(1). 单细胞上游软件cellranger：单细胞上游软件cellranger从头说
(2). singleR操作说明：singleR
(3). seurat操作说明：seurat官网；seurat官方教程：seurat教程
(4). 多组学单细胞教程：OSCA
(5).单细胞课程：
scrnaseq-course
SingleCellWorkshop2020
NBIS-2021
youtube-videos
哈佛大学单细胞课程
(7). 单细胞去除批次效应的软件合集文章：
A benchmark of batch-effect correction methods for single-cell RNA sequencing data，可白嫖GitHub上的操作：Github入口，上面有各类软件的测试数据和使用代码
(8).分析类流程：Current best practices in single‐cell RNA‐seq analysis: a tutorial
(9).单细胞细胞注释方法类文章：Tutorial: guidelines for annotating single-cell transcriptomic maps using automated and manual methods
(10). 单细胞轨迹推断个人比较推荐使用dyno，因为该软件集合了很多种逆时间分析的算法，并且做成了shiny，网址：https://github.com/dynverse/dyno
(11). 单细胞下游分析软件合集：https://github.com/ZilongZhang44/single-cell-downstream-analysis
(12). A systematic evaluation of single cell RNA-seq analysis pipelines
(13). 单细胞差异基因比较pipeline，Confronting false discoveries in single-cell differential expression
(14). 李程教授学生写的单细胞pipeline：Single Cell Multi-Omics Data Analysis
(15). 基于UMI建库方式的上有pipeline：《Benchmarking UMI-based single-cell RNA-seq preprocessing workflows》
(16). 单细胞WGCNA：
github网站：https://github.com/smorabit/scWGCNA
在线教程：https://smorabit.github.io/hdWGCNA/
(17). High dimensional weighted gene co-expression network analysis ，hdWGCNA：https://github.com/smorabit/hdWGCNA，单核细胞RNA WGCNA
(18). Cell type and gene expression deconvolution with BayesPrism enables Bayesian integrative analysis across bulk and single-cell RNA sequencing in oncology | Nature Cancer https://www.nature.com/articles/s43018-022-00356-3
(19). metaVIPER||识别单细胞中的蛋白活性 - 生信编程日常 - 简书 https://www.jianshu.com/p/8eeb02758f2e
(20).Single-cell sequencing: expansion, integration and translation
(21). scGENA: A Single-Cell Gene Coexpression Network Analysis Framework for Clustering Cell Types and Revealing Biological Mechanisms》，这个流程相关的代码在 GitHub (https://github.com/zpliulab/scGENA)
(22). Python 单细胞分析流程：A molecular single-cell lung atlas of lethal COVID-19，
github：
1.https://github.com/IzarLab/CUIMC-NYP_COVID_autopsy_lung ；2.https://github.com/mousepixels/sanbomics_scripts；3.https://github.com/mousepixels/sanbomics_scripts/blob/main/single_cell_analysis_complete_class.ipynb
(23). 附加一个空间转录组的教程：空间转录组教程
(24). 单细胞RNA-seq与单细胞ATAC-seq联合分析例子：1. https://github.com/hcph/wheat_singlecellAtlas；2. https://github.com/rargelaguet/mouse_organogenesis_10x_multiome_publication
(25). 兔子scRNA和scATAC联合分析案例：《An atlas of rabbit development as a model for single-cell comparative genomics》，codes：https://github.com/MarioniLab/RabbitGastrulation2022
(26). 单细胞分析教程：https://github.com/yudonglin506311858/10X_singlecell，https://smorabit.github.io/tutorials/
(27). 单细胞进行张量分解计算细胞互作：scTensor，https://github.com/rikenbit/scTensor
(28). 单细胞多组学分析教程，https://bookdown.org/ytliu13207/SingleCellMultiOmicsDataAnalysis/
(29). 利用随机森林进行细胞类群分群，适用于full length的建库方式，文章：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31221018/，Github：
https://github.com/Helab-bioinformatics/chemotaxis_SHF_scRNA-seq/tree/master
(30). scPagwas 单细胞gwas，文献：https://doi.org/10.1016/j.xgen.2023.100383，代码：https://github.com/dengchunyu/scPagwas_reproduce
(31). 不用原始数据跑RNA velocity：https://github.com/jumphone/Vector
(32). 单细胞轨迹分析软件，https://statomics.github.io/tradeSeq/articles/tradeSeq.html#session-1
(33). 单细胞找类群marker基因的benchmark 《A comparison of marker gene selection methods for single‑cell RNA sequencing data》
(34). 单细胞 gene trajectory， 教程：https://klugerlab.github.io/GeneTrajectory/index.html，文章：https://www.nature.com/articles/s41587-024-02186-3
(35). bulk-seq做拟时序分析：https://mp.weixin.qq.com/s/Y203ep6cpR6DyTjoMKgflA
(36). scRNA-seq 拟时序差异性分析，寻找随时间动态变化的基因：scMaSigPro: Differential Expression Analysis along Single-Cell Trajectories，Github：https://github.com/BioBam/scMaSigPro
