感谢粉丝的5星大力支持,我被腾讯的云+社区邀请参加他们的年终盛典

前段时间,腾讯的云+社区找到了我,它们作为一个纯粹的技术交流渠道非常的认可我在大数据方向孜孜不倦的创造。希望我尝试一下他们的新功能:《阅读清单》,有点类似于专辑。

不知道大家是否还记得我在《生信技能树》公众号呼朋唤友喊大伙帮忙给我五星好评呢?见我从500多个专辑里面精选了这3个参加评选 ,粉丝们非常给力,我的3个专辑都入选,成功获得了腾讯的云+社区的优秀作者称号。受邀于2021年1月16号下午前往广东省深圳市腾讯大厦参加年终盛典哦,在深圳的小伙伴可以考虑留言联系我,小聚一下!

感谢粉丝的5星大力支持,我被腾讯的云+社区邀请参加他们的年终盛典

因为这七八年我写了1.3万篇教程,很多都是零零散散的笔记,但也有不少是成系统的,估摸着有500多个专辑,全部整理起来工作量太大了。为了应付这个《阅读清单》评审工作,我从500多个专辑里面精选了这3个参加评选,希望《生信技能树》的粉丝们能支持我!

在微信里面扫码即可查看《阅读清单》,并给出五星好评哦!

感谢粉丝的5星大力支持,我被腾讯的云+社区邀请参加他们的年终盛典

 

NGS图表复现

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目录如下:

  • CNS图表复现01—读入csv文件的表达矩阵构建Seurat对象
  • CNS图表复现02—Seurat标准流程之聚类分群
  • CNS图表复现03—单细胞区分免疫细胞和肿瘤细胞
  • CNS图表复现04—单细胞聚类分群的resolution参数问题
  • CNS图表复现05—免疫细胞亚群再分类
  • CNS图表复现06—根据CellMarker网站进行人工校验免疫细胞亚群
  • CNS图表复现07—原来这篇文章有两个单细胞表达矩阵
  • CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则
  • CNS图表复现09—上皮细胞可以区分为恶性与否
  • CNS图表复现10—表达矩阵是如何得到的
  • CNS图表复现11—RNA-seq数据可不只是表达量矩阵结果
  • CNS图表复现12—检查原文的细胞亚群的标记基因
  • CNS图表复现13—使用inferCNV来区分肿瘤细胞的恶性与否
  • CNS图表复现14—检查文献的inferCNV流程
  • CNS图表复现15—inferCNV流程输入数据差异大揭秘
  • CNS图表复现16—inferCNV结果解读及利用
  • CNS图表复现17—inferCNV结果解读及利用之进阶

cytof数据分析

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目录如下:

  • 1.cytof数据资源介绍(文末有交流群)
  • 2.cytofWorkflow之读入FCS文件(一)
  • 3.cytofWorkflow之构建SingleCellExperiment对象(二)
  • 4.cytofWorkflow之基本质量控制(三)
  • 5.cytofWorkflow之聚类分群(四)
  • 6.cytofWorkflow之人工注释生物学亚群(五)
  • 7.cytofWorkflow之亚群比例差异分析(六)

LncRNA入门到精通

感谢粉丝的5星大力支持,我被腾讯的云+社区邀请参加他们的年终盛典

 

写在文末

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  • 生信爆款入门-第12期(今年最后一期)
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