问AI的时候也可以参考这份“Python学习单细胞的最佳顺序”
- 2026-07-03 12:03:39
问AI的时候也可以参考这份“Python学习单细胞的最佳顺序”
总有同学提问：“我要学单细胞，应该按照什么顺序开展学习”。上次我们通过分享过R人学习单细胞的最佳顺序回答了这个问题。 不过随着大家的数据量越来越大，R语言相关的软件已经没法应对这么大规模的数据处理了；再加上大家掌握的编程语言各不相同，所以我们花了很多时间打磨python版本的单细胞课程，安排一个最符合大家需求的学习路线： 
1、理论课程：包含生物信息学、高通量测序、单细胞建库原理及流程介绍。 2、编程基础：首选不推荐用自己的电脑做生信，学好Linux、Python。 3、基础分析（scanpy分析）：Scanpy作为Python环境中对标 Seurat的单细胞分析利器，不仅凭借内置的多种可视化方法（依托matplotlib和seaborn）实现了可定制扩展的高质量绘图；还能轻松集成 PyTorch、TensorFlow、Pandas、NumPy等Python库，适配复杂的多模态数据分析与机器学习任务；同时在处理百万级单细胞数据集时，其计算速度和内存占用表现远优于Seurat，可高效应对海量数据挑战，因此Scanpy已是Python单细胞基础分析的核心选择，建议系统掌握这一工具。 4、轨迹分析：通过基因表达的变化模式重建细胞的发育轨迹或者动态过程，从而模拟细胞随时间推移的变化，揭示细胞在不同状态下的演变路径和关键转折点。单细胞拟时序分析三大Python包：palantir、PAGA、RNAvelocity是解析上述科学问题的核心工具。 5、细胞通讯：探索细胞与细胞之间的物质与信号交流或动态变化，可以更深入地了解不同生物过程的潜在机制，并有助于阐明疾病发生和发展背后的机制。Python包：CellphoneDB可以实现这一机制的阐述，同时还附上了人纤维化皮肤病单细胞数据实战供大家学习。 6、基因共表达分析：基因表达是多种顺式与反式作用元件共同作用的结果，我们从基于表达相关性、基于kmeans聚类、基于pyscenic三个方面满足常见的基因调控分析需求。 7、拷贝数变异：肿瘤方向的同学专属分析套路，我们给大家准备了Python包：infercnvpy、CopyKAT的分析流程，相信足够帮助大家完成肿瘤细胞的异质性评估。 8、AI自动注释和质控：相较于传统手动注释过程中手动检索marker功能这一费时费力的过程，AI自动注释具备显著优势，Python生态中的CellTypist工具依托PyTorch框架，能在短时间内基于参考数据集，快速完成海量细胞的批量注释。基于scVI学习到的低维表征，能够辅助提升后续细胞注释准确性。同时scVI还包含去双细胞、去污染等衍生工具，可以进一步提升下游分析准确性。 学习完以上内容，就到实战环节了，大家可以试试能否独立复现一篇完整的文章：单细胞分析揭示头颈癌示早期转移过程中潜在的免疫逃避机制。 搞定以上内容，你大概率就可以独立完成SCI与硕博论文的单细胞工作啦，期待你的好消息：欢迎致谢。 
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https://www.bilibili.com/video/BV1zWXhBQE1i/ 如果你希望有人真的手把手教你学单细胞： 保姆级单细胞&空转教学| 生信全程班一览 R语言scRNA-seq全程班：100个小时沉浸式学会scRNA-seq数据分析 Python scRNA-seq全程班：82h视频教程《Python版scRNA-seq分析全流程》 学单细胞的顺序： R人学习单细胞的最佳顺序 单细胞基础分析教程 单细胞数据基础分析学习手册 手把手教你做单细胞测序数据分析|3.单样本分析(2023年重置) 手把手教你做单细胞测序数据分析|4.多样本整合(2023年重置) 手把手教你做单细胞测序数据分析|5.细胞类型注释，从入门到入土 手把手教你做单细胞测序数据分析|6组间差异分析 手把手教你做单细胞测序数据分析|7基因集富集分析 scRNA-seq数据基础分析手册(2025最新修订)（Seurat V5） scRNA-Seq学习手册Python版 改造单细胞降维图| 2.ggplot2中的DIY 改造单细胞降维图| 3.3D降维图与动图绘制 改造单细胞降维图| 4.一些造好的轮子 沉浸式统计细胞比例 改造单细胞FeaturePlot VlnPlot用法及ggplot复现 VlnPlot的ggplot改造 单细胞Figure 1常见图表 单细胞常见Figure 1 视频教程 改造单细胞DotPlot 改造单细胞DoHeatmap 上游fastq文件处理 单细胞分析的最上游——处理Fastq文件：dropseqRunner Cellranger报错：Unable to distinguish between [SC5P-R2, SC3Pv2] ... BD Rhapsody平台单细胞转录组定量流程 BD Rhapsody定量输出文件读取 10X Visium上游定量过程 原理+代码流程，一文学会华大C4平台scRNA-seq定量分析 单细胞进阶分析-轨迹分析 B站连续播放起来比较方便：https://www.bilibili.com/video/BV1br4y1x7Hf 《拟时序分析》1.概论 《拟时序分析》2.monocle概论 《拟时序分析》3.monocle2实操：精简版拟时序 《拟时序分析》4.monocle2实操：完整版 《拟时序分析》5.初识monocle3 《拟时序分析》6.monocle3的降维、分群、聚类 《拟时序分析》7.monocle3的拟时序分析 解决monocle2的orderCells报错的两种方法 一文搞定拟时序分析的下游可视化探索 Slingshot拟时序分析学习手册 一文学会scRNA Velocity剪切速率分析 一文学会四种scRNA-seq轨迹分析 《细胞通讯》CellChat学习手册 《细胞通讯》1.概论 《细胞通讯》2.CellChat基础分析教程 《细胞通讯》2.2CellChat多组别分析 一文学会四种scRNA-seq细胞通讯分析 scRNA-Seq细胞通讯之《iTalk学习手册》 SeekSpace细胞通讯分析 CellChat更新，projectData不能用啦 SCENIC单细胞转录因子预测|3.软件安装与数据准备 SCENIC单细胞转录因子预测|4.精简版流程 SCENIC单细胞转录因子预测|5.step1+step2构建共表达网络与regulon SCENIC单细胞转录因子预测|6.Step3 利用AUCell对Regulon评分 SCENIC单细胞转录因子预测|7.Step4 二元矩阵的计算与可视化 SCENIC单细胞转录因子预测|8.Step5 regulon聚类、分群、降维 SCENIC单细胞转录因子预测|9.下游探索 SCENIC转录因子调控网络图 比R版本快几十倍| Pyscenic单细胞转录因子预测 非模式物种PySCENIC分析流程 R+Python组合拳可能是分析SCENIC最好的方式 单细胞进阶分析-拷贝数变异分析 单细胞拷贝数变异学习手册 肿瘤异质性分析必备| 一文学会四种scRNA-seq拷贝数变异分析 scRNA肿瘤细胞鉴定神器：copykat copykat和infercnv鉴定肿瘤细胞还挺准 CopyKat的加速计算 scATAC分析 一文了解单细胞染色质及常见分析 一文了解染色质可及性和表观基因组调控 snATAC联合scRNA揭示小鼠肾脏细胞分化程序和疾病靶点 4.6w字长文| SeekOne®-DD单细胞ATAC+RNA一胞双组学-学习手册 一站式完成scATAC与scRNA-seq定量-seekarctools Seurat团队打造——Signac分析实操 肝癌实战多样本分析| 基于SeekOne® DD单细胞ATAC+RNA双组学 scFAST系列 一文学会scFAST-seq数据分析 scFAST分析| 01.绪论 scFAST分析| 02.单细胞分析准备工作 scFAST分析| 03.fast模块 scFAST分析| 04.Seurat分析及可视化 scFAST分析| 05.mut模块 scFAST-seq创新技术方案助力清华大学沈晓骅课题组Cell发表 单细胞其它技术贴 不知不觉，已分享了近两百篇单细胞知识帖 细胞的数量由誰决定？ 单细胞中应该如何做GSVA？ 什么？不做单细胞也能分析细胞类群和免疫浸润？ 各类单细胞对象（数据格式）转换大全（一） 单细胞对象(数据格式)转换大全|2. h5ad转Seuratobj 批量整理好GEO中下载的单细胞数据 SCTransform与ScaleData 没有barcode文件的单细胞数据要怎么读取 单细胞基因集评分之AUCell 一文搞定单细胞基因集评分 如何加快Seurat的计算速度 人类单细胞测序数据中有哪些以"**-"开头的基因 为什么总把分辨率调的很高 Seurat中如何让细胞听你指挥 单细胞数据在R中的读取及存储速度太慢怎么办？这个神包来帮你！ 单细胞分群分辨率选择困难症 一文搞定空间转录组与单细胞测序的整合分析 一文掌握十个单细胞数据库 30w单细胞数据会吃掉多少内存？ 你的电脑算单细胞有多快？ 新年新气象| 独享用户硬件升级对比报告 如何让计算时间缩短2/3 5w单细胞在Monocle2拟时序中占据多少内存？ CellChat细胞通讯运行内存及时间压力测试 挑战用R语言硬干一百万单细胞数据分析 挑战用Python分析一百万个单细胞数据 单细胞注释复写(一):Human Fetal Kidney 单细胞注释复写（二）: human colorectal 单细胞复写|3.急性心肌梗塞(AMI)外周血scRNA-Seq分析实战(链接重置) 单细胞复写|4. 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