ixxmu
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1 year ago 转录组由我不由天 by 生信技能树
DIY是“Do It Yourself”的英文缩写，意思是自己动手制作。DIY最初兴起于电脑的拼装，并逐渐演绎成为一种流行生活方式。最近刷推特看到了一个
DIY转录组，蛮有意思的，它是混合了传统bulk转录组和目前风头正盛的单细胞转录组数据处理技能的线下面授授课。
线下授课地址是美国宾西法利亚大学的兽医学院，不过该课程配套全部数据和代码脚本，都是在 https://diytranscriptomics.com/ ，可以公开获取，更难能可贵的是其录制了全部的授课视频哦。虽然课程主要是针对感染疾病的，因为是在2021年疫情最严重阶段举办，所以会有很多新冠病毒感染相关项目数据实战 （有意思的是，虽然疫情严重，但是几乎没有人戴口罩 ）：
授课大纲是：
lecture-intro Course overview lecture-pre Intro to RNAseq technology and data lecture-01 Setting up your software environment lecture-02 Ultra-fast read mapping with Kallisto lecture-03 Understanding RNAseq count data lecture-04 Starting your R workflow lecture-05 Wrangling gene expression data lecture-06 Data exploration lecture-07 Accessing public data lecture-08 Differential gene expression lecture-09 Module identification lecture-10 Functional enrichment analysis lecture-11 Documenting your analyses with Rmarkdown lecture-12 Making your analysis portable and reproducible lecture-13 Single cell RNA-seq – principles and processing lecture-14 Analysis of scRNA-seq data using R
全部的授课配套脚本也是公开任意下载的：
| Script Name | Packages | Last updated |
|---|---|---|
| Step1_TxImport.R | tximport, tidyverse, biomaRt, ensemblDB | Sept 12th, 2021 |
| Step2_dataWrangling.R | ggplot2, tidyr, matrixstats, edgeR | Sept 26th, 2021 |
| Step3_multivariate.R | ggplot2, tidyverse, plotly, gt, DT | Oct 3rd, 2021 |
| Step4_publicData.R | rhdf5 | Oct 10th, 2021 |
| Step5_diffGenes.R | limma, edgeR, SVA | Oct 17th, 2021 |
| Step6_modules.R | gplots, Rcolorbrewer, heatmaply, d3heatmap | Oct 24th, 2021 |
| Step7_functionalEnrichment.R | GSVA, gprofiler2, clusterProfiler, msigdbr, enrichplot | Nov 1st, 2021 |
| Step8_essentials.R, Rmarkdown_template.Rmd, Rmarkdown_essentials.Rmd, flexdashboard_essentials.Rmd | Rmarkdown, Knitr, renv, flexdashboard | Nov 7th 2021 |
| buildPkg.R | devtools, usethis, roxygen2 | Nov 7th 2021 |
| DIY_scRNAseq.R | Seurat, DropletUtils, Scater, cellassign, SingleR, celldex | Nov 28th 2021 |
授课全部的录屏存放在了：https://vimeo.com/showcase/6565319，简单看了看可能是需要翻墙，所以找海外的小伙伴帮忙全部下载存放在了中国大陆的百度云网盘。
前面只能说纯手工下载，一个个视频文件的整理，稍后就会发布在中国大陆的百度云网盘给大家方便学习哈 ：
课程配套文献
看到课程配套文献你肯定是以为是这个授课的转录组技术相关案例和综述，实际上是这个课程本身就是一个文献，是2021年6月发表在《Computational Biology》杂志的文章 ：《An Open-Source Toolkit To Expand Bioinformatics Training in Infectious Diseases》，这个课程：
“do-it-yourself” (DIY) approach to learning transcriptomics using the R programming environment and the Bioconductor suite of software packages.
起源于2015，一直在更新，每次授课2小时，持续13~16次的面授单元，授课框架就如下所示：
基本上跟我们在生信菜鸟团更新的《RNA-seq数据分析完全指北》专栏类似了：
（零）：前言 （一）：数据下载 （二）：fastq文件质量控制 （三）：去除奇怪的RNA （四）：创建本地blast库分析物种组成 （五）：去接头以及过滤 （六）：比对到基因组并定量 （七）：STAR比对结果解读 （八）：差异分析 （九）：寻找融合基因 （十）：gatk找突变
里面涵盖的各个细节知识点有一些依赖于面授， 有一些靠在线资料后期慢慢深入，总体上来说，就是需要计算机基础知识：
再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：
独乐乐不如众乐乐
既然海外的小伙伴已经帮忙全部下载存放在了中国大陆的百度云网盘，就应该是分享给大家一起学习吧。（四天后，也就是 2022的9月16号，就是这周五下午五点我会发在这个推文的第一个留言的地方给大家下载哦！）
另外，考虑到大家不一定能跟着这样的外文原版视频学会转录组，我们也同步组建一个《DIY转录组交流群》，同样的，本次交流群并没有公开课，就是一个简单的微信交流群哦！群聊组建费用18.8元，一个简单的门槛隔绝那些不怀好意的广告营销号！ 前200名可以直接扫描（仍然需要18.8）群聊二维码进群，满200人后我们会统一收款！（每个人都是18.8 元，如果你不同意这个象征性收费，请不要进群哈！）
如果上面的二维码无法进群，说明已经满员了，需要我们生信技能树的官方拉群小助手帮忙拉群哦！！！（名额有限，先到先得！！！）
这个时候请直接付款28元给小助手，就可以进群，或者你转发此推文到朋友圈然后截图给小助手，就可以仍然以18.8元进群！
一个简单的门槛，隔绝那些营销号！我们也会在群里分享关于这个文章的单细胞数据分析分析代码的理解，仅此而已，考虑清楚哦！
长按识别二维码
烦请备注姓名学校单位信息
交流群福利：凡是加群的小伙伴可以半价拿到转录组数据分析项目（一个月内下定有效）
写在文末
我在《生信技能树》，《生信菜鸟团》，《单细胞天地》的大量推文教程里面共享的代码都是复制粘贴即可使用的， 有任何疑问欢迎留言讨论，也可以发邮件给我，详细描述你遇到的困难的前因后果给我，我的邮箱地址是 jmzeng1314@163.com
如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示：
We thank Dr.Jianming Zeng(University of Macau), and all the members of his bioinformatics team, biotrainee, for generously sharing their experience and codes.
十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你。
https://mp.weixin.qq.com/s/tSvoTFnNXDt_0dGE7gKKhA