说在前面生信宝库对单细胞亚群注释这个问题已经写了很多推文了，如：一文解决单细胞亚群注释的所有问题;SciBet:一个软件解决单细胞注释所有烦恼;mtSC：整合多参考数据集进行单细胞亚群注释等，分别从各个角度来揭示单细胞亚群注释中要注意的问题和技巧。作为单细胞数据分析最核心的步骤之一，细胞亚群注释的准确性直接关系到后续的所有分析，因此对这个问题怎么强调都不为过。Immugent在之前的推文：生信综述？带你解锁高分单细胞发文骚操作！中介绍了如何通过汇总或者对比具有特定功能的软件，从而发表高分纯生信文章。本期推文Immugent就来介绍一篇总结了截止到2021年所有的单细胞注释软件，相关文章以题为：
天然蛋白质具有临界稳定性的特征，然而临界稳定性使得蛋白质遭受胁迫压力后极易发生错误折叠并失去功能。体内蛋白质在错误折叠后产生的聚集沉淀被认为是多种疾病发生发展的原因。因此，优化蛋白质的稳定性是科学研究与工程应用领域亟待解决的关键问题。Rosetta是一种生物物理建模工具，根据蛋白质的氨基酸序列有效预测蛋白质的结构，在此基础上可以从头设计各种类型的全新蛋白质。基于Rosetta系列算法的蛋白设计在过去十年中在创新蛋白药物、抗体、疫苗、新型合成生物学元件及纳米药物等生物大分子研究领域中被广泛使用。 应新老客户的培训需求，特举办“机器学习集成多组学、Rosetta从头蛋白抗体设计、计算机辅助
天然蛋白质具有临界稳定性的特征，然而临界稳定性使得蛋白质遭受胁迫压力后极易发生错误折叠并失去功能。体内蛋白质在错误折叠后产生的聚集沉淀被认为是多种疾病发生发展的原因。因此，优化蛋白质的稳定性是科学研究与工程应用领域亟待解决的关键问题。Rosetta是一种生物物理建模工具，根据蛋白质的氨基酸序列有效预测蛋白质的结构，在此基础上可以从头设计各种类型的全新蛋白质。基于Rosetta系列算法的蛋白设计在过去十年中在创新蛋白药物、抗体、疫苗、新型合成生物学元件及纳米药物等生物大分子研究领域中被广泛使用。 应新老客户的培训需求，特举办“机器学习集成多组学、Rosetta从头蛋白抗体设计、计算机辅助
关于单细胞转录组转录因子的分析我们之前在单细胞系列讲过R语言版本的，参考：跟着Cell学单细胞转录组分析(十二):转录组因子分析，但是R语言分析起来速度非常慢，如果你动辄上万的单细胞可能要运行好几周，这显然不现实。pySCENIC则很好的解决了这个问题，分析速度很快。官方教程参考：https://pyscenic.readthedocs.io/en/latest/一、软件安装老样子，还是先说一下安装和分析文件的准备，前面环境的配置和之前cellphonedb一样，如果已经操作过的，可以跳过：#安装下载及环境设置#安装一个conda，为什么安装他可以理解为Rstuido之于R,后期在环境设置、软
关于单细胞转录组转录因子的分析我们之前在单细胞系列讲过R语言版本的，参考：跟着Cell学单细胞转录组分析(十二):转录组因子分析，但是R语言分析起来速度非常慢，如果你动辄上万的单细胞可能要运行好几周，这显然不现实。pySCENIC则很好的解决了这个问题，分析速度很快。官方教程参考：https://pyscenic.readthedocs.io/en/latest/一、软件安装老样子，还是先说一下安装和分析文件的准备，前面环境的配置和之前cellphonedb一样，如果已经操作过的，可以跳过：#安装下载及环境设置#安装一个conda，为什么安装他可以理解为Rstuido之于R,后期在环境设置、软
六一到了，遥想自己上小学，还是课间操的队长，我在的地方是长治市壶关县北大安村，六一就回去店上镇参加体操比赛，人生如梦，转眼马上就要进入而立之年，小时候的梦想实现了么？这么多年，有没有让自己觉得难忘的事情？今天我们来分享一个通讯分析的内容，当然，方法都在不断的更新升级，考虑的也更加全面，参考文章在MEBOCOST:MetabolicCell-CellCommunicationModelingbySingleCellTranscriptome。细胞之间的通讯或细胞间通讯是人体组织中细胞功能的一个组成部分。它是维持细胞、器官和完整系统的功能和止血的关键过程。异常的细胞间通讯是许多健康状况的关键因素，
六一到了，遥想自己上小学，还是课间操的队长，我在的地方是长治市壶关县北大安村，六一就回去店上镇参加体操比赛，人生如梦，转眼马上就要进入而立之年，小时候的梦想实现了么？这么多年，有没有让自己觉得难忘的事情？今天我们来分享一个通讯分析的内容，当然，方法都在不断的更新升级，考虑的也更加全面，参考文章在MEBOCOST:MetabolicCell-CellCommunicationModelingbySingleCellTranscriptome。细胞之间的通讯或细胞间通讯是人体组织中细胞功能的一个组成部分。它是维持细胞、器官和完整系统的功能和止血的关键过程。异常的细胞间通讯是许多健康状况的关键因素，
Linux下载单细胞数据数据准备首先找到你想要的数据库，我这边选择gse155513，然后点击SPR274643image.png在Sendto选择File，Format点击RunInfo,然后CreateFileimage.png看看长什么样子image.pngLinux下载原始数据进入Linux系统,选择目录cd/mnt/SSS/database创建文件夹mkdirGSE155513RAWls#看看你创建了个什么东西cdGSE155513RAW#进入下级目录新建一个txtvidownloads.txt按i进入insert模式将downloads_Path文本复制进去（观察文本完整性，自己补
Linux下载单细胞数据数据准备首先找到你想要的数据库，我这边选择gse155513，然后点击SPR274643image.png在Sendto选择File，Format点击RunInfo,然后CreateFileimage.png看看长什么样子image.pngLinux下载原始数据进入Linux系统,选择目录cd/mnt/SSS/database创建文件夹mkdirGSE155513RAWls#看看你创建了个什么东西cdGSE155513RAW#进入下级目录新建一个txtvidownloads.txt按i进入insert模式将downloads_Path文本复制进去（观察文本完整性，自己补
这一节画的图是比较新的，图中我用红色箭头标出的是pathway一级注释信息(bigannotation，自己想的，非专有名词)，纵轴花花绿绿的标注是pathway的二级注释(smallannotation)。如何获取注释算一个难点，我上一讲也已经讲过：KEGG通路的从属/注释信息如何获取。整个图反映的是有多少基因落到了对应的分类里面。辩证地看，整张图都是pathway注释，没有具体的pathway名称，跟平常做的富集分析很不一样。把图里面的二级注释换成具体的pathway会更好。另外，这个图中横坐标是基因数，但我觉得在富集分析中这个数值并不重要（基因ratio比单个数值重要），我们可以换成p值
