Single-cell RNA sequencing demonstrates the molecular and cellular reprogramming of metastatic lung adenocarcinoma
1호가 '면역세포가 왜 못 들어오나' 였다면, 이 논문은 '암세포가 어떻게 옮겨 가나' 입니다. 정상 폐에서 원발 종양으로, 다시 림프절과 뇌 전이까지 한 코호트 안에서 208,506개의 세포를 따라갑니다. 같은 폐, 같은 기법, 다음 질문 — 그래서 이번 주의 논문입니다.
피펫은 익숙하고, 터미널 앞에서 막히는 분
이 순서는 논문이 요구하는 과목과 과목 사이의 선후 관계에서 **계산된 것**입니다 — 논문이 바뀌면 순서도 함께 바뀝니다.
768 MB · 1 코어. 논문 네 판본과 축소 노트북이 들어 있습니다 — 2,000 세포로 줄인 자료 위에서 진짜 scanpy 코드가 30초에 돕니다.
8 GB · 4 코어 · scanpy 계열이 깔려 있고 원자료가 /data 에 물립니다. 비싸므로 10분 비면 내려갑니다 — 파일은 남습니다.
| Human specimens | 📦 시퀀싱 라이브러리 첫걸음 |
| Sample preparation | 📦 시퀀싱 라이브러리 첫걸음 |
| Single-cell RNA sequencing and read processing | 📦 시퀀싱 라이브러리 첫걸음 |
| Single-cell RNA sequencing and read processing | 💧 10x Genomics 첫걸음 |
| Whole-exome sequencing and data processing | 📦 시퀀싱 라이브러리 첫걸음 |
| Immunohistochemistry | 💠 유세포분석과 조직 첫걸음 |
| Flow cytometry | 💠 유세포분석과 조직 첫걸음 |
| Filtering and normalization of scRNA-seq data | 📦 시퀀싱 라이브러리 첫걸음 |
| Filtering and normalization of scRNA-seq data | 💧 10x Genomics 첫걸음 |
| Filtering and normalization of scRNA-seq data | 🧬 생물정보학 첫걸음 |
| Unsupervised dimensional reduction and clustering | 📊 데이터 시각화 첫걸음 |
| Unsupervised dimensional reduction and clustering | 🧭 알고리즘 첫걸음 |
| Inference of CNV from scRNA-seq data | 📦 시퀀싱 라이브러리 첫걸음 |
| Inference of CNV from scRNA-seq data | 💧 10x Genomics 첫걸음 |
| Prediction of tumor mutation burden | ➗ 종양 변이 부담 첫걸음 |
| Marker gene selection specific to cancer cells | 🕸️ 유전자탐색 첫걸음 |
| Inference of tumor cell state using trajectory analysis | 🧭 알고리즘 첫걸음 |
| Inference of the developmental trajectory for immune cells | 🛡️ 단일세포 면역지도 첫걸음 |
| Identification of signature genes | 🕸️ 유전자탐색 첫걸음 |
| Survival analysis | 🧮 TCGA 첫걸음 |
| Gene–gene functional association network | 🕸️ 아라크네 첫걸음 |
| Cell–cell interaction network | 🛡️ 단일세포 면역지도 첫걸음 |
기념비적인 논문을 읽읍시다