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【Nature Medicine】Single-cell multi-omics analysis of the immune response in COVID-19

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细胞通讯 · CellPhoneDB

用 10x pbmc3k 注释好之后，用 CellPhoneDB v5 找细胞类型之间的配体-受体通讯对

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细胞通讯 · LIANA

用 10x pbmc3k 注释好之后，用 LIANA 推细胞间通讯，看看哪些配体-受体对介导 myeloid 和 T 细胞之间的

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细胞类型注释 · 免费版

用 10x pbmc3k（健康人外周血）这份数据，先聚类，再给每个 cluster 注释细胞类型，species=Human、t

single_cell_annotator_pro

细胞类型注释 · 文献证据版

用 10x pbmc3k（健康人外周血）这份数据，聚类后给每个 cluster 注释细胞类型，并给可审计的文献证据，specie

single_cell_downstream_analyst_pro

单细胞下游功能分析

用 10x pbmc3k 注释好之后，做下游功能分析：细胞组成 + 基因模块 / 通路富集

single_cell_epigenomics_analyst

单细胞表观 · scATAC

下载 10x 的 atac_v1_adult_brain_fresh_5k 这份单细胞 ATAC 数据，跑 QC + itera

single_cell_grn_analyst

基因调控网络 GRN

用 10x pbmc3k 注释好之后，用 GRNBoost2 推一个基因调控网络，画出按细胞类型的 top TF regulon

single_cell_preprocessor

单细胞预处理 · QC→聚类→Marker

帮我下载 10x 官方的 pbmc3k（3k 健康人 PBMC）这份单细胞数据，跑一遍完整预处理：QC、归一化、HVG、PCA、

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细胞分化轨迹 · 免费版

帮我下载 GSE132188 这份小鼠胰腺内分泌发育的单细胞数据，用 PAGA/DPT 估个 pseudotime

single_cell_trajectory_pro

细胞分化轨迹 · 专业版

下载 GSE132188 小鼠胰腺内分泌发育单细胞数据，用 DPT + PAGA 跑轨迹推断，报告主要分化分支和 pseudot

spatial_omics_orchestrator

空间转录组 · Visium 域检测

下载 10x Visium 小鼠脑切片（squidpy 的 visium_hne）。做空间预处理后，域检测请直接用 Leiden

bulk_rna_analyst

Bulk RNA-seq 差异表达

下载 GSE52778（地塞米松处理的人气道平滑肌 bulk RNA-seq，dex vs 对照），跑差异表达 + 富集分析

cancer_dependency_analyst

癌症依赖图谱 · DepMap

从 DepMap 最新 release 取 CRISPR 基因依赖矩阵（CRISPRGeneEffect），找乳腺癌里哪些基因是

immune_repertoire_analyst_pro

免疫组库 TCR/BCR

下载 10x 官方的 vdj_v1_hs_pbmc3（人 PBMC 配对 TCR/BCR + GEX），跑链 QC → 克隆型

metabolomics_analyst_pro

代谢组学 / LC-MS 分析

下载 MetaboLights MTBLS404（Sacurine LC-MS 尿液代谢组），按表型分组跑差异 + KEGG 通

microbiome_analyst_pro

微生物组 16S 分析

下载 QIIME2 经典教程的 Moving Pictures 16S 数据，做 α/β 多样性 + UniFrac + 差异丰

proteomics_analyst_pro

蛋白质组学差异分析

下载 PRIDE PXD002170（膀胱肿瘤蛋白质组），跑 QC、缺失诊断、差异表达 + 富集

single_ev_analyst_pro

单囊泡 / EV 蛋白组

下载 PRIDE PXD012162（乳腺癌细胞外囊泡蛋白质组），跑 QC + 污染评分 + 差异分析（注意：若拿不到单囊泡分辨

statistical_genetics_analyst

统计遗传学 GWAS

下载 GWAS Catalog 的 GCST006867（Mahajan 2018 2型糖尿病 summary statisti

tabular_genomics_analyst

表格基因组学关联

下载 TCGA-CDR 这份 Pan-Cancer 临床数据表，挑一个癌种，做生存相关的多特征关联分析（控制年龄、性别），给 F

antibody_engineer

抗体序列 liability 扫描

这是我一条候选治疗抗体的重链可变区，准备进 developability 评估。帮我做序列层面的 liability 扫描（脱酰

phase_separation_analyst

相分离 / IDR 表征

这是一段我怀疑会相分离的 IDR。帮我做序列表征：sticker-spacer patterning（kappa、SCD）、电荷

phylogenomics_analyst

系统发生 / 比对质量

从 PhyKIT 的 GitHub 仓库（JLSteenwyk/PhyKIT）取示例的多序列比对和基因树，评估比对质量、pars

primer_design_assistant

qPCR 引物设计

我有一组人（Homo sapiens）bulk RNA-seq 差异基因要做 qPCR 验证：TP53、MDM2、CDKN1A、

structural_biologist

蛋白结构预测与功能

我从一个非模式生物里克隆到一段 76aa 的小蛋白，完全不知道功能。帮我预测它的三维结构、判断最可能的功能、并找出结构上最相似的

variant_analyst

蛋白突变效应打分

我在做 TP53 R175 热点的饱和突变实验，想先在计算上预测哪些替换最可能致病。把这个位点的 19 种氨基酸替换分别用 Al

clinical_translator_free

临床转化 · 标准用药

我的患者是 EGFR L858R 的 NSCLC，一线该用什么靶向药？如果之后出现 T790M 耐药，又有什么后续选择？

clinical_translator_free

临床转化 · 临床试验

我的 RNA-seq 发现 KRAS 和 MET 同时上调，这两个靶点现在分别有哪些在招募的临床试验？有没有针对它们的联用方案？

clinical_translator_pro

临床转化 · 可成药性

这是我肿瘤 vs 正常的上调差异基因：EGFR, KRAS, MYC, CDK4, BCL2, FGFR1, MET, AURK

humanize

文风润色 · 去 AI 味

把这段话里的 AI 套话和翻译腔去掉，事实和数据都别动，让它读起来像真人写的：In this study, we delve i

literature_free

文献检索 · 免费版

我在准备空间转录组的组会汇报，帮我把最近一年这个领域最重要的几篇综述和方法学进展找出来，重点关注单细胞分辨率和 3D 空间重建这

literature_pro

文献检索 · 专业版

帮我梳理胶质母细胞瘤缺氧微环境的文献,重点是 HIF-1α 怎么驱动免疫抑制(招募髓系抑制细胞、让 CD8 T 细胞耗竭)。近五

paper_critic

论文审稿 · 统计核查

帮我审这个分析的统计：作者两组各 3 个生物学重复，对两万个基因逐个做 t 检验，只报 p<0.05 的约 1800 个基因当差

quality_review

投稿前质量自查

我的 methods 写完了，按投稿前的 checklist 打分，并指出哪些地方因为信息缺失而不可复现：We performe

scientific_writer

科研写作 · Results

把这组结果写成 results 的一段：处理组(n=5) vs 对照(n=5)，干扰素应答基因 IFI27、ISG15、MX1

GEO-everything

GEO 数据检索

帮我找一个适合做黑色素瘤免疫治疗反应预测的公开数据集：最好有 anti-PD-1 治疗前的肿瘤样本 + responder/no

omicverse_omni

通用全能助手

帮我在工作区造一个示例基因表达表（6 个基因 × 8 个样本、分两组），做个简单的两组差异比较（t 检验），把显著的基因列出来，

vertical_agent_selector

智能 Agent 路由

我有一份已经注释好细胞类型的肿瘤单细胞数据，想看肿瘤细胞和 T 细胞之间的配体-受体通讯，还想顺便看看 T 细胞的分化轨迹——这

analysis_strategist

分析策略架构师

我手上有一份注释好的肿瘤 scRNA-seq，外加一份配对的 bulk 代谢组，想看治疗诱导的代谢-细胞类型耦合。你觉得该怎么组