首講：單細胞測序懸液制備實驗的介紹

1. 解析 10x、BD 原理、單(dan)細胞測序流程、懸液(ye)制備流程以及(ji)上機前的質控標準；

2. 實驗技術專家親授制備各(ge)種單細胞(bao)懸(xuan)液經常(chang)遇到的問(wen)題以及解決辦法；

3. 練習：通過懸(xuan)液(ye)圖片來分辨可以上(shang)機(ji)的樣品與(yu)不符合上(shang)機(ji)條件的樣品；

4. 單細胞(bao)測(ce)序(xu)與 Bulk-seq 的區別，突出單細胞(bao)測(ce)序(xu)特點(dian)。

第二講：Seurat 代碼分享與基礎實操

1. 首期內容回顧并以肺組織為(wei)例(li)分享單細胞懸液制(zhi)備流程；

2. Seurat 代碼(ma)實操(cao)，以胰腺癌(ai)的(de) Cell Research 文章的(de)兩個樣品為例，介紹基(ji)礎數據挖掘(jue)的(de)流程(cheng)，包括基(ji)礎質控、紅細胞、線粒體的(de)過濾(lv)參數；

3. 從實操代碼中獲(huo)得表達(da)矩陣，用(yong) Excel 來深(shen)入探究單細胞測序的(de)(de)原始矩陣特點及(ji)數據歸一化的(de)(de)過程；

4. 高(gao)變基因的計算原理介紹(shao)以及 Umap、Tsne 聚類(lei)圖(tu)展(zhan)示；

5. Marker 基因(yin)計算過程介紹以及結果說明(ming)（數據(ju)分析的重點(dian)）。

第三講：單細胞基礎數據分析及 Loupe 基礎實操

1. 從 Cell Research 文章中下載 6 個樣品進(jin)行歸一(yi)化分析后的完整(zheng)單細(xi)胞基礎數(shu)據(ju)報告(gao)解讀；

2. 結合(he)第二(er)講的(de)(de)內容，再(zai)次回顧(gu) Tsne、Umap 的(de)(de)聚(ju)(ju)類過(guo)程以及亞(ya)群聚(ju)(ju)類后(hou)，在樣品中重新進行組間差異的(de)(de)比例計算（數(shu)據(ju)分析的(de)(de)第二(er)個重點）；

3. 亞(ya)群注釋的原(yuan)理(li)簡(jian)介，以 SingleR 的某個中間分析文件為例，介紹(shao)亞(ya)群注釋的細(xi)節；

4. Marker 基(ji)因用 String 做網絡互作圖，以及 String 的富集分析實操和數據解讀(du)（第三(san)個重點）；

5. Loupe 基礎實(shi)操(cao)。

第四講：Loupe 詳細實操（第四個重點）

1. 胰腺癌的(de) Cell Research 文(wen)章(zhang)解讀以(yi)及下載文(wen)章(zhang)附(fu)件，并整(zheng)理附(fu)件中的(de)亞群(qun)聚類(lei)、Marker 信息，方便以(yi)后更深入的(de)數據挖掘；

2. Loupe 軟件(jian)的安裝以及基礎(chu)界面介紹；

3. 結(jie)合文章附件(jian)中的 Marker 基因信(xin)息，再次用(yong) Loupe 對細胞亞群的注釋結(jie)果進行驗(yan)證；

4. Loupe 實現自(zi)定義的(de)亞(ya)群間差異計算，以(yi)及(ji)某個亞(ya)群在(zai)組間的(de)差異計算實操；

5. 差(cha)異基因再(zai)次做(zuo) David、Kobas、SHBIO 富集(ji)分析實操；

第五講：單細胞做 lncRNA 的共表達分析以及 WGCNA 的分享

1. 伯豪首創的簡(jian)化矩陣分析單(dan)細(xi)胞數據原(yuan)理；

2. 演(yan)示如何(he)從 Ensemble 中(zhong)下載新基因注(zhu)(zhu)釋(shi)文件，并關聯單細(xi)胞測序數據中(zhong)的 lncRNA 注(zhu)(zhu)釋(shi)信息；

3. 單細胞亞群做 lncRNA 共表達分(fen)析；

4. WGCNA 代碼分享。

第六講：WGCNA 數據做圖以及亞群功能分析解讀

1. WGCNA 代碼介紹；

2. WGCNA 的分(fen)析結果(guo)用 Cytoscape 畫(hua)網絡(luo)圖；

3. 伯豪生物高級分(fen)析(xi)之 Hallmarker analysis 解讀；

4. GSEA 的(de)算(suan)法(fa)原理介紹以(yi)及用 GSEA 分(fen)析亞(ya)群(qun)整體功能的(de)結果解(jie)讀（第五個重點）；

5. 從 GSEA 結果(guo)中(zhong)挖(wa)掘到的(de)差異(yi)基因，再次用 Loupe 驗證。

第七講：腫瘤類的單細胞測序分析以及 TCGA 數據分析實操（第六個重點）

1. 單細胞測序的 inferCNV 分(fen)析原理詳解(jie)；

2. 從 TCGA 中下載胰(yi)腺癌的轉錄組數(shu)據演示(shi)；

3. TCGA 的(de)(de)基(ji)礎(chu)差異分析并(bing)關(guan)聯(lian)單細(xi)胞測(ce)序的(de)(de) Marker 基(ji)因、亞群間的(de)(de)差異基(ji)因。

第八講：單細胞測序案例解讀（第七個重點）

1. Cell Stem Cell 單細胞(bao)測序發(fa)現帕金森病的關(guan)鍵調節因子；

2. Nature 健康與炎癥性腸病中的結腸上皮(pi)細(xi)胞；

3. Cell 單細(xi)胞測序在內耳(er)感覺(jue)神(shen)經元的(de)多(duo)樣性(xing)研究(jiu)中的(de)應用；

4. Cell 克羅恩病病變的單細(xi)胞(bao)測序確定(ding)與抗(kang)腫瘤壞死因子治(zhi)療抵抗(kang)相關的致病細(xi)胞(bao)模塊；

5. Nature Genetic 11 個 CRC 病(bing)人的癌組織和相應的正常粘膜(mo)組織。

第九講：探究高分文章中的單細胞分析思路和圖片

1. Cancer Cell 解析(xi)神經母細胞瘤，介紹單(dan)細胞測序的(de)圖片示例；

2. 2 篇鼻咽癌(ai)相關的文章，再次(ci)介紹了 InferCNV 和全外測(ce)序(xu)、全基因(yin)組重測(ce)序(xu)聯(lian)合驗(yan)證腫瘤亞群(qun)；

3. Nature 肝硬化文章(zhang)，匯總分(fen)析(xi)思路。

第十講：擬時序以及 Scenic 結果解讀（第八個重點）

1. 擬時序的分析(xi)原理介紹；

2. 擬時序的完整數(shu)(shu)據結果解讀，以及個性(xing)化的關聯 GSEA、差異基因(yin)等其他數(shu)(shu)據結果；

3. 單細胞上游轉錄(lu)因子(zi)分析，Scenic 結果解(jie)讀；

4. Scenic 的(de)分(fen)(fen)析結果在某(mou)個亞群(qun)中，做組間(jian)差異分(fen)(fen)析，并(bing)再次關聯之前分(fen)(fen)析的(de)多(duo)項單細胞(bao)數據。

第十一講：轉錄因子做熱圖以及細胞間通訊分析結果解讀（第九個重點）

1. 代碼實操，Scenic 數據做組間的(de)差異(yi)熱圖；

2. 細胞通訊分析的結果解讀和應(ying)用。

第十二講：腫瘤免疫浸潤分析實操（第十個重點）

1. 代(dai)碼實操(cao)，用(yong) GSVA 做腫瘤免(mian)疫浸潤，并關聯(lian)單細胞(bao)測序的(de)亞群(qun)數(shu)據；

2. 對 12 期(qi)的數據分析思路和邏輯(ji)再次梳(shu)理。

另外，伯豪生物單細胞團隊會持續更新分析內容，更新的內容會免費分享給已付費購買的科研團隊，讓伯豪生物陪您一起進階單細胞研究大神！