关于文集《Single_Cell》拆分的说明
在18年底的时候开始在简书上陆续写一些单细胞转录组相关的文字，主要的文集就是这个《Single_Cell》。其主要内容有：
- Seurat教程
- scanpy教程
- 空间数据分析
- 免疫组库数据分析
- 细胞通讯
- 细胞类型鉴定
- 公开课的ppt（以及其他单细胞课件）
- ATAC相关
- 10X文档
- 综述文章
- 个人写的《XXX在单细胞数据分析中的应用》
- 以及个人做单细胞的一些体会
截止到2020年这个文集的文章已经快三百篇了，很多朋友反馈找文章变得困难（即便是在百度对简书友好的条件下）。周老师也觉得林林总总的都放到一起不太好，加上单细胞这个领域不断地细化，在单个细胞中承载的信息也越来越多。为了使文集结构更加清晰，方便各位大佬查找交流，花点时间从这个文集中整理出一些子集是值得的。于是，我们把这个文集拆分为：
- Single_Cell：保留主要单细胞概念/综述/ppt/个人体会
- 单细胞免疫组 ： 之前的和之后的单细胞免疫组数据分析
- 单细胞教程R ： 单细胞转录组数据分析教程，主要是R语言境内的，再主要是Seurat
- scRNA with python : 用python分析单细胞转录组数据，主要是scanpy
- 空间分析：比如Seurat和scanpy的空间分析部分会放到这里
单细胞教程R 还想再分为 细胞类型注释和细胞通讯的，考虑到还是要控制一下文集的数量的（目前在简书上建的文集已经到40了），就没有再分，带来不便还请各位见谅。
下面分享一下我在分析单细胞数据遇到问题的时候，一般的处理方法
- 临时问题
比如我隐约记得周老师写过Seurat教程，于是我百度：【周运来 简书 单细胞 Seurat 】，于是有：
所以我的第一个希望就是，如果您想找群或者找周老师这个人向他提问，希望您至少做过类似的检索。检索之后，特别是Google 之后，您会发现：不需要再找人问了。检索之后，就算你问了周老师，他能做的很大概率上也是给您一个来链接：他老人家会的基本都写出来了，本人留下的基本都是不会的了。
- 我想系统学习
那可以到报名哈佛公开课啊，真的对周老师的经验感兴趣可以到这几个文集下找文章（或ppt）来看。有不理解的地方，可以先记录下，说不定看着看着就理解了。当您想发简信或者评论的时候，请先做上一条提到的检索动作。另外，切记，不管能不能得到周老师的解答，不要再简书上打赏，不要在简书上打赏，不要在简书上打赏，因为这样会给周老师带来压力，而实际上他也得不到那些赏钱。
- 超越周运来就是我
不断有朋友在简书留言，也有朋友在主页的右上角找到周老师的个人微信，我能回复的基本都回复了。因为小时候教室里贴着的总理的话言犹在耳：吾将公之天下，使四万万人共得而仆之。但是周老师当不了那么多人的单细胞数据分析私人顾问，所以提问一两个问题是欢迎的，如果希望周老师全程陪跑单细胞from Rawdata to CNS 是没必要的也是不现实的。很多事是需要自己探索，他只能帮您到这了，更何况他的水平真的很一般！我知道我们希望所有的问题都有人热心地，免费地，成体系地给予解答，一部分问题需要实践解决，一部分问题需要经验解决，一部分需要理论知识。而周老师有的只不过是经验而已，请原谅他的无知，愚昧和乏味。让周老师时刻都能感受到自己的微不足道吧，百年之后，没有会记得这个可有可无之人。（这段话灵感来自某人，我回答了TA九十九次问题，有一次我说了不知道，就被说成格局太小，能力不行，不够用心。无可奈何，他的是需要神，而我不是_）
还记的我们在学委谈学习|| 学习如何学习中提到的吗：学习有冲动，依赖，独立，协作四个阶段，希望我们大家都能经过那惊险一跃。
毕竟不能指着复制粘贴发CNS吧？ 相信我，你并不孤独。加油吧，科研人。
