两个月包教会，系统学，一对一指导(单细胞测序、chipseq、RNAseq、Atacseq、R语言)线上会议 8月25日开始

（每周二四六晚上7点00开始 每晚三个多小时）

第一节课：r语言基础学习 包括r和rstudio的安装、环境配置、数据结构等基础内容学习

第二节课：在实战中进一步提升对r语言的学习，主要以geo的芯片数据下载、整理、分析为主。

第三节课：芯片数据分析（主要系统指导如何使用geo数据库画生存曲线，以及无进展、无疾病、多分组的的生存曲线画图，包括热图 火山图 箱线图 小提琴图 ）

第四节课：rnaseq数据分析（包括系统讲解主流的Deseq2、Edger、limma-voom三种差异分析的方法）

第五节课：基因集富集分析 gsva gsea kegg go富集 包括自定义基因集的富集分析以两篇nature子刊文章为例，系统讲解如何进行参数调整得到符合文章趋势的富集结果

第六节课：tcga 数据下载 整理 差异分析 结果画图展示

第七节课：非监督共识聚类算法系统讲解以两篇cell文章为例 通路分组的生存曲线 转录因子富集

第八节课：wgcna算法系统讲解以nature文章为例，系统讲解三种免疫浸润的算法，以及三种算法的具体应用场景和区别以及参数调整技巧

第九节课 ：单细胞数据读取以nature文章为例，创建seurat对象 质控 s4对象的数据结构的系统讲解

第十节课:继续以nature文章为例系统阐释降维、聚类等概念，细胞亚群注释三种方法

第十一节课：多个样本整合的单细胞数据分析 包括锚定和harmony两种主流的单细胞数据整合算法，同时讲解多线程运算原理和实操。

第十二节课：单细胞差异分析 metadata理解 分组添加 可视化画图 热图 气泡图

第十三节课：以nature文章为例系统auc算法计算通路活性，单细胞差异基因的富集分析 gsea 亚群的gsva  auc 转录因子预测

第十四节课：系统讲解拟时间分析 包括monocle2 和monocle3 做3d拟时间

第十五节课：系统讲解scenic算法 转录调控网络分析

第十六节课：系统讲解cellphonedb、cellchat、italk三种主流分析细胞互作的软件

第十七节课：infercnv和以cell文章为例的自定义算法的染色体拷贝数变异

第十八节课：单细胞非负矩阵 cnn降维 非共识聚类 以及单细胞的wgcna

第十九节课：以cell文章为例 系统讲解单细胞的RNA velocity应用