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而且，文末的习题非常重要！

文字版教程

第一单元：文献背景及课程介绍

• （一）听说课程配笔记，学习无压力
• （二）单细胞转录组学习笔记-2
• （三）单细胞转录组上游分析之shell回顾
• （四）获取Github代码包以及准备工作

第二单元：常规转录组基础知识回顾

• （五）常说的表达矩阵，那得到之后呢？
• （六）由表达矩阵看内部异质性
• （七）重复平均表达量和变异系数相关性散点图
• （八）聚类算法之PCA与tSNE
• （九）统计细胞检测的基因数量
• （十）乳腺癌领域之PAM50分类
• （十一）生物学背景知识之细胞周期推断
• （十二）RPKM概念及计算方法
• （十三）差异分析及KEGG注释简介

第三单元：单细胞3大R包的学习

• （十四）学习scRNAseq这个R包
• （十五）利用scRNAseq包学习scater
• （十六）用Scater包分析文章数据
• （十七）用Seurat包分析文章数据（二）
• （十八）scRNA包学习Monocle2
• （十九）使用monocle2分析文章数据

第四单元：重复文章图表

• （二十）使用作者代码重复结果

第五单元：结合公共数据库

• （二十一）基因在任意癌症表达量相关性
• （二十二）评估任意基因集在癌症的表现
• （二十三）多个基因集相关性热图

习题

其中 1-10题是针对scRNAseq包的单细胞表达矩阵测试大家对单细胞转录组的理解，已经部分统计可视化基础知识。主要参考数据集的教程：study_scRNAseq.html ： http://bio-info-trainee.com/tmp/scRNA/study_scRNAseq.html

第 11-20题是使用3大R包从细胞的降维和分群到每个群细胞的功能注释，最后到公共数据库的注释，生存分析看不同细胞亚群的临床意义。