两个月直播教学零基础系统学习单细胞分析，Python作为本次课程的重点分析软件，R语言作为本次课程的系统分析软件，深入剖析18篇CNS文章的分析思路和分析方法，以文章的fig为例进行代码演示和复现学习，个性化分析、进阶分析灵活应用才能产出高质量文章

只有储备足够多的知识和经验（算法和思路）才能完成高质量、高水平文章的数据分析。基本的单细胞数据分析很简单，但是做出个性化分析、有科学意义的分析很难。

二个月从零基础开始， 单细胞测序、chipseq、RNAseq、Atacseq 空间转录组和外显子等。

将生信内容全部学懂（理解）、学会（会敲代码分析）、学透彻（站在顶层设计角度理解）、学以致用（用到自己的标书申请和文章发表中）。

第八节课：展示不同分组marker基因展示，多个重复的细胞类型比例展示 【Cell】

第九节课：CellRanger处理单细胞上游数据，loom文件生成，velocyto.R 分析RNA速率【Nature】

第十节课：scVelo三种模型来确定动态变化过程驱动基因【Nature Biotechnology】

第十一节课：将velocity 与PAGA联合分析【Nature】

第十二节课：Dynamo分析animating neural activity response predictions【Cell】

第十三节课：PHATE同时保留局部结构(local structure) 以及全局结构(global structure)对单细胞数据降维【Nature】

第十四节课：CytoTRACE进行拟时间分析，基因表达量随PC1轴的变化 【Cell】

第十五节课：Diffusion Pseudotime Analysis  diffusion component【Cell Stem Cell】

第十六节课：Monocle2 和Monocle3系统讲解【Nature】，TCSeq分析基因随时间的变化【PNAS】

第十七节课：单细胞染色体拷贝数变异【Science】

第十八节课：CellPhoneDB v.3.0系统讲解细胞互作和个性化作图展示【Nature Genetics】

第十九节课：NMF鉴定不同的生物学功能【Cell】，不同cluster的异质性确定【Cancer Cell】

第二十节课：Mfuzz、 BioNet调控网络构建

Cell：Molecular Choreography of Acute Exercise(第五批学员为文章一作)

第二十一节课：使用SCENIC进行转录调控网络分析和核心驱动基因鉴定【Nature Medicine】

第二十二节课：scRNA-seq和bulk RNA-seq数据联合分析推断细胞类群互作网络【Cell】

第二十三节课：以Nature文章为例系统讲解单细胞空间转录组数据分析【Nature】

第二十四节课：以Nature文章为例系统讲解scRNA-seq与scATAC-seq联合分析【Nature Genetics】

第二十五节课：CITE–seq对单细胞转录组和膜蛋白进行定量分析【Nature Medicine】

第二十六节课：富集分析、差异结果展示

26.1 圈图展示富集结果【Nature Medicine】

26.2 AUCell | 分析单细胞测序数据中不同基因集(通路)的活性【Nature Medicine】

26.3 Differences in pathway activities scored per cell by GSVA【Nature Medicine】

26.4 利用OR比值查看不同处理组的各单细胞亚群的分布差异【Science】

26.5 各个细胞类型的差异基因统一展示  【Cell】

26.6 单细胞测序不同分组的相同cluster差异程度3维PCA展示以及差异热图展示【Cell】

第二十七节课：MAGIC 利用流形学习还原单细胞的基因表达【Cell】