单细胞测序与空间转录组学数据分析研讨会2024年线上直播班已截止报名
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会议时间： 2024-01-20 09:00至 2024-01-21 18:00结束

会议地点：线上活动

主办单位：上海统循会务咨询有限公司

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会议介绍
会议内容主办方介绍

单细胞测序与空间转录组学数据分析研讨会2024年线上直播班宣传图

单细胞测序与空间转录组学数据分析研讨会

2024年1月20-21日 腾讯在线会议

【会议背景】单细胞测序是从单个细胞水平对基因组和转录组进行研究。2015年以来，10X Genomics、Drop-seq、Micro-well、Split-seq等技术的出现，彻底降低了单细胞测序的成本门槛。自此，单细胞测序技术被广泛应用于基础科研和临床研究。通过单细胞测序可以最大程度的反映细胞的异质性，发现新的细胞群和细胞亚群，并为阐明细胞状态转换的调控机理提供了技术保障。单细胞技术以及数据分析方法在肿瘤、发育生物学、免疫学、神经科学等领域有重要应用，是现今生命科学研究的焦点。

常规单细胞转录组测序技术丢失了细胞在原组织中至关重要的空间位置信息，而单细胞空间转录组技术在进行单细胞转录组测序的同时保留并记录了细胞的空间位置信息。空间转录组技术能够揭示细胞间的相互作用以及细胞所处的微环境，将成为发育生物学、神经生物学、免疫生物学、肿瘤微环境等领域的研究利器。

【会议特色】

本次课程以近期CNS文章为案例主线，逐一详细剖析，全程电脑实战教学。理论与实践相结合，老师将以最简单易懂的方式，既介绍单细胞测序的研究方法、分析内容和最新前沿进展，又介绍具体的数据库、工具和软件的使用，并在课堂上进行上机指导。讲师经验丰富，教学深入浅出，能让大家获得从单细胞组学原始数据实现CNS图形绘制的实战能力。

【讲师背景】
来自中科院，长期从事单细胞多组学方面的项目研究，目前已在Nature等杂志发表文章四十多篇，承担国家科技部、国家自然基金委和重点研发计划等多项课题。

【主要内容】详细内容见课表

1.熟悉单细胞组学图表解读和研究思路。

2.掌握单细胞组学分析标准流程和常用软件。

3.熟悉单细胞数据的分型和marker基因鉴定。

4.掌握单细胞数据的轨迹分析及功能富集分析。

5.了解单细胞课题设计方法及研究思路。

6.熟悉并掌握单细胞空间转录组学实用技能

【预期目标】直播学习+录屏复习
本学习班由多年从事单细胞组学研究的科研人员授课，通过深入浅出的理论讲解和实例案例，帮助学员拓展研究思路，提升科研水平，增加职业竞争力。通过本次课程培训将使学员系统掌握当前主流的单细胞组学分析流程、方法和软件，从零基础实现到CNS图表的绘制，同时提升研究深度和广度，拓宽研究思路。

【使用软件】

主要使用R和Rstudio。这两个软件为免费软件，可自己提前到官网下载安装好。

【基础要求】

R语言可以零基础，但是要求能熟练操作电脑，可以正常的跟上讲师步骤进行操作。

以下为课程详细课表

单细胞测序及空间转录组学生物信息分析会议日程
第一天上午	单细胞测序技术与应用	1. 单细胞组学技术的发展和原理。 2. 单细胞在各个科研领域的应用。 3. 单细胞高分文章分析思路解析（细胞群鉴定、拟时序分析、差异表达、功能富集、转录因子、细胞通讯等）。 4. 单细胞组学分析常用数据库介绍及使用。	理论
第一天下午	单细胞组学数据分析实操	1. R语言简介及安装，RStudio的安装及使用说明。 2. R语言语法介绍及常用命令。 3. R语言的数据处理功能及统计应用。 4. 10X官方单细胞软件Cellranger讲解及实操。 5. 从基因表达矩阵开始到marker基因筛选全过程讲解及实操。 6. 通过Seurat软件进行PCA及tSNE降维。 7. 单细胞转录组细胞鉴定及聚类分析。 8. 单细胞转录组差异分析。	实操
第二天上午	单细胞转录组轨迹、通路、转录因子等分析及绘图实操	1. 通过Seurat 合并多样本及消除样本异质性。 2. 通过Monocle软件进行单细胞转录组拟时间分析。 3. 通过DAVID及metascape网站进行通路富集分析。 4. 通过GSVA计算细胞通路得分信号等。 5. 通过cellphonedb进行细胞互作分析。 6. 通过infercnv推断染色体拷贝数变异。 7. 通过SCENIC软件进行转录因子预测分析。	实操
第二天下午	空间转录组+单细胞测序联合分析	1. 空间转录组基本概念及原理。 2. 单细胞及空间转录组研究思路及案例分享。 3. 单细胞和空间转录组联合课题设计。 4. 空间转录组数据分析。 5. 通过Seurat进行空间变量特征的识别。 6. 与单细胞数据关联分析（空间细胞类型定义）。 7. 通过Seurat处理多个切片。	理论+实操
备注：自备电脑，windows电脑建议win10 64位以上系统，内存不低于4G，建议8G以上。上课主要软件为R和Rstudio。