Single cell RNA-seq data analysis with R

CSC – IT科学中心是芬兰国家和高等教育机构拥有的芬兰信息技术专业中心。为高等教育机构，研究机构，文化，公共管理和企业提供国际优质的ICT专家服务，以帮助客户蓬勃发展并造福整个社会。

每年，他们都会在芬兰和国外举办几门有关不同主题的生物信息学课程。

今天分享的课程是Single cell RNA-seq data analysis with R [1]涵盖单细胞RNA-seq数据分析的多个方面，从聚类和差异基因表达分析到轨迹，细胞类型识别和空间转录组学。

你可以在课程 GitHub存储库[2]中找到所有课程资料，包括R代码和数据文件，并且可在YouTube[3] 找到课程视频

课程包括以下内容：

·简介和实验设计·质量控制，数据预处理·归一化和批处理效果校正·数据集成（CCA，MNN，数据集对齐）·降维（PCA，tSNE和UMAP）·聚类·差异基因表达分析·细胞类型识别·轨迹/伪时间·空间转录组学

视频列表如下

1.Introduction to single cell RNA-seq.mp42.Quality control of scRNA-seq data.mp43.Normalization of scRNA-seq data.mp44.Removal of confounding factors in scRNA-seq data.mp45.scRNA-seq data integration.mp46.Dimensionality reduction of scRNA-seq data.mp47.Clustering of scRNA-seq data.mp48.Differential expression analysis of scRNA-seq data.mp49.Cell type identification in scRNA-seq data.mp410.Trajectory inference analysis of scRNA-seq data.mp411.Spatial transcriptomics.mp412.Segmentation-free inference of cell types from in situ transcriptomics data.mp4

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