单细胞（Single cell RNA-seq）教程课程与github资源

原创 已于 2025-06-06 13:27:46 修改 · 912 阅读 · 14 ·
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#健康医疗 #数据分析 #r语言

于 2025-06-06 13:27:17 首次发布

单细胞（Single cell RNA-seq）教程课程与资源

1. 工具/工作流程

1.1 scverse

生命科学中单细胞组学数据的基础工具

https://scverse.org/

scverse官网

1.2 SimplesingleCell

使用Bioconductor对单细胞RNA-seq数据进行低水平分析的分步工作流程

https://bioconductor.org/packages/release/workflows/html/simpleSingleCell.html

simpleSingleCell

2 单细胞最佳实践

2.1 论文

论文： Current best practices in single‐cell RNA‐seq analysis: a tutorial

https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.20188746

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seurat提取表达矩阵_（单细胞-SingleCell）Seurat流程文献复现
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single_cell_tutorial 教程
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1、AnnData 不是一个单一的表格，而是一个包含多个表格和矩阵的复杂数据结构，用于处理和存储单细胞基因组数据。：基因的元数据（Pandas DataFrame格式），包含每个基因的属性信息。：不同类型的计数矩阵（字典格式），如归一化后的计数矩阵、原始计数矩阵等。重点：AnnData数据格式，每个部分代表什么；
HiC_tools:Hi-C 数据分析工具集
07-24
Hi-C 数据分析工具和论文 工具按出版日期排序，最新的排在最前面。 未发布的工具列在每个部分的末尾。 有关请参阅和。 请！ 有关其他数据科学和基因组学相关的说明，请参阅说明。 表中的内容 正常化CNV感知归一化 再现性 AB隔间 循环调用者捕获-C 峰 微分互动差异丰度 TAD 来电者 建筑条纹 差异/时程 TAD 分析 3D特征预测 面向SNP CNV 和结构变异检测 可视化 从头基因组支架 3D建模 解卷积 文件 方法论评论 一般评论 技术 微C 多方互动 正常化 TAD检测 光谱聚类 网址课程 管道 Juicer - Java 完整管道将原始读取转换为 Hi-C 映射，在 Juicebox 中可视化。 调用域、循环、CTCF 绑定站点。 .hic文件格式，用于存储多分辨率 Hi-C 数据。 https://github.com/theaidenlab/juicebox/wi
单细胞分析实录(3): Cell Hashing数据拆分
TOP生物信息
12-29 2437
在之前的文章里，我主要讲了如下两个内容：(1) 认识Cell Hashing；(2): 使用Cell Ranger得到表达矩阵。相信大家已经知道了cell hashing与普通10X转录组的差异，以及使用cellranger得到表达矩阵。 这一篇讲如何使用Seurat的HTODemux函数，CiteFuse的crossSampleDoublets函数两种方法拆分表达矩阵（混了不同来源的细胞），最后还会略微比较一下两种方法得到的结果的差异。 HTODemux 这种方法的原理我在第一篇笔记中已经讲过，感兴趣.
2021常用单细胞数据库整理汇总
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近几年，单细胞的研究蔚然成风，受到很多科研人员的青睐。小编为大家整理了迄今为止，最全的单细胞线上数据库，可以帮助你更准确地进行细胞注释和分析，也可以用作研究前期的数据探索。 单细胞数据库分类 Human Cell Landscape (HCL) Human Cell Atlas (HCA ) Human Protein Atlas (HPA) SC2disease Cell BLAST CellMarker P...
论文阅读：scGNN is a novel graph neural network frameworkfor single-cell RNA-Seq analyses--方法部分
dundunmm的博客
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scGNN模型方法介绍
论文阅读：scGAC: a graph attentional architecture for clustering single-cell RNA-seq data
dundunmm的博客
05-17 1808
Yi Cheng, Xiuli Ma, scGAC: a graph attentional architecture for clustering single-cell RNA-seq data, Bioinformatics, Volume 38, Issue 8, March 2022, Pages 2187–2193, scGAC: a graph attentional architecture for clustering single-cell RNA-seq data | Bioinfor
论文阅读：scCAN: Clustering With Adaptive Neighbor-Based Imputation Method for Single-Cell RNA-Seq Data
dundunmm的博客
08-11 1134
单细胞RNA测序（scRNA-seq）广泛用于研究不同样本中的细胞异质性。然而，由于技术上的不足，丢失事件常常导致基因表达矩阵中的基因表达值为零。本文提出了一种基于自适应邻域聚类的新插补方法，称为scCAN，用于估计丢失的零值。我们的方法通过同时学习相似性关系、聚类结构，并对相似性矩阵的拉普拉斯矩阵施加新的秩约束，持续更新细胞间相似性信息，从而改善丢失零值的插补效果。为了评估该方法的性能，作者使用了四个模拟数据和八个真实的scRNA-seq数据进行下游分析，包括细胞聚类、恢复的基因表达和重建的细胞轨迹。
论文阅读：scGNN is a novel graph neural network frameworkfor single-cell RNA-Seq analyses
dundunmm的博客
11-17 1151
单细胞RNA测序（scRNA-Seq）被广泛用于揭示组织、有机体以及复杂疾病的异质性和动态特征，但其分析仍面临多个重大挑战，包括测序稀疏性和基因表达中的复杂差异模式。我们引入了scGNN（单细胞图神经网络），为scRNA-Seq分析提供了一个无假设的深度学习框架。该框架通过图神经网络构建和聚合细胞间关系，并使用左截断高斯混合模型来模拟异质基因表达模式。scGNN集成了三种迭代多模态自动编码器，在四个基准scRNA-Seq数据集上的基因插补和细胞聚类任务中优于现有工具。
论文阅读：Deep structural clustering for single-cell RNA-seq data jointly through AE and GNN
dundunmm的博客
05-06 799
单细胞RNA测序（scRNA-seq）可以研究细胞异质性和多样性的复杂机制。无监督聚类对于分析scRNA-seq数据至关重要，因为它可以用于识别潜在的细胞类型。然而，由于噪声影响、高维度和普遍的缺失事件，scRNA-seq数据的聚类分析仍然是一个计算挑战。本文提出了一种新的用于scRNA-seq数据的深度结构聚类方法，命名为scDSC，它将结构信息整合到单细胞的深度聚类中。所提出的scDSC包括基于零膨胀负二项式（ZINB）模型的自编码器，图神经网络（GNN）模块和相互监督模块。
single-cell-rna-seq:单细胞RNA-seq工作流程，包括高度可变的基因分析，细胞类型分配和差异表达分析
05-28
继和之后的单细胞RNA-seq工作流程，并添加了更多最新功能。 作者 约翰尼斯·科斯特（JohannesKöster）， //koesterlab.github.io 用法 无论如何，如果您在论文中使用此工作流程，请不要忘记引用此（原始）存储库的...
2021-March-Advanced-Topics-in-Single-Cell-RNA-Seq-VDJ：深入研究具有单细胞RNA-Seq数据的VDJ分析。 参与者必须已经熟悉单细胞RNA-Seq分析
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参与者应该已经熟悉单细胞RNA-Seq分析，本课程将不涉及其基础知识。 您将需要一台与互联网具有可靠连接的计算机，已安装的和当前版本以及一个允许您SSH进入服务器的应用程序（例如Windows的Bash或Apple的Terminal...
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人工智能之数据分析 numpy：第九章 数组运算（二）
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scDatasets: 单细胞RNA-seq数据集的安装与加载指南
- single-cell: 单细胞研究，关注细胞层面的生物学现象，可以是基因表达、蛋白质表达等不同层面的分析。 - R: R语言，一种用于统计计算和图形表示的编程语言和环境，常用于生物信息学数据分析。 6. 压缩包子文件的...
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