一小时完整版单细胞生信分析全流程| 双语字幕| 油管搬运
单细胞生物信息学分析是一项复杂的任务，其中涉及许多步骤，包括数据清洗、规范化、降维、聚类、差异表达分析和细胞类型注释。Scanpy是一个Python库，提供了许多方便的工具，用于单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的分析。以下是使用Scanpy进行单细胞生物信息学分析的基本流程：
- 数据准备
首先，需要获取单细胞RNA测序数据，并对其进行质量控制和基因表达量的计算。如果数据已经是UMI计数形式，可以直接使用Scanpy加载和分析；如果数据是原始测序数据，需要使用适当的工具进行预处理，例如使用Cell Ranger或STAR对测序数据进行比对和计数。此外，也需要一个metadata文件，包括每个细胞的信息，例如样本ID、细胞类型等。
- 数据加载和预处理
使用Scanpy的read()函数，可以将数据读入Scanpy的数据结构中。接下来，对数据进行质量控制和基因表达量的规范化。通常需要对表达量进行对数转换（例如使用log2）和批次效应去除。
- 细胞聚类和可视化
使用Scanpy的pp.neighbors()和tl.leiden()函数，可以进行细胞聚类。其中，pp.neighbors()函数计算细胞之间的相似性，tl.leiden()函数将细胞划分为不同的簇。接下来，可以使用Scanpy的可视化工具，例如tl.umap()和tl.tsne()，将细胞嵌入到低维空间中，并可视化不同簇之间的关系。
- 差异表达分析和细胞类型注释
使用Scanpy的tl.rank_genes_groups()函数，可以进行差异表达分析，找到在不同细胞簇之间表达显著差异的基因。接下来，可以使用外部数据库或基于已知的基因表达谱对不同细胞簇进行注释，确定每个簇的细胞类型。
- 进一步分析
一旦确定了每个细胞簇的细胞类型，可以使用Scanpy的其他工具，例如tl.dendrogram()和tl.rank_genes_groups_violin()，进行更深入的分析。例如，可以比较不同细胞类型之间的基因表达模式，或者使用GO富集分析等工具，进一步了解细胞功能和生物学过程。
