ixxmu
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10 months ago 单细胞复现的心得体会 by 生信菜鸟团
元旦已过步入了2024年了，在过去的一年有收获也有遗憾。新的一年也要继续加油呀，祝大家所想皆所愿,所愿皆所得。
这周的推文只想以一个朋友的角度跟大家分析做单细胞复现的一些心得体会。从2022年八月份就开始写单细胞周更这个专辑，也有一年多了，从一点也不懂单细胞转录组的小白到现在可以跟大家交流的中级菜鸟了，从刚开始写一篇推文需要一周的准备到现在提前在心里打好草稿也能比较快的写出来了，到现在一共写了60多篇笔记。刚开始曾老师让我负责这个专辑的时候压力还是蛮大的，每周更新，还要保证质量，毕竟关注菜鸟团的人很多，心里想着要好好做不能丢脸呀。
先说明一下我这里提到都是用R语言分析，且还是用的V4版本的Seurat包。
常规的单细胞转录组数据分析，不管是复现还是分析自己的数据，第一步都是读取数据，作为曾经的小白，在这一步上被困住了多次，要先看是10X 三个文件的数据，是txt.gz 还是h5呢，所以我总结了关于读取单细胞转录组数据不同格式文件的一篇推文。
还有对于Umap，热图，Featureplot等等美化也并不是我擅长的，也是一边学习一边找好看的配色，最后画出来的效果还不错，不过有些地方还是有进步空间的。当时为什么写了几篇figure美化呢是因为那段时间正在学怎么画图，的确经过一段时间的练习，有了一点进步，画图最主要的就是数据转化成要画的所需要的格式，再就是挑选合适的配色了。
其中对单细胞相关的文章复现的推文也写了二三十篇，要想做好文献复现最直观的感受就是找好marker gene，以及对于常见的几大类细胞亚群的marker gene要熟悉，内皮细胞，表皮细胞，T细胞，B细胞，巨噬细胞，单核细胞等等，因为是跟曾老师学的，他一般是通过肉眼和结合marker gene来区分细胞亚群的，我也是就是根据此方法来学习的，并没有使用R包注释。
如果文章上传了包含细胞亚群的rds或者rdata数据, 这么复现肯定是最准确的了，就像之前我写过的一篇复现。
没有上传分析好的数据的话，有raw data和细胞多数的文章也是可以进行复现，降维分群的在大体形状上是类似的。除非一些数据量实在是太大了，自己的笔记本一般是带不动的，需要上服务器了，像我之前做过的两三篇文献复现，数据量有10G，跑个降维分群都要半个小时。
泛癌症单细胞分析揭示了肿瘤微环境中肿瘤相关成纤维细胞的异质性和可塑性
其实写推文的日子里，也有时不时想偷懒，摆烂的日子，但是最后还是在心里鼓励自己，打起精神，还是要好好写呀。
也不知道还会继续写这个专辑多久，只能说尽自己所能，在有限的时间里多给大家分享一些自己在复现和做单细胞分析过程中的心得和经验。
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如果你也想参与到群里的讨论中，给我提出一些推文更新建议的话欢迎入群。同时你也可以得到我前期更新的所有数据及代码，在群里我会把代码分享给大家，而且大家可以在群里「提出自己感兴趣的单细胞文献」我们尽可能优先选择大家的数据集去复现和实战，也欢迎大家在群里分享更多其它资料，咱们一起进步，比较高级的单细胞分析 我们也会一起尝试，相信你肯定是会不虚此行哈。
附上之前推文的链接 为爱发电不可取（单细胞周更需要你的支持）
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