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单细胞系列停更通知及组建单细胞数据分析交流小组

jimmy 生信技能树 2022-06-07

跟单细胞结缘已久,早在三年前我还是药厂生信工程师的时候就接触过一些前沿团队,听了他们的讲座后我就下意识的搜索了相关资料,了解到了欧洲的EMBL-EBI在组建十几个单细胞研究中心,也在全球范围内招聘RA和博士生,当时还把那些招募信息发送给了在南科大的学生,希望他们可以赶上这个机会。


三年过去了,我们都没有赶上这波机会,一百多CNS级别的单细胞文章也出来了,各种单细胞建库技术,分析软件,分析流程都成熟了。但是在做生物信息学知识分享的过程中认识了北京大学的几个博士,他们实验室都是做单细胞数据分析的,交流过程中我就稍微留心了一下,还写过他们的新闻:

北大谢晓亮组又更新了他们的单细胞全基因组扩展方法
也许是写过新闻,所以就高看了单细胞几眼,在Twitter上面看到一篇nature的新闻,就顺手翻译了一下:单细胞测序
后面的测序中国,解螺旋都换着花样的抄袭过我的翻译稿件。


最关键的是我终于开始了读博之旅,选择了一个还算不错的实验室,那么导师在课题组选择单细胞转录组也就是顺理成章的事情,而我,也顺其自然的承担起该数据的分析咯。博士第一年级比较忙,需要上6门课程,缴纳6万的学费!上学期的第一门课是练习综述写作以及PPT展示自己的综述,下面是我的PPT:

单细胞转录组数据处理综述

写综述的过程非常痛苦,但的确是非常好的方法逼着自己理解一个领域的前前后后。所以大家看到我连续一周发了部分我探索单细胞数据分析的笔记。

系列笔记链接:

比较不同的对单细胞转录组数据聚类的方法
比较不同的对单细胞转录组数据normalization方法
比较不同的对单细胞转录组数据寻找差异基因的方法
比较不同单细胞转录组数据寻找features方法
单细胞转录组3大R包之scater
单细胞转录组3大R包之Seurat
单细胞转录组3大R包之monocle2
用Expedition来分析单细胞转录组数据的可变剪切

但是这个系列的阅读量的确不行,在我们公众号创立早期,不到一千粉丝,那些入门级别教程都可以达到2000+的阅读,现在粉丝超2万了,结果反而阅读量达不到一千,很好笑。

创造浏览量神话的教程:

考虑到公众号还需要发展,而且非常多的朋友持续投稿,我们也有好几个专栏,而且要建立一个完整的生信技能树,不能总是发这个单细胞技术,虽然这个是我博士的主业,会继续深入探索。但探索的过程是艰辛的,希望可以跟大家一起奋斗,前行!特组建单细胞数据处理学习小分队,后续所有的单细胞相关数据分析笔记,实战技巧都在群里公布。
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