Phân tích dữ liệu single cell RNA-seq
Bạn có thể tham gia vào 2 khóa học sau đây:
Phân tích dữ liệu scRNA-seq với R
Phân tích dữ liệu scRNA-seq với Python (Đang cập nhật)
Giới thiệu về blog
Single cell RNA-seq (scRNA-seq) là một trong những công nghệ hàng đầu hiện nay để tìm hiểu hoạt động của tế bào ở cấp độ phân tử trong lĩnh vực công nghệ sinh học. Chúng mình tạo ra blog này với mục đích giúp các bạn sinh viên, nghiên cứu sinh Việt Nam tiếp cận dễ dàng hơn với lĩnh vực này thông qua ngôn ngữ tiếng Việt. Chúng mình tổng hợp và dịch từ 3 nguồn chính sau đây:
| Nguồn | Link |
|---|---|
| Sanger | ScRNA-seq course |
| Chan Zuckerberg Initiative | scRNA Python workshop |
| NBI Sweden | Excelerate scRNA-seq course |
Về khóa học
Ngày nay, chúng ta có thể thu được dữ liệu phiên mã của toàn bộ bộ gene từ các tế bào bằng cách sử dụng kỹ thuật giải trình tự thông lượng cao (scRNA-seq). Ưu điểm chính của scRNA-seq là nó đạt được độ phân giải ở cấp độ tế bào và phạm vi rộng lớn (toàn bộ bộ gene) giúp giải quyết các vấn đề còn hạn chế ở các phương pháp khác. Ví dụ như RNA-seq số lượng lớn (Bulk RNA-seq) hoặc RT-qPCR từng tế bào (single cell RT-qPCR). Mặc dù vậy, để phân tích được dữ liệu scRNA-seq, chúng ta cần phải nắm được các phương pháp tính toán mới và hiểu rõ vai trò của từng phương pháp đối với câu hỏi sinh học bạn đang trả lời.
Trong khóa học này, chúng ta sẽ thảo luận về một số câu hỏi có thể được giải quyết bằng cách sử dụng scRNA-seq, cũng như các phương pháp tính toán và thống kê có sẵn. Khóa học được dịch từ đơn vị đào tạo Tin sinh học của Đại học Cambridge, và các tài liệu trong trang này có thể được sử dụng bởi bất kỳ ai quan tâm đến việc tìm hiểu và phân tích dữ liệu scRNA-seq.
Các công cụ tính toán đang được phát triển liên tục và tăng lên mỗi ngày, vì vậy chúng mình sẽ cố gắng hết sức để cập nhật những gì hiện có. Chúng mình sẽ chia làm 2 khóa học hướng dẫn trên 2 ngôn ngữ khác nhau: R và Python (Đang cập nhật).
Contributors
Trong tương lai, có thể chúng mình sẽ cần thêm các bạn cộng tác viên giúp dịch hoặc viết các bài blog về lĩnh vực scRNA-seq. Nếu bạn có thời gian, vui lòng liên hệ vào email phamduychv94@gmail hoặc tạo issue trong github repository: https://github.com/rnaseqcoban/rnaseqcoban.github.io/issues.
| Tên | |
|---|---|
| Phạm Trường Duy | phamduychv94@gmail.com |
| Trần Thị Hải Yến (Yen Tran) | tranyen.qtsinh@gmail.com |
Table of contents
- Hướng dẫn cài đặt thư viện
- 1. Giới thiệu về single cell RNA sequencing (scRNA-seq)
- 2. Dữ liệu scRNA-seq
- 3. Kiểm soát chất lượng dữ liệu (Quality control)
- 4. Chuẩn hoá dữ liệu
- 5. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality reduction)
- 6. Phân nhóm tế bào (Clustering)
- 7. Phân tích khác biệt biểu hiện gene (Differential expression analysis)