科研背景
“单细胞多组学技术”和“空间转录组技术”先后在2019年和2020年被Nature Methods评为年度技术方法。时间和空间维度多维研究技术结合，将以全新研究思路出发，既能够获得单个细胞间异质性，又能获得细胞在组织空间上的结构位置信息，发现更多未知且精细化结果。总而言之，单细胞测序+空间转录组测序：优势互补，同时获得细胞类型群体，以及基因表达和细胞的空间位置信息。空间转录组能够定位和区分功能基因在特定组织区域内的活跃表达，为研究和诊断提供宝贵见解。10x Visium 的推出使空间转录组成为了新的研究热点，受到广大研究者的青睐，其不仅可以提供研究对象的转录组等数据信息，同时还能定位其在组织中的空间位置，这对于癌症发病机制、神经科学、发育生物学等众多领域的研究都有重要意义。
      由于学习平台文献、视频教程资料较少，技术不公开，对于有相应科研任务和发高质量文章的科研人员极度困扰，而培训学习迫在眉睫， 应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家共同举办“单细胞空间转录组”专题培训班，本单位已经举办十一期培训，参会人员高达1200余人，对于培训安排和培训质量一致评价极高 ！将内容全部学懂、学会、学透彻、学以致用，完成科研任务和高质量文章！
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培训目标
一、   本课程让初学多组学联合机器学习体系课程的学员们快速掌握多组学以及机器学习基础理论和在单细胞数据分析中的简单应用。适用于前期无编程基础，对机器学习，包括深度学习和单细胞数据分析感兴趣的学员。同时在帮助学员提升与掌握多组学联合分析以及深度学习神经网络的应用。课程通过基础入门+进阶实例演练的讲授思路，从初学及应用研究角度出发，带大家实战演练机器学习在单细胞多组学整合分析中的数据处理、预测模型以及生物学意义阐述等，助力大家掌握多种机器学习算法模型的构建以及在单细胞多组学联合分析在具体科学研究中的实际应用，并介绍当下深度学习算法高维组学数据处理，生物网络挖掘的前沿方法，有助于研究创新机器学习算法解决生物学及临床疾病问题与需求。
      二、  适于对深度学习、基因组学、转录组学、蛋白组学、药物基因组学等多组学分析感兴趣的学员。课程通过基础入门+应用案例实操演练的方式，从初学及应用研究的角度出发，带大家实战演练多种深度学习模型（深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、可变自动编码器VAE、图卷积神经网络GCN）通过对这些深度学习在基因组学中的应用案例进行深度讲解和实操，让学员能够掌握深度学习分析高维基因组学、转录组学、蛋白组学等多组学数据流程，系统学习深度学习及基因组学理论知识及熟悉软件代码实操，熟练掌握这些前沿的分析工具的使用以及研究创新深度学习算法解决生物学及临床疾病问题与需求。
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授课专家
主讲老师来自中山大学海洋生物学博士三亚市引进人才，近6年来主要从事动植物基因组、转录组和重测序相关的分析研究工作，尤其关注鱼类适应性演化相关研究。已在Science of The Total Environment、Fish andShellfish lmmunology、BMC genomics等专业期刊发表论文10余篇。
课程一、单细胞空间转录组线上专题培训班
第一天
单细胞测序技术与应用
理论内容：
1.单细胞组学研究简介
2.单细胞转录组测序技术进展及其原理：1992\2009-至今
3.单细胞多组学和空间转录组技术；
4.单细胞转录组测序技术的常见应用和重要生物学发现；
5.单细胞重大项目及数据库介绍。
实操内容：
1. Linux命令入门讲解及实操训练。
2. R语言简介及安装。
3. R语言简单语法及常见命令。
4. 数据挖掘及其统计应用。
5. R语言实操画图ggplot2为主。
第二天
单细胞转录组数据分析思路及流程以及数据分析实操
理论内容：
1. 单细胞实验介绍，常见建库结构（以10*建库为例）。
2. 单细胞转录组Pipeline软件和代码介绍。
3. 单细胞转录组转录因子及其细胞通讯介绍。
4. 单细胞组学在肿瘤、发育、免疫及其它等领域的研究思路。
实操内容：
1. 10X官方单细胞软件Cellranger讲解及实操。
2.质控基因和细胞。
3.选取高可变基因。
4.降维与分群。
5.Biomarker定义细胞类型。
6.寻找差异基因
7. 通过Seurat 合并多样本及消除样本异质性：
8.通过harmony合并多样本及其消除样本异质性。
第三天
单细胞转录组轨迹、通路、转录因子、hdWGCA等分析绘图实操
实操内容；
1. 通过Monocle软件对单细胞转录组进行拟时序的分析。
2. 对单细胞各个簇进行通路的功能富集分析。
3. 通过GSVA给细胞通路打分等。
4. 利用cellphonedb软件对细胞互作进行分析。
5. 讲解单细胞WGCNA，利用关联共表达找到某些细胞中有关联作用的基因list（也就是模块）。
6. 全面解析SCENIC软件进行转录因子预测分析。
理论内容：
1. 空间转录组技术的介绍。
2. 空间转录组技术的应用。
3. 空间转录组文章图表的解读。
4. 空间转录组技术在癌症、发育、神经科学等领域的研究思路。
第四天
空间转录组数据比对、降维以及聚类等分析
空间转录组多样本及与单细胞数据关联分析
实操内容：
1. 10x Visium 组织优化及文库制备。
2. 10x Visium官方分析软件Space Ranger讲解及实操。
3. Space Ranger输出结果解读。
4. Loupe Browser软件安装及使用。
5. 通过Seurat软件进行降维、聚类和可视化。
6. 通过Seurat进行基因表达可视化。
理论+实操内容
1. 通过Seurat进行空间变量特征的识别。
2. 与单细胞数据关联分析（空间细胞类型定义）
3. 通过Seurat处理多个切片。
4.单细胞及空间转录组数据分析总结。
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部分案例图片
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引用往期参会学员的一句话：
发现真的是脚踏实地的同时  需要偶尔仰望星空
          非常感谢各位对我们培训的认可！  祝愿各位学业事业有成！
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