距离上一次我们生信技能树公开征稿已经过去一年半啦，见：生信技能树征稿启事 ，那个时候还在庆贺公众号粉丝数突破两万人大关，因为入场晚，所以那个时候还需要参加同领域各种排名。现在不一样了，技能树是众所周知的生物信息学领域第一，当之无愧的流量当担！
呀，不能跑题，我们的重点是通知这个1折优惠征稿期活动，众所周知，大家投稿到各种杂志都是需要版面费的，动辄几千美元是常态，良莠不齐的市场，当然也不排除部分杂志不收费或者可以适当减免，现在我们生信技能树就是这样的，同行业里面最优惠的发表价格，只需要188就可以接受你的教程，然后，注意，现在还是特价优惠期！！！
仅需要一折！原版面费是 188 元，现在仅需18.8即可！
投稿相关事宜：
- 每篇推文版面费是 188 元（是版面费不是稿费），投稿发给我邮箱即可： jmzeng1314@163.com
- 如果是生信技能树VIP会员，一律免收投稿费
- 并不保证所有来稿均能发表，我会严格审核稿件质量。
- 技能树已经发布的教程很多，请尽量选择其它话题，或者引用我已经发布过多的教程。
- 如果要在技能树上面开设专栏，欢迎微信联系我商谈细节。
如果你还不知道如何搜索我们生信技能树公众号历史教程，自行点击教程，学会在技能树公众号历史教程里面根据关键词查询：https://mp.weixin.qq.com/s/TQqKlNRRbSYPM74D7mflsg 基本上初学者遇到的问题都有解决方案！
我期待的稿件
生物信息学家的故事，比如HengLi,navin,Aviv Regev等等
那些经费上亿的大项目的来龙去脉，比如TCGA,GTEX,ENCODE,CCLE,ICGC
ngs技术的临床应用公司发家史，比如华大，贝瑞等等
表达矩阵下游分析
表达芯片的公共数据库挖掘系列推文 已经有太多，希望你可以推陈出新：
- 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够
- 解读SRA数据库规律一文就够
- 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够
- GSEA分析一文就够（单机版+R语言版）
- 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的
- 差异分析得到的结果注释一文就够
然后看B站的GEO数据挖掘技巧，基本上该分享的都在B站和GitHub了，目录如下：
- 第一讲：GEO，表达芯片与R
- 第二讲：从GEO下载数据得到表达量矩阵
- 第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析
- 第四讲：根据分组信息做差异分析
- 第五讲：对差异基因结果做GO/KEGG超几何分布检验富集分析
- 第六讲：指定基因分组boxplot指定基因list画热图
- 第七讲：根据差异基因list获取string数据库的PPI网络数据
- 第八讲：PPI网络数据用R或者cytoscape画网络图
- 第九讲：网络图的子网络获取
- 第十讲：hug genes如何找
单细胞专题
也是教程非常多了，以至于我新开辟了 单细胞天地公众号来发布相关教程，如果你投稿到单细胞天地，目前是免费的，至少我保证一年内不需要收取你任何版面费！！！
第一单元：文献背景及课程介绍
第二单元：常规转录组基础知识回顾
- （五）常说的表达矩阵，那得到之后呢？
- （六）由表达矩阵看内部异质性
- （七）重复平均表达量和变异系数相关性散点图
- （八）聚类算法之PCA与tSNE
- （九）统计细胞检测的基因数量
- （十）乳腺癌领域之PAM50分类
- （十一）生物学背景知识之细胞周期推断
- （十二）RPKM概念及计算方法
- （十三）差异分析及KEGG注释简介
第三单元：单细胞3大R包的学习
- （十四）学习scRNAseq这个R包
- （十五）利用scRNAseq包学习scater
- （十六）用Scater包分析文章数据
- （十七）用Seurat包分析文章数据（二）
- （十八）scRNA包学习Monocle2
- （十九）使用monocle2分析文章数据
第四单元：重复文章图表
第五单元：结合公共数据库
总结起来就是走单细胞下游分析标准流程啊，就是那些R包的认知，包括 scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop 需要熟练掌握它们的对象，：一些单细胞转录组R包的对象 ，分析流程也大同小异：
- step1: 创建对象
- step2: 质量控制
- step3: 表达量的标准化和归一化
- step4: 去除干扰因素(多个样本整合)
- step5: 判断重要的基因
- step6: 多种降维算法
- step7: 可视化降维结果
- step8: 多种聚类算法
- step9: 聚类后找每个细胞亚群的标志基因
- step10: 继续分类
太多了，不列了
总之就是需要跟我互补的稿件，完善生信技能树！