单细胞转录组

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单细胞转录组跨物种比对在跨物种单细胞研究中，如何消除物种间的进化差异并实现细胞类型的精确比对，是单细胞转录组（scRNA-seq）分析中的难点。针对南极鱼（Trematomus bernacchii, TB）与尼罗罗非鱼（Oreochromis niloticus, ON）的脑组织数据，本教程展示了从 Cell Ranger 原始流程启动，到利用Diamond进行跨物种同源基因预测，并最终通过CCA (Canonical Correlation Analysis) 算法实现多物种数据集整合的完整管线。

单细胞转录组联合线粒体突变追踪识别白血病干细胞的研究人体内细胞更新率较高的组织，如造血系统或消化道系统，依赖于各自的成体干细胞维持持续的再生能力。然而，这些细胞可能发生突变，进而驱动癌症的发生与发展。肿瘤干细胞（Cancer stem cells, CSCs）在其中发挥关键作用，并且是导致疾病复发的重要驱动因素。由于肿瘤干细胞通常具有较低的分裂频率，使其成为临床治疗中难以有效靶向的细胞群体。因此，亟需开发能够可靠识别肿瘤干细胞的工具与方法。

scanpy单细胞转录组python教程（四）：单样本数据分析之降维聚类及细胞注释接上节（scanpy单细胞转录组python教程（一）：不同形式数据读取，scanpy单细胞转录组python教程（二）：单样本数据分析之数据质控，scanpy单细胞转录组python教程（三）：单样本数据分析之数据标准化、特征选择、细胞周期计算、回归等）。这一节是scanpy单细胞分析流程的最后一个内容了，完成降维聚类及细胞注释，这里我们还是推荐使用marker手动注释，自动注释这里先不演示。完成细胞注释，获得的结果是后续所有分析的基石。

scanpy单细胞转录组python教程（二）：单样本数据分析之数据质控接上节（scanpy单细胞转录组python教程（一）：不同形式数据读取）。scanpy流程和R seurat流程并无太多差别，只是语言变了而已，思维不变。读取完矩阵，那么质控无非就是对于UMI、features、线粒体基因、核糖体基因比例、双细胞等等的检测而已。这里我们演示的数据是之前R里面演示过的数据。这里仅仅分析单个样本，不涉及到数据合并，去批次等等，主要是为了熟悉scanpy流程和代码，实际情况可能你不止一个样本，多样本数据分析我们后续讲到。学会基础，后面的也不再话下！

（视频教程）Compass代谢分析详细流程及python版-R语言版下游分析和可视化不想做太多的前情解说了，有点累了，做了很久的内容，包括整个分析，从软件安装和报错解决到后期下游python版-R语言版下游分析和可视化！单细胞代谢分析我们写过很多了，唯独少了最“高级”的compass，有很多小伙伴需要，终于出了！我们的教程有什么： 1、compass软件安装-主要是解决安装error-以及一些依赖软件问题cplex。 2、分析流程测试，包括正常的分析和micropooling的测试。 3、python版下游分析及可视化。 4、有些小伙伴不会用python或者不习惯，所以出了R版的下游分析

让学习成为一种生活方式

杨树84K品种的单细胞测序发现转录因子PagMYB31的功能-文献精读44转录因子PagMYB31正向调控杨树84K品种的形成层活动，并负向调控木质部的发育。同样有篇文献，二倍体毛白杨基因组~

(视频教程）Complexheatmap做热图之设置不一样的注释效果热图我们号的热图系列已经写的很完善了，也写过其他的热图，随便在公众号检索关键词”热图“就有很多，这里就不再列举了。要是一般的热图设置什么的网上也是一大堆，我们也没有写的必要。这里要写的这个热图主要是为了解决一个问题，就是关于热图的注释。近期关注我们号的小伙伴应该了解，我们最近出的作图函数基本上都是采用点的注释，而很多文章中的热图也是这种形式，可能是有PS，但是我们还是可以使用函数代码实现，所以这里我们写一下。此外，我们也是通过一个视频教程，讲解一下Complexheatmap热图的做法，其实能够解决90%

pyscenic分析：视频教程我们之前更新过pyscenic的教程：pySCENIC单细胞转录因子分析更新：数据库、软件更新。我们也说过，我们号是放弃R语言版的SCENIC的分析了，因为它比较耗费计算资源和时间，所以我们的单细胞转录因子分析教程都是基于pyscenic的分析进行的。有很多小伙伴反应，自己在实际操作过程中，总是报错，我猜测大多数是软件的问题。有些说想知道整个运行过程是怎么样的，所以我们出了这个视频教程，演示整个pyscenic的流程。当然，我们还介绍了docker镜像pyscenic分析。

我是有底线的