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生物信息学案例：单细胞转录分析
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【生物信息学】 随着生物科技的飞速发展，生物信息学这一跨学科领域逐渐崭露头角。生物信息学是一门致力于研究生物数据的科学，涵盖了基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域。通过生物信息学的方法，我们可以深入挖掘生物数据背后的规律，为疾病诊断、新药研发、生态保护等领域提供有力支持。 【notebook collection】 然而，生物信息学的学习与实践过程中，人们往往会遇到一些困难： 1. 初学者很难找到一个系统地能边学边练的平台； 2. 常用者在处理版本冲突、快速跑通特定方法时，缺乏一个高效的平台； 3. 论文发表者无法方便地将论文和代码环境打包在一起进行传播。 为了解决这些问题，我们推出了生物信息学 notebooks 系列—— 对于生物信息学人来说，你可以方便的使用在线 notebook 涵盖从学习、使用到传播的全过程。我们将在notebook案例广场：https://nb.bohrium.dp.tech 整理一系列的生物信息学教程，让你轻松掌握生物信息学的精髓，成为实实在在的达人！你可以在案例广场通过搜索「生物信息学」来快速找到生物信息学系列 notebooks。 【单细胞转录组分析 notebook】 今天，作为这个系列的第一步，我们要向大家推荐一个单细胞转录组的 notebook：《一篇notebook带你走进单细胞转录组分析》，这个 notebook 的内容包括以下三个部分： 1. 寻找状态转变过程中的基因聚类：通过对单细胞转录组数据进行聚类分析，一窥不同状态转变过程中的基因表达奥秘。 2. 寻找聚类中的标记基因：找到这些聚类中的标记基因，让我们更加深入地了解细胞之间的关系及其功能变化。 3. 拟时序计算：通过拟时序计算，我们可以对单细胞转录组数据进行时间序列分析，进而揭示细胞状态变化的动态过程。 这三个部分共同构成了一个完整的单细胞分析流程，点击notebook链接：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1291，立即了解单细胞转录组分析。未来，我们将推出更多的单细胞系列 notebooks，以及“基础生信系列教程”、“空间组学系列教程”、“作图系列教程”等。我们相信这个系列将成为你在生物信息学道路上的得力助手！ 【其它单细胞系列案例】 单细胞转录组分析方法之数学原理初览：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1295 单细胞转录组分析方法实战之shalek2013：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1296 单细胞转录组分析实战之macaulay2016：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1297 细胞动力学模型探索之cellbox：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1298 欢迎关注我们的微信公众号nbhub，获取更多有趣的 notebook 实践～感兴趣的童鞋可以查看原文并加入生物信息学讨论群：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz ... p;amp;lang=zh_cn#rd |
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