Single cell RNA-seq analysis workshop

该系列课程由瑞典国家生物信息学基础设施(NBIS) 负责设置，为瑞典Phd学生，博士后，研究人员和瑞典学术界的其他工作人员开设的全国性研讨会。

本课程将通过演讲和实战练习涵盖了单细胞转录组（scRNA-seq）数据分析的基本步骤。涵盖的主题包括：

  • An overview of the current scRNAseq technologies（当前常用scRNA-seq技术概述）
  • Basic overview of pipelines for processing raw reads into expression values（原始测序数据比对转换为基因表达矩阵的分析流程概述）
  • Quality control of scRNAseq data（scRNA-seq数据的质量控制）
  • Dimensionality reduction and clustering techniques（数据降维和聚类分析技术）
  • Data normalization（数据归一化处理）
  • Differential gene expression for scRNAseq data（scRNA-seq数据的差异基因表达分析）
  • Celltype prediction（细胞类型预测）
  • Trajectory analysis（细胞轨迹拟时分析）
  • Comparison of different analysis pipelines such as Seurat, Scran and Scanpy（不同分析工具流程的比较，如Seurat，Scran和Scanpy）

实战练习

在该实战练习中，我们使用了3种常用的scRNA-seq分析工具流程（Seurat，Scran和Scanpy），分别提供了不同分析工具的简短教程，我们可以任选自己熟悉的工具进行scRNA-seq数据分析。原则上，我们对这三种不同的分析工具执行相同的步骤，但是仍会存在一些细微的差异，因为并非在所有的分析工具中实现了所有不同的方法。
NBIS系列单细胞转录组数据分析实战 - 图1

在本实战中，我选用了scRNA-seq数据分析中最常用的Seurat包进行练习演示。