单细胞系列停更通知及组建单细胞数据分析交流小组
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：
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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