纯享版本干货满满2026年R语言单细胞数据分析全程班已制作完毕~整整103h内容涵盖220个精心录制的课程高清视频(共计398.13GB资源)专为小白学习者量身打造可“手把手”的带大家完成scRNA-seq数据分析学习。各教学模块如下教单细胞我们是专业的Biomamba的单细胞教程播放量已经50.0w。小伙伴们的发文致谢可见致谢合辑。https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1b76Z/交流中我们发现由于缺少编程、单细胞、文章套路等基本知识大家自学并不能完全自学掌握单细胞分析技能。因此我们推出了全新的《scRNA-seq数据分析小白全程班》。视频回放答疑循环开课“手把手”的带大家完成scRNA-seq数据分析学习。拒绝生信快餐课后欢迎大家随时在群里对课程内容提问~。参与此次课程你将获得1、加入《scRNA-seq数据分析小白全程班》群聊三年内课程指导、答疑、回放、直播复听相信足够覆盖你的硕博生涯学习。2、开箱即用的单细胞分析镜像256GB内存、500GB硬盘、20线程服务器3个月使用权。3、scRNA-seq骨灰级分析手册、代码、测试文件~398.13GB、5865个文件3033个文件夹。通过学习R语言scRNA-seq数据分析你能够绘制上百种单细胞图表以下为部分图片集锦报名联系[Biomamba_zhushou]本次课程学习资料课程时长目录时长(时.分.秒)专题名称05:00:1501 生信小白入门/单细胞概论10:17:1402 R语言入门课10:33:2003 Linux入门课10:26:5004 scRNA-seq基础分析08:46:2505 进阶可视化07:59:0906 进阶质控11:14:0707 scRNA-seq轨迹分析11:48:2008 scRNA-seq细胞通讯分析11:15:2309 scRNA-seq基因共表达网络分析09:29:4110 scRNA-seq拷贝数变异分析06:01:4411 文献复现视频回放链接: https://pan.baidu.com/s/1hDqPHqG1d1Mx4kwu75y5rQ提取码可联系[Biomamba_zhushou]获取~内容计划大纲学习资料一览通过这次全程学习你将获得并掌握以下学习手册与资料R语言入门同我们以前的课程一样我们给大家准备了学习手册和学习资料R语言教程目录1 R介绍1.1 R下载与安装1.1.1 RStudio1.1.2 R帮助函数1.1.3 用于管理R工作区的帮助函数1.2 包1.2.1 包的基本函数1.2.2 包处理大型数据集的示例展示2 创建数据集2.1 理解数据类型2.2 数据结构2.2.1 向量(vector)2.2.2 矩阵(matrix)2.2.3 数组(array)2.2.4 数据框(data)2.2.5 因子(factor)2.2.6 列表(list)2.3 数据输入2.3.1 从带分隔符的文本文件导入数据2.3.2 导入Excel数据3 基本数据管理3.1 创建新变量3.2 变量的重编码(recoding)3.3 变量的重命名3.4.缺失值NA3.5 类型判断和转换3.6 数据排序3.7 数据集的合并3.8 选取变量3.9 选取观测值3.10 subset()函数选择观测值或变量3.11 剔除变量3.12 dplyr包3.13 使用管道操作符对语句进行串接4 图形初级(ggplot2)4.1 使用ggplot2包创建图形4.1.1 函数ggplot2()4.1.2 geom()函数4.1.3 分组4.1.4 标尺4.1.5 刻面4.1.6 标签4.1.7主题4.2 ggplot2包的详细信息4.2.1 放置数据和映射选项4.2.2 将图形作为对象使用4.2.3 保存图形Linux入门同我们以前的课程一样我们给大家准备了学习手册和学习资料Linux教程目录一、写在前面二 、服务器使用教程三、Linux3.1 什么是Linux系统3.2 如何获取Linux系统3.3 命令行与基本命令3.4 Linux的文件目录系统3.5 路径查看与切换3.6 通配符3.7 删除文件3.8 复制和移动3.9 用户与组群概念3.10 用户管理3.11 权限管理3.12 快捷键3.13 重定向3.14 管道符3.15 文件查找3.16 软链接与硬链接3.17 文件压缩和解压缩3.18 文本查看3.19 文本浏览器3.20 vim文本编辑器3.21 文本处理3.22 grep3.23 sed3.24 awk3.25 shell脚本3.26 if条件语句3.27 循环四、cellranger4.1 软件下载和安装4.2 数据准备4.3 参数说明4.4 执行cellranger分析4.5 主要输出文件五、seeksoultools5.1 软件下载和安装5.2 数据准备5.3 参数说明5.4 执行seeksoultools分析5.5 主要输出文件单细胞基础分析同我们以前的课程一样我们给大家准备了学习手册和学习资料教程图片集锦单细胞基础分析学习手册单细胞基础分析教程目录一、写在前面二、单细胞绪论2.1 课程安排2.2 视频及测试文件2.3 学习版服务器使用教程三、各类型数据读取3.1 简介3.2 视频及测试文件3.3 环境准备3.4 代码四、单样本分析4.1 R包安装与加载4.2 数据读入并创建Seurat对象4.3 质控数据及可视化4.4 细胞分群4.5 分群后的可视化五、多样本整合5.1 单纯的merge5.2 anchor(CCA)5.3 harmony 速度快、内存少六、细胞类型注释6.1 准备工作6.2 方法一:查数据库6.3 方法二通过singleR进行注释6.4 方法三:自定义singleR的注释6.5 Seurat内置的TransferData七、亚群分析7.1 测试数据7.2 Seurat::FindSubCluster(7.3 取子集重新聚类分群八、组间差异分析8.1 读入并检查数据8.2 差异分析8.3 解放生产力 通过循环自动计算差异基因8.4 可视化方法8.5 提取表达量用ggplot2 DIY一个箱线图九、基因集富集与评分9.1 富集分析9.2 基因集评分十、本教程用到的环境十一、单细胞教程全收录十二、欢迎致谢测试文件总大小5.44GB单细胞进阶可视化同我们以前的课程一样我们给大家准备了学习手册和学习资料教程图片集锦单细胞进阶可视化学习手册单细胞进阶可视化教程目录一、写在前面二、沉浸式统计细胞比例2.1 准备工作2.2 饼图2.3 甜甜圈图2.4 堆积柱状图2.5 箱线图三、改造单细胞图形-DimPlot3.1 准备工作3.2 调整DimPlot参数3.3 ggplot2直接中的DIY3.4 3D降维图与动图3.5 一些造好的轮子四、改造单细胞图形-VlnPlot4.1 准备工作4.2 调整VlnPlot参数4.3 ggplot2直接中的DIY4.4 ggplot2改造五、改造单细胞图形-FeaturePlot5.1 准备工作5.2 调整FeaturePlot参数5.3 ggplot2直接中的DIY六、改造单细胞图形-DotPlot6.1 准备工作6.2 DotPlot参数6.3 DotPlot及其自带参数美化6.4 DotPlot联合ggplot2美化6.5 ggplot2复现DotPlot七、改造单细胞图形-DoHeatmap7.1 加载数据7.2 DoHeatmap参数7.3 DoHeatmap及其自带参数美化7.4 ggplot2复现DoHeatmap7.5 pheatmap复现DoHeatmap7.6 complexheatmap复现DoHeatmap7.7 拓展基因表达均值热图八、本教程用到的环境九、单细胞教程全收录十、欢迎致谢测试文件总大小67.68MB单细胞进阶质控RNA污染与双细胞去除同我们以前的课程一样我们给大家准备了学习手册和学习资料教程图片集锦单细胞去污染学习手册单细胞去污染教程目录一、写在前面二、准备工作2.1 编程基础2.2 硬件基础三、SoupX3.1 文献解读3.2 包的安装和导入3.3 数据下载3.4 数据读取3.5 向SoupChannel对象中添加额外的元数据3.6 估计污染比例3.7 矫正表达矩阵3.8 PBMC8K实战四、DecontX4.1 文献解读4.2 包的安装和导入4.3 数据读取4.4 方案一只输入一个过滤后的细胞矩阵4.5 方案二提供raw/droplet矩阵五、CellBender5.1 文献解读5.2 安装5.3 数据测试5.4 CellBender 运行输出文件说明5.5 降维分群六、结果比对6.1 细胞数目对比6.2 交集细胞对比6.3 细胞类型偏好性对比6.4 去污染后基因表达对比七、总结八、本教程用到的环境九、单细胞教程全收录十、欢迎致谢双细胞过滤手册双细胞过滤教程目录一、概论1.1简介1.2doublet计算工具的benchmark1.3小结二、DoubletFinder流程2.1简介2.2实操2.2.1环境准备2.2.2输入数据 2.2.3pN-pK计算 2.2.4同源doublets预测 2.2.5比例评估 2.2.6取出singlet三、scds流程3.1 包的安装和加载3.1.1安装 3.1.2可能遇到的报错 3.1.3加载包3.2 实操3.2.1数据读取 3.2.2doublets score计算 3.2.3整理并查看doublets score分布情况 3.2.4删除doublets 3.2.5scds的其它内置算法四、版本信息五、参考文献六、单细胞教程全收录七、欢迎致谢测试文件总大小5.75GB单细胞进阶分析——轨迹分析同我们以前的课程一样我们给大家准备了学习手册和学习资料教程图片集锦轨迹分析学习手册轨迹分析教程目录一、写在前面二、可视化集锦三、绪论1. 定义2. 拟时序分析作用3. 不同拟时序软件的比较3.1 总体评价结果3.2 准确性3.3 可扩展性3.4 稳定性3.5 软件、文档和手稿方面的可用性四、monocle21. 简介2. 安装monocle2monocle2对象的格式4. 初探monocle24.1 预处理、质控4.2 细胞降维、分群、鉴定monocle2实战5.1 半监督式拟时序5.2 非监督式的6. 下游探索6.1 DimPlot和FeaturePlot6.2 VlnPlot6.3 ggplot2绘图6.4 细胞比例探索6.5 基因表达量的探索五、monocle3简介monocle3和monocle2的主要区别2.1 monocle3的主要功能2.2 先谈缺点2.3 再看看优点3. 安装monocle33.1 R语言中的安装3.2 通过conda安装4. 初探monocle34.1 monocle3对象的构建4.2 预处理、质控4.3 细胞降维、分群、鉴定4.4 取子集以及亚群分析monocle3实战5.1 预处理数据5.2 拟时序分析6. 下游探索6.1 DimPlot和FeaturePlot6.2 VlnPlot6.3 ggplot2绘图6.4 细胞比例探索6.5 基因表达量的探索六、slingshot1. 简介2. 官方教学解读2.1 介绍2.2 上游分析2.3 下游分析2.4 功能详细解说3. 外部数据实操3.1 单细胞数据下载GSE1639733.2 测试数据预处理3.3 细胞聚类3.4 关键细胞3.5 拟时序分析3.6 探究分化过程中的基因表达4. 下游探索4.1 DimPlot和FeaturePlot4.2 VlnPlot4.3 ggplot2绘图4.4 细胞比例探索4.5 基因表达量的探索七、velocyto1. RNAvelocity原文解读1.1 摘要1.2 结果1.3 小结2. 数据下载2.1 bam文件2.2 repeatmask文件2.3 gtf文件3. 软件安装4. 生成loom文件5. RNA速率分析实战5.1 安装R包5.2 加载R包5.3 处理测试数据5.4 统计spliced和unspliced区域5.5 RNA速率推断八、环境版本信息九、参考十、单细胞教程全收录十一、欢迎致谢测试文件总大小2.77GB单细胞进阶分析——细胞通讯分析同我们以前的课程一样我们给大家准备了学习手册和学习资料教程图片集锦细胞通讯分析学习手册细胞通讯分析教程目录一、写在前面二、可视化集锦三、绪论3.1 定义3.2 不同细胞通讯软件的比较1互作预测过程2主要研究成果3.3 实验追踪细胞间相互作用3.4 总结四、cellchat4.1 简介4.2 安装并加载R包4.3 下载、读取、创建cellchat对象4.4 载入数据库并开始计算4.5 可视化4.6 进阶可视化4.7 配受体展示4.8 通路展示4.9 多个细胞通讯通路气泡图可视化4.10 多组别细胞通讯1准备工作2可视化五、nichenetr5.1 准备工作1安装并加载R包2表达矩阵获取3下载先验模型5.2 细胞通讯分析1定义sender与receiver2定义一组感兴趣的基因集3获取配受体基因表达矩阵4配体活性分析5推断受体以及配体潜在调控靶基因与配体的调控活性6sender中配体的组间差异log fold change值7可视化拼盘5.3 差异细胞通讯分析1准备工作2定义niches3计算niches的差异基因4定义感兴趣的基因组5计算配体活性并推断配受体对6计算配体、受体、target的表达量7通过受体表达量评估配受体对互作强度8计算配受体对权重9差异可视化六**、cellcall******6.1 软件安装和加载6.2 数据准备6.3 创建cellchat对象6.4 推断细胞-细胞通讯得分6.5 通路活动分析6.6 可视化1圈图2热图3桑葚图4TF富集分析图5山脊图6.7 结果保存七、icellnet********7.1 软件安装和加载7.2 数据准备7.3 数据预处理7.4 在感兴趣的集群上应用icellnet管道7.5 计算细胞通讯分数7.6 结果可视化1热图2柱形图7.7 在TME内识别ccRCC2特定的通信信道1计算ccRCC2的特定相互作用********2可视化7.8 结果保持八、环境版本信息九、参考十、单细胞教程全收录十一、欢迎致谢测试文件总大小6.05GB单细胞进阶分析——基因表达网络分析同我们以前的课程一样我们给大家准备了学习手册和学习资料教程图片集锦基因表达网络分析学习手册基因表达网络分析****教程目录一、写在前面二、可视化集锦三、绪论3.1 研究背景3.2 主要结果1合成网络数据集2精选模型数据3实验性的单细胞RNA-Seq数据集3.3 小结四、简单的共表达网络分析4.1 加载R包4.2 计算相关性五、SCENIC5.1 软件安装5.2 加载R包5.3 官方手册5.4 测试数据1直接读取loom文件2创建loom文件5.5 RcisTarget数据库1文件获取2RcisTarget数据库文件初始化5.6 分析流程1初步设置2共表达网络(Co-expression network)计算3构建基因调控网络(Gene regulatory network, GRN)4runSCENIC_3_scoreCells()分解步骤5二元矩阵及可视化6对regulon活性进行聚类分群、降维分析5.7 下游探索工作1交互式的探索2在tSNE中绘制TF的表达水平3探究regulon靶基因motif的关系4用热图探究细胞与regulon的关系5调控网络的绘制六**、hdWGCNA******6.1 数据准备1加载R包6.2 数据读入6.3 为 WGCNA 设置 Seurat 对象6.4 创建metacells6.5 构建共表达网络1设置表达矩阵2设置软阈值6.6 可视化1模块特征图2雷达图3相关性热图4DotPlot5VlnPlot6网络图7UMAP图8module与表型数据相关性分析9Enrichment analysis基因集module富集分析10模块之间的差异分析七、SCORPION********7.1 安装R包7.2 加载R包7.3 示例数据展示7.4 小鼠肠上皮单细胞数据1安装R包2数据准备3scorpion分析7.5 人类胚胎干细胞1定义QC质控函数2导入单细胞数据3单细胞数据处理4单细胞分群展示58C-like细胞鉴定68C-like和其他亚群差异基因鉴定7导入TF和PPT网络8scorpion分析7.6 结果可视化和解读1导入Hnf4α和Hnf4γ分析结果2Hnf4a密度图3Hnf4a差异值分布4Hnf4g密度图5Hnf4g差异值分布6Hnf4a线性回归与靶基因富集分析7Hnf4g线性回归与靶基因富集分析8加载DUX4分析结果9转录因子调控分布散点图10DUX4密度图11DUX4差异值分布12DUX4线性回归与靶基因富集分析八、参考九、环境版本信息十、单细胞教程全收录十一、欢迎致谢测试文件总大小12.53GB单细胞进阶分析——拷贝数变异分析同我们以前的课程一样我们给大家准备了学习手册和学习资料教程图片集锦拷贝数变异分析学习手册拷贝数变异分析教程目录一、写在前面二、可视化集锦三、绪论3.1 定义3.2 主要研究成果1区分肿瘤细胞与正常细胞2推断的拷贝数变异CNA谱的准确性3亚克隆结构推断准确性的评估4计算效率3.3 小结四、infercnv4.1 简介4.2 安装4.3 输入文件4.4 infercnv workflow4.5 infercnv实战1数据概况2infercnv流程3热图优化4小提琴图五、copykat5.1 copykat介绍1简介2copykat工作流程描述3性能评估4实体肿瘤中肿瘤细胞和正常细胞的分类5应用于其他scRNA-seq技术6推断乳腺肿瘤的克隆亚结构7小结5.2 copykat流程1安装2counts矩阵预处理3常用参数4copykat5整理数据6绘制热图5.3 copykat实战1数据概况2copykat3整理数据4热图绘制5探究一下拷贝数变异与原来亚群之间的关系6CNA score小提琴图六**、SCEVAN******6.1 安装R包6.2 加载R包6.3 单样本分析1加载数据2执行分析3结果查看6.4 多样本分析****1加载数据2执行分析3结果查看6.5 联合Seurat对象1创建Seurat对象****2将拷贝数变异结果加入Seurat对象3降维分群4可视化七、numbat********7.1安装R包7.2加载R包7.3 数据下载7.4 等位基因数据准备****1运行参数解释2示例脚本3可能出现的报错4执行分析7.5 运行numbat1运行参数解释2运行numbat********7.6 结果解读****1拷贝数景观和单细胞系统发育2在系统发育上完善亚克隆3共识拷贝数区段4pseudobulks水平拷贝数变异5进化树八、环境版本信息九、参考十、单细胞教程全收录十一、欢迎致谢测试文件总大小35.46GB文献复现复现图片集锦学习手册以html文件格式提供可在浏览器中打开并翻阅学习教程目录一、文献解读1.0 复现集锦(1)原文集锦(2)代码复现集锦1.1 背景介绍1.2 主要内容(1)scRNA-seq揭示正常瘢痕和纤维性皮肤病真皮组织的细胞异质(2)瘢痕疙瘩和正常瘢痕中成纤维细胞形成不同的细胞亚群(3)纤维化皮肤病中间充质成纤维细胞特征的鉴定(4)成纤维细胞亚群中的配体-受体相互作用分析(5)间充质成纤维细胞通过POSTN促进瘢痕中胶原蛋白表达(6)sC4成纤维细胞比sC1成纤维细胞更像间充质细胞(7)间充质成纤维细胞在硬皮病中增加1.3 总结讨论二、准备工作2.1 硬件准备2.2 单细胞基础三、数据下载、处理和可视化1. 数据下载2. 读取数据10X标准数据barcodes、features、matrix3. 数据整合4. Seurat标准流程(harmony去批次)5. 细胞注释6. 细胞周期计算7. 数据可视化1分样本细胞比例柱形图2分样本细胞比例桑基图3UMAP降维图4Marker小提琴图5Marker FeaturePlot6Marker DotPlot7Marker热图8. 成纤维细胞亚群1亚群细分2分样本细胞比例柱形图3亚群分样本降维图4基因差异表达提琴图5细分注释6注释后Marker展示7Mesenchymal_Fib组间差异分析8Mesenchymal_Fib差异基因富集分析9. 间充质成纤维细胞在纤维化皮肤疾病中的特性1分样本基因表达FeaturePlot2分组基因表达箱线图3亚群间差异基因热图4Mesenchymal_Fib相对其他FIB亚群上调差异基因富集5marker基因堆叠小提琴图10. 细胞通讯分析1亚群标签映射回细胞大类2Normal组细胞通讯3Keloid组细胞通讯4细胞通讯热图11. 拟时序分析12. Mesenchymal_Fib两个亚群间差异和富集文末下载链接中包含的内容测试文件约12.17GB大家注意按需下载报名费用两个月满满的课程只要4999相信比小学生补课班还便宜。支持对公目前可参与生信基地618活动也欢迎看看我们的价值观想钱想疯了线下学习环境地点南京市江宁区详细地址咨询[Biomamba_zhushou]往期活动现场除了知识之外现场还能够给大家提供茶水吧、咖啡机、零食柜各类饮料、零食小吃