生物信息技能的真空地带
我在朋友圈感受到一股强烈的割裂气息:"我什么都不想学，但是需要快速发文章"，这让我觉得今年是中文世界里，生物信息数据挖掘的转折之年。
这种气息在从业的6年中从来没有这么强烈。
口罩的三年，成千上万个研究生的无奈自救，应该加速了生物信息在国内的普及，这也加深了人们对生物信息技术的误解。
典型的场景就是
“你这个结果太单薄了，加点生信，至少看起来饱满一点”，
“我需要A调控B的结果，你用生信来串联一下”，
“从这个转录组里面帮我找到最重要的分子，不行？生信不就是干这个的么！”
“你这都是生信的结果，你自己的数据呢？”
一方面，闻香而来的后继者发现纯生物信息发文章没有那么容易，文章审稿的碰到的审稿人都是已经上岸的前辈，摇身一变就是正义的化身，愚蠢的生信休想在我这里占到半点好处。
另一方面，猛禽课题组发文基本上都依赖大型队列的生物信息加持，资源充沛的可以一篇接一篇，甚至现在花个1000w发篇大子刊文章都觉得是赚的。
这种观念上的天差地别以及科研上的高强壁垒，自然而然的在食物链中间形成了一个人迹罕至的肥沃地带。
他们就是拥有完善生物信息技能，但是还没能够自己产生数据成熟生信工作者。
当前他们拥有一个得天独厚的领域，那就是单细胞数据挖掘。
因此我们说，单细胞分析，属于科研探索类分析，他需要很全面的技能，他不像TCGA那样，有个固定的模版，因为单细胞数据千人千面。
假如你也想做个技能全面，能独当一面的单细胞数据分析工作者，可以看一下果子团队开发的这个诚意满满的单细胞SC00课程，他用18个月的时间迭代了三个版本，课程架构恢弘，技能硬核实用。
本次持续6个月，课程第一次授课时间是5月25日-26日。
哪些人群适合？
1.想要系统学习Linux，R语言，Python在单细胞领域应用但是不想东拼西凑浪费时间的朋友
2.自己手上有单细胞数据，自己能跟着流程常规分析，但不能合理解释结果无法拓展分析维度的朋友
3.在未来有读博计划或者博士后申请计划，需要积累配套单细胞技能的朋友
4.出了或者即将走出实验室，甚至干脆没有实验室，想要获取非实验室依赖性傍身技能的科研工作者或者医务工作者
单细胞课程架构
总体框架就是R+Python+Linux三者齐备，具体到细节十分恢弘。现简单介绍如下:
单细胞R语言2天(需要R语言基础,如果没有会提供基础课程补充)
单细胞分析的基石是R语言，这部分内容将会带领单细胞零基础的学员进入单细胞的世界。
我们将学习掌握Seurat对象的各种数据提取和存放，把我们在GZ00学习到的Bulk RNAseq分析经验全部迁移过来。
这部分会涉及单组数据分析流程，以及多组数据整合流程。这是基石课程。
Python从零开始教学2天
不学习Python，单细胞技能只有一半。Python在单细胞分析中属于砌墙的砖头，后来居上。Python中积淀已久的机器学习，深度学习，碰上单细胞提供的大样本，光芒万丈，迅速抢了R语言的风头，未来可能是得Python者得天下。基于Python的单细胞分析方案层出不穷，我们会从零开始教大家学会Python，并且因为大家都有R语言基础，Python的学习周期会大大缩短。
经历过R语言和Python课程的铺垫，我们现在就是两条腿走路，可以十分稳健的开启专题课程的学习啦。这个课程中，我们也会给大家展示如何用chatGPT来辅助细胞分群注释，助你在Python的世界，越陷越深。
单细胞GRN课程1天(目前提供三个迭代的版本，从无到有感受技能梳理的过程)
基因调控网络（gene regulatory network，简称GRN）分析已经司空见惯，不足为奇。但是扰动数据中的GRN分析流程，十分缺乏，我们在课程中开发了一套针对扰动数据的GRN分析pipeline，可以从既往数据中挖掘出新的内容。Meta Cell技术和Sigularity技术的引入，让SCENIC分析的时间和内存大大缩减。基于R语言开发的SCENIC post 流程，使得模块化，搭积木式的组合分析成为可能。你不再需在固定的分析阶段产生固定不变的图，而是要根据自己的需求随机应变。更有趣的是，我们会提供这个GRN课程的三个迭代版本，让你从无到有感受技能梳理的过程。
单细胞Reference Mapping 1天(人人可用)
假如单细胞未来有个超级大图谱，就好像是人类有了基因组，那么任何细胞都可以在这个图谱中找到正确的位置。
但是此刻这个图谱还在拼接中，也就意味着我们都在路上，未来的目标和现实就是，人人应该有个感兴趣细胞的图谱。
这部分我们将会带领大家掌握常见的图谱构建以及映射技术，并且还会展示我们团队开发的Reference Mapping R包。
单细胞轨迹和速率课程1 天
轨迹，拟时间的出现，就像是给原始数据增加了一个维度，在这个维度下，你更容易窥探到数据隐藏的奥秘。这部分内容中，将会出现微分，极值等概念。
数据和生物的交相辉映，一定会让你感受到计算生物学的精彩。本次课程中我们会把GRN和轨迹分析联合起来，让你在时间维度上去分析GRN。
单细胞以及Bulk RNAseq的上游分析
专题课程过后，面对一份新的数据，你已经游刃有余了。这时候我们要教会你如何处理单细胞的上游，包含10x，BD，华大，smartseq等单细胞数据。
课程中还引入了STARsolo流程，可以极大的缩减单细胞的分析时间和内存占用，告别让人崩溃的BD流程。
因为这部分要在服务器操作，并且要使用Linux和服务器交互。我们在此赠送了两个专题课程，
第一，Linux和转录组上游分析，让你以专业人士的方式理解传统RNAseq的上游分析，以及单细胞上游分析
第二，考虑到单细胞学员，最终都会是Power用户，都有可能刺激课题组购买服务器，我们也呈现了专门的单细胞管理课程，把团队积累数年的服务器管理流程和盘托出。
到此，R,Python,Linux 已经三者齐备，你没有短板了。
单细胞衍生技能，细胞通讯，利用单细胞进行Bulk数据反卷积
单细胞的数据大量积累，基于单细胞的衍生技术应运而生，这部分技能作为课程的补充，可以让你的分析丰富起来。比如，我们可以利用单细胞的数据去反卷积Bulk RNAseq的数据，简单的使用场景是，所有的TCGA癌种都可以在对应的单细胞数据下重新分析一次免疫浸润，这样TCGA的所有临床数据就重新用起来了。
GZ专题课程1,4,5,6,8
我们还额外赠送了5个GZ课程用于专题训练，这里都是一些甜点，让你不要忘记在传统RNAseq那里积累的技能。
赠送的5个专题课程分别是微店中的GZ01，GZ04，GZ05，GZ06，GZ08
其中GZ01课程，实际上就是课后作业的第一题，他使用大课中的教授的数据调整思维，搞定了TCGA，GTEx，CCLE三个数据库数据的调整，最终复现了Nature的9张图，特别具有代表性。
我们把GZ01课程和GZ07批量课程联合起来，创造了一个在线分析工具GTBAdb
http://guotosky.vip:13838/GTBA/
我们把GZ01数据调整课程和GZ06 基因集富集分析教程联合起来，创造了另外一个在线分析工具GPSAdb
http://guotosky.vip:13838/GPSA/
这些技能，硬核实用，百变高效。GZ04是免疫浸润专题，GZ05是WGCNA专题，这部分也会在单细胞分析中用得上。
其中GZ04涉及到的基因集打分策略，将会在单细胞领域大放异彩。
单细胞高燃瞬间
这里我讲两个瞬间。
第一，扰动数据都可以重新分析一轮
在批次矫正前提下，通过GRN得到的Regulon对数据重新降维，可以发觉深藏的数据差异(第二列)。
如果把找到的转录因子删除，能看到组间差别缩小，说明这些转录因子真实可靠，我们起了个名字叫做In silico Rescue(虚拟回复)
Senic分析过后得到的Regulon，通常可以分为两类，
第一，细胞间特异，表现为在细胞间有很大差异，组间没有差别
第二，组间特异，活性在两个处理组间有很大差异，没有细胞特异性。
让人开心的是，在课程中，我们使用方差分解的方法，提取到了同时符合细胞特异和组别特异的Regulon。
他们能更好的解释扰动条件下，细胞特异的应答方式。
比如，我们STAT1(+)这个Regulon，他在Monocyte特异表达，并且在刺激后显著激活。
而这样Regulon我们可以提取出一群。
GRN专题课程的出现，让我们可以用新的方式探索老的数据，从而得到不一样的信息。
第二，单细胞轨迹和速率课程中各种手工代码实现的算法
单细胞数据得到拟时间后，数据就多了一个时间维度，根据时序RNAseq的分析方案，我们手工实现了不同表达模式的基因聚类。
并且因为多了时间线，我们甚至可以使用一阶微分找到分化潜能变化最大的位置，使用二阶微分确定极值点。
这样在时间和斜率的视角下，我们可以找到那些转录因子，哪些通路，在分化潜能变化前已经暗度陈仓，哪些通路在推波助澜后功成身退。
轨迹课程给你戴上了一副眼镜，世界没有变，数据没有变，但是你看得更清楚了。
此刻，数学和生物交相呼应，正是计算生物学的魅力所在。在这一期中，我们会在这个时间线上融入GRN分析，让转录因子的确定更加精细！
这还没有完，轨迹和速率课程，还涉及到以下硬核内容。
单细胞学员反馈
每次专题课程上完，群里就几乎没办法睡觉了。
此处提取一些评论供大家加油打气使用。
这是GRN专题课程过后的评价
这是轨迹和速率专题课程过后的心得
因为这帮人太能夸人了，因此群也被称为“夸夸群”，
因为夸人太到位，从而导致讲师一再加课。
因此还诞生了果子团队加课的一键三连。
"赞美，起哄，土特产"
对单细胞学员的期待
希望你能够把课程完整学完，哪怕只有一遍，你以后看别人分析，心里就不会那么惊讶了。
常见问题回答
我R语言零基础，能参加这次课程么？
听我说，R语言零基础，你要做点补齐的课程。
如果你经过同学老师介绍，一定要参加我们的单细胞课程，建议你先学习果子团队的GZ00课程(下一期是10月份，你可以报名后先学习录制的课程)。
科研人的生物信息灵魂课程GZ00
不方便参加GZ00课程的，可以尝试一下我们上传在B站的免费R语言课程。
开心一下！果子在B站上传了一份54节课的R语言数据挖掘基石教程
但是无论如何，你不能R语言零基础就过来，我们课程中还要从零开始学习Python，同时学习两门语言的压力十分大。
我们的课程丰富，但是不喜欢你上来就被打击。
我适合学习单细胞课程么？
这个问题，不应该这么问，单细胞应该是你当前的分析需求，或者未来进入新课题组的技能储备。
此刻，你应该描述一下你的背景，单独这么问，没有好答案。
假如你已经是GZ00学员了，老板要求学习单细胞或者自己对单细胞感兴趣，本次的单细胞SC00课程是首选。
假如你没有任何编程基础，就是觉得单细胞神秘，可能未来有用，不要参加这个课程，先去学习R语言或者先读文献。
不能变现的课程，没有生命力。你未来要么是做项目，要么是发文章，技能需要一个释放的口子，形成正向循环。
你们答疑是怎么进行的？
我们长期答疑，但是要区分是技术答疑还是学术答疑。
对于课程内的技术，我们可以提供坚如磐石的答疑，你只要花时间，肯定能学会。
但是，单细胞的问题，没有哪个人敢打包票，单细胞的特别之处在于他当前解决的就是异质性的问题，单细胞数据有很强的生物背景。
你这个领域的很多基本问题，我们是没有办法答疑的，希望能谅解。
你们课程的特点是什么？
实用，高效，前沿，能解决问题。
想要给有R语言基础的人，尤其是GZ00的学员上课，是挺有难度的。因为常规的流程，他们都能自己跑通。所以一般的课程，根本入不了他们的眼。
我们课程在设计的时候，融入了大量的实战经验，和最新的科研思维。我们甚至告诉大家，我们会用课程中的方法发表一篇10+的文章。
在课程中，出现了很多原创性的流程和方法，比如GRN后的Regulon降维，单细胞中的方差分解，高等代数微分在轨迹上的使用。
现在报名后，我需要做些什么？
我会把你拉到专门的答疑群。
接下来你有两个不相冲突的选择:
课程是否可以开发票？
可以开发票，内容是线上会议或者线上培训，如果是线上会议可以搭配红头文件的邀请函。当前发票不能开试剂，请知悉。
单细胞课程报名信息
我们列举一下当前课程的内容:
单细胞R语言2天(需要R语言基础)
Python从零教学2天
单细胞GRN课程1天
单细胞Reference Mapping 1天
单细胞轨迹和速率课程1 天
空间转录组课程1 天
赠送课程，单细胞上游分析STARsolo课程
赠送课程，Linux服务器管理课程
赠送课程，Linux和转录组上游分析课程
赠送课程，GZ专题课程1,4,5,6,8(泛组织，免疫浸润，WGCNA，基因集富集)
答疑群长期答疑(文字，语音，直播，远程协助)
稳妥诚信的课程更新机制(每个学员最终会获取至少2个版本的课程，上一个版本以及所在班级直播版本)
彩蛋课程(单细胞去卷积，InferCNV，细胞间通讯等)
总共涉及7天+直播，10天+的学习量。
(注意，以上"天"的意思是早上9点到晚上，中间会给午饭和晚餐时间，但是课程不包餐饭)
最终的课程费用是：
3200RMB/人，童叟无欺。
课程在腾讯会议线上开展，
首次直播时间在2024年5月25到5月26日，后续直播会在答疑群内通知。
钟意的朋友扫码在微店直接下单（代号SC00 )，下单后联系果子，可以提前学习起来。
阅读原文，也可以直达报名链接。
