常规的转录表达矩阵分析大家都应该是不陌生了，不管是芯片还是测序，最后都是表达矩阵走差异分析的流程。但这样仅仅是定位到基因集，生物学功能通路等等，如果讲一个完整的生物学故事有点单薄。以前我写过教程：基因集的转录因子富集分析，是一个算法层面的解决方案，不过在很多唯实验数据论的生物学家来看仍然是不够solid，其实可以加上一个真实的转录因子数据，我最近就看到了一个把转录组数据加上转录因子数据联合分析的非常好的文献。

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我注意到绝大部分肿瘤相关的单细胞转录组研究的落脚点都是在肿瘤免疫微环境个细胞亚群比例，包括 B细胞，T细胞，巨噬细胞，树突细胞等等，而且这些细胞亚群都是可以继续细分。但实际上在没有单细胞转录组数据这个技术之前，也是可以探测肿瘤免疫微环境个细胞亚群比例的，比如流式细胞仪。但是我查了一下，发现这个仪器还蛮贵的，比如一个招标信息《上海交通大学流式细胞分选仪，200万》：
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早在2018年我们就推荐过北大李程老师的基因组学分析课程，最近看到2019-2020更新后的课程资料也出来了，快马加鞭推荐给大家。 Continue reading →

最近在Twitter看到新闻：https://www.biospace.com/article/almost-50-non-oncology-drugs-found-to-kill-cancer-cells/ ， 很有意思，提到了MIT的broad研究所和哈佛的研究人员，测试了4518种药物在578个癌症细胞系的效果，然后发现了居然有50种药物虽然很明显并不是抗癌药物，但是杀伤癌细胞的效果出奇的好！ Continue reading →

众所周知，测序数据单端测序就是一个fq文件，双端测序就2个。但是呢，10X的单细胞转录组原始数据的话， 比较特殊，它的测序文库中包括index、barcode、UMI和测序reads。 Continue reading →

最近读到发表在nature medicine杂志的文章《Immune profiling of human tumors identifies CD73 as a combinatorial target in glioblastoma》：

• 链接是：https://www.nature.com/articles/s41591-019-0694-x Continue reading →