VIP20

本课程属于：024-单细胞转录组批次质控 生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

查看所属VIP全部课程 →

← 返回所属目录咨询 / 购买

Scanpy使用BBKNN与scVI批次校正

共计 30 章节

点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域

单细胞RNA-seq技术简介 · 批次效应的来源与影响 · 批次校正方法的分类与选型

课程导论RNA-seq

Scanpy安装与配置 · Anndata数据结构详解 · 基本数据加载与预处理流程

高质量原始数据处理

读取10X数据 · 过滤低质量细胞与基因 · 双细胞检测基础

高质量原始数据处…读取10X数据

标准化与归一化

CPM · LogNormalize · Seurat方法在Scanpy中的实…

标准化归一化

高变基因筛选

Seurat vst · dispersions · highly_variable_ge…

高变基因筛选Seurat

降维与可视化

PCA原理与Scanpy实现 · t-SNE与UMAP基础用法 · 降维结果评估

降维可视化

Leiden算法原理 · resolution参数调节 · marker基因寻找与亚群注释

聚类基础Leiden

批次效应的检测方法

PCA/UMAP可视化观察 · 批次评分（kBET · LISI）

批次效应的检测方…PCA/UMAP

BBKNN原理与核心思想

基于邻域的批次校正 · 平衡k近邻图的构建 · 与Harmony的区别

Scanpy中bbknn函数参数详解 · 与sc.tl.ingest的对比 · 内存优化技巧

BBKNN参数调优

n_pcs · knn · trials参数的影响

BBKNN参数调优

聚类一致性 · 批次混合度（iLISI） · 保留生物学差异的验证（marker表…

scVI模型简介

变分自编码器原理 · 生成式模型与批次效应建模 · scVI vs scGen

scVI模型简介

scVI环境配置

PyTorch安装 · scvi-tools库安装 · GPU与CPU调优

scVI环境配置

scVI数据准备

Anndata转ScVI数据格式 · batch/key设置 · 层（layers）与类别变量处理

scVI数据准备

scVI模型训练

model.setup_anndat… · model.train参数详解 · 早停与学习率调度

scVI模型训练

获取校正后的表达矩阵（latent… · 降维可视化 · 与原始数据对比

scVI参数调优

n_layers · n_hidden · dropout_rate

scVI参数调优

scVI与BBKNN对比实验

同一数据集下两种方法的校正效果 · 运行时间 · 内存占用对比

多批次复杂场景实战

跨平台批次（10X vs Smart… · 跨物种批次 · 跨实验室批次

多批次复杂场景实…vs

批次校正中的保留生物学差异

如何验证校正未过度消除真实细胞类型差… · DSB方法简介

批次校正保留生物学差异

批量校正后的差异表达分析

使用t检验与Wilcoxon秩和检验 · p值校正 · 火山图绘制

批量校正后的差异…Wilcoxon

批量校正后的细胞类型注释

参考映射（celltypist · scmap） · 自动注释与手动验证

批量校正后的细胞…celltypist

批量校正结果的可视化整合

UMAP分面板 · 批量标签着色 · marker基因表达叠加

批量校正结果的可…UMAP

批量校正流程模板化

编写可复用的Snakemake/Ne… · 参数化配置文件

批量校正流程模板…Snakemake/Ne

大规模数据集的校正策略

mEG · 部分采样 · 分块处理

大规模数据集的校…mEG

BBKNN变种与扩展

Scanorama · Conos · MNN方法简介与与BBKNN的关联

scVI高级功能

半监督学习（with_labels） · 多组学集成（scVI+） · 条件批处理

scVI高级功能

校正效果的量化评估工具

评估批次混合与生物保存的指标计算（k… · LISI · ASW

校正效果的量化评…评估批次混合

总结与最佳实践

选择BBKNN还是scVI的方法决策… · 常见坑与避坑指南 · 未来方向与文献推荐

最佳实践BBKNN