Single-cell RNA-seq Tutorial (Hands-on)

각 단계를 차례대로 클릭하여 실습을 진행하세요.

Introduction to scRNA-seq
Step 01. scRNA-seq 소개 및 서버 접근

scRNA-seq 기본 개념, barcode·UMI·count matrix, bulk RNA-seq와의 차이, droplet 기반 원리와 서버 접속 방법을 소개합니다.

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QC and Filtering
Step 02. QC와 Filtering

nFeature_RNA, nCount_RNA, percent.mt를 이용한 품질관리와 저품질 세포 제거, doublet 개념을 학습합니다.

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Normalization and Feature Selection
Step 03. 정규화와 Feature Selection

NormalizeData, FindVariableFeatures, ScaleData를 이용한 정규화와 고변이 유전자 선택 과정을 실습합니다.

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Integration and Batch Correction
Step 04. Integration과 Batch Correction

여러 샘플 통합, batch effect 개념, Seurat integration과 Harmony 기반 보정의 개요를 다룹니다.

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Dimension Reduction and Clustering
Step 05. 차원축소와 Clustering

PCA, UMAP, FindNeighbors, FindClusters를 이용해 세포 집단을 탐색하고 시각화합니다.

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Cell Type Annotation
Step 06. Cell Type Annotation

marker gene 기반으로 immune, stromal, epithelial 등 세포 유형을 annotation하는 방법을 실습합니다.

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DEG and Pathway Analysis
Step 07. DEG와 Pathway 분석

cluster 간 또는 조건 간 DEG를 분석하고, pathway enrichment를 통해 생물학적 의미를 해석합니다.

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Advanced Analysis
Step 08. Advanced 분석

doublet detection, cell cycle scoring, CNV inference, pseudotime, cell-cell communication 등 고급 주제를 다룹니다.

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