

账 户 号：3602 0244 0920 1397 301

开 户 行：工行广州华南支行

B：信用卡或公务卡支付

扫描二维码支付，通过信用卡/公务卡扣款

招生老师联系方式：

张老师15623525389（微信同号）

刘老师15951678516（微信同号）

同期举办：单细胞多组学班和空间转录组班，连报优惠待议（优惠价格联系招生老师）

空间转录组课程，看：

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