那些自带全套图表复现代码的单细胞文章

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那些自带全套图表复现代码的单细胞文章 by 生信技能树

好久以前我们介绍过codeocean ，算是生物信息学数据分析者的一个福音，因为大量的好文章都是把绘图数据及代码一股脑的打包上去了，关键是都是可以重复出来的！

比如 chordDiagram 和 circos.trackPlotRegion两个函数，来自于circlize这个R包。就可以完成一个药物靶点以及其对应的通路关系的圈圈图，详见：《代码海洋-你想模仿的这里都有啊》，在《单细胞天地》公众号也有这样的分享：单细胞转录组揭示肺腺癌特有的肿瘤微环境，它并没有配套的gse数据集链接，但是有如下所示 的全套代码：

文章题目：Single-cell RNA sequencing reveals distinct tumor microenvironmental patterns in lung adenocarcinoma
日期：2021-10-18
期刊：Oncogene
链接：https://www.nature.com/articles/s41388-021-02054-3
代码：https://doi.org/10.24433/CO.0121060.v1

基于此，我们在各种单细胞群聊号召大家共享了自己看到的自带图表复现代码及数据集的单细胞及多组学文章，也确实成功的收集了一些：

https://doi.org/10.5281/zenodo.5546110)
doi: 10.5281/zenodo.4681643
https://github.com/gmstanle/coronary-progenitor-scRNAseq
https://github.com/ventolab/HGDA
https://github.com/saezlab/visium_heart
https://github.com/Swarbricklab-code/BrCa_cell_atlas
https://github.com/czbiohub/tabula-muris-senis
https://github.com/marcalva/hcc_sc_202
https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
https://github.com/lhuang1/Th17_single_cell
https://github.com/PaulingLiu/metaICB

上面的公开代码出图后的，颜值确实很高：

但是这两天看到了一个github也在做类似的事情，看起来 人家收集整理的更加齐全，而且还分门别类整理好了，详见：https://github.com/genecell/single-cell-papers-with-code

分门别类整理好了

希望它发展的越来越好，大家随时看到了可以去访问它看看最新的那些自带图表复现代码及数据集的单细胞及多组学文章。

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