├── .github ├── ISSUE_TEMPLATE │ ├── a-recommand.md │ └── new-weekly.md └── workflows │ └── jekyll-gh-pages.yml ├── .gitignore ├── README.md ├── free ├── free-music.md ├── free-photos.md └── free-software.md ├── image ├── donation1.jpg └── donation2.jpg ├── issues ├── README.md ├── issue-1.md ├── issue-10.md ├── issue-100.md ├── issue-101.md ├── issue-102.md ├── issue-103.md ├── issue-104.md ├── issue-105.md ├── issue-106.md ├── issue-107.md ├── issue-108.md ├── issue-109.md ├── issue-11.md ├── issue-110.md ├── issue-111.md ├── issue-112.md ├── issue-113.md ├── issue-114.md ├── issue-115.md ├── issue-116.md ├── issue-117.md ├── issue-118.md ├── issue-119.md ├── issue-12.md ├── issue-120.md ├── issue-121.md ├── issue-122.md ├── issue-123.md ├── issue-124.md ├── issue-125.md ├── issue-126.md ├── issue-127.md ├── issue-128.md ├── issue-129.md ├── issue-13.md ├── issue-130.md ├── issue-131.md ├── issue-132.md ├── issue-133.md ├── issue-134.md ├── issue-135.md ├── issue-136.md ├── issue-137.md ├── issue-138.md ├── issue-139.md ├── issue-14.md ├── issue-140.md ├── issue-141.md ├── issue-142.md ├── issue-143.md ├── issue-144.md ├── issue-145.md ├── issue-146.md ├── issue-147.md ├── issue-148.md ├── issue-149.md ├── issue-15.md ├── issue-150.md ├── issue-151.md ├── issue-152.md ├── issue-153.md ├── issue-154.md ├── issue-155.md ├── issue-156.md ├── issue-157.md ├── issue-158.md ├── issue-159.md ├── issue-16.md ├── issue-160.md ├── issue-161.md ├── issue-162.md ├── issue-163.md ├── issue-164.md ├── issue-165.md ├── issue-166.md ├── issue-167.md ├── issue-17.md ├── issue-18.md ├── issue-19.md ├── issue-2.md ├── issue-20.md ├── issue-21.md ├── issue-22.md ├── issue-23.md ├── issue-24.md ├── issue-25.md ├── issue-26.md ├── issue-27.md ├── issue-28.md ├── issue-29.md ├── issue-3.md ├── issue-30.md ├── issue-31.md ├── issue-32.md ├── issue-33.md ├── issue-34.md ├── issue-35.md ├── issue-36.md ├── issue-37.md ├── issue-38.md ├── issue-39.md ├── issue-4.md ├── issue-40.md ├── issue-41.md ├── issue-42.md ├── issue-43.md ├── issue-44.md ├── issue-45.md ├── issue-46.md ├── issue-47.md ├── issue-48.md ├── issue-49.md ├── issue-5.md ├── issue-50.md ├── issue-51.md ├── issue-52.md ├── issue-53.md ├── issue-54.md ├── issue-55.md ├── issue-56.md ├── issue-57.md ├── issue-58.md ├── issue-59.md ├── issue-6.md ├── issue-60.md ├── issue-61.md ├── issue-62.md ├── issue-63.md ├── issue-64.md ├── issue-65.md ├── issue-66.md ├── issue-67.md ├── issue-68.md ├── issue-69.md ├── issue-7.md ├── issue-70.md ├── issue-71.md ├── issue-72.md ├── issue-73.md ├── issue-74.md ├── issue-75.md ├── issue-76.md ├── issue-77.md ├── issue-78.md ├── issue-79.md ├── issue-8.md ├── issue-80.md ├── issue-81.md ├── issue-82.md ├── issue-83.md ├── issue-84.md ├── issue-85.md ├── issue-86.md ├── issue-87.md ├── issue-88.md ├── issue-89.md ├── issue-9.md ├── issue-90.md ├── issue-91.md ├── issue-92.md ├── issue-93.md ├── issue-94.md ├── issue-95.md ├── issue-96.md ├── issue-97.md ├── issue-98.md └── issue-99.md ├── mkdocs.yml ├── overrides ├── main.html └── partials │ ├── comments.html │ └── footer.html └── requirements.txt /.github/ISSUE_TEMPLATE/a-recommand.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | name: 内容推荐 3 | about: 封面/话题/生信研究/博文资讯/工具/资源推荐 4 | title: "【推荐】封面/话题/生信研究/博文资讯/工具/资源推荐 | xxx" 5 | labels: 推荐 6 | --- 7 | 8 | > 请勾选下方的分类（在`[ ]`中键入`x`，即`[x]`），另外摘要/简介部分尽量使用中文。推荐前请确定没有重复提交。 9 | 10 | ### 推荐分类 11 | 12 | - [ ] 封面（美图用作封面） 13 | - [ ] 话题 （一个疑问，观点或结论） 14 | - [ ] 生信研究 （生物信息学研究与进展） 15 | - [ ] 博文资讯 （有用或有趣的博文） 16 | - [ ] 工具 （工具、平台等） 17 | - [ ] 资源推荐 （数据平台、资源合集等） 18 | 19 | ### 推荐内容 20 | 21 | - 标题： 22 | - 摘要/简介：（如果是非转载的生信研究或资讯，请至少提供50字左右的介绍） 23 | - 链接： 24 | 25 | 多个内容再添加【推荐内容】 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /.github/ISSUE_TEMPLATE/new-weekly.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | name: New weekly 3 | about: 创建新一期的周刊（仅限周刊运维团队成员使用） 4 | title: "【周刊】第 x 期" 5 | labels: 周刊 6 | assignees: ShixiangWang 7 | 8 | --- 9 | 10 | # 生信爱好者周刊（第 x 期）： 11 | 12 | - 内容编辑： 13 | - 校对编辑： 14 | 15 | 这里记录值得分享的生信相关内容，每半月发布。 16 | 17 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 18 | 19 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 20 | 21 | ## 封面图 22 | 23 | ## 本周话题： 24 | 25 | ## 生信研究 26 | 27 | ## 博文资讯 28 | 29 | ## 工具 30 | 31 | ## 资源 32 | 33 | ## 贡献者（GitHub ID） 34 | 35 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 36 | 37 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 38 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 39 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 40 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 41 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 42 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 43 | - `@wangdepin`（王德品） 44 | - `@kongjianyang`（空间阳） 45 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 46 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 47 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 48 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 49 | 50 | ## 订阅 51 | 52 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 53 | 54 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 55 | 56 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413112010173.png) 57 | 58 | （完） 59 | 60 | -------------------------------------------------------------------------------- /.github/workflows/jekyll-gh-pages.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | name: Publish docs via GitHub Pages 2 | on: 3 | push: 4 | branches: 5 | - main 6 | - master 7 | 8 | jobs: 9 | build: 10 | name: Deploy docs 11 | runs-on: ubuntu-latest 12 | steps: 13 | - name: Checkout main 14 | uses: actions/checkout@v2 15 | with: 16 | fetch-depth: 0 17 | 18 | - name: Deploy docs 19 | uses: openbiox/mkdocs-deploy-gh-pages@master 20 | env: 21 | GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} 22 | CONFIG_FILE: mkdocs.yml 23 | EXTRA_PACKAGES: build-base 24 | -------------------------------------------------------------------------------- /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | .DS_Store -------------------------------------------------------------------------------- /free/free-music.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 免费音乐 2 | 3 | 以下音乐库网站提供免费音乐，可以用于商业用途。 4 | 5 | - CCMixter：[http://dig.ccmixter.org/](http://dig.ccmixter.org/) 6 | - Bensound：[https://www.bensound.com/](https://www.bensound.com/) 7 | - WOWA：[https://www.wowa.me/](https://www.wowa.me/) 8 | - Incompetech：[https://incompetech.com/music/](https://incompetech.com/music/)，[https://incompetech.filmmusic.io/search/](https://incompetech.filmmusic.io/search/) 9 | - Free Music Archive：[http://freemusicarchive.org/](http://freemusicarchive.org/) 10 | - Jamendo Music：[https://www.jamendo.com/](https://www.jamendo.com/) 11 | - Free Loops：[http://free-loops.com/](http://free-loops.com/) 12 | - Freesound：[https://freesound.org/](https://freesound.org/) 13 | - Internet Archive’s Netlabels Collection ：[https://archive.org/details/netlabels](https://archive.org/details/netlabels) 14 | - Jukedeck：[https://www.jukedeck.com/](https://www.jukedeck.com/) 15 | - Sound Image：[http://soundimage.org/](http://soundimage.org/) 16 | - Sound Bible（音效网站）：[http://soundbible.com/](http://soundbible.com/) 17 | - [Public Domain Info](https://www.pdinfo.com/royalty-free-music.php) 18 | -------------------------------------------------------------------------------- /free/free-photos.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 免费图库 2 | 3 | 下面都是图库网站，提供免费的商业级高清晰度图片下载。 4 | 5 | - [Unsplash](https://unsplash.com/) 6 | - [Pexels](https://www.pexels.com/) 7 | - [Gratisography](https://gratisography.com/) 8 | - [picjumbo](https://picjumbo.com/) 9 | - [Pixabay](https://pixabay.com/) 10 | - [Canva](https://www.canva.com/photos/free/) 11 | - [reshot](https://www.reshot.com/) 12 | - [rawpixel](https://www.rawpixel.com/) 13 | - [Morguefile](https://morguefile.com/) 14 | - [pxhere](https://pxhere.com/) 15 | - [ISO Republic](https://isorepublic.com/) 16 | - [Free Stock Photos](https://taken.photos/) 17 | - [泼辣有图](http://www.polayoutu.com) 18 | 19 | -------------------------------------------------------------------------------- /free/free-software.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 免费工具 2 | 3 | ## 作图工具 4 | 5 | - [ProcessOn](https://www.processon.com/) 6 | - yEd：[桌面版](https://www.yworks.com/products/yed)，[在线版](https://www.yworks.com/products/yed-live) 7 | - [Pencil](https://pencil.evolus.vn/) 8 | - [Dia](http://dia-installer.de/) 9 | - [Inkscape](https://inkscape.org/) 10 | - Draw.io：[在线版](https://www.draw.io/)，[桌面版](https://about.draw.io/integrations/#integrations_offline) 11 | - [Whimsical](https://whimsical.co/) 12 | - [PlantUML](http://www.plantuml.com/plantuml/) 13 | - [Mermaid](https://mermaidjs.github.io/mermaid-live-editor/) 14 | - [迅捷画图](https://www.liuchengtu.com/) 15 | - [百度脑图](http://naotu.baidu.com/) 16 | - [Visual Paradigm Online](https://online.visual-paradigm.com) 17 | - [Creately](https://creately.com/) 18 | - [Coggle](https://coggle.it) 19 | 20 | ## 视频编辑器 21 | 22 | - [DaVinci Resolve](https://www.blackmagicdesign.com/products/davinciresolve/) 23 | - [Shotcut](https://shotcut.org/) 24 | - [OpenShot](https://www.openshot.org/) 25 | - [Kdenlive](https://kdenlive.org/en/) 26 | 27 | ## 在线代码编辑器 28 | 29 | - [monaco-editor](https://github.com/Microsoft/monaco-editor) 30 | - [code-server](https://github.com/codercom/code-server) 31 | - [StackBlitz](https://stackblitz.com/) 32 | - [Theia](https://www.theia-ide.org/) 33 | 34 | -------------------------------------------------------------------------------- /image/donation1.jpg: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/openbiox/weekly/26090153039e8762a431c91ba26cbff83c69abfa/image/donation1.jpg -------------------------------------------------------------------------------- /image/donation2.jpg: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/openbiox/weekly/26090153039e8762a431c91ba26cbff83c69abfa/image/donation2.jpg -------------------------------------------------------------------------------- /issues/README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | comments: true 3 | --- 4 | 5 | # 生信爱好者周刊 6 | 7 | [![Open Source Love svg1](https://badges.frapsoft.com/os/v1/open-source.svg?v=103)](https://github.com/ellerbrock/open-source-badges/) 8 | [![Maintenance](https://img.shields.io/badge/Maintained%3F-yes-green.svg)](https://GitHub.com/openbiox/weekly/graphs/commit-activity) 9 | [![Hits](https://hits.seeyoufarm.com/api/count/incr/badge.svg?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FShixiangWang%2Fweekly&count_bg=%2379C83D&title_bg=%23555555&icon=&icon_color=%23E7E7E7&title=hits&edge_flat=false)](https://hits.seeyoufarm.com) 10 | 11 | 本项目由「Openbiox 生信周刊」运维小队维护。 12 | 13 | 成员： 14 | 15 | - [`@ShixiangWang`](https://github.com/ShixiangWang) - 王诗翔 16 | - [`@kkjtmac`](https://github.com/kkjtmac) - 阚科佳 17 | - [`@NiEntropy`](https://github.com/NiEntropy) - 赵启祥 18 | - [`@He-Kai-fly`](https://github.com/He-Kai-fly) - 何凯 19 | - [`@JnanZhang`](https://github.com/JnanZhang) - 张佳楠 20 | - [`@Tomcxf`](https://github.com/Tomcxf) - 陈啸枫 21 | - [`@wangdepin`](https://github.com/wangdepin) - 王德品 22 | - [`@kongjianyang`](https://github.com/kongjianyang) - 空间阳 23 | - [`@donghongyu2020`](https://github.com/donghongyu2020) - 董弘禹 24 | - [`@DrRobinLuo`](https://github.com/DrRobinLuo) - 罗鹏 25 | - [`@Wangcy-rachel`](https://github.com/Wangcy-rachel) - 王春阳 26 | - [`@zoe3251`](https://github.com/zoe3251) - 舒晨阳 27 | 28 | 轮值负责排班表见 29 | 30 | -------------- 31 | 32 | 记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 33 | 34 | 欢迎投稿，推荐或自荐文章/软件/资源，请[提交 issue](https://github.com/openbiox/weekly/issues) 。 35 | 36 | ## 如何搜索 37 | 38 | 1、使用 [Sourcegraph.com](https://sourcegraph.com/github.com/openbiox/weekly) 进行搜索。（推荐方法） 39 | 40 | 2、使用 GitHub 自带的搜索，但只支持搜索英文单词。 41 | 42 | 3、将这个仓库克隆到本地，然后在仓库目录使用下面的命令。 43 | 44 | ```bash 45 | $ grep -nri [搜索词] issues | cat --number 46 | ``` 47 | 48 | 比如，搜索 bash 相关内容。 49 | 50 | ```bash 51 | $ grep -nri bash issues | cat --number 52 | ``` 53 | 54 | ## 许可协议 55 | 56 | 本周刊开源，以「署名（BY）-相同方式共享（SA）」协议发行。 57 | 58 | ![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d0/CC-BY-SA_icon.svg/100px-CC-BY-SA_icon.svg.png) 59 | 60 | ## 致谢 61 | 62 | 本周刊受阮一峰[《科技爱好者周刊》](https://github.com/ruanyf/weekly)启发创办，仓库初始化也采用其作为模板。特此致谢。 63 | 64 | 感谢以下个人/组织的长期/大额赞赏： 65 | 66 | - [Openbiox](https://github.com/openbiox) 67 | - [曾健明](https://github.com/jmzeng1314) 68 | - iCanHelp 69 | - 李浩 70 | 71 | ## 赞赏 72 | 73 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648291334186-bd3390be-c83c-4396-aabd-ca39f588c15d.png?x-oss-process=image%2Fresize%2Cw_1290%2Climit_0) 74 | 75 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-123.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2024-05-12 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 123 期）：Hello GPT-4o 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/c5b5c826-e675-4d7f-be6d-199d73aedc1c.png) 18 | 19 | [Decoding Bio](https://www.decodingbio.com/p/biobyte-076-alphafold3-engineering?utm_campaign=email-half-post&r=2j9u3n&token=eyJ1c2VyX2lkIjoxNTMzMDM5NzEsInBvc3RfaWQiOjE0NDQ2NzA1OSwiaWF0IjoxNzE1MjU3MDEyLCJleHAiOjE3MTc4NDkwMTIsImlzcyI6InB1Yi0xMDc5NDk4Iiwic3ViIjoicG9zdC1yZWFjdGlvbiJ9.ZqjsL6GEodsNVP4Iv61KCUUMm84u6nkQ48jRaPLtfco&utm_source=substack&utm_medium=email) 20 | 21 | 22 | ## 本周话题：[Hello GPT-4o](https://gpthanghai.com/posts/gpt/gpt4o.html) 23 | 24 | 25 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/38a44652-3c37-490d-8613-6da17163e228.png) 26 | 27 | 5 月 14 日凌晨 OpenAI 举办了首次「春季新品发布会」。此次发布会最大的亮点就是新旗舰模型 GPT-4o 的推出，其中「o」是 “omni（全能）”的意思。GPT-4o 可以接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并生成文本、音频和图像的任意组合输出，且这些内容的反馈都是实时的，因此使用 GPT-4o 就像和真人进行互动那样轻松自然。 28 | 29 | 比如实时语音交互，之前 ChatGPT 的进行语音对话会有几秒的延迟，中间的等待时间总让人觉得不自然。而 GPT-4o 能在 232 毫秒内响应音频输入，平均响应时间为 320 毫秒，与人类在对话中的响应时间相近。并且即使是面对回答被突然中断、多人同时谈话等复杂的情况，GPT-4o 也能完美理解。 30 | 31 | `@shixiangwang`：感觉 AI 迭代的节奏相当快，还没回过神，新的技术已经不再新。 32 | 33 | ## 生信研究 34 | 35 | 1、[Science | 肿瘤浸润 B 细胞图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/SoshQhvceQ4D8KWJHNMtKw) 36 | 37 | 38 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/20b59229-673d-411a-acfc-6c74932b0d45.png) 39 | 40 | 本研究全面分析了20种癌症类型中的B细胞。研究发现，肿瘤浸润B细胞的响应分为生发中心（GC）样和滤泡外（EF）两类。GC样响应的Bm cells与有效的抗肿瘤免疫和良好的预后相关，而EF响应的AtM B cells 则与免疫抑制和较差的预后相关。 41 | 42 | - 论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38696569/ 43 | 44 | 45 | 2、[NAR | 世界上首个基于荧光图像数据的单细胞多组学数据库——iSMOD](https://mp.weixin.qq.com/s/kqYj2PqcHT18E_5-C-tpYQ) 46 | 47 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/8c17c975-baec-4024-b3e2-d3f476d19d15.png) 48 | 49 | 本研究报道了世界上首个基于荧光图像数据的单细胞多组学数据库iSMOD。随着多组学数据的激增，整合现有数据以供后续研究使用变得关键。iSMOD数据库集成了多个公共数据库的基因、物种、蛋白、细胞类型及探针信息，收录了23,288篇相关文献的荧光原位杂交(FISH)图像数据,包括空间基因组、转录组和蛋白质组数据。iSMOD的建立有助于整合和利用日益增长的成像多组学数据,促进相关研究的发展。 50 | 51 | - 论文链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/16/8348/7223586?login=false 52 | 53 | 3、[Nature Communications | 甲基化检测新算法可利用HiFi测序准确检测基因组单倍型5mC](https://mp.weixin.qq.com/s/M3LLDGstzm2JbgNifA8ORA) 54 | 55 | 56 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/4ef2fae4-b148-4abd-91d4-bb5ce4b9d05e.png) 57 | 58 | DNA甲基化作为表观遗传的一种重要形式，在染色质结构和组织水平上的生物过程中起主要作用。近年来三代测序技术（牛津纳米孔测序和PacBio单分子实时测序）的迅速发展为DNA甲基化，尤其是为DNA 5mC的检测带来了新的机遇。本研究研究基于PacBio HiFi测序技术，提出了可准确检测全基因组单倍型5mC的方法和流程，并开发了相应的软件ccsmeth和ccsmethphase。 59 | 60 | - 论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-39784-9 61 | 62 | 63 | ## 博文资讯 64 | 65 | 66 | 4、[BWA 对比针对较大基因组的并行计算和性能优化](https://mp.weixin.qq.com/s/q-SCYEKhZhEArzRmBirC-Q) 67 | 68 | 69 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/fb6ce57d-fdca-42e6-97d2-00c4966198db.png) 70 | 71 | 本文分享 BWA 软件的使用方法与流程简介，同时讨论针对大规模参考基因组的并行计算和性能优化方式，比如小麦等参考基因组复杂庞大的情况，利用切分片段和多线程技术快速进行序列比对，并补充 BWA 处理较大参考基因组的几种方法。 72 | 73 | 74 | 5、[警惕某些公司临床前数据造假](https://mp.weixin.qq.com/s/D-YyBrwuyLaoIc_Au6whfQ) 75 | 76 | 77 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/8529234b-d966-45b5-beb7-cbb25bace568.png) 78 | 79 | 文章讨论了一家国内某公司的ADC药物在临床前和临床研究中存在数据造假嫌疑。 80 | 81 | 6、[GENESPACE优雅的绘制基因组共线性图](https://mp.weixin.qq.com/s/LW0q4vadLJFdIMpdwG8gNQ) 82 | 83 | 84 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/221c3e69-f42a-45c1-b03c-b0fddf3370d7.png) 85 | 86 | 本文介绍一个用于多个基因组的共线性和直系同源模式分析及可视化的R包「GENESPACE」。 87 | 88 | 89 | 90 | ## 工具 91 | 92 | 7、[tidytof ｜ 一种可扩展和可重现的高维cytometry数据分析的整洁框架](https://mp.weixin.qq.com/s/T1LA0Y1HL5OS31dejo7JnA) 93 | 94 | 95 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/5a5b3d06-8bea-4803-90e2-873eff864bf0.png) 96 | 97 | 98 | 尽管已经开发出许多分析高维细胞数据的算法,但这些算法的软件实现仍然高度定制化——这意味着探索一个数据集需要用户学习每个数据处理步骤所需的独特的、互操作性差的软件语法。为解决这个问题，作者开发了tidytof，一个开源的R软件包,用于使用越来越受欢迎的“整洁数据”接口分析高维细胞数据。 99 | 100 | - 工具链接：https://github.com/keyes-timothy/tidytof 101 | 102 | 103 | 8、[comut | 基于python的热图绘制](https://github.com/vanallenlab/comut?tab=readme-ov-file) 104 | 105 | 106 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/bf56a686-a5c9-4576-9fd1-bbec2b1eb5e2.png) 107 | 108 | 109 | 9、[Pegasus ｜ 分析数百万个单细胞转录组的工具](https://github.com/lilab-bcb/pegasus) 110 | 111 | 112 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/e4facfa4-ab10-4698-8ff8-f6ea97b76a64.png) 113 | 114 | 115 | 它是一个命令行工具、python软件包和基于云的分析工作流程的基础。 116 | 117 | ## 资源 118 | 119 | 10、[中级编程课程](https://iprogramming.bacpop.org/) 120 | 121 | 122 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/29d1f377-3ecb-4331-b166-f7dc3dc37afd.png) 123 | 124 | 125 | “中级编程”课程，旨在帮助提高生物信息学/计算生物学研究生和博士后的编程技能。 126 | 127 | ## 历史上的本周 128 | 129 | - 生信周刊第 82 期：[一种新的数字表示方法 Posits](https://mp.weixin.qq.com/s/T0RSBCEi-BxqFIfkXpvB0g) 130 | 131 | ## 贡献者（GitHub ID） 132 | 133 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 134 | 135 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 136 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 137 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 138 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 139 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 140 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 141 | - `@wangdepin`（王德品） 142 | - `@kongjianyang`（空间阳） 143 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 144 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 145 | 146 | ## 订阅 147 | 148 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 149 | 150 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 151 | 152 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 153 | 154 | （完） 155 | 156 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-13.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-02-21 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 13 期）：他开发了基因界的百科全书，贡献却少有人知 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/349) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | 21 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-19/1639905029485-image.png) 22 | 23 | KEGG概览。（[via](https://www.genome.jp/kegg/kegg1a.html)） 24 | 25 | ## 本周话题：[他开发了基因界的百科全书，贡献却少有人知](https://mp.weixin.qq.com/s/jQCKj7eVFUhCiSWahaLoLQ) 26 | 27 | 之前在一期的话题是什么时候有生信诺奖。这篇来自知识分子的文章提供了一个实例可以让大家进一步思考和讨论。 28 | 29 | 2018年，日本京都大学金久实教授被美国咨询公司科睿维安列为可能获诺贝尔生理医学奖的人选之一，提名理由是 “对生物信息学的杰出贡献，特别是开发了京都基因和基因组大百科全书”。京都基因和基因组大百科全书英文全称是 “Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes”，简称KEGG。即使从事专业生物信息工作的人也未必知道金久实教授，但略微接触过生物信息的人都会知道KEGG。 30 | 31 | > 生物信息要解决的问题是生物数据的产生、管理和挖掘。这种旷日持久的系统性推动与支撑，与通常意义上星光灿烂的概念和技术进展相比，似乎更容易被人们忽略低估。 32 | > 33 | > 生物信息确实在各个方向上有力地推动了生物学研究和应用的发展。其尴尬之处在于，作为实用工具缺乏深度，而概念和技术突破又非常依赖实验设计和数据质量。就诺奖而言，生物信息最大的痛点是自身很难闭环，很难达到普遍接受的高度。 34 | 35 | 生信作为交叉学科，涉及内容广泛。我们应该从事什么方向的研究？是否要为人熟知？未来是否能为诺奖添砖加瓦？ 36 | 37 | ## 生信科技动态 38 | 39 | 1、[Bioinformatics | MoNET：一个多组学网络分析R包](https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article-abstract/doi/10.1093/bioinformatics/btab722/6409845?redirectedFrom=fulltext) 40 | 41 | 越来越多的多组数据可用性使得在不同规模上发现疾病生物标志物成为可能。了解多组生物标志物之间的功能相互作用正变得越来越重要，因为它具有提供潜在分子机制的巨大潜力。 42 | 43 | R包地址： 44 | 45 | 2、[Cancer Discovery | 31个胃癌组织的单细胞图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/4mUsuTyIsyRZZTSK0zD9WQ) 46 | 47 | 48 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-19/1639904925378-image.png) 49 | 50 | 51 | 本文利用多个病人标本的单细胞测序数据，为我们呈现一个较为全面的细胞族系、肿瘤微环境和不同分型的特异性转录组表达情况的图谱。 52 | 53 | 3、[日本研发出新型口罩 遇新冠病毒能在紫外线下发光](https://language.chinadaily.com.cn/a/202112/13/WS61b6ea6aa310cdd39bc7b020.html) 54 | 55 | 56 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-19/1639904481665-image.png) 57 | 58 | 日本的科学家近日研发出了一种新型口罩，如果佩戴者感染了新冠病毒，这种口罩就能在紫外灯下发出亮光。有了这款口罩，人们在家中就可以自测是否感染了新冠病毒。 59 | 60 | ## 文章 61 | 62 | 1、[四个 Python 项目管理与构建工具](https://mp.weixin.qq.com/s/cZocjukUht2iHxLaIuuWgA) 63 | 64 | 文章浏览一下四个工具的使用： 65 | 66 | - CookieCutter 67 | - PyScaffold 68 | - PyBuilder 69 | - Poetry 70 | 71 | 我自己之前使用过PyScaffold写过loon这个Pypi包，用的就是PyScaffold。 72 | 73 | 2、[因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁](https://mp.weixin.qq.com/s/PUztcJA8zlTF5hWpJNdZTA) 74 | 75 | 一篇名为*Towards Causal Representation Learning*的综述文章由因果领域领军人物马普智能系统所所长Bernhard Schölkopf及深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio等人撰写。顾名思义，何为因果表征causal representation呢？其又拥有怎样优良的性质使我们想要学习因果表征呢？ 76 | 77 | ## 工具 78 | 79 | 1、[Tidy Data Tutor](https://tidydatatutor.com/) 80 | 81 | 82 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-19/1639904012060-image.png) 83 | 84 | Tidy Data Tutor让你在浏览器中编写R和Tidyverse代码，并查看Data Frame在数据分析管道的每个步骤中如何变化。 85 | 86 | > R包： 87 | 88 | 2、[JBrowse Jupyter](https://github.com/GMOD/jbrowse-jupyter) 89 | 90 | 91 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-19/1639904136392-image.png) 92 | 93 | JBrowse Jupyter是一个python包，它为JBrowse视图提供了一个python接口。 94 | 95 | 96 | 3、[fastp](https://github.com/OpenGene/fastp ) 97 | 98 | 一个为FastQ文件提供快速一体化预处理的工具。这个工具是用c++开发的，支持多线程以提供高性能。 99 | 100 | ## 资源 101 | 102 | 1、[Big Book of R](https://www.bigbookofr.com/index.html) 103 | 104 | R图书书签集合，大部分是免费的。 105 | 106 | 2、[biostat2课程](https://biostat2.uni.lu/lectures.html) 107 | 108 | 109 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-19/1639904402702-image.png) 110 | 111 | 介绍R编程以及用于生物数据处理。 112 | 113 | ## 赞赏 114 | 115 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 116 | 117 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 118 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 119 | 120 | ## 订阅 121 | 122 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 123 | 124 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 125 | 126 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 127 | 128 | （完） 129 | 130 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-130.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2024-07-07 3 | comments: true 4 | --- 5 | # 生信爱好者周刊（第 130 期）：走出还原论，拥抱复杂性 6 | 7 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 8 | 9 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly "openbiox/weekly")），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 10 | 11 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 12 | 13 | ## 封面图 14 | 15 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/8b8d419a-110f-471f-9562-3d2f2ff7de4b.png) 16 | 17 | 18 | 来源：Cell 19 | ## 本周话题：[走出还原论，拥抱复杂性](https://mp.weixin.qq.com/s/6yM1c55URiW8LY3xmNXgPA) 20 | >还原论（reductionism）:将肿瘤的复杂性分解为基本的生物学单元，再从这些基本单元中重建对肿瘤复杂性的理解; 21 | >整体论（holism）:强调将肿瘤视为一个整体，研究其内部的相互作用和联系。 22 | >癌症作为一种全身性疾病的复杂性，包括肿瘤的发生和发展、肿瘤微环境和免疫宏观环境、衰老、代谢和肥胖、癌症恶病质、昼夜节律、神经系统相互作用、肿瘤相关的血栓形成和微生物组。 23 | 24 | @NiEntropy：作为一个科研民工，每天测肿瘤细胞系的各种指标，来评估预测对肿瘤治疗的价值。就像作者说的我们沉浸在自己的研究领域，将肿瘤细胞从体内的复杂环境中转移到体外简单的培养环境中捕捉肿瘤生长，死亡，迁移，免疫杀伤，分子表达的有无，细胞间结合等观测指标。但是肿瘤是复杂的，通过体外筛选研究的这些成本低的idea，大多数早就被前人想到并且已经做过了，同时也相应开发了很多靶向治疗策略。如何超越前人？拥抱复杂性是一个不错的选择，比如从细胞水平的观测，提升的动物个体水平，可以观测的指标就会变的更多，并且更接近应用。科研人可以试着写写小说，有些想法没有足够的财力根本做不了，把这种难以实现的烧钱的不切实际的，但是理论可行的idea写成小说，传递下去。 25 | 26 | 27 | ## 生信研究 28 | 1、[National Science Review | 免疫与肿瘤互作驱动的食管鳞癌空间定向进化](https://mp.weixin.qq.com/s/oyTS0XgwI3KqkFCRTsnPEQ) 29 | 30 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/2a3a5b93-b482-4aad-903a-be0d733c218a.png) 31 | 32 | 在全球范围内食管癌的发病率与死亡率均排在前列，世界上50%以上的食管癌发生在我国，其中约90%的病理类型为鳞状细胞癌（esophageal squamous cell carcinoma，ESCC）。食管鳞癌在基因组变异和肿瘤微环境等方面均具有广泛的肿瘤异质性。而造成食管鳞癌异质性的原因目前还不清楚。全面解析肿瘤异质性的特征以及其形成机制有助于指导食管鳞癌药物开发以及临床治疗。该研究基于多组学技术系统刻画了ESCC的空间异质性图谱，基于环境（饮酒）-微环境（免疫）-空间克隆进化（肿瘤）三者之间的交互作用，提出了肿瘤空间定向进化的新模式，同时鉴定到了一个新的食管鳞癌相关基因PREX2，为阐明食管鳞癌的发病机制提供了新的见解。 33 | 34 | - 论文链接：https://academic.oup.com/nsr/advance-article/doi/10.1093/nsr/nwae150/7656974?searchresult=1 35 | 36 | 2、[Science｜5万代大肠杆菌，探究突变适应性效应的变化规律](https://mp.weixin.qq.com/s/vVFgtcqRSDosRxYwIgei8w) 37 | 38 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/2967cdcf-5172-4d1d-be88-417970b5282b.png) 39 | 40 | 这项研究通过长期细菌演化实验，量化突变对适应性的影响，并观察这些影响如何随着时间的推移而变化。研究人员利用跨越50,000代演化的大肠杆菌品系，分析了每个基因中插入突变的适应性效应。 41 | 研究发现，有害突变的比例变化不大，而有益突变的比例急剧下降，接近指数分布；个体基因的必要性和有害效应常常同时发生变化，这些变化只能部分地用结构变异来解释；尽管有益突变的特征和效应大小迅速变化，但由于功能丧失突变的重要性，许多选择目标仍然是可预测的。这些结果揭示了突变对适应性的影响是动态的，但在统计上是可预测的，对理解生物演化过程具有重要意义。 42 | - 论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38271521/ 43 | 44 | 3、[Nature | 从原肠胚到出生的小鼠产前发育的单细胞图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/gH5yVlP8MUxOkI0XF7nr1A) 45 | 46 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/4f96a21c-62c6-4b6f-980c-921d8e4e907b.png) 47 | 48 | 这篇文章介绍了小鼠从原肠胚到出生的单细胞时间推移图谱。研究团队通过优化的单细胞组合索引技术，分析了83个胚胎的1240万个细胞核的转录状态，覆盖了从胚胎第8天到出生的整个发育过程。提供了哺乳动物从单细胞受精卵到出生的全景视图，为理解哺乳动物发育提供了宝贵的数据和分析框架。 49 | 50 | - 论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38355799/ 51 | 52 | ## 博文资讯 53 | 54 | 4、[描述进化树的若干基本概念](https://mp.weixin.qq.com/s/YmA8LMyW1Xdx-cLJDN2aYg) 55 | 56 | 57 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/10daa868-b818-4c32-9673-11b56acbb327.png) 58 | 59 | 值得初学者作初步了解和学习。 60 | 61 | 5、[RPython | 好看的火山图](https://mp.weixin.qq.com/s/TN-yuIAYTZW0HxFSlniFbw) 62 | 63 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/ffb009b1-bf7c-40c6-a87e-b468574984c1.png) 64 | 65 | 火山图是转录组数据分析中最为常见的图片，推文提供了一个好看的火山图绘制模板。 66 | 67 | 6、[人类参考基因组38版与19版的区别](https://mp.weixin.qq.com/s/5Pve36EQ0IkIcVhJQsUuGQ) 68 | 69 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/2e20c32b-8f12-43d3-983f-2e417b1f3f9a.png) 70 | 71 | - **序列改进**：GRCh38纠正了8000个碱基对的错误，填补了空白，并增加了着丝粒序列。 72 | - **多样性增加**：GRCh38包含261条替代等位基因序列，丰富了基因组的多样性。 73 | - **准确性提升**：GRCh38在检测结构变异方面更准确，假阳性率更低。 74 | - **外显子组扩展**：GRCh38的外显子组大小增加了26.90%，提高了基因组注释的全面性。 75 | 76 | 77 | ## 工具 78 | 7、[scMetabolism | 单细胞代谢分析R包](https://github.com/wu-yc/scMetabolism "scMetabolism | 单细胞代谢分析R包") 79 | 80 | 81 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/333ec2b6-a1da-49de-9b0f-d6cefd9d18b9.png) 82 | 83 | 84 | - 论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34417225/ 85 | 86 | 8、[留痕｜提取微信记录](https://github.com/LC044/WeChatMsg "留痕｜提取微信记录") 87 | 88 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/ceaca453-d746-4a71-b753-cac27e802bee.png) 89 | 90 | 提取微信聊天记录，将其导出成HTML、Word、Excel文档永久保存，对聊天记录进行分析生成年度聊天报告，用聊天数据训练专属于个人的AI聊天助手。 91 | 92 | - 可视化报告 demo：https://memotrace.cn/demo.html 93 | 94 | 9、[Dandelion | 10X Chromium 5' 数据的单细胞 BCR/TCR V(D)J-seq 分析包](https://github.com/zktuong/dandelion "Dandelion | 10X Chromium 5' 数据的单细胞 BCR/TCR V(D)J-seq 分析包") 95 | 96 | 97 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/b16ca670-c50b-4bc3-989f-b9d03325755a.png) 98 | 99 | 100 | 10、[uwot](https://github.com/jlmelville/uwot?tab=readme-ov-file "uwot") 101 | 102 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/bfdefbf7-a1b6-4027-9a70-a7cd1fb9f93b.png) 103 | 104 | 原始 UMAP 算法在 R 中的重新实现，并且包括监督学习和度量学习扩展。 105 | ## 资源 106 | 11、 [ISLR-python](https://github.com/JWarmenhoven/ISLR-python?tab=readme-ov-file "ISLR-python") 107 | 108 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/b8e416d0-4eae-4c68-88b7-ce6161058af2.png) 109 | 110 | 111 | 该项目包含 James、Witten、Hastie、Tibshirani (2013) 所著《R 应用统计学习简介》一书第一版中精选表格、图形和 LAB 部分的 Python 代码。主题包括线性回归、分类、重采样方法、线性模型选择、基于树的方法、支持向量机和无监督学习。 112 | 113 | ## 历史上的本周 114 | - 第 88 期：[视频学习胜过读书吗](https://mp.weixin.qq.com/s/oGzJ4i9QxEM5GbBhNgsl6w) 115 | 116 | ## 贡献者（GitHub ID） 117 | 118 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 119 | 120 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 121 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 122 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 123 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 124 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 125 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 126 | - `@wangdepin`（王德品） 127 | - `@kongjianyang`（空间阳） 128 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 129 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 130 | 131 | ## 订阅 132 | 133 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 134 | 135 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 136 | 137 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 138 | 139 | （完） -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-132.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2024-07-21 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 132 期）：985青年教授自爆学术不端？ 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232401819.png) 17 | 18 | [图源](https://centuryofbio.com/p/summer-hiatus) 19 | 20 | ## 本周话题：985青年教授自爆学术不端？ 21 | 22 | 近期，施某，一位29岁的清华大学年轻教授，曾获得GHwanren计划青年拔尖人才荣誉，疑似在文中自曝自己学术不端和论文造假的行为。 23 | 24 | 相关报道链接： 25 | 26 | - https://www.toutiao.com/w/1804204667989059/?log_from=f1781a90126ae_1720677473761 27 | - https://www.toutiao.com/w/1804185933273162/?log_from=e135ac27b6b59_1720677368225 28 | 29 | `@ShixiangWang` - 目前看这种反讽式的自曝不是来自本人，但不管如何，内容有多少可信度，可能值得相关机构进行查验。 30 | 31 | ## 生信研究 32 | 33 | 1、[Nature | 印明柱团队发表泛癌时空多组学成果](https://mp.weixin.qq.com/s/Zb8SoPja9Z6fI0BBhB8YUg) 34 | 35 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232456807.png) 36 | 37 | 肿瘤血管生成是癌症的一个关键特征，它被诱导以帮助肿瘤获取维持生长所需的营养物质和氧气。与正常血管相比，肿瘤血管显示出渗透性增加、形态不规则且组织结构较差。内皮细胞（ECs）和壁细胞（MCs）是直接参与肿瘤血管生成的主要成分。EC亚群异质性高，且ECs可塑性使其成为抗血管生成治疗（AATs）靶点。在临床前研究中，将AAT与肿瘤免疫疗法相结合已被证明能产生更强的抗肿瘤效果。本研究利用单细胞转录组、空间转录组技术生成了31种癌症血管图谱（单细胞分辨率），描绘了肿瘤血管复杂性，并对抗血管生成疗法具有潜在的临床意义。 38 | 39 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07698-1 40 | 41 | 2、[Genome Biology | scCDC:单细胞RNA测序污染修正的新方法](https://mp.weixin.qq.com/s/3E3u1xEIiyUoSXqtgQ0Bag) 42 | 43 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232542381.png) 44 | 45 | >单细胞和单核转录组测序（scRNA-Seq/snRNA-Seq）已被普遍用于对细胞异质性的研究。而此类研究强烈依赖于数据的可靠性。然而，在进行单细胞测序的过程中，实验溶液环境中的游离RNA（即ambient RNA）会对被测细胞产生系统性的干扰，导致细胞内源基因的表达水平测定失真，形成数据污染。此问题已被多个研究组关注，且已有若干算法被开发出来修正污染数据。在本研究中，浙江大学爱丁堡大学联合学院（ZJE）王超尘研究组使用了多份具有不同干扰水平的实际数据集和模拟数据集，对这些去污染方法的修正效果进行了深入的分析，发现这些方法在多个数据集中存在校正不足或过度校正的问题。 46 | 47 | 为了更好地解决这一问题，研究团队开发了一种名为scCDC的新策略，有效地消除了环境RNA分子的系统性干扰。和已有的方法相比， scCDC方法的优点在于，它能够率先识别出导致强干扰的基因，并专门修正这些基因的表达水平，从而在修正高污染基因的同时，避免了对其他基因的过度修正。此外，scCDC能够与已有的修正方法共同应用，从而实现更加精确和全面的污染修正效果。 48 | 49 | - 论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-024-03284-w 50 | 51 | 3、[Genome Biology｜基于长读长RNA测序鉴定RNA编辑位点的新算法L-GIREMI](https://mp.weixin.qq.com/s/7KaflLeNjrZ4XZXcJbgx0g) 52 | 53 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232626449.png) 54 | 55 | 研究团队提出了一种无需基因组信息即可在长读长RNA-seq中检测和分析RNA编辑位点的新方法——L-GIREMI。L-GIREMI可有效地处理测序错误和reads偏差，并使用基于模型的方法对RNA编辑位点进行评分；能够分析单个RNA分子的RNA编辑模式、多个RNA编辑事件的共现情况以及检测等位基因特异性RNA编辑。该方法为研究长读RNA-seq中的RNA核苷酸变异提供了新的机会。 56 | 57 | - 论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-023-03012-w 58 | 59 | 60 | 61 | ## 博文资讯 62 | 63 | 4、[Cell ｜ 近50年，癌症研究的那些里程碑事件](https://mp.weixin.qq.com/s/Cmjei-h5iMfKKB4JxdlQzg) 64 | 65 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232653963.png) 66 | 67 | 近50年来，癌症研究的进展不仅深化了我们对其起源、演变和脆弱性的理解，还促进了更早期和更准确的诊断及药物开发，挽救了数百万人的生命。本文将回顾近50年，癌症研究的那些里程碑事件，并展望令人激动的未来发展。 68 | 69 | 5、[回归工具属性，测序的全面“药”化！](https://mp.weixin.qq.com/s/5FJhGm_PhLRfLBKsE0KI5A) 70 | 71 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232721882.png) 72 | 73 | 本文从基因组针对和药物方面对测序进行了工业化解读。 74 | 75 | 6、[漫谈生物统计——宾夕法尼亚大学李洪哲教授](https://mp.weixin.qq.com/s/8NG5tiL9tQjFZh4Gu10c-A) 76 | 77 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232759616.png) 78 | 79 | >随着生物医学领域的发展以及科学技术不断进步，日益丰富的数据为生物统计带来新的机遇及挑战。生物统计内容广博，不仅包括传统医学领域的药物实验设计与临床分析，也涉及目前火热的遗传基因组学数据分析、电子病历、精准医学，以及越来越受重视的公共卫生及环境领域。美国的生物统计经历了几十年的发展已建立成熟的职业体系，多数顶尖大学也都设立了生物统计系，为制药公司、FDA、科研机构输送了大量优质人才。然而，中国高校完整系统的生物统计项目依旧屈指可数，相关科研及产业转化也非常薄弱。鉴于目前国内生物统计发展滞后，认识和宣传非常不足，这次访谈我们邀请了宾夕法尼亚大学生物统计系李洪哲老师，从他的职业体验出发向读者介绍生物统计。 80 | 81 | 82 | ## 工具 83 | 84 | 7、[Positron，新一代数据科学IDE（R+Python+...）](https://mp.weixin.qq.com/s/TPFl07tbEPP0I8gtvxv4iQ) 85 | 86 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232852696.png) 87 | 88 | RStudio 母公司（改名叫 Posit）正在构建的下一代数据科学 IDE，Positron（正电子）。 89 | 90 | 8、[collie ｜ mini 的订阅器](https://github.com/parksb/collie) 91 | 92 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232924636.png) 93 | 94 | 9、[plane | 开源项目管理工具](https://github.com/makeplane/plane) 95 | 96 | ![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/shixiangwang/cdn/img/image-20240721232957017.png) 97 | 98 | ## 资源 99 | 100 | 10、[生物信息学系列汇总](https://mp.weixin.qq.com/s/jbwJ4Mhlwr5A5eMGBC9bBg) 101 | 102 | 观科研公众号提供的系统生物信息学系列推文，值得读者阅读学习。 103 | 104 | 105 | 106 | ## 历史上的本周 107 | 108 | - 第 89 期：[视频学习胜过读书吗？](https://mp.weixin.qq.com/s/oGzJ4i9QxEM5GbBhNgsl6w) 109 | 110 | ## 贡献者（GitHub ID） 111 | 112 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 113 | 114 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 115 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 116 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 117 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 118 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 119 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 120 | - `@wangdepin`（王德品） 121 | - `@kongjianyang`（空间阳） 122 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 123 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 124 | 125 | ## 订阅 126 | 127 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 128 | 129 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 130 | 131 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 132 | 133 | （完） -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-135.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2024-08-11 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 135 期）：中国已经成为一个科学超级大国 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/9238f818-d6be-4a7b-80b3-36d783dc0f50) 17 | 18 | 19 | ## 本周话题：中国已经成为一个科学超级大国 20 | 21 | ![](https://github.com/openbiox/weekly/assets/25057508/8fdf17d2-c749-4a2f-9c36-0d9c2a607dba) 22 | 23 | 近些年随着国家对科研的大量投入，我们看到多个领域中我国的高影响文章贡献越来越多，国外经济学人杂志专门对此撰文。 24 | 25 | `@ShixiangWang`：国家有时候像人一样，怕别人不追，又怕别人追上。我们国家的进步一方面敦促我们作出更好的成果，但同时对国内的科研竞争环境造成了或好或坏的影响，需要让子弹多飞一会儿。 26 | 27 | ## 生信研究 28 | 29 | 1、[Nature | 快速纳米孔测序+机器学习，手术期间实现中枢神经系统肿瘤的准确分类](https://mp.weixin.qq.com/s/bOImrshTU8VXhJKQ8KO07w) 30 | 31 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/8585ca6f-702a-407f-8c55-e9c351787607) 32 | 33 | 近日，来自荷兰的研究团队开发了一种与患者无关的迁移学习神经网络Sturgeon，可用于CNS肿瘤的分子亚分类。将快速纳米孔测序与Sturgeon模型结合，在45个回顾性CNS肿瘤样本开始测序后40分钟内，Sturgeon给出了准确诊断。研究团队在25次手术过程中展示了该方法的实时适用性，实现了不到90分钟的诊断周转时间。 34 | 35 | - 文章链接： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06615-2 36 | 37 | 2、[NBT｜MMseqs2：超快速和敏感的序列比对和聚类软件](https://mp.weixin.qq.com/s/TvdmZ_TBGv5zpKCQKFLcBA) 38 | 39 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/421a4e19-4da1-4e69-9389-ecb17bef2a8f) 40 | 41 | MMseqs2（Many-against-Many序列搜索）是一个用于搜索和聚类大规模蛋白质和核苷酸序列集的软件套件。MMseqs2是在Linux、MacOS和（作为测试版本，通过cygwin）Windows上实现的开源GPL许可软件，采用C++编写。该软件设计用于在多个核心和服务器上运行，并具有非常好的可扩展性。MMseqs2的运行速度比BLAST快10000倍。以100倍的速度，它几乎能达到相同的灵敏度。在超过400倍的速度下，它可以执行与PSI-BLAST相同灵敏度的配置文件搜索。 42 | 43 | 44 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/nbt.3988 45 | 46 | 3、[Nat Commun | 基于12种癌症类型的多组学数据分析，揭示体细胞结构变异对癌症蛋白质组的影响](https://mp.weixin.qq.com/s/kai8RQQOE7Bve1KofVQnIA) 47 | 48 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/5d0c0d73-0cbb-47b8-b97d-30857c887ad5) 49 | 50 | 探究癌症中特定体细胞SV事件的真正功能影响，可能会对个体化精准治疗产生积极作用。近年来，基于质谱（MS）的蛋白质组学技术发展迅速，使得在数百种人类肿瘤标本中分析数万种蛋白质特征的表达成为可能。此外，临床肿瘤蛋白质组学分析联盟（CPTAC）等重大科学研究也已产生了基于MS的蛋白质组学分析数据，以及相应的多组学数据。美国贝勒医学院、阿拉巴马大学伯明翰分校的研究将基于MS的蛋白质组学数据与跨不同癌症类型的WGS、多组学数据相结合，以确定体细胞SV断点模式对附近基因蛋白表达的影响。结果显示，在mRNA水平上与SV相关、受顺式调控改变的数百个基因中，约25%在蛋白质水平上具有类似的相关性。此外，一部分与SV-蛋白相关的基因，与较差的患者生存模式或癌细胞系中基因敲除敏感性相关。 51 | 52 | - 文章链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-41374-8 53 | 54 | 55 | 56 | ## 博文资讯 57 | 58 | 4、[管道与命令返回值](https://mp.weixin.qq.com/s/1tNDTvit9rDoSdSAwkomyQ) 59 | 60 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/4391360e-f99f-43fa-b6e1-66134f73a8df) 61 | 62 | 本文介绍管道命令返回值使用`$?`判定的局限性，并介绍了解决方案`${PIPESTATUS[*]}` 63 | 64 | 5、[Wishlist-for-R](https://github.com/HenrikBengtsson/Wishlist-for-R) 65 | 66 | 这是一个github仓库，参与者可以将对R语言的建议提交到issue里面。 67 | 68 | 6、[How to run R code in the browser with webR](https://blog.djnavarro.net/posts/2023-04-09_webr/) 69 | 70 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/b38a3565-1e3f-44c3-b959-d44dc9bb0ce8) 71 | 72 | 本文介绍了如何使用 webR 在浏览器中运行 R 代码。 73 | 74 | 75 | ## 工具 76 | 77 | 78 | 7、[CNAqc](https://github.com/caravagnalab/CNAqc/) 79 | 80 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/98a6c0d2-0edc-4a7c-a44e-ece802095e8a) 81 | 82 | CNAqc 是一款可以对bulk癌症测序数据进行QC的R包。 可用于以下数据的可视化和分析： 1. 体细胞突变，包括单核苷酸变体和插入缺失 2. 等位基因特异性拷贝数改变 （CNA） 和 3. 肿瘤纯度估计。 83 | 84 | 8、[SolidUI ｜ 一句话生成任何图形](https://github.com/CloudOrc/SolidUI) 85 | 86 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/51f38c89-6bcd-4a56-a288-1dcf2585e5d1) 87 | 88 | 随着文本生成图像的语言模型兴起，SolidUI想帮人们快速构建可视化工具，可视化内容包括2D,3D,3D场景，从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目，旨在将自然语言处理（NLP）与计算机图形学相结合，实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。 89 | 90 | 91 | 9、[https://github.com/klmr/box](https://github.com/klmr/box) 92 | 93 | ```r 94 | box::use(mod/hello_world) 95 | 96 | hello_world$hello('Ross') 97 | #> Hello, Ross! 98 | ``` 99 | 100 | box 实现了在 R 中使用类似 Python 的模块策略组织代码。 101 | 102 | 103 | ## 资源 104 | 105 | 10、[system-design-101](https://github.com/ByteByteGoHq/system-design-101) 106 | 107 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/9d1f7d4e-e15c-47e8-959e-6a0a48c142ec) 108 | 109 | 使用视觉效果和简单术语解释复杂的系统。 110 | 111 | ## 历史上的本周 112 | 113 | - 第 95 期：[中国人群泛基因组联盟](https://mp.weixin.qq.com/s/NW3leIwLOADiYYePGPoKEw) 114 | 115 | ## 贡献者（GitHub ID） 116 | 117 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 118 | 119 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 120 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 121 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 122 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 123 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 124 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 125 | - `@wangdepin`（王德品） 126 | - `@kongjianyang`（空间阳） 127 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 128 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 129 | 130 | ## 订阅 131 | 132 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 133 | 134 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 135 | 136 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 137 | 138 | （完） 139 | 140 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-14.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-02-22 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 14 期）：为什么有些朋友，走着走着就散了 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/374) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640522450525-image.png) 21 | 22 | 23 | 第三代Xenobot(红色)和松散干细胞组成的聚集体(绿色) 。（[图片来源](https://mp.weixin.qq.com/s/ofgiKEyVSZ965hswKT1rtA)） 24 | 25 | > 去年1月，美国佛蒙特大学、塔夫斯大学和哈佛大学的4名科学家共同开发首个活体机器人Xenobot。从外面看起来，它只是一个毫米大小的细胞团，但却相当厉害。它能朝特定的方向移动，具有强大的延展性和可塑性，在被切开后，还能自行复原。 26 | 27 | 28 | ## 本周话题：[为什么有些朋友，走着走着就散了](https://mp.weixin.qq.com/s/Q-EVrYONuj3iypiOb4qw1g) 29 | 30 | 31 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640522370962-image.png) 32 | 33 | >在各奔前程的过程中，旧友不断流失，但在新的环境里，又未能建立起可以弥补这种流失的关系。是这两者的合力，共同酿成了“失友”的感受。 34 | > 35 | >真正可贵和难得的情谊，不会轻易被时空打败。哪怕人生的际遇疏离化了一些关系，哪怕彼此的联系不如往日频繁，哪怕已经许久未见，哪怕不能第一时间知晓你的近况，但在我需要你的时候，我知道你就在那里。 36 | > 37 | >别离是人生常态，身边的人也确实来来往往更迭不断，但总有一些人，已经陪伴了我们很久，还将陪伴我们更久。 38 | 39 | 40 | ## 生信科技动态 41 | 42 | 1、[Genome Medicine | 人工智能临床决策工具GEM，通过快速基因组注释助力遗传病诊断](https://mp.weixin.qq.com/s/qSqpEpRqQOK1XcduuMYAEw) 43 | 44 | 45 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640521870171-image.png) 46 | 47 | Fabric Genomics Inc的Mark Yandell研究团队联合Martin G. Reese研究团队，开发了一种用于快速基因组注释的临床决策支持工具——Fabric GEM。GEM是一种新型的基于人工智能的临床决策支持工具。研究团队在回顾性队列中对GEM进行的基准测试显示，GEM能将90%以上的致病基因排在优先候选基因中，几乎囊括了所有变异类型。此外，结合深层表型分析发现，GEM可以实现快速、准确、全面地基于WGS和WES数据进行诊断，有效降低了成本并加快变异评估。 48 | 49 | 2、[Nature Biotechnology | Genentech公司开发TraCe-seq系统用于识别癌症药物反应的转录特征](https://mp.weixin.qq.com/s/OUMbfVLvblQOE30rt0SdVw) 50 | 51 | 52 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640521992172-image.png) 53 | 54 | 针对致癌驱动基因突变的靶向治疗为癌症患者提供了显著的临床获益，为精准医疗带来了巨大的希望。但并非所有癌症患者都能产生治疗反应，其他既存的和获得的耐药机制对患者的整体反应和药效持久性提出了巨大的挑战。近年来，靶向蛋白降解这一新的作用机制 (MOA) 引起了人们的广泛关注。与传统的基于占位的靶向抑制不同，异质双功能靶向蛋白降解物能够同时将E3泛素连接酶富集到目标位置，并通过泛素介导的蛋白质水解诱导靶向降解的分子，并被证明在特定情况下优于单独的酶抑制。但目前尚不清楚双作用抑制剂-降解剂是否具有普遍优势。 55 | 56 | 为了解决上述难题，美国Genentech公司研究团队开发了一个名为TraCe-seq (Tracking differential clonal response by scRNA-seq) 的系统，能够同时跟踪肿瘤起源并比较肿瘤细胞对不同疗法的即时反应，大大加速药物反应机制或者耐药机制的研究。 57 | 58 | 3、[Genome Biology | 精准解析SNV、SV和甲基化的综合性分析方法PRINCESS，填补基因组学研究空白](https://github.com/openbiox/weekly/issues/173) 59 | 60 | 61 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640522190392-image.png) 62 | 63 | 研究团队针对目前测序数据分析短板（对于长读段数据中染色体结构变异的综合分析）进行了补充，开发了一种可以精准解析SNV、InDel、SV和甲基化数据的单倍型分析方法：PRINCESS。PRINCESS能够以最低的成本为每个样本提供全面的、单倍型解析结果。 64 | 65 | 66 | ## 文章 67 | 68 | 1、[GO富集分析你画的柱状图可能误导你了](https://mp.weixin.qq.com/s/6sHM3caX2gGGfLlBaLrmAQ) 69 | 70 | 这篇文章介绍了GO功能富集分析的冗余性和解决方法。 71 | 72 | ```r 73 | ego2 <- simplify(ego, cutoff=0.7, by="p.adjust", select_fun=min) 74 | ``` 75 | 76 | 2、[4 Tips to Make Your Shiny Dashboard Faster](https://www.rstudio.com/blog/4-tips-to-make-your-shiny-dashboard-faster/) 77 | 78 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640521359944-image.png) 79 | 80 | - 找出Shiny应用在哪里花了时间 81 | - 使用更快的函数 82 | - 注意Shiny应用中的对象作用域 83 | - 使用缓存操作 84 | 85 | 3、[Tired: PCA + kmeans, Wired: UMAP + GMM](https://www.rstudio.com/blog/4-tips-to-make-your-shiny-dashboard-faster/) 86 | 87 | 88 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640521681625-image.png) 89 | 90 | 这篇文章比对了两种将降维和聚类结合的策略。相比PCA+Kmeans，作者跟推荐UMAP+GMM。 91 | 92 | ## 工具 93 | 94 | 1、[crosslink - 分组节点的网络可视化跟踪](https://github.com/zzwch/crosslink) 95 | 96 | 97 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640522698055-image.png) 98 | 99 | 2、[readpaper - 论文阅读管理](https://mp.weixin.qq.com/s/xc5rTytLwEWXoW5pnBxIdA) 100 | 101 | 102 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640522769577-image.png) 103 | 104 | 3、[tidyHeatmap - 用整洁的数据框架简单地绘制热图](https://github.com/stemangiola/tidyHeatmap) 105 | 106 | 107 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640522845626-image.png) 108 | 109 | 110 | ## 资源 111 | 112 | 1、[GitHub 上最大的算法开源库：The Algorithms](https://the-algorithms.com/zh_Hans) 113 | 114 | 115 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640521004771-image.png) 116 | 117 | 在这个网站上面，收录了包括 Python、Java、C++、JavaScript、Go 等多种主流编程语言的算法代码实现。 118 | 你可以通过搜索框，快速寻找自己需要学习的算法。 119 | 120 | 2、[数据集成工具的基准分析](https://github.com/theislab/scib) 121 | 122 | 123 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-12-26/1640521183422-image.png) 124 | 125 | 126 | 这个存储库包含用于数据集成工具基准测试研究的代码。在我们的研究中，我们在85批基因表达和染色质可及性数据上对16种方法进行了基准测试，包括4种预处理步骤组合，一共68种方法组合。 127 | 128 | 129 | ## 赞赏 130 | 131 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 132 | 133 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 134 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 135 | 136 | 感谢以下读者往期的赞赏： 137 | 138 | - 李浩 139 | - Robin 140 | 141 | ## 订阅 142 | 143 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 144 | 145 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 146 | 147 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 148 | 149 | （完） 150 | 151 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-141.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2024-09-22 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 141 期）：那些早逝猝死的学术青年才俊们 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221136761.png) 17 | 18 | 19 | 20 | ## 本周话题：[那些早逝猝死的学术青年才俊们](https://mp.weixin.qq.com/s/OHasS9jFyH4vmEjNe7ZODQ) 21 | 22 | 学术青年才俊早逝现象频发，近年不断地在某个时间节点引起[热议](https://mp.weixin.qq.com/s/AR1DsBQb7XQ0gt6HL3p5Hg)。写这个话题也是希望大家（包括自己）在忙碌之余，多关注自己的身体和心理健康。国庆节也马上要到了，提前预祝大家长假快乐，工作顺利！身体健康是任何幸福的基础，好好活着最重要。 23 | 24 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221139089.webp) 25 | 26 | 27 | 28 | ## 生信研究 29 | 30 | 1、[Cell Research | 14国科学家联合发文，倡议开展人类基因组计划二期，让精准医疗惠及全球](https://mp.weixin.qq.com/s/P85nsEVCJprflxDpKdGRJw) 31 | 32 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221122929.png) 33 | 34 | Cell Research 近期发表一项重要的科学倡议 - 人类基因组计划二期(HGP2)。由14个国家的科学家联合发起，该计划旨在推动全球精准医疗的发展,让更多人受益于基因组学研究成果。HGP2的主要目标包括:对全球1%人口进行基因组测序、构建多样化的人类基因组图谱、推动多组学研究等。这将有助于深入了解人类遗传变异与疾病的关系，为精准医疗提供重要基础。文章详细阐述了实现这一宏大目标面临的挑战，包括经济、组织、基础设施等方面，并提出了相应的解决方案。 35 | 36 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41422-024-01026-y 37 | 38 | 39 | 40 | 2、[Nature Methods | 环状RNA检测工具的评估报告以及使用指南](https://mp.weixin.qq.com/s/6YWGLQjzluvBMSyYWgfd_Q) 41 | 42 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221126113.webp) 43 | 44 | 环状RNA分子(circRNAs)的检测通常基于使用计算工具处理的短读RNA测序数据。已经开发了许多这样的工具，但是缺少与正交验证的系统比较。因此，OncoRNALab联合了众多国际知名环状RNA研究大咖，建立了一项circRNA检测工具基准研究，其中16种工具检测了三种深度测序的人类细胞类型中超过315,000种独特的circRNA，并使用三种正交方法验证了1516种预测的环状rna。这项研究对未来circRNA的检测和验证提出了宝贵的建议。 45 | 46 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-01944-6 47 | 48 | 49 | 50 | 3、[Nat Med | 斯坦福医学院利用医疗 Twitter 进行病理图像大模型分析](https://mp.weixin.qq.com/s/J08bPfwGXaCA4oi5A_DdsA) 51 | 52 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221122383.webp) 53 | 54 | 斯坦福医学院利用医疗Twitter数据开发病理图像大模型的创新研究。研究团队构建了名为OpenPath的大规模病理图像-文本数据集，并在此基础上训练了PLIP多模态AI模型。PLIP展现出优秀的零样本学习和迁移学习能力，在多个病理图像分类任务中表现出色。此外，PLIP还能实现灵活的图像检索,具有重要的教育和知识共享价值。这项研究充分利用了公开的医疗信息资源，为医疗AI的发展提供了新思路，具有重要的理论和应用价值。 55 | 56 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-023-02504-3 57 | 58 | ## 博文资讯 59 | 60 | 4、[2023年 “全球最具创新力” 的10家生物科技公司](https://mp.weixin.qq.com/s/QtlShfjBUrUJ3rBWwFM2vA) 61 | 62 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221127452.webp) 63 | 64 | 知名媒体《快公司》（Fast Company）公布了“全球最具创新力的10家生物科技公司名单”，称这些公司正使医疗和基因测序更快得向前发展。在这份名单当中，包含了在DNA测序、细胞分离等科技做出亮眼突破的新锐，也有旨在改善现有CAR-T与基因编辑疗法、优化现有药物开发流程的多家创新公司。这些最具创新力的公司所开发的技术预示着生物科技界的发展方向。 65 | 66 | - Ultima Genomics：打破100美元全基因组测序的天花板 67 | - 10X Genomics：在特定的空间和时间上检测基因活性 68 | - DNAnexus：在国家范围内管理测序数据 69 | - Akadeum：为CAR-T疗法开发快速细胞分离技术 70 | - Ispecimen：为科学家提供难以获取的研究样本 71 | - Abcam：开启抗体生产的新时代 72 | - Colossal Biosciences：恢复已灭绝物种的存在 73 | - Recursion：除去药物发现中的人类偏倚因素 74 | - Emulate：开发器官芯片以替代动物实验 75 | - Metagenomi：识别创新基因编辑工具 76 | 77 | 78 | 79 | 5、[他山之石可以攻玉：生物序列数据如何输入neural networks？](https://mp.weixin.qq.com/s/AGypU-aKMSXgaJ1YY7IDHg) 80 | 81 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221124334.webp) 82 | 83 | 文章以DNA和蛋白质序列为例，详细讲解了one-hot编码、kmer+词嵌入等常用的序列表示方法，并给出了相应的PyTorch代码实现。作者不仅解释了基本概念，还提供了完整的数据处理和模型构建流程，让读者可以快速上手实践。对于想要将深度学习应用于生物序列分析的研究人员来说，这篇文章提供了宝贵的技术指导和启发。虽然内容简明扼要，但覆盖面广，是一篇难得的入门级教程。 84 | 85 | 86 | 87 | 6、[OpenHPC 社区宣布正式支持 openEuler](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMjYzNjU0Ng==&mid=2247507573&idx=1&sn=bfc0063133f4655a7dd258a5a79e3193&source=41#wechat_redirect) 88 | 89 | ![图片](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221154961.webp) 90 | 91 | OpenHPC是Linux基金会项目，其使命是提供开源HPC软件组件和最佳实践的参考集合，从而降低部署，升级和使用现代HPC方法和工具的障碍。 92 | 93 | 94 | 95 | ## 工具 96 | 97 | 7、[Marsilea | Python的生物数据可视化](https://mp.weixin.qq.com/s/5-SQy7A9D1QKA4D0aQhkRQ) 98 | 99 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221155941.webp) 100 | 101 | > Marsilea的名字来源于四叶草的拉丁语，而四叶草与composable visualization最终组合形成的图像相似。 102 | 103 | 104 | 105 | 8、[Viash | 从脚本到流程](https://viash.io/) 106 | 107 | ![](https://viash.io/images/ViashIllustration.svg) 108 | 109 | 110 | 111 | 9、[gradio ｜ 使用Python构建和共享令人愉快的机器学习应用程序](https://github.com/gradio-app/gradio) 112 | 113 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221133805.png) 114 | 115 | 116 | 117 | ## 资源 118 | 119 | 10、[zlibrary | 世界最大电子图书资源库](https://z-lib.id/) 120 | 121 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202409221134334.png) 122 | 123 | 124 | 125 | ## 贡献者（GitHub ID） 126 | 127 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 128 | 129 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 130 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 131 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 132 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 133 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 134 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 135 | - `@wangdepin`（王德品） 136 | - `@kongjianyang`（空间阳） 137 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 138 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 139 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 140 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 141 | 142 | ## 订阅 143 | 144 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 145 | 146 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 147 | 148 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 149 | 150 | （完） -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-142.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2024-09-29 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 142 期）：聊聊你最近正在关注的某个领域或者研究热点吧？ 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/938410fb-a4d0-4ff6-9abc-11d4c482882f.jpg) 17 | 研究人员将猿类（如猩猩、黑猩猩等）的染色体序列与人类的X和Y染色体序列进行了比较，目的是了解它们在进化过程中的历史。 18 | 19 | ## 本周话题：聊聊你最近正在关注的某个领域或者研究热点吧？ 20 | 21 | @kkjtmac Interius BioTherapeutics的INT2104成为首个进入人体临床试验的体内CAR-T疗法，用于治疗B细胞恶性肿瘤，计划于2024年第四季度开始试验。此外，相关学者还在探索通过注射mRNA直接在体内生成CAR-T细胞的新方法，类似于mRNA疫苗，这可能大幅降低传统CAR-T疗法的复杂性和成本。 22 | 23 | ## 生信研究 24 | 1、[Science | 纳米孔测序揭示人类端粒长度与生俱来，且具有染色体特异性和个体间保守性](https://mp.weixin.qq.com/s/tZ5jwBYpYbrLP25Us1q1lg) 25 | 26 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/f733e141-c051-4a37-af79-0505d3efbf7f.png) 27 | 28 | 近日，约翰·霍普金斯大学医学院Carol W. Greider团队在Science发文，介绍了一种基于纳米孔测序技术的端粒分析方法——Telomere Profiling，可以单核苷酸分辨率测量细胞中每个端粒的长度。并对147名个体的端粒长度进行检查后发现，某些染色体末端始终较长或较短。 29 | 30 | - 论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado0431 31 | 32 | 2、[Nature Methods｜关注生物学中的高级人工智能](https://mp.weixin.qq.com/s/-qRura5l1dykLLqQ9il1yA) 33 | 34 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/691bc48c-3042-432a-a363-877e350101b8.png) 35 | 36 | 2024年8月9日，Nature Methods推出特刊《Focus on advanced AI in biology》，介绍了基于人工智能的先进方法如何正在对生物学研究产生变革性影响。 37 | 38 | - 参考资料：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02391-7 39 | 40 | 3、[Nature｜林从/吴逵等合作发表全球最大规模结直肠癌多组学研究](https://mp.weixin.qq.com/s/PWqo8Y_xEd_CO2m6_Levcw) 41 | 42 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/eafcc07f-28df-42b3-af01-928f66aaa2af.png) 43 | 44 | 结直肠癌对于很多人来说并不陌生，它就像一个沉默的杀手，威胁着越来越多人的健康。全球每年新增病例约190万，发病率居所有癌症第三位，更可怕的是，约20%的患者在确诊时已发生转移，死亡率高居各类癌症第二位！ 45 | 46 | 2024年8月7日，乌普萨拉大学Tobias Sjöblom、Bengt Glimelius教授、华大基因林从博士和吴逵研究员合作在Nature上发表了文章Prognostic genome and transcriptome signatures in colorectal cancers，研究人员对1063例结直肠癌样本进行了全基因组及转录组测序分析，发现了一系列与癌症不同阶段相关的基因，并识别了结直肠癌关键预后因子，为结直肠癌的预防、治疗及预后都提供了数据基础。值得一提的是，这也是目前全球最大的结直肠癌多组学研究。 47 | 48 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07769-3 49 | 50 | ## 博文资讯 51 | 4、[外周血与全血、血清与血浆的区别](https://mp.weixin.qq.com/s/CzGXt0Fi45InYDFvcBrCdQ) 52 | 53 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/507f9b3b-5950-416b-aaa4-aba0cda8eaba.png) 54 | 本文介绍了外周血和全血的区别，以及血清和血浆的差异，包括它们的定义、成分和用途。 55 | 56 | 5、[陈 铭｜人工智能时代生物信息学学科发展和人才培养模式研究](https://mp.weixin.qq.com/s/USAAsUBggmjHZ6k-Uaz_KA) 57 | 58 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/aa4401b8-24e3-4c97-9a26-3f641b80cd2e.jpg) 59 | 60 | 当前，生物信息学仍面临学科体系不健全、定位模糊以及交叉合作不充分等挑战，多模态高维度生物大数据的准确性、分析处理和共享整合问题也考验着生物信息学的发展。在建设科技强国的过程中，生物信息学是生物经济产业布局的关键环节。与此同时，人工智能技术的融入正引发生命科学研究范式的转变，促使生物信息学从认知科学向工程创造的STEM并存模式方向发展。此外，生物信息学面临人才培养同质化和优秀青年人才“内卷”的困境，需要构建多层次培养体系和优化科研环境，培养具有战略眼光的科学家。由此，应加强顶层设计，完善学科体系与教学体系、建立多元化人才培养体系、全面推进“101计划”、优化教育资源分配和教学模式创新。 61 | 62 | 6、[生物信息学的研究思路是什么？](https://www.zhihu.com/question/628721162/answer/3274734055?utm_campaign=shareopn&utm_medium=social&utm_psn=1820976742153723905&utm_source=wechat_session&s_r=0) 63 | 64 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/3f4adf34-e3b7-4c8b-b99c-946cf1396a2f.png) 65 | 66 | 来自知乎的回答概述了生物信息学研究的基本流程：获取数据、数据清洗、数据分析、结果筛选和可视化。作者强调数据获取的重要性，并以幽默方式比较了不同课题组的数据资源差异。 67 | 68 | ## 工具 69 | 7、[ezSingleCell | 一站式单细胞和空间 omics 分析平台](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMTM0NTcyNw==&mid=2247486910&idx=1&sn=12b4a54d0a8fc39a53e0244544df1fab&chksm=c26d29eef51aa0f8a4df00e41da87378fe50c34857953deaa0ff891872971c18d80d0e3c2a66#rd) 70 | 71 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/3b2e59d9-c796-4c57-816f-4673c4aab2d9.png) 72 | 73 | ezSingleCell是一个交互式且易于使用的应用程序，用于分析各种单细胞和空间组学数据类型，而不需要事先的编程知识。它结合了性能最佳的公开方法，用于深入的数据分析、集成和交互式数据可视化。ezSingleCell由五个模块组成，每个模块都设计为一种数据类型或任务的综合工作流。 74 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-48188-2 75 | 76 | 8、[PicGo | 图片上传管理神器](https://molunerfinn.com/PicGo/) 77 | 78 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/f8b69676-1f6d-4731-a357-3f5ea6dd66ea.png) 79 | 80 | PicGo是一个用于快速上传图片并获取图片 URL 链接的工具。PicGo 本体支持如下图床： 81 | - 七牛图床 v1.0 82 | - 腾讯云 COS v4\v5 版本 v1.1 & v1.5.0 83 | - 又拍云 v1.2.0 84 | - GitHub v1.5.0 85 | - SM.MS V2 v2.3.0-beta.0 86 | - 阿里云 OSS v1.6.0 87 | - Imgur v1.6.0 88 | 89 | 9、[GW | 染色体水平基因组学数据的超快可视化工具](https://mp.weixin.qq.com/s/wOna8bgqwJVthGCmX9gSoA) 90 | 91 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/a3c8bd08-da63-4e77-b34b-ac0e73f9e1ea.png) 92 | 93 | 一个用于快速可视化比对后的测序reads数据、数据轨道和基因组变异数据集的交互式浏览器。GW 具有多线程架构，支持桌面或命令行使用，适用于多种平台，包括云环境（如 AWS 服务器或 Genomics England Research Environment） 94 | 95 | - 论文链接：https://doi.org/10.1101/2024.07.26.605272 96 | ## 资源 97 | 10、[BioKA | 生物标志物知识库 ](https://mp.weixin.qq.com/s/5NRzS-vDkIcrjUyqWS8Wvw) 98 | 99 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/e80680ab-637f-4f2c-9e2f-164c364b7836.png) 100 | 101 | BioKA从4,747篇文献中人工审编与整合了人和30个动物物种（包括模式动物及家养动物等），总共951个疾病/性状相关的16,296个生物标志物（包括11,925个基因/蛋白，1,784个miRNA，1,043个突变，773个代谢物，357个circRNA和127个lncRNA），并提供了经过标准化后的308个品种以及相应的生物标志物信息。 102 | 103 | 11、[Nature Communications主编关于该期刊的投稿分享](https://mp.weixin.qq.com/s/qcMISCj7reZjD120uJ4rmQ) 104 | 105 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/40a82806-b6cd-434a-b340-17aaec831625.png) 106 | 107 | 本月，Nature Communications的编辑团队Energy materials的chief editor仔细讲解了关本期刊的投稿全流程，从多个方面给予投稿人切实而有效的投稿建议。对于电池和电催化的方向，应该都是Energy materials领域审稿。 108 | 109 | 110 | ## 贡献者（GitHub ID） 111 | 112 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 113 | 114 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 115 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 116 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 117 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 118 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 119 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 120 | - `@wangdepin`（王德品） 121 | - `@kongjianyang`（空间阳） 122 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 123 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 124 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 125 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 126 | 127 | ## 订阅 128 | 129 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 130 | 131 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 132 | 133 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 134 | 135 | （完） 136 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-145.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2024-10-27 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 145 期）：班车司机与诺贝尔奖 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272322616.png) 17 | 18 | [来源](https://unsplash.com/photos/a-waterfall-with-a-green-and-purple-aurora-above-it-1gWakPC5e5Q) 19 | 20 | ## 本周话题：班车司机与诺贝尔奖 21 | 22 | > 科学有时很残酷。对于Douglas Prasher来说，在卖车行打一份一小时挣10美元的工，与获得诺贝尔奖及其带来的荣耀和120万美金，只有一线之差。 23 | 24 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272320826.webp) 25 | 26 | `@ShixiangWang`：非常认可作者朱勇在最后的一段话：“从古至今，人类凭借着自强不息的精神，对知识的好奇心，对真理的渴望，不断推动科学和技术的交替进步，促进社会的发展。在漫漫的科技历史长河中，既有牛顿和爱因斯坦这样灿若星辰照亮世界的天才人物，也有Prasher在黑暗中踯躅而行的寂寥身影。他们都是英雄。”对于个人而言，有所爱必有所得。 27 | 28 | ## 生信研究 29 | 30 | 1、[Quantitative Biology | 生物信息与大语言模型](https://mp.weixin.qq.com/s/IwKiW1O6JQhwwFd21HjVLQ) 31 | 32 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272231500.webp) 33 | 34 | 本文从基于文本的大语言模型在生物学信息任务上的应用与基于生物学数据预训练的基础模型两个角度探讨了基础模型对生物信息领域的影响，目前的发展与局限性，及潜在的发展方向。 35 | 36 | - 论文链接：https://doi.org/10.1002/qub2.69 37 | 38 | 39 | 40 | 2、[Nature | 新工具AF-Cluster预测蛋白不同构象](https://mp.weixin.qq.com/s/AppHdy0K0pgu8O0Si6fFlg) 41 | 42 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272234805.png) 43 | 44 | 对蛋白多构象解析可以帮助人们进一步理解其功能，但是目前相关工具欠缺。布兰迪斯大学Dorothee Kern等研究人员开发了预测蛋白质构象的新工具AF-Cluster，该工具成功预测已知与未知的蛋白构象。该工作主要的创新想法是：部分蛋白家族多序列比对（multiple sequence alignment (MSA)）能够体现蛋白在不同构象下的氨基酸残基共演化（coevolution）信息；因此，对这些蛋白家族基于序列相似性进行聚类，分cluster进行蛋白结构预测（基于AlphaFold2）就可以解析其不同构象。 45 | 46 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06832-9 47 | 48 | 49 | 50 | 3、[Sci China Inf Sci｜基于张量网络的密度聚类算法](https://mp.weixin.qq.com/s/Q-1EdFX0RAqTJIqf0K-Nbw) 51 | 52 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272237905.webp) 53 | 54 | 本文创新性地将物理学中的张量网络应用于数据科学领域，为解决具有不确定数量簇的聚类问题提供了一种新的视角和解决方案。 55 | 56 | - 论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11432-023-3869-3 57 | 58 | 59 | 60 | 4、[Nat Med | Paige、微软携手发表迄今最大的计算病理学基础模型Virchow，为AI癌症病理学树立新标杆](https://mp.weixin.qq.com/s/yUMFhehYsAq53XjW2Z2Dug) 61 | 62 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272242410.webp) 63 | 64 | AI病理学解决方案提供商Paige公司联合微软发表了合作开发的顶级AI癌症病理基础模型——Virchow，展示了其如何在超过100万个WSIs上进行训练（同类数据集中规模最大），从而具备对病理学图像中观察到的各种模式进行前所未有的建模能力。数据显示，Virchow在生物标志物预测、细胞识别和泛癌检测方面具有一流的性能。 65 | 66 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-024-03141-0 67 | 68 | 69 | 70 | ## 博文资讯 71 | 72 | 5、 [当 ggSCvis 遇到ggmagnify](https://mp.weixin.qq.com/s/5L4dxlRbTgjZC_zwl3wReQ) 73 | 74 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272244252.webp) 75 | 76 | 本文主要针对关于如何使用R语言中的ggmagnify包来放大散点图中的特定细胞进行了详细展示。 77 | 78 | 79 | 80 | 6、[CircRNA的体外环化技术介绍](https://mp.weixin.qq.com/s/7Ym6AxwEu_BuXYB3sSs78A) 81 | 82 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272314735.png) 83 | 84 | 7、[英文｜Large Language Models in Molecular Biology](https://towardsdatascience.com/large-language-models-in-molecular-biology-9eb6b65d8a30) 85 | 86 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272317243.png) 87 | 88 | 89 | 90 | ## 工具 91 | 92 | 8、[Gmeek｜超轻量博客框架](https://github.com/Meekdai/Gmeek) 93 | 94 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272249889.jpg) 95 | 96 | Gmeek是一个博客框架和超轻量级个人博客模板。其完全基于Github Pages 、 Github Issues 和 Github Actions。不需要本地部署，从搭建到写作，只需要18秒，2步搭建好博客，第3步就是写作。 97 | 98 | 9、[xcp|一个拓展的cp命令](https://github.com/tarka/xcp/) 99 | 100 | xcp 是 Unix cp 命令的（部分）克隆。它并非旨在完全替代，而是一个具有更友好的用户反馈和某些在特定任务下有意义的优化的辅助工具。 101 | 102 | 103 | 104 | 10、[Photor ｜ photor.fun](https://www.photor.fun/) 105 | 106 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272254071.png) 107 | 108 | 简单几步，让你的截图不再单调。 109 | 110 | 111 | 112 | ## 资源 113 | 114 | 11、[今日三句半](https://www.threenhalf.com/) 115 | 116 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/202410272313273.png) 117 | 118 | 订阅免费邮件，每天收到热点科技新闻总结！ 119 | 120 | 121 | 122 | ## 贡献者（GitHub ID） 123 | 124 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 125 | 126 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 127 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 128 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 129 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 130 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 131 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 132 | - `@wangdepin`（王德品） 133 | - `@kongjianyang`（空间阳） 134 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 135 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 136 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 137 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 138 | 139 | ## 订阅 140 | 141 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 142 | 143 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 144 | 145 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 146 | 147 | （完） -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-147.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2024-11-17 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第147期）：为什么中外科研课题如此不同？ 7 | 8 | 9 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 10 | 11 | 本杂志开源（GitHub: [ShixiangWang/weekly](https://github.com/ShixiangWang/weekly "ShixiangWang/weekly")），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 12 | 13 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/ShixiangWang/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 14 | 15 | ## 封面图 16 | 17 | 18 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/c5f45000-3559-41de-ad73-52ee1d221a28.png) 19 | 20 | 21 | ## 本周话题：[为什么中外科研课题如此不同？](https://mp.weixin.qq.com/s/PMEOILjBSNlD5dopa63-FA) 22 | 23 | > 中外科研课题的差异反映了两者不同的文化背景、社会需求、资源配置以及科研体制。中国在应用研究和国家战略需求上具有明显优势，而西方国家则在基础科学研究和学术自由方面拥有更强的传统和优势。 24 | 25 | 26 | 27 | ## 生信研究 28 | 29 | 1、[Nature|单细胞多组学核酸分析新技术MUSIC解析人脑高龄组织异质性](https://mp.weixin.qq.com/s/uHGGQT3cfsjIcUp0bz6Tjg) 30 | 31 | 32 | 33 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/e9271314-bc62-4380-88e9-33a77e1a87aa.png) 34 | 35 | 36 | 文章介绍了一种创新的单细胞多组学核酸分析技术MUSIC，这种技术首次在单细胞层面上同时捕获染色质间的multi-way相互作用、基因表达谱以及染色质与RNA的相互作用。 37 | 38 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07239-w 39 | 40 | 2、[Cancer discovery | “不需要肿瘤组织”甲基化组和片段组即可预测帕博利珠单抗治疗结局](https://mp.weixin.qq.com/s/QnsmwuwKIuj5L2zUII61sw) 41 | 42 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/2da09a38-5c0e-4eda-a96a-370bc0d5add5.png) 43 | 44 | > 近日，加拿大多伦多大学教学医院Lillian L. Siu团队利用cfMeDIP-seq从单一数据类型中整合甲基化和片段化分析，以监测患者对ICB的应答。证明了在接受帕博利珠单抗治疗的患者中，不依赖肿瘤组织（Tumor-naïve）的ctDNA甲基化和片段化的早期变化可预测临床获益和生存期。 45 | - 文章链接：https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-23-1060 46 | 47 | 48 | 3、[Nat Immunol|郭安源团队与合作者联合开发并验证肿瘤免疫治疗联用药物的通用筛选方法CM-Drug](https://mp.weixin.qq.com/s/so8WhfwtwPAQnB3w3ToJog) 49 | 50 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/2e79f908-9904-40cc-a606-29e38412dff5.png) 51 | 52 | 53 | 54 | > 文章基于Core和Minor基因集、以及小分子化合物扰动数据库，构建出一种基于大数据的药物筛选打分计算方法——CM-Drug，用于预测和排序潜在的能与ICB疗法联用增强抗肿瘤效果的药物。 55 | 56 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41590-024-01789-x 57 | 58 | 4、[Nature|多模态生成式AI助手PathChat：赋能人类病理学研究](https://mp.weixin.qq.com/s/5mGv1FsV3QdlGgLvca6wxQ) 59 | 60 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/088cdfd3-9fcb-4d1f-8919-1be9f36e55b9.jpg) 61 | > PathChat 是一个针对人类病理学定制的视觉语言通用AI助手。它在多项选择诊断题和开放式问答中均表现出色，并且能够胜任多种应用场景。PathChat 在诊断准确率和答案质量方面均优于现有的最佳商业解决方案 GPT4V 和其他公开可用的 MLLMs。随着技术的成熟，PathChat 有望在病理学教育、研究以及人机协作临床决策中发挥重要作用。 62 | - 文章链接：https://doi.org/10.1038/s41586-024-07618-3 63 | 64 | 65 | 66 | ## 博文资讯 67 | 68 | 5、[国产AI大模型高考成绩单出炉：讯飞星火获得综合第一](https://www.cnbeta.com.tw/articles/tech/1434322.htm "国产AI大模型高考成绩单出炉：讯飞星火获得综合第一") 69 | 70 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/aee67bbd-f6cc-4adb-b813-cea9af21ecf3.png) 71 | > 在潇湘晨报的“AI写作”评测中，讯飞星火不仅平均分位居首位，且获得了全场最高分56分。潇湘晨报邀请湖南知名作家、编辑作为阅卷老师，对国内五大AI大模型产品——百度文心一言、讯飞星火、阿里通义千问、字节豆包、腾讯元宝的高考作文进行评分，经过四位阅卷老师的综合打分，讯飞星火以49分的平均分高居首位。 72 | 73 | 74 | 75 | 6、[多重检验和FDR](https://mp.weixin.qq.com/s/93IIvWNv00NjL1HWInWp2g) 76 | 77 | 78 | 79 | > 文中讲述了介绍了多重假设检验时FDR的计算方法，并从其它角度解释了FDR方法的含义。 80 | 81 | 82 | 7、[纳米孔测序的技术开发蓝图在十多年前都已经铺陈好了](https://mp.weixin.qq.com/s/zvFqcNhn0SrfunfKX_THuA) 83 | 84 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/9e8dbe4a-1829-4c82-b00a-305a00e47f98.png) 85 | 86 | 87 | 88 | 8、[R语言的N种打开方式 ](https://mp.weixin.qq.com/s/lblyIRrD7mBD9acf52I7bw) 89 | 90 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/24ae9e01-5896-430c-8768-72dcb4cd2ce1.png) 91 | 92 | > 介绍了十多种R语言打开方式及常用小tips 93 | 94 | 95 | 9、[Nature同款配色](https://mp.weixin.qq.com/s/XykJ3xDBQzEIVqmz01ev_Q) 96 | 97 | 98 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/6bb791b8-4ab0-43d6-9233-9235efbb6c74.png) 99 | > 列举了多篇顶刊文中的中的配色十六进制代码 100 | 101 | 102 | ## 工具 103 | 104 | 10、[ggsci | 绘制期刊风格 plots](https://github.com/nanxstats/ggsci/ "ggsci | 绘制期刊风格 plots")` 105 | 106 | 107 | 108 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/56cd729c-717c-497e-9f60-797dfe0cce27.png) 109 | 110 | 11、[VisActor | 面向叙事的智能可视化解决方案](https://visactor.io/ "VisActor | 面向叙事的智能可视化解决方案")` 111 | 112 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/816dfd07-1f64-43bd-b8d2-1006b0c5e40c.png) 113 | 114 | 115 | > 提供了仪表盘的成套解决方案。 116 | 117 | 12、[Apache Arrow ｜ 列式数据读写开源方案](https://arrow.apache.org/ "Apache Arrow ｜ 列式数据读写开源方案")` 118 | 119 | 120 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/04537cfc-3c98-44b8-aeb2-2ed6051d2fd0.png) 121 | 122 | 123 | > Apache Arrow定义了一种与语言无关的列式内存格式，用于平面和分层数据，旨在现代硬件（如CPU和GPU）上进行高效的分析操作。Arrow内存格式还支持零拷贝读取，以实现无序列化开销的闪电般快速数据访问。目前有非常多语言的实现，非常值得一试。 124 | 125 | ## 资源 126 | 13、[寇享学术](https://www.koushare.com/ "寇享学术") 127 | 128 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/d1a37d87-39f4-4579-b8a4-f98eadd29f8d.jpg) 129 | > 寇享学术网站（Kouxiang Academic）是一个为学术界提供各类服务的平台，核心目的是为学术界的研究人员提供一个集学术资源共享、问题讨论、科研支持于一体的平台，帮助学者更高效地开展科研工作，获得所需的工具和资源。同时，它也为学术交流提供了一个线上互动的渠道。 130 | 131 | 14、[基因组学中的机器学习](https://mp.weixin.qq.com/s/6ATqa7T-Yj95oUMfA-nPCA) 132 | 133 | 134 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/b3b7e2ad-3f73-4410-afed-4fbd1e0bb4a4.png) 135 | > 近日，Nature Reviews Genetics系统整理关于机器学习方法和在基因组学中应用的关键综述。方法部分涵盖：如何选择合适的机器学习方法？方法选择和使用上有哪些潜在的“坑”？如何使用基于深度学习的方法处理高维的基因组数据？如何增加模型可解释性并从中获取遗传学机制见解？ 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | ## 贡献者（GitHub ID） 141 | 142 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 143 | 144 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 145 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 146 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 147 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 148 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 149 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 150 | - `@wangdepin`（王德品） 151 | - `@kongjianyang`（空间阳） 152 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 153 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 154 | 155 | 156 | ## 订阅 157 | 158 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 159 | 160 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 161 | 162 | 163 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/44ba0e93-2b15-4c9b-9d39-4e97047fc169.png) 164 | 165 | 166 | （完） 167 | 168 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-15.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-02-23 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 15 期）：科学家的层次 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/392) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | 21 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-8/1641657309511-image.png) 22 | 23 | （[via](https://mp.weixin.qq.com/s/Y1BXowa7PAwxlu5Lzu2GPQ)） 24 | 25 | 26 | ## 本周话题：[科学家的层次](https://mp.weixin.qq.com/s/rFCUpNj2GgI6TMjsR9o5rg) 27 | 28 | 这周话题分享饶毅教授的评述。 29 | 30 | > 三流及以上对99.99999%国人学者来基本是梦想，请看上面链接的原文。希望大家都脱离九流，做着六七流，勇争四流。 31 | 32 | 四流：研究的科学或应用意义被同学科科学家交口称赞，二十年内都知道其代表性重要工作，为本学科中坚； 33 | 34 | 五流：研究意义一般科学工作者误认为很有噱头，虽然少数优秀科学家早就看穿其局限性，挡不住这类科学研究在短时间得到很多瞩目，研究者个人得到利益，但其研究结果不到十年就被同一学科所忘记。 35 | 36 | 六流：很能总结研究结果，特别能够发文章，无论研究本身有没有意义，虽然优秀科学家很快嗤之以鼻，但研究者有办法把文章发表在读者多的场景，例如发表在Nature。读者还不少，但两周内大家都不记得做了什么，一个月后自己也说不清楚发现了什么，灰飞烟灭； 37 | 38 | 七流：做完研究自己都不记得为什么科学原因而开始研究，但能够发文章，还有少量读者，对其他人的研究永远没有影响； 39 | 40 | 八流：能够自己设计课题，勉强能够发表，在国际上主要是只能职业爬坡，在某些局部环境被认为是科学家，文章无人阅读，同一课题组也不再继续做； 41 | 42 | 九流：不知道该研究什么，为了职业不断模仿其他人的研究。 43 | 44 | 45 | ## 生信科技动态 46 | 47 | 1、[Cell | 加州大学任兵团队发表迄今最大规模人类单细胞染色质可及性图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/Y1BXowa7PAwxlu5Lzu2GPQ) 48 | 49 | 50 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-8/1641657596251-image.png) 51 | 52 | 53 | 全基因组关联研究（GWAS）已经确定了数十万种与人类特征和疾病广泛相关的遗传变异，这些变异大多数是非编码的。此外，研究发现疾病相关组织和细胞类型中的候选顺式调节元件（CCRE）富含非编码疾病风险变异，因此科学家们推测非编码变异影响疾病风险的主要机制是通过影响特定细胞类型中的转录调节元件。但由于缺乏人类基因组中调控元件的细胞类型解析图，这些非编码变异的注释仍具有挑战性。 54 | 55 | 美国加州大学圣地亚哥分校任兵教授课题组在Cell上发了题为“*A single-cell atlas of chromatin accessibility in the human genome*”的研究文章。研究人员使用改良的单细胞测序技术sci-ATAC-seq对来自多个个体30种成人组织类型的615998个细胞进行了染色质可及性分析，并将这些数据与15种胎儿组织类型的细胞染色质可及性图谱相结合，绘制了迄今最大规模的人类单细胞染色质可及性图谱。该图谱在222个细胞亚型中注释了近120万个CCRE，为揭示细胞类型与疾病的相关性，发现人类细胞类型的相关治疗靶点，以及人类复杂疾病的致病机理提供了宝贵的参考资源。（资源获取：http://catlas.org/humanenhancer） 56 | 57 | 2、[Nature Methods | 李明瑶团队发表空间转录组数据分析的新算法SpaGCN，可检测出具有空间表达模式的SVG](https://mp.weixin.qq.com/s/4SlSQt4VkSAOJkNS5JUmMA) 58 | 59 | 60 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-9/1641657660637-image.png) 61 | 62 | 近年来，空间转录组（Spatially Resolved Transcriptoms, SRT）技术的进步使得利用组织中的空间信息进行基因表达谱分析成为可能。目前，关于SRT的实验策略大致可分为两类：第一类是具有单细胞分辨率的原位杂交或测序技术（包括seqFISH、MERFISH等），能够检测单个细胞中数百到数千个基因的表达水平；第二类是基于原位捕获的技术（包括SLIDE-seq和10x Visium等），即先进行空间条形码编码再进行测序，可以检测捕获特定位置中数千个基因的表达水平。这些不同的SRT技术使得揭示异质组织的复杂转录结构成为可能，并增强了人们对疾病细胞机制的理解。 63 | 64 | 本文提出了空间转录组数据分析的新算法SpaGCN。SpaGCN首先构建表示数据空间依赖性的无向加权图，再将基因表达、空间位置和组织学进行整合来识别空间域。此外，SpaGCN还可以检测每个空间域丰富的SVG，通过将搜索空间限制在空间域上，以保证检测到的SVG都具有空间表达模式。SpaGCN适用于分析多种类型的SRT数据，包括ST、10x Visium、SLIDE-seqV2等。 65 | 66 | 67 | 68 | ## 文章 69 | 70 | 1、[Creating a custom color palette class with vctrs](https://www.wjakethompson.com/blog/taylor/2021-10-24-taylor-palettes/) 71 | 72 | 73 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-9/1641657862929-image.png) 74 | 75 | 本文介绍如何使用vctrs创建一个自定义的调色板🎨。 76 | 77 | 2、[A Zotero Workflow for R](https://www.anthonyschmidt.co/post/2021-10-25-a-zotero-workflow-for-r/) 78 | 79 | 这篇简短的博客文章的目的是概述作者写论文时正在使用的软件包和工作流。 80 | 81 | 3、[PD-1与PD-L1的6大区别](https://mp.weixin.qq.com/s/B--1OB8miM17Gfr21RwDfg) 82 | 83 | 84 | ## 工具 85 | 86 | 1、[“文献单词”微信小程序](https://mp.weixin.qq.com/s/j7o2sav6tmmLIPsblr0-Dw) 87 | 88 | “文献单词”指的是文献中的高频词汇，它们有特殊的用法，不同学科也有对应的专业英语，因此其范畴和四六级单词不同。 89 | 90 | 91 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-9/1641658233174-image.png) 92 | 93 | 2、[Python 图形界面框架 PyQt5](https://mp.weixin.qq.com/s/Cod1O4C7YlM_IsxcF_d_8Q) 94 | 95 | 96 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-9/1641658311359-image.png) 97 | 98 | 3、[mlverse生态：扩展数据科学的开源库](https://github.com/mlverse) 99 | 100 | 101 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-9/1641658386173-image.png) 102 | 103 | 104 | 4、[iCOBRA：对排名和分配方法进行交互式基准测试](https://github.com/csoneson/iCOBRA) 105 | 106 | iCOBRA是一个软件包，用于计算和可视化排序和二进制赋值方法的性能指标。一个典型的用例可以是，例如，在基因表达实验中比较调用差异表达的方法，这可以被看作是一个排序问题(估计正确的效应大小并根据显著性对基因排序)或一个二元分配问题(将基因分为差异表达和非差异表达)。 107 | 108 | ## 资源 109 | 110 | 1、[The Innovation | 视频: Y叔谈clusterProfiler 4.0 前沿应用](https://mp.weixin.qq.com/s/xUJ4Z7_IFrgcBUgg1W4_HA) 111 | 112 | 2、[视频：国自然申请书撰写经验分享](https://mp.weixin.qq.com/s/MZEfPlXk8-4jI8n7iSRKJg) 113 | 114 | 115 | ## 赞赏 116 | 117 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 118 | 119 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 120 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 121 | 122 | ## 订阅 123 | 124 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 125 | 126 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 127 | 128 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 129 | 130 | （完） 131 | 132 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-151.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2024-12-14 3 | comments: true 4 | --- 5 | # 生信爱好者周刊（第 151 期）：一半以上实验结果无法重复，学术界正在遭遇一场危机吗 6 | 7 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 8 | 9 | 本杂志开源（GitHub: [ShixiangWang/weekly](https://github.com/ShixiangWang/weekly "ShixiangWang/weekly")），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 10 | 11 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/ShixiangWang/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 12 | 13 | ## 封面图 14 | 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/d70e7c25-01c7-4f73-aeb0-614098b99e46.png) 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | ## 本周话题：[一半以上实验结果无法重复，学术界正在遭遇一场危机吗？](https://mp.weixin.qq.com/s/H1O-erv3-1QmhoKu5m5D1Q) 24 | 25 | > 在有些领域，理论和实验技术都已发展到了很高的水平（比如高能物理），其实验设计和分析的范式已经高度统一，没有太多任由实验人员自行裁量的空间，结果可重复性自然就高。然而像心理学这样的学科，目前的技术水平还无法做到这种程度的一致性，需要假以时日等待技术的自然进步，在此之前，要对可重复的实验比例有个理性的预期。 26 | 27 | 28 | 29 | ## 生信研究 30 | 31 | 1、[Nature Medicine │新一代三合一无创产前筛查多中心前瞻性临床研究成果](https://mp.weixin.qq.com/s/0FqkYZGuh-v9yhhspSee5g) 32 | 33 | 34 | 35 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/d2e68251-c52e-4b2c-81b1-8f01b3c58dc8.png) 36 | 37 | 38 | > 文章运用创新的无创产前筛查技术——协同等位基因靶向富集测序（COATE-seq），通过分析孕妇血浆中的游离DNA，在临床上首次运用无创的方法全面筛查包括单基因疾病、染色体非整倍体和染色体微缺失综合征等不同类型的胎儿遗传变异。 39 | 40 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41591-023-02774-x 41 | 42 | 43 | 2、[Nature Genetics | 揭示癌症突变背后的秘密：MuSiCal算法的突破与应用](https://mp.weixin.qq.com/s/FHTqs1TFf-lh8bRIMIGXfg) 44 | 45 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/d113f7de-b072-444f-9dcd-3e82f5b8a91f.png) 46 | 47 | > 这篇文章主要介绍了MuSiCal（Mutational Signature Calculator）这一创新分析框架及其算法在癌症突变特征分析中的突破与应用。该算法通过解决标准工作流中的主要问题，提高了特征发现和分配的准确性，为癌症研究提供了更加精确的生物标志物，并为未来的癌症诊断和治疗提供了强有力的分子基础。 48 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41588-024-01659-0 49 | 50 | 51 | 3、[Cancer Cell | 功能性解析乳腺癌基因组变异互作在精准治疗中的指导价值](https://mp.weixin.qq.com/s/kPrmxikuhVd_q4YfcYfupg) 52 | 53 | 54 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/5809b36f-a2a9-4362-a548-48a80fd3e720.png) 55 | 56 | 57 | 58 | > 文章系统性绘制了全面的乳腺癌基因组变异互作网络，结合临床治疗队列及体内外模型功能性解析了基因组变异互作对乳腺癌治疗结局的影响，提出了基于基因组变异互作的精准治疗新策略。 59 | 60 | - 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.ccell.2024.03.006 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 4、[Science Bulletin | 构建TMB相关免疫浸润调节因子群，助力免疫治疗疗效预测及增效策略开发](https://mp.weixin.qq.com/s/5F3t6qWAEe9ibQWHpQ5Fcw) 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/b7123945-808f-494b-b17a-7c1f14680913.png) 71 | 72 | 73 | > 文章开发了TMB相关免疫浸润调节因子群（MOTIF），揭示在同等水平TMB水平下诱导CD8+ T细胞浸润能力差异的原因。 74 | 75 | - 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.01.025 76 | 77 | ## 博文资讯 78 | 79 | 5、[SHAP全解析：机器学习、深度学习模型解释保姆级教程](https://mp.weixin.qq.com/s/R6SeyFarNfKtBtJYzcFrbg) 80 | 81 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/d742e45f-1fc8-479a-9426-d142381ebdc5.png) 82 | 83 | > 这篇文章是SHAP（SHapley Additive exPlanations）模型解释的详细教程，主要介绍了SHAP值在机器学习和深度学习模型中的应用，通过分配特征的重要性值来解释模型的预测结果，并提供了多种可视化方法和具体案例来展示SHAP在实践中的使用。 84 | 85 | 86 | 6、[The Surprising Things That CSS Can Animate](https://codersblock.com/blog/the-surprising-things-that-css-can-animate/ "The Surprising Things That CSS Can Animate") 87 | 88 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/5cec5235-7034-4361-8293-464cbd70e20b.png) 89 | 90 | 91 | > 此网站探讨了CSS动画的意外可能性，展示了一些通常不与动画关联的CSS属性如何被用来创建有趣的动画效果，包括z-index、text-transform、content和counter-increment等属性的动画化，以及如何通过这些动画技巧实现复杂的视觉效果和交互。 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 7、[KEGG又添新功能？疾病和药品信息一网打尽](https://mp.weixin.qq.com/s/lZKqcjMCQlfmLf9734SCtA) 100 | 101 | 102 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/bada2ee9-aa09-48db-8a4d-038658023477.png) 103 | 104 | > 这篇文章将针对最新版本的KEGG数据库进行介绍，并教大家如何利用KEGG挖掘数据 105 | 106 | 107 | ## 工具 108 | 8、[MEBOCOST-单细胞转录组建立代谢细胞-细胞通讯模型](https://github.com/zhengrongbin/MEBOCOST "MEBOCOST-单细胞转录组建立代谢细胞-细胞通讯模型") 109 | 110 | 111 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/0257ce62-148e-4278-bf0c-fb9bba7b6880.png) 112 | 113 | 114 | > MEBOCOST是一个基于python的计算工具，利用单细胞RNA-seq数据来推断代谢物，如脂质，介导的细胞间通讯事件。MEBOCOST包括一个人工管理的代谢物传感器合作伙伴数据库，并根据代谢物外流和流入的速率以及酶和传感器基因的表达水平分别定义发送和接收细胞。 115 | 116 | 117 | 118 | 9、[Devsnp-web开发工具](https://devsnap.me/ "Devsnp-web开发工具") 119 | 120 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/c3e35543-3687-4c9a-b3d6-42a069bb35d6.png) 121 | 122 | > 为web开发人员整理的100%免费的资源和工具。 123 | 124 | 125 | 10、[Coolify帮你管理服务器](https://github.com/coollabsio/coolify?tab=readme-ov-file "Coolify帮你管理服务器") 126 | 127 | 128 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/f33fe381-1ae6-4130-b199-f99bb441cfc6.png) 129 | 130 | 131 | > Coolify是Heroku / Netlify / Vercel等的一个开源和自托管的替代品。它可以帮助您在自己的硬件上管理服务器、应用程序和数据库；你只需要一个SSH连接。你可以管理VPS，裸金属，树莓派斯，和其他任何东西。 132 | 133 | 134 | 11、[WPS-Zotero-一个用于与Zotero集成的WPS Writer插件](https://github.com/tankwyn/WPS-Zotero "WPS-Zotero-一个用于与Zotero集成的WPS Writer插件") 135 | 136 | 137 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/6e1bd2fb-ec62-4db3-81ce-eada131bd0ba.png) 138 | 139 | > 这个插件可以让你在Linux下写论文，再发给别人在Windows/MS Word下改，两边插入的引用可以共通（需要选择将引用存储为域）。 140 | 141 | 12、[GPB | GP-Plotter：一款通用灵活的蛋白质组学质谱数据可视化工具](https://mp.weixin.qq.com/s/tsoX_qaMri9XSlih4hjy0A) 142 | 143 | 144 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/611644bd-fc27-47a6-92e5-fa4b70d731d9.png) 145 | 146 | > 中国科学院大连化学物理研究所叶明亮研究员课题组发展了GP-Plotter这一可视化工具用于实现蛋白质组学质谱谱图的离子标注与图片输出。该软件可读取并展示常见鉴定工具的结果，也能实现对糖肽谱图的全面注释，并支持镜像谱图等多种显示模式。用户可以通过软件界面轻松修改图片展示的参数，并将标注谱图以矢量图等常见的图像格式输出，促进组学数据的分析与共享。 147 | - 论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39378133/ 148 | 149 | 150 | 151 | ## 贡献者（GitHub ID） 152 | 153 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 154 | 155 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 156 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 157 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 158 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 159 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 160 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 161 | - `@wangdepin`（王德品） 162 | - `@kongjianyang`（空间阳） 163 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 164 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 165 | 166 | 167 | ## 订阅 168 | 169 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 170 | 171 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 172 | 173 | 174 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/0fa151e6-3ef4-49b3-b889-b2e3f85ede35.png) 175 | 176 | 177 | （完） 178 | 179 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-152.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | 3 | date: 2024-12-22 4 | 5 | comments: true 6 | --- 7 | # 生信爱好者周刊（第152期）：2024 Science年度十大科学突破 8 | 9 | 10 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 11 | 12 | 本杂志开源[（GitHub: openbiox/weekly）](https://github.com/openbiox/weekly)，欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 13 | 14 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 15 | 16 | ## 封面图 17 | 18 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/3597c30a-f411-44ea-9d0b-55fe72931cae.jpg) 19 | 20 | 21 | 22 | ## 本周话题：[ 2024 Science年度十大科学突破](https://mp.weixin.qq.com/s/5W04bXueWIb_VNO9BJDCnQ) 23 | 24 | 这篇文章是对“2024 Science年度十大科学突破”的详细报道，主要概述了《科学》杂志评选出的本年度十大科学突破，包括长效HIV预防针剂lenacapavir作为暴露前预防（PrEP）的重要进展，其显著降低了HIV感染风险并展现出对抗其他病毒性疾病的潜力；嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法在自身免疫疾病治疗方面的新突破，为狼疮、硬皮病等疾病患者带来希望；詹姆斯·韦伯空间望远镜（JWST）揭示的宇宙早期星系的形成与演化机制；基于RNA干扰（RNAi）的杀虫剂在害虫控制领域的创新应用；硝基体作为真核生物固氮细胞器的发现对进化论的补充；地幔波动对大陆轮廓形成及地质活动影响的新理论；SpaceX“星舰”火箭的成功着陆及其对未来太空探索成本降低的意义；以及其他在遗传学研究、固氮细胞器发现、地幔波动研究等领域的重大进展。这些突破共同展示了2024年在科学领域的广泛进步和深远影响。 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | ## 生信研究 30 | 31 | 1. [Nat Commun | AlphaFold2新方法高通量预测蛋白质构象分布，准确率超80% 32 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/v2sVYO8MLa8osVoUMuF11A) 33 | 34 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/09a0f523-66b6-4ea1-b51b-c1d37ac7d6ce.png) 35 | 36 | 这篇文章是关于“AlphaFold 2新方法高通量预测蛋白质构象分布”的研究报告摘要，主要讲述了美国布朗大学的研究团队在Nature Communications上发表的一项研究，该研究提出了一种创新的AlphaFold 2（AF2）使用方法，通过亚采样多序列比对预测蛋白质构象分布，准确率超过80%。 37 | 38 | - 论文链接： https://doi.org/10.1038/s41467-024-47504-0 39 | 40 | 41 | 2. [ Science |纳米孔测序揭示人类端粒长度与生俱来，且具有染色体特异性和个体间保守性 42 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/tZ5jwBYpYbrLP25Us1q1lg) 43 | 44 | 45 | 46 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/9043fe39-b6fa-4a81-8ded-87f6855cbe35.png) 47 | 48 | 49 | 文章介绍了一种基于纳米孔测序技术的端粒分析方法——Telomere Profiling，可以在单核苷酸分辨率下测量细胞中每个端粒的长度。该方法具有低成本、高度准确性及优异的可重复性。 50 | 51 | - 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado0431 52 | 53 | 54 | 55 | 3. [ Nature | 多器官多组学多时间点解析耐力运动后的分子变化 56 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/Bs7lW34VfVJ3AVWvImkwkA) 57 | 58 | 59 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/d8e1ad2e-ac0d-4e8e-a450-f22ea53f1517.png) 60 | 61 | 文章使用雌雄大鼠模型，从多器官、多组学、多时间点解析耐力运动后的分子变化，并总结分析了其关联生物学通路的组织、性别差异。 62 | 63 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06877-w 64 | 65 | 4. [ Science丨解析迄今最完整小鼠基因组图谱 66 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/a5R3a-KbWmAvANKwDZbopg) 67 | 68 | 69 | 70 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/08d83b32-0eac-445f-9607-d74ffa05801a.png) 71 | 72 | 73 | 文章综合了众多三代基因测序技术，进行了基因测序和组装，获得了长度为2.77 Gbp（表示十亿个碱基对）的完整的高质量小鼠参考基因组序列，填补了约7.7%的基因组空白。 74 | 75 | - 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adq8191 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | ## 博文资讯 81 | 82 | 5. [ excluderanges 83 | ](https://dozmorovlab.github.io/excluderanges/articles/excluderanges.html) 84 | 85 | 86 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/879d580c-1b60-42bd-b949-542e40048324.png) 87 | 88 | excluderanges是一个用于处理和检索问题基因组区域（problematic genomic regions）的R工具包，适用于人类、小鼠和一些模式生物。它提供问题基因组区域的坐标信息，这些区域在基因组数据分析时应避免使用。统一了多个实验室生成的不同排除集（exclusion sets）的检索。 89 | 90 | 6. [ 撰写研究计划 91 | ](https://www.science.org/content/article/writing-research-plan) 92 | 93 | 94 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/18532396-20f3-4179-a5b5-5052ffffd4cb.jpg) 95 | 96 | 97 | 这篇文章是关于如何撰写研究计划的指南，主要介绍了撰写研究计划的重要性、步骤、技巧以及注意事项，旨在帮助研究人员更好地规划和准备研究项目。 98 | 99 | 100 | 7. [如何清除Docker缓存并释放系统空间 101 | ](https://depot.dev/blog/docker-clear-cache) 102 | 103 | 104 | 105 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/7d29044f-4989-4f11-821c-62c0d3509cd6.png) 106 | 107 | 108 | 这是关于篇文章是如何清除Docker缓存和释放系统空间的指南，主要介绍了Docker中占用磁盘空间的不同构建缓存项和如何逐个或全部清除它们，以及在持续集成(CI)环境中管理Docker构建缓存的方法。 109 | 110 | 111 | 112 | ## 工具 113 | 8、[OpenWDL (The Workflow Description Language (WDL))](https://openwdl.org/) 114 | 115 | 116 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/09429262-0904-45e6-9ee1-5a4f06f64df7.png) 117 | 118 | 工作流描述语言（WDL）是一种开放标准，用于用人类可读和可写的语法描述数据处理工作流。WDL使得定义分析任务、将它们在工作流中连接起来以及并行执行变得简单直接。该语言力求对所有类型的用户都易于访问和理解，包括程序员、分析师和生产系统操作员。该语言允许使用常见的模式，如散列收集和条件执行，以简单的方式表达。WDL旨在具有可移植性，并提供多种实现方式，可在各种环境中运行，包括高性能计算系统和云平台。 119 | 120 | 9、[MuSiC | 多样本单细胞去卷积](https://github.com/xuranw/MuSiC) 121 | 122 | 123 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/f6bb1e4e-e7b3-466c-b0e3-c72526a7cdce.png) 124 | 125 | 126 | MuSiC的原始版本是一种去卷积方法，该方法利用跨样本scRNA-seq来估计bulk RNA-seq数据中的细胞类型比例。 127 | 128 | MuSiC2是一种迭代算法，旨在通过使用scRNA-seq数据作为参考，在大量RNA-seq数据生成自具有多个临床条件（其中至少有一个条件与scRNA-seq参考不同）的样本时，提高细胞类型去卷积。 129 | 130 | 10、[Yew | 用于创建可靠和高效的Web应用程序的Rust/Wasm框架](https://github.com/yewstack/yew) 131 | 132 | 133 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/82afe438-dcf7-40a6-ba6a-0b27405935d3.png) 134 | 135 | ## 资源 136 | 11、[在线数据库周刊（11.11-11.17）](https://mp.weixin.qq.com/s/iLWSqLj26xjZ8Aa92GnSQQ) 137 | 138 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/c7794194-eac1-44fa-b327-bb9cab262436.png) 139 | 这篇文章主要介绍了医学科学研究过程中常用的网络数据库，包括各种专注于转录本、表观遗传基因编辑、药物预测、基因siRNA效能等方面的数据库资源。 140 | 141 | 142 | ## 贡献者（GitHub ID） 143 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 144 | 145 | - @ShixiangWang（王诗翔） 146 | - @kkjtmac（阚科佳） 147 | - @NiEntropy（赵启祥） 148 | - @He-Kai-fly（何凯） 149 | - @JnanZhang（张佳楠） 150 | - @kkjtmac（阚科佳） 151 | - @Tomcxf（陈啸枫） 152 | - @wangdepin（王德品） 153 | - @kongjianyang（空间阳） 154 | - @donghongyu2020（董弘禹） 155 | - @DrRobinLuo（罗鹏） 156 | - @Wangcy-rachel - 王春阳 157 | - @zoe3251 - 舒晨阳 158 | 159 | 160 | 161 | ## 订阅 162 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 163 | 164 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 165 | 166 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/49b94363-6ce9-4fc8-83b9-f66cd88f7d86.png) 167 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-153.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | 3 | date: 2024-12-29 4 | 5 | comments: true 6 | --- 7 | 8 | # 生信爱好者周刊（第 153 期）：做诚实的学问，做正直的人 9 | 10 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 11 | 12 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly "openbiox/weekly")），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 13 | 14 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 15 | 16 | ## 封面图 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/f472536f-3617-4146-bbff-791c0d8335e2.png) 18 | 免疫先锋：T细胞在抗癌战斗中的关键作用. Credit: James Cavallini/Science Photo Library 19 | 20 | ## 本周话题：做诚实的学问，做正直的人 21 | 22 | 本次的话题来自[施一公在2018年全国科学道德和学风建设宣讲教育报告会上的演讲报告](https://mp.weixin.qq.com/s/O_8hc3U_aLUhA4eFCFG4vw) 23 | 24 | @kkjtmac 当前学术造假现象屡见不鲜，部分与当下急功近利的体系和制度相关。科研的核心在于求真，杜绝学术造假，需要完善监督和更加严格的处罚机制，同时倡导独立人格与内心驱动的科研动力。 25 | 26 | ## 生信研究 27 | 1、[Nature Methods｜大语言模型助力基因功能发现](https://mp.weixin.qq.com/s/xJB-3O_CIPfujpdRtl7KSg) 28 | 29 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/fe9a2df6-a6a8-472c-b548-4d11ab96763f.png) 30 | 文章创新性得将5个主流大模型引入到基因功能分析中，其中GPT-4在73%的案例中给出的功能描述与人工注释高度相符。 31 | 32 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02525-x 33 | 34 | 2、[Science | 构建衰老全景图谱，首次揭示不同器官、性别和衰老阶段的细胞动态变化](https://mp.weixin.qq.com/s/fzq0_BOFyH_gD8Lgy_0iug) 35 | 36 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/c2961f94-3497-4c5d-a801-bd60163d0f1d.png) 37 | 38 | 文章构建了一张覆盖超过两千万个细胞的哺乳动物衰老全景图谱（PanSci），首次揭示了不同器官、性别和衰老阶段的细胞动态变化。 39 | 40 | - 论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adn3949 41 | 42 | ## 博文资讯 43 | 3、[一文总结队列研究](https://mp.weixin.qq.com/s/I-4s8oKDlbIzNRgHJsn49A) 44 | 45 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/b8b51c8e-4ab7-4641-b5fc-8b2377a9f549.png) 46 | 47 | 本文以Lancet Glob Health经典的队列研究文章为例，对队列研究系列的重要知识点进行总结，为读者未来在临床实践中开展队列研究并撰写文章提供思路。 48 | 49 | 4、[提升 Shell 脚本用户体验](https://nochlin.com/blog/6-techniques-i-use-to-create-a-great-user-experience-for-shell-scripts "提升 Shell 脚本用户体验") 50 | 51 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/8cf15db2-271e-4e8e-89e2-76d7e7187347.png) 52 | 53 | 本文介绍了6种方法，让shell脚本更安全且易于使用，包括错误处理、彩色输出、进度报告、错误处理策略、平台适配和时间戳文件输出。 54 | 55 | 5、[140+ ggplot2 扩展包让你的图表更出彩](https://mp.weixin.qq.com/s/ljBFmToqQ9xSH3lHdskfnw) 56 | 57 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/7e00b612-4eed-4d61-8aab-6c0ac64fc9af.png) 58 | 59 | 这个网页中收录了140+个ggplot2可视化扩展包，供大家学习和探索。 60 | 61 | 6、[Cancer Cell | 癌细胞状态：人类肿瘤单细胞RNA测序十年的经验教训](https://mp.weixin.qq.com/s/EASmIRr9Q5hxO5TdapFMkw) 62 | 63 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/727be41e-0db2-4341-9706-39c41e14c928.png) 64 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/34841e02-59aa-4c58-9f4e-5646418e21eb.png) 65 | 66 | 本文总结了单细胞RNA测序技术在分析人类肿瘤中十年的应用经验，探讨了肿瘤内异质性、计算方法、常见程序和未来研究方向，强调了联合多组学方法全面理解癌症复杂性的重要性。 67 | 68 | 7、[Cell | 建立整体细胞状态和状态转换的概念框架](https://mp.weixin.qq.com/s/pzTDbd2YgGCrkv5H8Tccig) 69 | 70 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/1c80dd07-0edf-42a9-a4d8-3f9c3ebf81de.png) 71 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/db1350ba-49e7-4ed1-b226-6145dc06b85a.jpg) 72 | 73 | 文提出一个旨在促进定量、整合和预测模型发展的概念框架，以更好地理解细胞的功能、行为和对扰动的响应。尽管目前还存在许多挑战，如数据整合的技术难题、模型的复杂性等，但随着技术的发展，这些问题是有望得到解决的。在未来，随着技术的进步和数据的积累，细胞生物学有望在大数据时代取得重大进展。通过本文提出的框架，研究人员可以更好地理解细胞状态和状态转换，从而推动生物医学研究的发展。 74 | 75 | ## 工具 76 | 8、[TissueEnrich | 计算组织特异性基因富集的工具](https://mp.weixin.qq.com/s/ULO33ljiIZ-PA9iaXlv0pg) 77 | 78 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/44e1e2cc-0313-473e-9188-55f989caac30.jpg) 79 | 80 | TissueEnrich是用于计算一组输入基因中组织特异性基因富集的工具。原文详细介绍了TissueEnrich软件包以及TissueEnrich的下载安装和使用介绍。 81 | - 工具链接：https://github.com/Tuteja-Lab/TissueEnrich 82 | - 论文链接：https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty890 83 | 84 | 9、[applite | 用户友好的GUI macOS应用程序，用于Homebrew Casks](https://aerolite.dev/applite "applite | 用户友好的GUI macOS应用程序，用于Homebrew Casks") 85 | 86 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/3eed7d57-6110-4c70-9b4e-e7db386a532b.png) 87 | 88 | Applite 是一个免费且开源的 macOS 应用程序，它通过 Homebrew 简化了第三方应用程序的安装和管理。 89 | 90 | - 工具链接：https://github.com/milanvarady/Applite 91 | 92 | 10、[eheat ｜ 扩展复杂热图的R包](https://github.com/Yunuuuu/eheat "eheat ｜ 扩展复杂热图的R包") 93 | 94 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/0e1c3c97-31ee-47fa-be50-d224e0c29e4d.png) 95 | 96 | “eheat”的软件包起到了一个桥梁的作用，它连接了两个不同的R语言绘图包：ggplot2和ComplexHeatmap。 97 | 98 | - 工具链接：https://github.com/Yunuuuu/eheat 99 | 100 | ## 资源 101 | 11、[科研必备数据资源集合 | 80+生物医学权威数据集](https://mp.weixin.qq.com/s/sZF2a-erFFrf-BTafeaxHw) 102 | 103 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/0a3a835e-5fdf-4c2d-8515-0350e6e522db.png) 104 | 105 | 本文介绍了Genomics、Medical Imaging、Proteomics、Microbiome & Metagenomics、EHR、ClinicalTrial、Biobank 和Spatial Transcriptomics 8大类生物医学核心数据集，涵盖近80+权威数据集。 106 | 107 | ## 贡献者（GitHub ID） 108 | 109 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 110 | 111 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 112 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 113 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 114 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 115 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 116 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 117 | - `@wangdepin`（王德品） 118 | - `@kongjianyang`（空间阳） 119 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 120 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 121 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 122 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 123 | 124 | ## 订阅 125 | 126 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 127 | 128 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 129 | 130 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/a041b24f-acc8-49da-9133-5e7245c04406.png) 131 | 132 | 133 | （完） 134 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-154.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2025-01-03 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 154 期）：海归青椒“硬着陆” 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 13 | 14 | 15 | 16 | > 在发布这期内容之前，我回查了下记录：2021年9月12日我发布了第1期的内容，2022年8月6日开始以协作组的形式发布了第39期的内容。现在回头其实难以想象，为这个没有什么直接受益的事情坚持了三年多的时间，访问阅读量其实也并不多。我其实也不知道有多少读者能够有所收获，但我们一直在坚持着。这种坚持离不开所有weekly成员的付出，除了我之外，像阚科佳、陈啸枫、何凯、赵启祥等2024年都负责了超过了4次内容的编排，他们以及其他成员活跃地贡献了大部分内容的整理。感谢我自己的坚持，也感谢他们的坚持和信任，共同的努力是延续的根本。三年多前，我刚博士毕业、博士后入站不久；当前，我成为一名较为独立的科研工作者、高校教师，weekly以及weekly团队伴随了这一段成长经历，真心希望「生信爱好者周刊」的标志也能够伴随每位团队成员和读者的分享和成长。2025，我们坚持分享周刊进入第5年了，感谢大家！ 17 | > 18 | > ——王诗翔 19 | 20 | 21 | 22 | ## 封面图 23 | 24 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250103171105494.png) 25 | 26 | 树莓派掌上电脑 27 | 28 | 29 | 30 | ## 本周话题：[海归青椒“硬着陆”](https://mp.weixin.qq.com/s/WGRwlLOiXkNRTBokOBSpsQ) 31 | 32 | > 数据显示，中国留学人员环流趋势明显。2020年留学回国发展人数首次超过出国留学人数，2021年留学回国人员超过100万，十五年前，这一数字为6.93万人。今天，与大批留学回国人员一起求职的还有1000多万本土应届毕业生。在近年来的相关研究或者社会讨论中，人们愈发关注归国青年教师所面临的多重挑战。对于他们中的许多人来说，找到一份合适的教职仅仅是第一关，他们还需要从零启动科研，建立新的学术网络联结，在教学、研究与行政琐事寻找平衡。“非升即走”背景下，水涨船高的考核标准如同达摩克利斯之剑一般，悬在许多人头上。有人在阵痛期顺应土壤，调整自己的重心和工作安排；有人累积科研资本，申请"人才帽子"等以保障自己稳定的科研生产。也有人离开，重启赛道。 33 | 34 | `@ShixiangWang`：政策和文化不要通过竞争机制去消耗人才资源，去生硬地适应环境，而是通过竞争连接、分享、沉淀、创新。这算是我个人对于推文最后一段内容的回应吧。 35 | 36 | 37 | 38 | ## 生信研究 39 | 40 | 1、[Cell | 整合多组学、多类型的肿瘤数据，构建全面的肿瘤治疗靶点全景图](https://mp.weixin.qq.com/s/uwtPhycoHqI8l0Go3gy7LQ) 41 | 42 | 文章通过整合多种组学、多种癌症类型的肿瘤数据，构建了全面的肿瘤治疗靶点全景图，成功发现并验证了多种癌症治疗的潜在靶点，揭示了改进和开发癌症治疗策略的新机会。 43 | 44 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250103171402856.png) 45 | 46 | - 论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00583-X 47 | 48 | 2、[Nature Communications|通过野生和栽培辣椒基因组研究揭示辣椒为什么会辣](https://mp.weixin.qq.com/s/OSor6FrykcXk6CwtUC5aug) 49 | 50 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250103171437018.png) 51 | 52 | 53 | 文章通过组装两个端粒到端粒（T2T）无缺口辣椒基因组，深入解析了辣椒着丝粒序列特征，发现了独特的重复序列元件。并基于分子钟估计了茄科中辣椒素合成通路的进化时间节点，揭示了茄科植物中辣味形成和丧失的遗传基础。 54 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-48643-0 55 | 56 | 3、[Nature Communications | 肿瘤外显子测序数据的ecDNA扩增鉴定新方法](https://mp.weixin.qq.com/s/eVx72TUptOwMUQfK-F4YsA) 57 | 58 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250103171914551.png) 59 | 60 | 研究团队研发了一种机器学习模型和工具GCAP，用于预测肿瘤基因组中的ecDNA扩增及其相关基因。该模型从基因组变异角度出发，结合了肿瘤样本和基因水平的基因组损伤、拷贝数变异信息以及其他相关因素，能够预测单一样本中ecDNA扩增的情况。此外，该方法还适用于肿瘤全基因组和SNP芯片数据，具有广泛的实用价值。 61 | 62 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-45479-6 63 | 64 | 65 | 66 | ## 博文资讯 67 | 68 | 4、[一个快速构建多个Git标识的小技巧](https://garrit.xyz/posts/2023-10-13-organizing-multiple-git-identities) 69 | 70 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/8f3db6cf-a737-448f-acf7-3fce5522ed23.png) 71 | > Git是一个分布式版本控制软件，Garrit Franke的这篇博客分享了关于如何快速构建多个Git标识。 72 | 73 | 5、[一图流：机器学习基本流程](https://mp.weixin.qq.com/s/wqQ-T4uZi0FQbbwArjf7YA) 74 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250103171618306.png) 75 | 76 | 原文用一张图介绍了机器学习的基本流程和知识，适合机器学习的初学者进行阅读。 77 | 78 | 79 | 80 | ## 工具 81 | 82 | 6、[GW-快速浏览基因组数据信息](https://github.com/kcleal/gw?tab=readme-ov-file) 83 | 84 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/2b4abbb1-5898-4caf-be2b-da3043645ada.png) 85 | 86 | 87 | > GW是一个快速的基因组浏览器，允许您显示测序数据，特征轨迹，缩略图，生成静态图像和标签变体。 88 | 89 | 7、[sshx | 一个安全的基于网络的协作终端](https://sshx.io/) 90 | 91 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250103172020175.png) 92 | 93 | 94 | 95 | 8、[Omnivore-全面的文本阅读器](https://github.com/omnivore-app/omnivore?tab=readme-ov-file) 96 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/f710f213-a96e-41c9-8e34-b3675d82bb59.png) 97 | 98 | > Omnivore是一个完整的、开源的文本阅读器，它支持高亮显示、笔记、搜索和分享、全键盘导航等功能。 99 | 100 | 9、[RainbowGPT AI Agent](https://github.com/ZhuJD-China/RainbowGPT) 101 | 102 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250103172100827.png) 103 | 104 | RainbowGPT结合了AI Agent代理、GPT-4、GPT3.5、ChatGlm3、Qwen LLM、ChromaDB矢量数据库、Langchain知识库问答检索和谷歌搜索引擎。 105 | 106 | ## 资源 107 | 108 | 10、[jyshare-工具导航站](https://www.jyshare.com/) 109 | 110 | 111 | ![](https://files.mdnice.com/user/5208/c4276e1f-8826-434f-9945-da03c77255f9.png) 112 | 113 | 114 | > 一个很齐全的工具导航站点，涵盖常用的编译、搜索和AI应用等相关工具软件，建议收藏！ 115 | 116 | 117 | 118 | ## 贡献者（GitHub ID） 119 | 120 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 121 | 122 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 123 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 124 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 125 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 126 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 127 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 128 | - `@wangdepin`（王德品） 129 | - `@kongjianyang`（空间阳） 130 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 131 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 132 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 133 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 134 | 135 | ## 订阅 136 | 137 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 138 | 139 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 140 | 141 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 142 | 143 | （完） -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-155.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2025-01-19 3 | comments: true 4 | --- 5 | # 生信爱好者周刊（第 155期）:对话拉斯克奖得主陈志坚：专注一个课题，你能跟世界上任何实验室竞争 6 | 7 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 8 | 9 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 10 | 11 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 12 | 13 | ## 封面图 14 | 15 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/5fb84c3d-cb7d-4574-a6c7-c7b49601e1ae) 16 | 17 | 18 | ## 本周话题：[对话拉斯克奖得主陈志坚：专注一个课题，你能跟世界上任何实验室竞争](https://mp.weixin.qq.com/s/c2n5pFFdWSbK6-UNZdgl-w) 19 | 20 | 拉斯克奖得主陈志坚用他的科研经历告诉我们坚持的意义，“如果专注于某一个课题，你要相信这个世界上能比你对这个课题更懂的人不多。虽然有些实验室看上去很大，但真正和一个课题相关的可能就少数一两个学生或博后。如果你找到合适的课题并投身其中，你可以和世界上任何一个实验室竞争”。 21 | 22 | ## 生信研究 23 | 24 | 1、[Nat Cancer | 基于机器学习和泛癌蛋白基因组学构建人类癌症功能网络](https://mp.weixin.qq.com/s/mvJvGWMfthY-oLIHWPNfhA) 25 | 26 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/7558f8ee-fb29-4a96-8606-55df9fbb542c) 27 | 28 | 29 | 文章基于监督机器学习方法，结合11种癌症类型中1,194个个体的大量蛋白质组学和RNA测序（RNA-seq）数据构建了一种名为FunMap的泛癌功能网络。 30 | 31 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s43018-024-00869-z 32 | 33 | 2、[National Science Review | 单细胞水平筛选抗肿瘤药物的深度学习框架——“神农”](https://mp.weixin.qq.com/s/Rqoe53uyOmkNHOjWvMMwxA?poc_token=HH-Timej7mQN-58mhtUEcNIOOe3g7UU3Y2NQFe25) 34 | 35 | ![Image](https://github.com/user-attachments/assets/4795c5fe-a4ee-4c85-89cf-3787e12beff7) 36 | 该文章介绍了良渚实验室团队开发的深度学习框架“神农”，该框架利用单细胞测序技术和人工智能技术，在单细胞水平上高效筛选抗肿瘤药物，并揭示了药物的作用机制及潜在副作用。通过构建泛肿瘤单细胞图谱，神农框架能够识别新适应症药物、预测潜在作用靶点及评估组织损伤效应，展现出良好的稳健性和泛化能力，有望显著提升药物筛选的效率和准确度，加速新药开发进程。 37 | 38 | 3、[Science | 经活动驱动线粒体DNA转录](https://mp.weixin.qq.com/s/Z5NgZb09kmjLkVhW447EJA) 39 | 40 | ![Image](https://github.com/user-attachments/assets/8ed9a6f2-50ed-4b72-b845-865110c625a7) 41 | 浙江大学医学院马欢教授团队揭示了大脑通过神经活动驱动线粒体基因转录的节能机制，并提出通过增强这一机制可能有助于对抗大脑衰老，为神经科学研究和人工智能发展提供了新视角。 42 | 43 | ## 博文咨询 44 | 45 | 4、[Cell推出“全球科学50人”](https://mp.weixin.qq.com/s/ht7tTvhPWNHu8Haaw_HL5Q) 46 | 47 | 该文章展示了Cell Press推出的“全球科学50人”系列采访中14位华人科学家的杰出贡献，涵盖多个科学领域，体现了华人科学家在全球科学研究中的重要地位。 48 | 49 | 5、[一个生信工作者与大模型的一天](https://mp.weixin.qq.com/s/CQUnpoC0qfSZSWCqdFl-PQ) 50 | 51 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/dcc33415-63ac-41bd-8bfb-ff5126dae18b) 52 | 53 | 54 | 该推文介绍了一场关于人工智能技术在大模型应用和科学研究中高效协作的讨论会。会议深入探讨了人工智能技术，如智能体、知识图谱、自然语言处理等在文本工作、文献搜索、代码辅助以及科学研究中的应用，并分享了实际工作中的应用案例和挑战解决方案。 55 | 56 | 6、[排版引擎纵谈：程序员的视角](https://blog.ppresume.com/posts/zh-cn/on-typesetting-engines) 57 | 58 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/5a410f12-13a6-46b8-86ca-640c6351e3ff) 59 | 60 | 61 | 该推文从程序员的视角深入探讨了HTML/CSS、LaTeX、LaTeX.js、Typst和react-pdf多种排版引擎的优缺点，并解释了为何PPResume选择LaTeX作为默认排版引擎。 62 | 63 | ## 工具 64 | 65 | 7、[fasthtml | 现代纯Python网络应用程序](https://fastht.ml/) 66 | 67 | image 68 | 69 | 像是一个类 Shiny 的项目。 70 | 71 | - 项目地址：https://github.com/answerdotai/fasthtml 72 | - Gallery：https://gallery.fastht.ml/ 73 | 74 | 8、[LexicMap | 针对数百万个原核生物基因组的高效序列比对](https://github.com/shenwei356/LexicMap) 75 | 76 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/9aa74f93-fd4f-4102-ba3b-934cca94179a) 77 | 78 | 79 | LexicMap是一种核苷酸序列比对工具，能够高效地查询基因、质粒、病毒或长读长序列，与多达数百万个原核生物基因组进行比对。 80 | 81 | - 工具：https://github.com/shenwei356/LexicMap 82 | - 文章链接：https://doi.org/10.1101/2024.08.30.610459 83 | 84 | 9、[ReactPress | 一个基于Next.js的博客&CMS系统](https://github.com/fecommunity/reactpress) 85 | 86 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/9da2c92a-6440-4aaa-bc90-c0705da47639) 87 | 88 | 自己建站应该是一个不错的选择。 89 | 90 | ## 资源 91 | 92 | 10、[经典的试验设计入门书出版中文版](https://mp.weixin.qq.com/s/BGnS-p9hAF21lcB2J9ETqg) 93 | 94 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/bdc86a25-820a-455c-ade8-d4019bc9413f) 95 | 96 | 97 | 文章推荐了一本中文版本的经典实验设计入门书，这本书介绍了现代试验设计在统计方面应用的基本思想。 98 | 99 | 11、[Data Commons](https://datacommons.org/) 100 | 101 | image 102 | 103 | 谷歌集纳的一个数据集合与解读网站。 104 | 105 | image 106 | 107 | ## 贡献者（GitHub ID） 108 | 109 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 110 | 111 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 112 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 113 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 114 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 115 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 116 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 117 | - `@wangdepin`（王德品） 118 | - `@kongjianyang`（空间阳） 119 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 120 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 121 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 122 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 123 | 124 | ## 订阅 125 | 126 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 127 | 128 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 129 | 130 | ![img](https://camo.githubusercontent.com/2316fe421f5071d524e9de7a1c05bcdb5bd75e39494439562fc02d16f0f7f501/68747470733a2f2f63646e2e6e6c61726b2e636f6d2f79757175652f302f323032322f706e672f3437313933312f313634383330363339383730382d38393765376164342d363030382d343066382d393230302d6464656538333462303961372e706e67) 131 | 132 | （完） 133 | 134 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-158.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2025-03-02 3 | comments: true 4 | --- 5 | # 生信爱好者周刊（第 158期）：AI离彻底改变人类社会的能力只有10年 6 | 7 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 8 | 9 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 10 | 11 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 12 | 13 | ## 封面图 14 | 15 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/54152759-196e-4f57-863a-dbe8bea0dd54) 16 | 17 | 18 | ## 本周话题：[AI离彻底改变人类社会的能力只有10年](https://mp.weixin.qq.com/s/WTUYJsrOTt0djufxaqT6lA) 19 | 20 | 谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis说，将人工智能视为普通技术是错误的，人工智能将具有“划时代的意义”，很快将治愈所有疾病、解决气候和能源问题并丰富我们的生活，AGI大概需要 10 年时间，因为还需要 2 到 3 项重大创新，下一项就是基于代理的系统，能够完成你给它的特定目标或任务。 21 | 22 | 23 | ## 生信研究 24 | 25 | 1、[Evo2 | NVIDIA发布预测所有物种DNA、RNA、蛋白质的形式和功能的最大AI生物模型](https://mp.weixin.qq.com/s/o4ECM6F-dK2PUagS8kSYbg) 26 | 27 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/1aecb7d1-a2b7-4f79-9e95-1a327ec35196) 28 | 29 | 30 | Arc研究所、斯坦福大学和NVIDIA联合发布了史上最大生物AI模型Evo-2。该模型基于128,000个基因组训练，涵盖从人类到细菌的多种生物，可预测DNA、RNA、蛋白质的功能，并生成染色体和小基因组。它还理解非编码基因变体，有望助力基因组设计和疾病研究。 31 | 32 | - 论文链接：https://arcinstitute.org/manuscripts/Evo2 33 | 34 | 2、[Science | 赢得诺奖不是终点！David Baker再获里程碑突破——AI首次从头设计出蛋白酶](https://mp.weixin.qq.com/s/yHTjbCu3uhS4AD-N4breuw) 35 | 36 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/294197d9-bb22-4ee0-9b47-724fdc30c0aa) 37 | 38 | 39 | 该研究利用 AI 从头设计了具有复杂活性位点的**丝氨酸水解酶**，这也是首次从头设计一种新的酶，其能够加快一个**四步化学反应**，该反应对于许多生物和工业过程至关重要，其中包括塑料降解和回收。 40 | 41 | - 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu2454 42 | 43 | 3、[Cancer Cell | 三阴性乳腺癌化疗与免疫治疗的协同机制](https://mp.weixin.qq.com/s/EQSHcae7AsliaZet24Wnng) 44 | 45 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/dc4efe32-8582-41a5-8183-5c5440c8ee99) 46 | 47 | 48 | 研究团队系统整合了前期关于紫杉醇联合PD-L1抗体治疗的单细胞测序数据，并结合最新生成的白蛋白结合型紫杉醇（Nab-PTX）与PD-L1抗体联合的单细胞测序数据，对TNBC患者接受紫杉醇、白蛋白紫杉醇及其与PD-L1抗体阿替丽珠单抗联合治疗后的肿瘤免疫微环境进行了系统性分析，揭示了不同化疗药物在拮抗或协同免疫治疗中的独特作用机制，并提出了肥大细胞作为潜在治疗靶点的新观点，为优化TNBC的精准治疗策略提供了全新的理论依据。 49 | 50 | - 论文链接：https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(25)00025-X 51 | 52 | ## 博文资讯 53 | 54 | 4、[跟着Nature学作图——风车图](https://mp.weixin.qq.com/s/B7ibmD36BbZvv81kmmyzSA) 55 | 56 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/6b84683c-6a4c-45be-93fc-6a7ab99588ce) 57 | 58 | 59 | 该推文复现了Nature中出现的风车图，包含所有代码和数据文件。 60 | 61 | 5、[万人围观，用DeepSeek搭建个人知识库，真香！（附完整教程）](https://mp.weixin.qq.com/s/5pHIfyGqvfvtEekjWE0F1A) 62 | 63 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/0a6b27f9-19ca-499d-9f81-b268b3cd03fb) 64 | 65 | 66 | 本文介绍如何使用DeepSeek搭建个人知识库，方便集中管理和快速检索文档、笔记等资料。教程包括：下载安装Cherry Studio、注册登录“硅基流动”平台、配置API秘钥、添加对话和嵌入模型、创建知识库、上传文件并生成向量，以及通过智能助手引用知识库回复问题。网页版适合个人数据不涉及泄露风险的用户，本地部署则需较高硬件配置。 67 | 68 | 6、[一个完整的生信研究流程](https://mp.weixin.qq.com/s/C7ESVU5v0p8z-5PYJDbbYg) 69 | 70 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/9903aedf-ebc5-420e-9bfb-0059af188ba6) 71 | 72 | 73 | 推文中详细讲解了如何设计一个生物信息学研究，包括从科研问题到数据分析的各个步骤。 74 | 75 | ## 工具 76 | 77 | 7、[shiny 版交互式大语言模型 shiny.ollama](https://mp.weixin.qq.com/s/vcqM7YNWghIgtz4hVROGZw) 78 | 79 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/fe83d2e2-5d9b-4b1d-884b-8b0bd72cffc5) 80 | 81 | 82 | 本文介绍了 shiny.ollama，一个基于 R Shiny 和 Ollama 的交互式大语言模型工具，支持本地部署，具备完全离线、隐私保护、模型选择、消息输入、聊天记录保存等功能。用户需先安装 Ollama 和 shiny.ollama（可通过 CRAN 或 GitHub 下载）。安装完成后运行 shiny.ollama::run_app() 即可启动应用。 83 | 84 | 8、[知识库AI问答助手 - 馆长](https://www.ncurator.com/zh) 85 | 86 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/531dd777-60fe-42e3-b6ca-114892741cc6) 87 | 88 | 89 | 9、[Stirling-PDF | 本地托管的 PDF 操作工具](https://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF) 90 | 91 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/8f1dc907-3888-411d-8987-0caca01e11f4) 92 | 93 | 94 | - 试用地址：https://stirlingpdf.io/?lang=zh_CN 95 | 96 | ## 资源 97 | 98 | 10、[生物信息学中最常用的 30 个 Python 库](https://mp.weixin.qq.com/s/Q5iOJtnlwv6ypNEMfiKJ1g) 99 | 100 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/45855e11-27a1-4223-b44f-ee8d4473aa5b) 101 | 102 | 103 | 推文中分类介绍了生物信息学中最常用的30个Python库，包括SciPy、Matplotlib、Biopython等。 104 | 105 | 11、[40个顶刊同款图含代码](https://mp.weixin.qq.com/s/KOj-7MAUMWR6H0VL0nVLdA) 106 | 107 | ![image](https://github.com/user-attachments/assets/aefd4ea4-c490-40ea-8a84-ad77d3db261d) 108 | 109 | 110 | 推文汇总了40个顶刊的同款图以及代码，包括拟合散点图、火山图、小提琴图、韦恩图、累积柱状图、热图、箱线图、火柴杆图等。 111 | 112 | ## 贡献者（GitHub ID） 113 | 114 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 115 | 116 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 117 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 118 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 119 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 120 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 121 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 122 | - `@wangdepin`（王德品） 123 | - `@kongjianyang`（空间阳） 124 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 125 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 126 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 127 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 128 | 129 | ## 订阅 130 | 131 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 132 | 133 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 134 | 135 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 136 | 137 | （完） 138 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-159.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2025-03-10 3 | comments: true 4 | --- 5 | # 生信爱好者周刊（第 159 期）：巴菲特的选人标准 6 | 7 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 8 | 9 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly "openbiox/weekly")），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 10 | 11 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 12 | 13 | ## 封面图 14 | 15 | ![冰岛 - 杰古沙龙冰河湖](https://files.mdnice.com/user/37191/6884b0f6-33cf-4a58-ae19-716e25198c7d.png) 16 | 17 | ## 本周话题：[巴菲特的选人标准](https://mp.weixin.qq.com/s/ZLm20NKDat68FQR7iQEfag) 18 | 19 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/192798ee-4056-4b06-b199-9fbf8176d30f.png) 20 | 21 | > 巴菲特说，他考察候选人，就看三个“i”。 22 | > 即 23 | > 24 | > •integrity（正直） 25 | > 26 | > •intelligence（智慧） 27 | > 28 | > •initiative（主动） 29 | > 30 | > 这三个“i”当中，“主动”最重要。“正直”和“智慧”的人到处都是，但如果不主动，不是自己想去做些什么，就什么也不会发生。 31 | 32 | ## 生信研究 33 | 34 | 1.[Cell | 多参数成像揭示头颈癌临床相关的癌细胞-间质相互作用动力学](https://mp.weixin.qq.com/s/tQzp883OgwKwKVqKqY1tTg) 35 | 36 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/4aa441a0-4999-4ef7-9cf4-e6e973c35135) 37 | 38 | 文章通过整合细胞状态和形态标记进行图像分析，探讨了在驱动肿瘤侵袭过程中肿瘤和基质之间的相互作用。 39 | 40 | - 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.09.046 41 | 42 | 2.[艾伦研究所与华盛顿大学团队推出开源科研大模型 OpenScholar，用小参数超越 GPT-4o](https://mp.weixin.qq.com/s/8l8zZzZloZusW6OLBfEFag) 43 | 44 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/9857be71-7cc5-4053-acea-09781fcc7493.png) 45 | 46 | 越来越多的研究人员开始使用 ChatGPT、Perplexity 等 AI 工具来进行文献检索和信息综合。 47 | 然而，这些通用模型在处理科学问题时往往存在生成幻觉、成本高昂以及参数规模过大的缺陷，限制了它们在科学领域的适用性。 48 | 为此，由艾伦人工智能研究所 (Ai2) 和华盛顿大学合作，开发了一个针对科研的开源模型 OpenScholar。 49 | 作为一种“检索增强型语言模型”（Retrieval-Augmented Language Model），它将尖端检索系统与经过微调的语言模型相结合，旨在应对科学查询时能够检索出相关文献并生成带有真实引用的综合性回答。 50 | 51 | 3.[Nat Commun | 百岁老人罕见 LOF 突变负荷显著降低，揭示健康长寿的潜在遗传机制](https://mp.weixin.qq.com/s/7tsVNmcwJRCU2dxenvRBYQ) 52 | 53 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/9274cec7-1c56-471f-8248-6d5595c86830) 54 | 55 | 文章通过分析大群体德系犹太人的全外显子测序数据，全面比较了罕见 LOF 突变负荷。与对照组相比，百岁老人的 LOF 突变负荷明显较低，其后代中也观察到了类似效应。 56 | 57 | - 文章链接：https://doi.org/10.1038/s41467-024-52967-2 58 | 59 | ## 博文资讯 60 | 61 | 4.[GitHub Spark 通过英语创建 app](https://githubnext.com/projects/github-spark "GitHub Spark 通过英语创建app") 62 | 63 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/d76dce9c-24d6-4e44-bf56-e960e56326f5.jpg) 64 | 65 | GitHub Spark 是一个由人工智能驱动的工具，用于创建和共享微应用程序（“sparks”），可以根据您的确切需求和偏好量身定制，并且可以直接从您的桌面和移动设备上使用。无需编写或部署任何代码。 66 | 67 | - 主页链接：https://githubnext.com/projects/github-spark 68 | 69 | 5.[一文速通 WDL](https://mp.weixin.qq.com/s/jmXKylUm7IuPleZ53HrKdw) 70 | 71 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/a3ba8002-b085-4e77-95dd-d95495663e65) 72 | 73 | 文中介绍了经典生物信息学工具 WDL 的使用教程，包含解释和完整的代码。 74 | 75 | 6.[五世科学不衰、四世革命不断｜八代家谱](https://mp.weixin.qq.com/s/gP5dYLLNkRs_h8K_d9h5Zg) 76 | 77 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/6b123208-a8ac-47a9-a571-1d78d9b04f50.png) 78 | 79 | 辛顿家族最辉煌的是两百年前数学家 Boole、其数学家和教育家的妻子 Mary Everest 以及他们的 5 个孩子。辛顿家谱多彩多姿：屠夫、牧师、数学家、律师、作家、革命者、养牛郎/放牛妹、被涂黑诬陷为杀人的。在这样的背景下，2024 年获诺贝尔奖似乎小菜一碟 80 | 81 | ## 工具 82 | 83 | 7.[rag-web-ui | 基于 RAG（检索增强生成）技术的智能对话系统](https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui "rag-web-ui | 基于 RAG（检索增强生成）技术的智能对话系统") 84 | 85 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/1678f4ea-4906-4f7c-9780-960cc1f2e3de) 86 | 87 | - 项目地址：https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui 88 | 89 | 8.[Galaxy | 数据分析宇宙](https://galaxyproject.org/ "Galaxy | 数据分析宇宙") 90 | 91 | Image 92 | 93 | Galaxy 是一个免费的开源系统，用于数据分析、工作流程创作、培训和教育、发布工具、基础设施管理以及更多。 94 | 95 | - 项目地址：https://galaxyproject.org/ 96 | 97 | 9.[Liubai | 你的笔记 + 日程 + 待办清单 + 任务 with AI](https://github.com/yenche123/liubai "Liubai | 你的笔记 + 日程 + 待办清单 + 任务 with AI") 98 | 99 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/a33278c0-2b87-42bf-9779-65b3372e4805.jpg) 100 | 101 | 在企业和开发者社区中，可靠地监控服务状态变得越来越重要。Kener 应运而生，它是一个现代的自托管状态页面，使得服务状态监控和通知变得轻松而直观。 102 | 103 | - 项目地址：https://github.com/yenche123/liubai 104 | 105 | ## 资源 106 | 107 | 10.[表观遗传系列视频](https://mp.weixin.qq.com/s/ZcJEVhVpZjcrRCElBNxhig) 108 | 109 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/7863af10-1dca-4b49-b28a-c2ed4dde335b.png) 110 | 111 | 本视频为 2016 年复旦大学「表观基因组学暑期国际讲习班」的录制视频，是入门、精进表观基因组学不可多得的珍贵材料。 112 | 113 | 11.[中文 CSL 样式 - Zotero 中文社区](https://github.com/zotero-chinese/styles "中文 CSL 样式 - Zotero 中文社区") 114 | 115 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/75e56663-1e19-4151-8512-7dea6e827d49.png) 116 | 117 | 本仓库提供了一系列中文期刊和学位论文的 CSL 样式，其中大部分是由 GB/T 7714—20151 衍生的。 118 | 119 | - 项目链接： https://github.com/zotero-chinese/styles 120 | 121 | ## 贡献者（GitHub ID） 122 | 123 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 124 | 125 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 126 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 127 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 128 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 129 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 130 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 131 | - `@wangdepin`（王德品） 132 | - `@kongjianyang`（空间阳） 133 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 134 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 135 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 136 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 137 | 138 | ## 订阅 139 | 140 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 141 | 142 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 143 | 144 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 145 | 146 | （完） 147 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-16.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-02-24 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 16 期）：癌症新特征 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/428) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | 21 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-16/1642323259179-image.png) 22 | 23 | > Cancer Discov. 2022; 12: 31-46. 24 | 25 | ## 本周话题：[癌症新特征](https://mp.weixin.qq.com/s/mpxVT3BdL8Xr3nJxxGA05w) 26 | 27 | *Hallmarks of Cancer*发布第3版。在既往10个特征的基础上，再一次增加了4个特征，分别是：1、解锁表型可塑性（Unlocking phenotypic plasticity），而表型可塑性可以破坏细胞分化。2、衰老细胞（Senescent cells），细胞衰老被认为是维持组织稳态的一种保护机制，然而越来越多的证据提示，在某些情况下，衰老细胞可以各种方式促进肿瘤的发生、发展。3、非突变表观遗传重编程（non-mutational epigenetic reprogramming），表观遗传即DNA序列没有发生变化，但基因功能发生了可遗传的变化。4、多态微生物组（Polymorphic microbiomes），存在于结肠、其他黏膜及其连接器官，或肿瘤自身的微生物组。前两个特征为“新出现的特征”，后两者为“赋予的特征”。 28 | 29 | Hallmarks的又一次更新是人类从新方向研究癌症近期结果的汇总，拓展了癌症研究的纲要和主要研究范围。 30 | 31 | ## 生信科技动态 32 | 33 | 1、[Nature Methods | 结合DNA远端互作的高精度基因表达预测模型——Enformer](https://mp.weixin.qq.com/s/6SAQ9zFJpDFDz7HvUqoAVw) 34 | 35 | 36 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-16/1642323805924-image.png) 37 | 38 | 结合DNA远端互作预测基因表达和染色质状态的计算模型可以帮助更好地理解转录调控以及变异对转录调控的影响，补充基于人群的关联研究。 39 | 40 | 本文通过Enformer整合了来自基因组的远端互作信息，能够更准确的预测变异效应。此外，Enformer结合了直接从DNA序列预测增强子-启动子相互作用的方法，使得精细映射人类疾病成为可能。 41 | 42 | 2、[Nature Machine Intelligence | 基因组学中高效设计深度卷积神经网络的自动化框架](https://www.nature.com/articles/s42256-021-00316-z) 43 | 44 | 45 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-16/1642324243811-image.png) 46 | 47 | 48 | 卷积神经网络(cnn)已成为生物序列分析的标准。网络架构的调整对于CNN的性能至关重要，但它需要大量的机器学习知识和投入的时间和精力。因此，这一过程对现代深度学习在基因组学中的广泛和有效应用造成了重大障碍。在这里，我们提出了生物循证研究的自动化建模(AMBER)，一个完全自动化的框架，有效地设计和应用基因组序列的cnn。AMBER通过最先进的神经结构搜索(NAS)为用户指定的生物问题设计最优模型。我们将AMBER应用于基因组调控特征建模的任务中，并证明了AMBER设计的模型的预测明显比等效的基线非nas模型更准确，与已发表的专家设计的模型相匹配甚至超过。琥珀建筑搜索的解释揭示了它的设计原则，利用计算操作的全空间精确建模基因组序列。此外，我们还阐明了使用AMBER在等位基因特异性结合和疾病遗传力富集中准确发现功能性基因组变异。AMBER为基因组学中设计精确的深度学习模型提供了一种高效的自动化方法。 49 | 50 | > 51 | 52 | 3、[Nature communications | ClusterMap for multi-scale clustering analysis of spatial gene expression](https://mp.weixin.qq.com/s/__xhmsBsHtwWbP2xKuIM5g) 53 | 54 | 55 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-16/1642324420220-image.png) 56 | 57 | 58 | 在空间环境中定量RNA对于理解复杂组织中的基因表达和调控至关重要。原位转录组方法在完整组织中生成空间分辨的RNA谱。然而，目前还缺乏一个统一的计算框架来整合原位转录组数据分析。本文由此引入了一个无监督和无注释的框架，称为ClusterMap，它包含了RNA的物理位置和基因身份，将任务作为点模式分析问题，并通过密度峰聚类(DPC)识别具有生物学意义的结构。具体来说，ClusterMap在二维和三维空间中精确地将RNA聚集到亚细胞结构、细胞体和组织区域，并在各种组织类型上一致地执行，包括小鼠大脑、胎盘、肠道和人类心脏器官。本文证明ClusterMap可广泛应用于各种原位转录组测量，从具有高维转录组特征的图像中揭示基因表达模式、细胞生态位和组织组织原则。 59 | 60 | 61 | 62 | ## 文章 63 | 64 | 1、[sjPlot - R语言中的流行病数据分析神器](https://mp.weixin.qq.com/s/Ob1mkxMfyfhIt1OlEFIUzA) 65 | 66 | 此包不仅可以实现三线表的绘制，同时可以进行模型结果的可视化展示、评估。 67 | 68 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-16/1642324693006-image.png) 69 | 70 | 2、[ComplexHeatmap：一个完全定制的注释](https://jokergoo.github.io/2021/10/17/a-completely-customized-annotation/) 71 | 72 | 本文介绍使用ComplexHeatmap进行完全自定义的注视。 73 | 74 | 75 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-16/1642324810974-image.png) 76 | 77 | 3、[用Python构建API的八大流行框架](https://mp.weixin.qq.com/s/_xxoii0eqOHYziXQ7Q6P2Q) 78 | 79 | 本文八种可用于构建API的优秀Python框架。 80 | 81 | 82 | ## 工具 83 | 84 | 1、[ggeffects - ggplot2回归模型的边际均值估计和边际效应](https://github.com/strengejacke/ggeffects) 85 | 86 | 一个支持多种模型的可视化和预测神器。 87 | 88 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-16/1642324978787-image.png) 89 | 90 | 91 | 2、[ggiraph - 使“ggplot”图形具有交互性](https://github.com/davidgohel/ggiraph) 92 | 93 | 94 | ```r 95 | library(ggplot2) 96 | library(ggiraph) 97 | data <- mtcars 98 | data$carname <- row.names(data) 99 | 100 | gg_point = ggplot(data = data) + 101 | geom_point_interactive(aes(x = wt, y = qsec, color = disp, 102 | tooltip = carname, data_id = carname)) + 103 | theme_minimal() 104 | 105 | girafe(ggobj = gg_point) 106 | ``` 107 | 108 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-16/1642325086319-image.png) 109 | 110 | 3、[ggcorrplot - 使用ggplot2可视化相关矩阵](https://github.com/kassambara/ggcorrplot) 111 | 112 | 113 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-16/1642325206460-image.png) 114 | 115 | 116 | 117 | ## 资源 118 | 119 | 1、[爪哥的awesome列表](https://github.com/shenwei356/awesome) 120 | 121 | 生物信息学、数据科学、机器学习、编程语言(Python、Golang、R、Perl)和其他方面的宝贵资源。 122 | 123 | 2、[陈巍学基因】视频、文章目录](https://mp.weixin.qq.com/s/-ZfP5utoY52iJwq6y44eFg) 124 | 125 | ## 赞赏 126 | 127 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 128 | 129 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 130 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 131 | 132 | ## 订阅 133 | 134 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 135 | 136 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 137 | 138 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 139 | 140 | （完） 141 | 142 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-160.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2025-03-17 3 | comments: true 4 | --- 5 | # 生信爱好者周刊（第160期）： 科学评价亟需优化 6 | 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源[（GitHub: openbiox/weekly）](https://github.com/openbiox/weekly "（GitHub: openbiox/weekly）")，欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/d4802bf3-a256-473a-94df-2380147b0817.jpg) 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | ## 本周话题：科学评价亟需优化 24 | 25 | 文章主要讨论了科学评价体系中存在的问题，并以已故科学家周光召先生的判断力为例，强调了科学决策中判断力的重要性。文章指出，无论是国内还是国外，科学评审过程中普遍存在判断失误的问题。在中国，科学评审常常由训练背景不足、知识准备不够的人主导，甚至以拉关系为主导，导致决策质量低下。在美国，由于优秀科学家稀缺且忙碌，同行评议往往变成低水平评审高水平，阻碍了科学创新。此外，文章还提到，在应用领域，许多决策者缺乏科学素养，依赖权力和资本进行决策，导致误判频发。文章最后以1990年代减肥新药的误判为例，说明即使是大型药厂和资本方也可能因判断失误而错失良机。 26 | 27 | 28 | 29 | ## 生信研究 30 | 31 | 1. [Nature | 基于真实世界数据的数字病理学全切片AI模型 32 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/ghY53qnMR3FNdbzZnpwbqg) 33 | 34 | 35 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/b48e9cfe-f26d-45da-ae21-f750935f26e9.png) 36 | 37 | 文章构建了全切片病理AI基础模型Prov-GigaPath，可以读取整个切片的模式，以提高对患者特定癌症突变及其亚型的预测，以及肿瘤微环境可能对不同疗法的影响。 38 | 39 | - 论文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-024-07441-w 40 | 41 | 42 | 2. [Science | 新平台器官水平解析人脑细胞分子结构与连接 43 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/qUfK9yGu4v5Tb7JQhPMvIw) 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/5994f5a9-2621-4d84-9387-7057e51d225d.png) 49 | 50 | 51 | 52 | 这项研究为脑科学领域提供了一个强大的新工具，其创新性和应用前景值得肯定。尽管存在一些局限性，但随着技术的不断优化和改进，该平台有望在未来的脑科学研究中发挥重要作用。 53 | 54 | - 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh9979 55 | 56 | 57 | 58 | 3. [NEJM | 基因组测序为近30%漏检的罕见病患者提供了合理诊断，将罕见病诊断率提高8% 59 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/IBQktPABt1CxTQyunTGHFQ) 60 | 61 | 62 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/421d9ef7-c70d-4ba6-9dbf-56ab023cb75a.png) 63 | 64 | 文章对8000多个疑似罕见单基因疾病家庭成员的外显子组和基因组进行了测序和分析。最终证实，基因组测序可以为一些受罕见单基因疾病影响的家庭提供诊断，将罕见病的诊断率提高8% 65 | 66 | - 论文链接：https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2314761 67 | 68 | ## 博文资讯 69 | 70 | 4. [单细胞测序 | scRNA-Seq差异分析后的单细胞热图绘制 71 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/bD0o1cKO5HHRPiDVzhrpgQ) 72 | 73 | 74 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/f0269db9-3d50-4f65-a778-464776604822.png) 75 | 76 | 77 | 文中汇总了5种scRNA-Seq差异分析后的单细胞热图绘制的代码和图例。 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 5. [Nature系列综述：中山大学黄蓬团队阐述靶向肿瘤活性氧（ROS）的原理与策略 86 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/-vZNelkOc59Mq-y2Wb_NjQ) 87 | 88 | 89 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/05b54586-8f83-438e-a3bf-15f9775dc3b4.png) 90 | 91 | 92 | 活性氧（ROS）是生物系统中短暂存在但必不可少的重要物质。ROS的产生和消除是基本的生物化学过程，其微妙的平衡由一组复杂的分子机制维持。氧化还原稳态的失衡与各种疾病，尤其是癌症密切相关。细胞中ROS的普遍升高被认为是在肿瘤的发生发展中发挥重要作用。因此，通过靶向ROS及其调控机制调节细胞氧化还原被认为是癌症治疗的有效策略。 93 | 94 | 2009年，中山大学肿瘤防治中心黄蓬教授在 Nature 旗下综述期刊 Nature Reviews Drug Discovery 期刊发表了该领域相关的综述论文。在15年后，黄蓬教授团队再次在该期刊发表题为：Targeting ROS in cancer: rationale and strategies 的综述论文。 95 | 96 | 这篇最新综述总结了活性氧（ROS）领域近十多年取得的重大进展，包括发现了新的氧化还原信号通路，ROS对肿瘤代谢、肿瘤免疫、相分离、肿瘤干细胞、细胞命运的影响，以及靶向ROS的新型抗癌剂。该文章探讨了这些研究进展对肿瘤治疗和药物研发的影响和应用，并剖析ROS领域的新概念、争议热点和未来研究方向。 97 | 98 | 6. [万字长文，腾讯、清华等多位生物大模型作者专访，畅谈AI生物学，解析大型细胞模型技术 99 | ](https://mp.weixin.qq.com/s/goJTMDMqw85MiRciBBpYGg) 100 | 101 | 102 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/715a7304-ef2b-43ef-ae04-68f1919e68a1.png) 103 | 104 | 105 | 106 | 大型语言模型（LLM）在自然语言处理和理解领域已取得重大突破。同样，在生物学领域，一些采用类似 LLM 结构的大型细胞模型（Large Cellular Model，LCM）被开发用于单细胞转录组学，这些模型展示了 LCM 在各种生物任务中的应用潜力，并说明了 LCM 彻底改变未来生物学研究的可能性。 107 | 108 | 近日，《Quantitative Biology》期刊采访了一些最具影响力的 LCM 背后的有影响力的作者。例如：腾讯 AI Lab 杨帆和姚建华、加州大学 Christina V. Theodoris、多伦多大学王波、清华大学张学工以及中国科学院李鑫和杨戈。 109 | 110 | 该评论文章详细介绍了这些模型背后的总体框架和核心人工智能概念，并前瞻性地讨论了这些模型如何与生物学知识有效结合。还讨论了 LCM 研究和开发过程中面临的关键挑战，包括缩放规律问题和数据预训练的必要性。 111 | 112 | 这些观点阐明了 LCM 对生物研究的变革性影响，并让我们看到了 AI 和生命科学融合，回答有关生命的关键问题的未来 113 | 114 | 115 | ## 工具 116 | 7. [youdeyiwu 117 | ](https://github.com/dafengzhen/youdeyiwu) 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/9bb8d608-a545-4128-a695-2aaa0168a51b.png) 123 | 124 | 125 | 126 | Youdeyiwu 是一个开源的轻量级论坛，它在功能上虽然没有 WordPress 强大，但是对于想搭建一个简约论坛的用户来说，提供了新的选择。 127 | 128 | 除了基本功能和后台管理，它还具有以下功能： 129 | 130 | - 以匿名方式创建文章 131 | 132 | - 设置积分权限和奖励 133 | 134 | - 通过标签和版块组组织内容 135 | 136 | - 文章审核管理 137 | 138 | - 动态权限管理 139 | - 项目链接：https://github.com/dafengzhen/youdeyiwu 140 | 141 | 142 | 143 | 8、[BEDOPS｜快速、高度可扩展且易于并行化的基因组分析工具包](https://bedops.readthedocs.io/en/latest/index.html "BEDOPS｜快速、高度可扩展且易于并行化的基因组分析工具包") 144 | 145 | 146 | 147 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/fa526f02-523f-4975-bc96-35014372133d.png) 148 | 149 | 150 | BEDOPS是一个开源的命令行工具包，执行高度高效和可扩展的布尔和其他集合操作、统计计算、归档、转换以及其他任意规模基因组数据的管理。 151 | 152 | 该套件包括集合和统计操作工具（bedops、bedmap和closest-features）以及将大型输入压缩到一种新颖的无损格式（starch）的工具，这种格式可以比当前替代品提供更大的空间节省和更快的数据提取。BEDOPS除了支持BED格式外，还提供了对此深度压缩格式的原生支持。 153 | 154 | 9、[Tabulator](https://tabulator.info/ "Tabulator") 155 | 156 | 157 | 158 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/0c5fc954-e1c4-4733-a138-2ab81079bfc5.png) 159 | 160 | 161 | 162 | 易于使用，简单编码，功能全面，交互式JavaScript表格和数据网格。 163 | ## 资源 164 | 165 | 10、[必读综述|肿瘤单细胞+免疫微环境](https://mp.weixin.qq.com/s/TgrWGMpeR5-W6H5ty89yXA) 166 | 167 | 168 | 169 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/69a3c014-5063-490e-88c8-baec09dd60aa.png) 170 | 171 | 172 | 这篇文章是一篇关于肿瘤单细胞测序（scRNA-seq）和免疫微环境的综述，主要探讨了单细胞测序技术在肿瘤浸润免疫细胞研究中的应用和进展。文章详细介绍了单细胞测序技术在肿瘤免疫微环境研究中的应用，强调了肿瘤浸润免疫细胞的异质性、特定细胞亚群的功能特征以及它们在肿瘤进展和免疫治疗中的作用。通过结合空间转录组学，研究者能够更全面地理解肿瘤微环境的复杂性，为癌症治疗提供了新的视角和潜在靶点。 173 | 174 | 175 | ## 贡献者（GitHub ID） 176 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 177 | 178 | - @ShixiangWang（王诗翔） 179 | - @kkjtmac（阚科佳） 180 | - @NiEntropy（赵启祥） 181 | - @He-Kai-fly（何凯） 182 | - @JnanZhang（张佳楠） 183 | - @kkjtmac（阚科佳） 184 | - @Tomcxf（陈啸枫） 185 | - @wangdepin（王德品） 186 | - @kongjianyang（空间阳） 187 | - @donghongyu2020（董弘禹） 188 | - @DrRobinLuo（罗鹏） 189 | - @Wangcy-rachel - 王春阳 190 | - @zoe3251 - 舒晨阳 191 | 192 | 193 | 194 | ## 订阅 195 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「优雅R」（elegant-r）上。 196 | 197 | 微信搜索“优雅R”或者扫描二维码，即可订阅。 198 | 199 | ![](https://files.mdnice.com/user/80107/49b94363-6ce9-4fc8-83b9-f66cd88f7d86.png) 200 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-161.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-03-24 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 161 期）：一半以上实验结果无法重复，学术界正在遭遇一场危机吗？ 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly "openbiox/weekly")），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/ca27f57f-e7b6-4088-8759-dae6466d54d7.jpg) 17 | 18 | ## 本周话题：[一半以上实验结果无法重复，学术界正在遭遇一场危机吗？](https://mp.weixin.qq.com/s/H1O-erv3-1QmhoKu5m5D1Q) 19 | 20 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/c34245bf-f650-4a4e-a685-02097e841bd4.png) 21 | 22 | > 科学的大厦建立在大量可重复的研究结果之上，然而，近年来，种种迹象表示，在生物医学领域，大量的研究结果似乎不可重复。比如，Plos Biology 最近发表的一篇对近 2000 名生物医学研究人员的调研报告中，在最终收回的问卷中，72%的参与调研的活跃一线科研人员认同生物医学领域存在可重复性危机，其中 27%的参与者甚至认为这场危机非常严重。 23 | > 24 | > 由此可见，可重复性的问题在生物医学领域可谓旷日持久。解决这一问题，绝不会是朝夕之功。这方面，也许一个稍微没有那么热门的领域---心理学的故事，可以给我们带来一些启示。 25 | 26 | ## 生信研究 27 | 28 | 1.[Science ｜蛋白质语言模型 EVOLVEpro 实现快速的定向进化](https://mp.weixin.qq.com/s/nRN0B7bjb3oVf2fQtXEKHQ) 29 | 30 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/5f23eb9f-c0ba-4ab6-a432-d544852c7e06) 31 | 32 | 文章开发了名为 EVOLVEpro 的高效的蛋白进化方法，它结合了蛋白质语言模型（PLMs）和回归模型，通过少量实验数据快速改进蛋白质活性。 33 | 34 | - 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr6006 35 | 36 | 2.[Science |首个人类剪接体图谱，揭示 RNA 剪接交叉调控的复杂网络 ](https://mp.weixin.qq.com/s/ceQ9TWOdORklDc2ErSH5iw) 37 | 38 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/23964580-ffaa-448f-a885-cd39ff2fa52f.jpg) 39 | 40 | 西班牙基因组调控中心（CRG）的研究人员耗时 10 余年成功绘制了人类剪接体的第一张图谱。研究团队敲低了人类癌细胞中的 305 个剪接体和不同类别 AS 决定的功能性剪接因子，进行全转录组分析，并重建了不同功能性剪接因子网络，发现剪接体的不同组分具有独特的调控功能，揭示了剪接因子交叉调控的复杂网络。这些结果为剪接体治疗癌症或罕见病的策略提供了全新的见解。相关研究已发表在 Science 上。 41 | 42 | - 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adn8105 43 | 44 | 3.[Nature ｜基于质谱的蛋白质组学：从单细胞到临床应用](https://mp.weixin.qq.com/s/FQ8H-4YoUOq7Jfkdsd2bNA) 45 | 46 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/9e38c52f-38d2-4430-95ca-abca85307576) 47 | 48 | 文章系统地回顾了近十年来基于质谱的蛋白质组学技术的发展历程和最新进展，详细介绍了该技术领域内的全流程革新。 49 | 50 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08584-0 51 | 52 | ## 博文资讯 53 | 54 | 4.[“血液生态十亿细胞多组学计划” (HEMO ABC) 开始招募](https://mp.weixin.qq.com/s/0IUozGkyZnkNI6DXalKYWg) 55 | 56 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/49a13785-c166-4f7f-91d8-2a5902257c20) 57 | 58 | 为促进血液学科发展，推动血液疾病临床转化研究和精准医学取得新突破，华大与海河实验室携手全球科学家，共同启动“血液生态十亿细胞多组学计划” (Hematopoietic Ecosystem Multi-Omics Atlas of Billion-Cells, HEMO ABC)。该计划旨在通过大规模细胞多组学技术，绘制人类血液细胞的高精度分子图谱，全面解析血液细胞的基因组学、表观组学、转录组学和时空组学等多组学特征，构建全球最完整最精细的血液生态细胞多组学数据共享平台。这一平台将为全球科学家提供宝贵的数据资源，推动血液学及血液疾病研究进入全新的时代。 59 | 60 | 5.[AI 编程三剑客：Cline（插件）规划模式+DeepSeek R1（构建计划）架构设计+Claude3.5 智能编码实战指南](https://mp.weixin.qq.com/s/c4Nu3Xqm6LUrS8EN2sis2Q) 61 | 62 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/bdbdfdf5-a286-4f3e-b36f-8919048e735c.png) 63 | 64 | 6.[面向统计学家的大语言模型综述-LLM 的基础](https://mp.weixin.qq.com/s/5PACwYluZJXhCV7R32ysgA) 65 | 66 | ![](https://github.com/user-attachments/assets/e6e1df33-4651-4876-b6b8-25a5db76def1) 67 | 68 | 本文探讨了统计学家可能对 LLM 发展做出重要贡献的潜在领域，特别是那些旨在增强人类用户信任度和透明度的方向。 69 | 70 | ## 工具 71 | 72 | 7.[AI Headshots](https://ai-headshot-generator.net/ "AI Headshots") 73 | 74 | Image 75 | 76 | AI 头像生成。看介绍非常不错，但实际测试效果一般。 77 | 78 | 8.[you-get | 视频下载器](https://github.com/soimort/you-get "you-get | 视频下载器") 79 | 80 | ```sh 81 | $ you-get 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw' 82 | site: YouTube 83 | title: Me at the zoo 84 | stream: 85 | - itag: 43 86 | container: webm 87 | quality: medium 88 | size: 0.5 MiB (564215 bytes) 89 | # download-with: you-get --itag=43 [URL] 90 | 91 | Downloading Me at the zoo.webm ... 92 | 100% ( 0.5/ 0.5MB) ├██████████████████████████████████┤[1/1] 6 MB/s 93 | 94 | Saving Me at the zoo.en.srt ... Done. 95 | ``` 96 | 97 | You-Get 是一个小型命令行实用程序，用于从网络上下载媒体内容（视频、音频、图像），以防没有其他方便的方法。 98 | 99 | 9.[Trae](https://www.trae.ai "Trae") 100 | 101 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/87e56873-bb65-4f22-86b5-e42393eff4c3.jpg) 102 | 103 | Trae 是一个自适应的 AI IDE，通过与其对话的形式，高效构建项目代码，并可以做到即时可视化，方便调整。 104 | 105 | ## 资源 106 | 107 | 10.[dockstore](https://dockstore.org "dockstore") 108 | 109 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/08f4df21-cc3d-415d-b990-30688671bde7.jpg) 110 | 111 | dockstore 是一个开源免费的 docker 平台，提供诸多数据分析类的 pipeline。 112 | 113 | 11.[CS197](https://www.xiaohongshu.com/404?source=/404/sec_tJJECSrQ?redirectPath=https%3A%2F%2Fwww.xiaohongshu.com%2Fexplore%2F677266ec000000000900e2ee%3Fsecondshare%3Dweixin%26share_from_user_hidden%3Dtrue%26appuid%3D%26apptime%3D1735690327%26share_id%3Daa0a423fcd3d40c0930396716ad251d6%26xsec_source%3Dh5_share%26xsec_token%3DCB26h6oV3PdntnP9150-rtrQZJCa3mPjmJL1aqaGkPw24%3D&error_code=300031&error_msg=当前笔记暂时无法浏览&uuid=c71bf062-1cd3-4d32-9c73-5ffca06d19a2 "CS197") 114 | 115 | ![](https://files.mdnice.com/user/37191/98a609da-c563-4ace-aab1-432c10da5060.png) 116 | 117 | 哈佛大学的 AI 课程 118 | 119 | - 项目链接： https://www.cs197.seas.harvard.edu 120 | 121 | ## 贡献者（GitHub ID） 122 | 123 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 124 | 125 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 126 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 127 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 128 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 129 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 130 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 131 | - `@wangdepin`（王德品） 132 | - `@kongjianyang`（空间阳） 133 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 134 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 135 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 136 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 137 | 138 | ## 订阅 139 | 140 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 141 | 142 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 143 | 144 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 145 | 146 | （完） 147 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-162.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-03-31 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 162 期）：'双人成行'对创新的作用 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly "openbiox/weekly")），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/a9d22bff-f7e5-4888-9a9b-149c56406c88.jpg) 18 | - 来源：Peter Glagowski 19 | 20 | ## 本周话题：['双人成行'对创新的作用](https://www.nature.com/articles/s41587-023-02074-2 "'双人成行'对创新的作用") 21 | >本书作者提出了科学探索的双重维度——"夜间科学"与"日间科学"。前者如同混沌的创意温床，充满无序的灵感碰撞；后者则是严谨的逻辑验证，构成系统化的知识体系。研究指出，突破性创新往往诞生于夜间科学的自由探索过程中，而对话尤其成为激发创意的关键媒介。在交流中，语言具有独特的思维整理功能：它能迫使混沌的思维显影，将朦胧的灵感转化为线性表达，进而暴露出潜藏的思维断层。更重要的是，学术伙伴的即时反馈既能增强研究者的信心，又有效消解了学术探索中的孤独感。这种创造力的绽放，终究需要一个安全包容的环境——当研究者无需担忧观点的幼稚性时，最大胆的创新才有可能破茧而出。 22 | 23 | @NiEntropy : 看了三遍，先是看了一遍公众号翻译，把原文找出来看了一遍，让R1也看了一遍并进行拓展。大晚上的给我看激动了，所以未来我们也可能会成为可以改变世界的小团队吗！加油everyone！ 24 | 25 | @R1版《陋室铭》: 人不在多，协契则灵。思不在繁，互启则明。 26 | - 文章连接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-02074-2 27 | ## 生信研究 28 | 1、[Nat Methods | 西湖大学团队开发非侵入式谱系追踪的新工具](https://mp.weixin.qq.com/s/Sg08_QceMA4q5opmwILvpA) 29 | 30 | 31 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/a6d3197a-d8b7-4c68-8bc0-4fe22d621046.png) 32 | 33 | 文章开发了一款谱系追踪新计算工具 MethylTree。MethylTree无需基因编辑，就可以精准地、以多组学的方式追踪细胞谱系，开启了非侵入式谱系追踪的新篇章。 34 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02567-1 35 | 36 | 2、[scCancerExplorer | 人类泛癌单细胞多组学在线分析工具](https://mp.weixin.qq.com/s/dX6w10zQekgow3ei4Kc2sw) 37 | 38 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/4be12654-90a5-4d99-9470-4427a3cee288.png) 39 | 40 | 南京医科大学研究团队推出人类泛癌单细胞多组学在线分析工具scCancerExplorer。该数据库集成了基因表达、染色质、蛋白质活性、DNA甲基化和DNA复制等分析模块，支持用户友好操作，能通过简单点击探索癌症相关数据。scCancerExplorer免费访问，为癌症研究提供有力工具 41 | 42 | - 数据库网站：https://bianlab.cn/scCancerExplorer/ 43 | - 文章连接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39558175/ 44 | 45 | 3、[The Innovation | 精准用药，基因先行：首个中国人药物基因组学图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/LMigTN0BgX-9UyC-xZK-Tg) 46 | 47 | 48 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/85407a39-01ea-4083-bb16-84c44f83144d.png) 49 | 50 | 文章利用来自全国的206,640名中国个体的低深度全基因组测序数据，成功绘制了首个中国人药物基因组图谱，并构建了相关数据库，方便公开免费访问查询。 51 | - 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.xinn.2024.100773 52 | 53 | ## 博文资讯 54 | 55 | 56 | 4、 [从简单到复杂的漫长之旅](https://mp.weixin.qq.com/s/kI3lr7N_MyndImkbf5x-yg) 57 | 58 | 59 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/9b4542e1-ef71-4fbd-9ca9-897c3c42f8dd.jpg) 60 | 61 | 本文以约翰·梅纳德·史密斯的经典理论为框架，系统梳理了生命演化史上的八大“变形记”——从原始RNA分子到真核细胞，从无性繁殖到人类社会——每一次转变都标志着生物复杂性的跃升。 62 | 63 | 64 | 5、[AlphaFold3开源了](https://mp.weixin.qq.com/s/ZgG7ZIdhDQ-7SOl23_wj4g) 65 | 66 | 67 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/7d030048-bc9f-46e1-95ec-0f7472aeb03c.png) 68 | 69 | 谷歌 DeepMind 宣布最新版 AI 蛋白质结构预测工具 AlphaFold3 正式开源，科学家们可以下载其底层代码，并将其应用于非商业领域。 70 | 71 | 6、[ AlphaFold3的安装与使用](https://mp.weixin.qq.com/s/q2uAQyweqU9iIv30nhQYMg) 72 | 73 | 74 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/b9fd911a-4626-4084-bf69-7884ad62ef71.jpg) 75 | 76 | 这真是雪中送炭！AlphaFold 3 近期已正式开源，现在就有技术大佬分享了详细的 Conda 环境配置和运行教程，想尝鲜的小伙伴们赶紧动手试试吧！ 77 | 78 | ## 工具 79 | 80 | 7、[GCAS｜基于GEO数据库整理的多种癌症的综合分析工具](https://mp.weixin.qq.com/s/z1cCHLZY_GvrsJ_pYAQ_tw) 81 | 82 | 83 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/6a1f997e-0629-4ef8-9beb-6afa7d82c53b.png) 84 | 85 | GEO癌症分析套件（GCAS）是一个多功能的R包，旨在分析和可视化癌症研究中的基因表达数据。GCAS允许对正常样本和肿瘤样本之间的基因表达进行比较、相关性分析、免疫浸润分析、差异表达分析、共表达分析和富集分析。它包含一个Shiny应用程序，用于交互式可视化，也可以直接在R环境中用于高级脚本编写。GCAS非常适合希望高效、有效地探索癌症基因组数据的研究人员、临床医生和生物信息学家。 86 | 87 | 8、[PROGENy | 信号通路评估](https://www.nature.com/articles/s41467-017-02391-6 "PROGENy | 信号通路评估") 88 | 89 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/0059c250-86c9-4f7d-9d93-383e4f061134.png) 90 | 91 | PROGENy是一种用于推断信号通路活性的工具，特别适用于基因表达数据的分析。它通过整合大量公开的扰动实验数据，生成一组核心基因集，用于评估信号通路的活性。与传统的通路富集分析方法不同，PROGENy能够更精确地反映信号通路的活性，因为它考虑了翻译后修饰和下游基因的影响。 92 | 93 | - 文章连接：https://www.nature.com/articles/s41467-017-02391-6 94 | - github: https://github.com/saezlab/progeny?tab=readme-ov-file 95 | 96 | 97 | 9、[跟着Cell学绘图—双分组倾斜火山图](https://mp.weixin.qq.com/s/mYObv2156tLeKGATd6E8rQ) 98 | 99 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/b2e0c25e-4945-4f4d-a459-cb7924f5b266.png) 100 | 101 | 文章介绍了如何利用 R 绘制双分组倾斜火山图。 102 | 103 | 104 | ## 资源 105 | 106 | 10、 [读《单细胞组学基础》](https://mp.weixin.qq.com/s/VycRKOjaw9F49WgfHZsDHA) 107 | 108 | 109 | ![](https://files.mdnice.com/user/34023/02ca5bf0-795c-4b52-bbb9-763d6a0431b9.png) 110 | 111 | 《单细胞组学基础》系统介绍了单细胞组学技术的发展、核心方法和应用场景，涵盖转录组学、表观组学、代谢组学及空间组学等多个领域。书中既包含理论基础，也强调实践操作，特别是算法与数据分析部分深入浅出，助力读者掌握核心技能。 112 | 113 | 114 | ## 贡献者（GitHub ID） 115 | 116 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 117 | 118 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 119 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 120 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 121 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 122 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 123 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 124 | - `@wangdepin`（王德品） 125 | - `@kongjianyang`（空间阳） 126 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 127 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 128 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 129 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 130 | 131 | ## 订阅 132 | 133 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 134 | 135 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 136 | 137 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 138 | 139 | （完） 140 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-163.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 生信爱好者周刊（第 163 期）：美国公共数据库对中国科研人员禁用 2 | 3 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 4 | 5 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 6 | 7 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 8 | 9 | ## 封面图 10 | 11 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413102411509.webp) 12 | 13 | 迄今为止最大的脑图 - [图源](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2516) 14 | 15 | 16 | ## 本周话题：美国公共数据库对中国科研人员禁用 17 | 18 | > 中美在数据和技术领域的紧张关系加剧，美国于2024年底推出了针对跨境数据的新规，并将在2025年开始实施。该新规旨在限制中国等“受关注国家”获取美国人的敏感个人数据，这对中国科研人员使用美国的公共医学和学术数据库可能带来重大影响。 19 | 20 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413102603046.webp) 21 | 22 | > 涉及大量美国人健康/基因信息的数据库（如SEER, TCGA, dbGaP等）在新规下对中国几乎封闭，而以公开文献和统计为主的资源（如PMC, ClinicalTrials.gov, CDC数据）仍然开放。介于两者之间的是一些已经公开但含匿名个体数据的资源（如GEO, 部分NIH数据），目前看大概率继续开放，但需关注政策动向。 23 | 24 | `@ShixiangWang`: 协作共享有时比想象中艰难。万事万物都遵循着动态的平衡。之前是全世界分析M国数据，就政策导向看，以后会产生一些相对的数据孤立。个人观点，长久看，对M国也未必是好事。我们国家也确确实实需要有真正意义上类似 TCGA 的计划，而不是坐地分钱。 25 | 26 | 27 | 28 | ## 生信研究 29 | 30 | 1、[Science | 5'端单细胞测序绘制CD4+T细胞双向转录增强子多模态图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/ADBS94ZfE2-FcBA60zqGdw) 31 | 32 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413102926464.png) 33 | 34 | 团队利用5’端单细胞RNA测序方法构建T细胞双向转录增强子多模态图谱，同时开发了ReapTEC方法，实现高核苷酸分辨率和高灵敏度鉴定btcEnhs，捕获真正的增强子区域。 35 | 36 | - 论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.add8394 37 | 38 | 2、[Nat Methods | 系统性评估11种空间组学技术](https://mp.weixin.qq.com/s/0Wh_VyKSIvH3Y9LQW1B_RA) 39 | 40 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413103509895.webp) 41 | 42 | 基于测序空间转录组技术（sST）的快速发展改变了在空间背景下测量基因表达的能力，被Nature Methods评为2020年的年度技术。然而技术的发展应该关注哪些指标，如何对这些技术进行标准化的多维度评估和比较，尚未有清晰的解决方案。为了解决技术标准不清晰，评估方案混乱等问题，研究团队对 11 种 sST 方法进行了全面比较（包括 10X Genomics Visium（基于 poly-A 和基于探针的两种方法）、DynaSpatial、HDST、BMKMANU S1000、Slide-seq V2、Curio Seeker（Slide-seq 的商业版本）、Slide-tag、Stereo-seq、PIXEL-seq、Salus 和 DBiT-seq）。他们使用具有明确形态的参考组织来评估它们的性能。研究建立了一套具有不同组织结构特征的标准参考组织，包括胚胎小鼠眼睛、成年小鼠海马区和嗅球。在进行统一的组织块制备和切片后，他们使用11种sST方法对这些组织进行了空间转录组学分析，生成了一个跨平台的数据集（称为cadasSTre），以便直接比较空间分辨率、分子捕获效率和分子扩散。 43 | 44 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02325-3 45 | 46 | 47 | 48 | 3、[Nat Med｜AI驱动的血液WGS ctDNA检测平台——MRD-EDGE，可高灵敏度预测癌症复发](https://mp.weixin.qq.com/s/WA9Q5aAJwHROFPOWe6jPgQ) 49 | 50 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413103044300.png) 51 | 52 | 团队开发了一种由机器学习驱动的血浆全基因组测序（WGS）ctDNA信号富集平台——“MRD-EDGE”，可以极高敏感度监测肿瘤负荷。 53 | 54 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-024-03040-4 55 | 56 | 57 | 58 | ## 博文资讯 59 | 60 | 4、[我学习基因组学深度学习的4步法](https://divingintogeneticsandgenomics.com/post/how-i-am-learning-deep-learning/) 61 | 62 | Ming Tommy Tang 在文章中介绍了学习的4步经验，涵盖了具体的学习资料，主要步骤如下： 63 | 64 | - Step 1, get a high-level understanding 65 | - Step2, code it out! 66 | - Step 3, apply it to real biological examples 67 | - Step 4, apply the learning to a real project 68 | 69 | 70 | 71 | 5、[揭开ggplot惰性求值的神秘面纱](https://yjunechoe.github.io/posts/2022-03-10-ggplot2-delayed-aes-1/) 72 | 73 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413105148902.png) 74 | 75 | 探索 after_stat() 的逻辑，一窥 ggplot 内部机制。 76 | 77 | 78 | 79 | 6、[华盛顿大学蛋白质设计研究所创新之道及其对生命科学新型研发机构建设的启示](https://mp.weixin.qq.com/s/ejnX8mVWtZ5bxtFfApRWAA) 80 | 81 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413103336048.png) 82 | 83 | 文章介绍了华盛顿大学蛋白质设计研究所的历史沿革与创新成就，分析了蛋白质设计研究所创新特点，总结了有关生命科学新型研发机构建设的启示。 84 | 85 | 86 | 87 | ## 工具 88 | 89 | 7、[zotero-actions-tags | 自定义 Zotero 工作流程](https://github.com/windingwind/zotero-actions-tags) 90 | 91 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413105339309.png) 92 | 93 | 8、[玉竹](https://github.com/hefengbao/yuzhu) 94 | 95 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413105551042.png) 96 | 97 | 玉竹是一套简洁的内容管理（博客、微博客）、财务管理（记账）系统。 98 | 99 | - 示例：https://www.8ug.icu/ 100 | 101 | 102 | 103 | 9、[文捕 | 博客内容一键解析下载工具](https://www.blog-keeper.com/) 104 | 105 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413105657950.png) 106 | 107 | 108 | 109 | ## 资源 110 | 111 | 10、[canvasxpress ｜ 深入数据分析和无缝集成的JavaScript库](https://canvasxpress.org/index.html) 112 | 113 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413110217410.png) 114 | 115 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413105847443.png) 116 | 117 | 118 | 以交互式和可扩展的视觉呈现更快地转换数据。有对应 R 包 binding：https://github.com/neuhausi/canvasXpress 。 119 | 120 | 121 | ## 贡献者（GitHub ID） 122 | 123 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 124 | 125 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 126 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 127 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 128 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 129 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 130 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 131 | - `@wangdepin`（王德品） 132 | - `@kongjianyang`（空间阳） 133 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 134 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 135 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 136 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 137 | 138 | ## 订阅 139 | 140 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 141 | 142 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 143 | 144 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 145 | 146 | （完） -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-164.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2025-04-26 3 | comments: true 4 | --- 5 | # 生信爱好者周刊（第 164 期）：德日学者称中国学术界更偏好“内循环” 6 | 7 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 8 | 9 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly "openbiox/weekly")），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 10 | 11 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 12 | 13 | ## 封面图 14 | 15 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/d0fcee4b-4c13-42b8-bf35-4e5093932321.jpg) 16 | 17 | ## 本周话题：[德日学者称中国学术界更偏好“内循环”](https://mp.weixin.qq.com/s/qD045WcKJ-wvLu9mPMx0JQ) 18 | 19 | 我国各学科最具影响力期刊论文数量、高水平国际期刊论文数量及被引用次数继续保持世界第1位，但研究者发现中国排名前10%的论文有62%的引用来自国内。 20 | 21 | `@Wangcy-rachel`:中国排名前10%的论文大部分引用来自国内，说明这些论文在国内学术界得到了广泛关注和认可，但这些高水平论文在国际上的影响力相对有限。 22 | 23 | ## 生信研究 24 | 25 | 1、[Leukemia｜针对儿童癌症的液体活检Panel仅需1mL血浆即可检测多种不同基因组改变](https://mp.weixin.qq.com/s/aWOlHqNZ0b7pCbbnqMSO_Q) 26 | 27 | 28 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/fbd114b6-0bc2-4ee0-84f5-601a9134b68f.png) 29 | 30 | 研究开发了一种针对儿童癌症细胞游离DNA样本中不同体细胞基因组变异的深度测序方法PeCan-Seq，该方法可通过DNA捕获Panel对儿童癌症相关的357个基因进行深度测序，以从头检测染色体拷贝数变异（CNA）和单基因变异。 31 | 32 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41375-024-02461-x 33 | 34 | 2、[Cell | 全面绘制人类健康与疾病蛋白质组图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/CXJRHO8cLR5vb7FxAzrxjg) 35 | 36 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/1301fe22-65f5-481d-a571-25d5139e6b1e.png) 37 | 38 | 文章全面绘制了人类健康与疾病蛋白质组图谱，并结合人工智能大数据分析方法构建了疾病诊断预测模型以及发现了26个药物治疗新靶点，为精准医学的实施提供了重要科学依据。 39 | 40 | - 文章链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01268-6 41 | 42 | 3、[Nat Commun∣AI驱动的肽从头测序精准算法π-PrimeNovo](https://mp.weixin.qq.com/s/jzehYaZXuV_IRq2o-Ps-KQ) 43 | 44 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/5b6a64f6-c16e-46f5-a160-d35ec2ed7f52.png) 45 | 46 | 文章研发了首个基于非自回归模型的肽从头测序算法π-PrimeNovo，它彻底颠覆了传统的自回归生成方式，实现了一次性生成整个序列的能力。通过Transformer的自注意力机制，π-PrimeNovo能够让每个氨基酸在生成过程中同时参考序列中其他位置的信息，从而充分捕捉氨基酸之间的双向依赖关系，显著提高了预测准确性。 47 | 48 | - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-55021-3 49 | - 软件链接：https://github.com/PHOENIXcenter/pi-PrimeNovo 50 | 51 | ## 博文资讯 52 | 53 | 4、[R语言画图 | 换个风格绘制森林图](https://mp.weixin.qq.com/s/eu963MXPKHsXkyfFBGpZuQ) 54 | 55 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/82f98b30-bbd3-4a64-96c2-3362ffe2c51a.png) 56 | 57 | 本文介绍了利用ggplot2绘制森林图的方法。 58 | 59 | 5、[如果不断要求 AI 改进代码会怎样](https://minimaxir.com/2025/01/write-better-code/ "如果不断要求 AI 改进代码会怎样") 60 | 61 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/201e92d4-2c01-428b-82b4-ee37b11a1fb7.jpg) 62 | 63 | OpenAI添加了DALL-E 3生成图像的功能，意在为用户提供基于LLM的基本图像绘制，并允许用户不断要求模型“让它更X”，其中X可以是任何东西。 64 | 65 | 6、[长期这样吃饭，全身炎症上升，痴呆风险增加!](https://mp.weixin.qq.com/s/g4p9b9HKBDFhUXUUbENLsQ) 66 | 67 | 68 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/90d66262-e7d8-4c20-a0f3-19b2522055a9.png) 69 | 70 | 71 | 有研究通过长达22.3年的随访，对1487名受试者进行了深入研究发现：频繁促炎饮食会显著提高痴呆症的发病风险。 72 | 73 | ## 工具 74 | 75 | 7、[原始数据下载专题 | 用iSeq下载原始测序数据](https://mp.weixin.qq.com/s/TDpljP6TiuTmyXn07c5rjA) 76 | 77 | 78 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/3d85a11b-411f-4513-877d-fc13582a4670.png) 79 | 80 | 推文中介绍了如何使用iSeq下载原始测序数据，iSeq可用于从GSA, SRA, ENA, 和 DDBJ数据库下载原始数据和元信息。 81 | 82 | - github地址：https://github.com/BioOmics/iSeq 83 | 84 | 8、[gitbutler | 跨平台 Git GUI 软件](https://gitbutler.com/ "gitbutler | 跨平台 Git GUI 软件") 85 | 86 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/278fbcb7-c7bb-47e5-859a-d41c03fcd027.png) 87 | 88 | 9、[cOmicsArt | 可定制的组学分析工具](https://mp.weixin.qq.com/s/zi1twfSj1HyiXtg0Xj9d6Q) 89 | 90 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/1aa5e16e-e580-4944-bd91-83d9b9dae561.png) 91 | 92 | 推文分享了一款用于常规组学分析的工具cOmicsArt，cOmicsArt目前支持常规转录组、蛋白组+代谢组三类常见组学，常规的分析内容均包含，并支持将分析的数据及R代码导出。 93 | 94 | - 工具链接： https://icb-dcm.github.io/cOmicsArt/ 95 | 96 | ## 资源 97 | 98 | 10、[张泽民院士单细胞文章专题汇总](https://mp.weixin.qq.com/s/3vRtpiP_jJM0-Hv-Ew0yPQ) 99 | 100 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/0e00b060-5aa5-498c-b520-8b2b450a3c25.png) 101 | >张泽民实验室致力于用前沿的基因组学和生物信息学技术来解决癌生物学中的重要问题，结合计算（干）和实验（湿）方法来揭示肿瘤发生、微环境和对药物响应中的系统变化和具体遗传因素，以推进癌症免疫治疗和靶向治疗的发展。首先，用单细胞测序技术来研究肿瘤微环境。第二，将尖端生物信息学方法应用到癌基因组学大数据，发现新型癌症靶点和标记物。第三，开发原创性的生物信息学工具。归纳总结，张泽民团队代表性工作主要是三个方向：①肿瘤微环境各类细胞单细胞图谱；② 肿瘤免疫治疗图谱；③ 生信工具。 102 | 103 | 该推文汇总了张院士团队长期在单细胞领域的工作进展。 104 | 105 | 11、[AI、大模型、深度学习、算法与生物学（Evo、GENERator）及单细胞和空间转录组 相关文献、讲座和软件列表](https://mp.weixin.qq.com/s/nEp0KZpKdCHNQn4R-B0tQA) 106 | 107 | 108 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/ceb35aeb-5c06-4679-bd40-3c65eddb4c61.png) 109 | 110 | 111 | 推文分享了AI、大模型、深度学习、算法与生物学有关的相关文献、讲座和软件列表。 112 | 113 | ## 贡献者（GitHub ID） 114 | 115 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 116 | 117 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 118 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 119 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 120 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 121 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 122 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 123 | - `@wangdepin`（王德品） 124 | - `@kongjianyang`（空间阳） 125 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 126 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 127 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 128 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 129 | 130 | ## 订阅 131 | 132 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 133 | 134 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 135 | 136 | ![](https://files.mdnice.com/user/77986/5f5b8e89-0bcf-4cfc-9a5f-7f24fe01666e.png) 137 | 138 | （完） 139 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-167.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 生信爱好者周刊（第 167 期）：打破传统论文评审困局：去中心化如何重塑学术同行评审生态？ 2 | 3 | - 内容编辑：王诗翔 4 | - 校对编辑：何凯 5 | 6 | 这里记录值得分享的生信相关内容，每半月发布。 7 | 8 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 9 | 10 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 11 | 12 | ## 封面图 13 | 14 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607213921060.png) 15 | 16 | 17 | 18 | ## 本周话题：[打破传统论文评审困局：去中心化如何重塑学术同行评审生态？](https://mp.weixin.qq.com/s/TEA4S6ACL3IIueX2CIgwXA) 19 | 20 | > 同行评审作为科研质量的重要把关机制，在科学知识的传播中起着至关重要的作用。然而，现行的同行评审制度却面临着前所未有的信任危机，常被批评缺乏客观性、透明度和系统性，让许多科研人员感叹“中稿如中彩”。审稿周期漫长、评审意见质量良莠不齐、缺乏透明度等问题，不仅影响科研效率，也削弱了学术体系的公信力。 21 | > 22 | > The Innovation期刊近期发文提出去中心化的同行评审模型为构建一个更公平、透明且高效的知识评估体系提供了全新的思路。本文提出的TDA 模型通过双重激励机制与去中心化系统的结合，不仅使评审过程的公开与可验证成为可能，同时也能有效地激发学者在评审活动和学术共识构建中的积极性，让每一位学者都成为学术质量的守护者。 23 | 24 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607221555363.webp) 25 | 26 | `@ShixiangWang`: 文章中通过构建**Total Democracy in Assessment (TDA) 模型**，“一方面通过经济激励，鼓励严谨而细致的批评性审稿意见；另一方面通过学术声誉激励，鼓励积极并具有建设性的审稿意见”。这是对新一代学术评审机制的畅想。但技术细节上确实困难重重，且不说经济激励中涉及到的金钱问题，学术声誉激励目前虽然能通过ORCID等机制进行标识，但无法判断和定量细节贡献，另外虽然有不少期刊开放了评审意见，但真正会去阅读的少之又少，自然无法有效评估贡献了。希望先有一些真正可行的软件系统出现，逐步推动一些期刊采纳运行起来看看效果，期刊这一块国内作为后起者，又无软件技术上的阻碍，说不定可以领先构建新一代评审体系。 27 | 28 | `@He-Kai-fly`: TDA模型突破了“审稿工作无回报”的长期弊端，将审稿意见视为具备学术价值的独立成果，不仅提升了评审过程的正向激励，也有望丰富学术评价体系中对“隐性劳动”的认可。 29 | 30 | 31 | 32 | ## 生信研究 33 | 34 | 1、[Nature | 填补全球遗传图谱关键空白——系统性分析东南亚人群基因组多样性及演化进程](https://mp.weixin.qq.com/s/vqW-gIAmXLrFy7_DGfDoEg) 35 | 36 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607214028519.png) 37 | 38 | 研究通过深度短读长测序分析了30个东南亚大陆族群中3,023个个体，并对37个代表个体进行长读长全基因组测序，构建了目前最完整的东南亚人群基因组数据集SEA3K。 39 | 40 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08998-w 41 | 42 | 43 | 44 | 2、[Cancer Cell | 大规模泛癌蛋白质组图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/fAttTJuwlhmrNXaKouttjA) 45 | 46 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607214125385.png) 47 | 48 | 研究利用数据非依赖性采集质谱（DIA-MS）构建了一个大规模泛癌种蛋白质组图谱，覆盖22种癌症类型的999例原发肿瘤样本，共定量9,670种蛋白质。 49 | 50 | - 论文链接：https://www.cell.com/cancer-cell/abstract/S1535-6108(25)00212-0 51 | 52 | 53 | 54 | 3、[Nat Metab | 薛宇/贾大团队合作揭示生酮饮食发挥作用的新机制](https://mp.weixin.qq.com/s/htZ02ymacbua07XeNavBew) 55 | 56 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607214625109.png) 57 | 58 | 研究团队通过算法预测、细胞实验、动物实验等发现生酮饮食或添加β-羟基丁酸可增加缩醛酶B（Aldolase B, Aldob）的K108位赖氨酸β-羟基丁酰化修饰水平，抑制mTOR信号通路和糖酵解过程，削弱癌细胞增殖，从而揭示了生酮饮食重塑代谢的新机制。此研究不仅发现了生酮饮食发挥作用的新机制，还为预测功能重要的赖氨酸修饰位点提供了普遍适用的语言模型。 59 | 60 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s42255-024-01093-w 61 | 62 | 63 | 64 | ## 博文资讯 65 | 66 | 67 | 68 | 4、[缺失数据：为什么应关注它以及如何处理](https://mp.weixin.qq.com/s/MuP9jgfEXaUtxqUtKE-RKw) 69 | 70 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607214539179.png) 71 | 72 | 在统计分析中，缺失数据是一个常见但经常被忽视的问题。不当处理的缺失数据可能会导致分析结果的偏差，影响研究结论的可靠性。推文中介绍了缺失数据的不同类型以及如何处理缺失数据。 73 | 74 | 75 | 76 | 5、[靳文菲 | 勤奋为笔，刻画细胞千姿百态](https://mp.weixin.qq.com/s/f5KfIcnSYIja1m0qQPvvYw) 77 | 78 | 79 | 80 | 常规测序获得一群细胞的信号均值，丢失了细胞的个性化信息，而单细胞测序的出现则弥补了这一不足。单细胞测序是在单个细胞水平对基因组、转录组或表观基因组进行测序分析的技术。本文介绍了靳文菲专注于开发基因组技术和计算方法解决生物医学难题的历程，在单细胞测序、组学大数据挖掘等方面取得了系统性成果，并把这些技术应用到肿瘤研究中。 81 | 82 | > 靳文菲，南方科技大学生科院副教授，研究员、博士生导师、国家高层次青年人才、珠江人才计划青年拔尖人才。长期从事基因组学、肿瘤免疫相关研究。主要研究方向：1.发展和利用单细胞测序技术研究肿瘤微进化和肿瘤微环境；2.生物信息。 83 | 84 | 85 | 86 | 6、[Everything you need to know to resolve the Git Push RPC error](https://medium.com/swlh/everything-you-need-to-know-to-resolve-the-git-push-rpc-error-1a865fd1ebea) 87 | 88 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607215557613.jpeg) 89 | 90 | 本文介绍了如何探索和处理 git push 遇到的 RPC 相关错误。 91 | 92 | ``` 93 | error: RPC failed; http2 499 curl 16 Error in HTTP2 framing layerfatal: remote hung up unexpectedly 94 | ``` 95 | 96 | 97 | 98 | ## 工具 99 | 100 | 101 | 102 | 7、[一个Rust编写的Python包和项目管理器-UV](https://github.com/astral-sh/uv) 103 | 104 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607215409301.png) 105 | 106 | 亮点： 107 | 108 | - 一个单一的工具来取代pip， pip-tools等工具，运行数独比pip快10~100倍。 109 | - 提供全面的项目管理，具有通用的锁文件。 110 | - 运行脚本，支持内联依赖元数据。 111 | - 安装和管理Python版本。 112 | - 运行并安装作为Python包发布的工具。 113 | - 包括一个与pip兼容的接口，通过一个熟悉的CLI来提高性能。 114 | - 为可伸缩的项目支持cargo风格的工作空间。 115 | - 有效的磁盘空间，为依赖重复数据删除提供全局缓存。 116 | - 可以通过curl或pip安装，不需要Rust或Python。 117 | - 支持macOS、Linux、Windows操作系统。 118 | 119 | 120 | 121 | 8、[fzf | 一款通用的命令行模糊查找器](https://github.com/junegunn/fzf) 122 | 123 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607220411511.png) 124 | 125 | 这是一个适用于任何类型列表的交互式过滤器程序；文件、命令历史、进程、主机名、书签、Git 提交等。它实现了一个“模糊”匹配算法，因此您可以快速输入省略字符的图案，仍然得到您想要的结果。 126 | 127 | 9、[aisuite | 简单、统一的界面，连接多个生成式AI提供商](https://github.com/andrewyng/aisuite) 128 | 129 | aisuite通过标准化接口让开发者轻松使用多个LLM。使用类似OpenAI的接口，aisuite使得与最受欢迎的LLM交互和比较结果变得简单。它是对python客户端库的轻量级封装，允许创作者在不更改代码的情况下无缝切换和测试来自不同LLM提供商的响应。 130 | 131 | ## 资源 132 | 133 | 134 | 135 | 10、[如何绘制Nature同款尖尖朝上的倒三角热图？](https://mp.weixin.qq.com/s/5MEAJZOKmeU-uUWHv4Vo3Q) 136 | 137 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250607220946170.webp) 138 | 139 | 140 | 141 | ## 贡献者（GitHub ID） 142 | 143 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 144 | 145 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 146 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 147 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 148 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 149 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 150 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 151 | - `@wangdepin`（王德品） 152 | - `@kongjianyang`（空间阳） 153 | - `@donghongyu2020`（董弘禹） 154 | - `@DrRobinLuo`（罗鹏） 155 | - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 156 | - `@zoe3251` - 舒晨阳 157 | 158 | ## 订阅 159 | 160 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 161 | 162 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 163 | 164 | ![](https://weekly-1301043367.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20250413112010173.png) 165 | 166 | （完） -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-17.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-02-25 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 17 期）：Cox比例风险模型著作者离世 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/439) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | 21 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642930486202-image.png) 22 | 23 | 由ezcox包所绘制的Cox回归森林图（[via](https://shixiangwang.github.io/ezcox/articles/ezforest.html)）。 24 | 25 | 26 | ## 本周话题：[Cox比例风险模型著作者离世](https://mp.weixin.qq.com/s/fFYTr2P0BFPtOBlY3v0ncQ) 27 | 28 | 29 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642930408444-image.png) 30 | 31 | 32 | 戴维·罗斯贝·科克斯爵士，Sir David Roxbee Cox，1924年7月15日－2022），英国著名统计学家，英国皇家学会院士暨英国社会科学院院士，美国科学院、丹麦皇家科学院外籍院士。曾任国际统计协会、伯努利数理统计与概率学会、英国皇家统计学会主席。主要学术贡献包括Cox过程和影响深远且应用广泛的Cox比例风险模型等。 33 | 34 | > 目前的临床医学研究、生物信息学研究都从Cox模型中颇为受益，它是鉴别变量对生存数据影响力的有效手段。科学家追求的理想应就是这种有著作流芳百世，福泽后人。 35 | 36 | ## 生信科技动态 37 | 38 | 1、[两院院士评选“2021年中国/世界十大科技进展新闻”揭晓](https://mp.weixin.qq.com/s/DxXqaHZ8e6tBGLvoWgadiA) 39 | 40 | 这里仅介绍一例，其余读者可以通过链接文章阅读。 41 | 42 | 43 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642930937740-image.png) 44 | 45 | 奥地利科学院生物学家Sasha Mendjan和团队使用人类多能干细胞培养出芝麻大小的心脏模型，又称心脏线。它可以自发地进行组织，在不需要实验支架的情况下发展出一个中空的心房。Mendjan团队以特定的顺序激活所有参与胚胎心脏发育的6个已知信号通路，诱导干细胞自我组织。 46 | 47 | 2、[Nucleic Acids Research | 疗效药物靶标的比较性研究与数据平台构建](https://mp.weixin.qq.com/s/rys-1FXn5ZmqilTz1iD-pQ) 48 | 49 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642931037487-image.png) 50 | 51 | 在人工智能药学急速发展的今天，迫切需要累积针对药靶的比较性研究数据，以推进基于大数据的AI药学研究。浙江大学药学院朱峰教授、医学院裘云庆教授和清华大学深圳研究生院陈宇综教授合作开展了全面的药靶比较性研究。研究结果涵盖了所有FDA已批准药物作用的、一万余个临床研究药物作用的、两万五千余个临床前和实验研究中药物作用的药靶。（https://idrblab.org/ttd/） 52 | 53 | 54 | 3、[NEJM | 超快纳米孔技术8小时测序基因组，找到致病基因，挽救生命](https://mp.weixin.qq.com/s/ssk4y8s2wFZv5Kz_frj0Ig) 55 | 56 | 57 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642931433302-image.png) 58 | 59 | 在对病人进行基因组测序并返回结果上，耗时几周时间，已经被大多数医生认为是快速了。那么，能否进一步将耗时缩短到几天甚至几个小时呢？本文研究团队开发了一种新的超快速基因组测序方法，用于诊断罕见的遗传疾病，平均仅需耗时8小时，这在标准的临床护理中前所未见。快速诊断意味着病人在重症监护病房花费的时间更短，需要的检查更少，恢复得更快，在护理上花费更少。更重要的是，这种更快的测序技术并没有牺牲准确性，测序结果依旧可靠。 60 | 61 | 62 | ## 文章 63 | 64 | 1、[ggbreak让你更好地利用画图空间](https://mp.weixin.qq.com/s/1pVrOdUr5YzO-xBi5rndwQ) 65 | 66 | 67 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642931593526-image.png) 68 | 69 | 70 | 2、[如何使用 ggplot2 绘制双轴分离图？](https://mp.weixin.qq.com/s/QiMHA10X8nGtK5iOH4armQ) 71 | 72 | 73 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642931502937-image.png) 74 | 75 | 76 | 3、[系统生物学中的建模：因果理解先于预测?](https://mp.weixin.qq.com/s/0eLe0BJmke_3kV3J4RUsUQ) 77 | 78 | 79 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642931738678-image.png) 80 | 81 | 82 | 技术的进展为我们提供了大规模的生物数据，但要如何从中获得对生物学机制的理解？一方面我们可以使用来自科学文献的先验知识，但这种知识驱动方法往往基于特定的情境，不适合进行因果关系预测；另一方面，纯数据驱动的推断方法专注于创建特定情境下的预测模型，却很难进行有意义的生物学解释。 83 | 84 | 2021年6月，发表于Cell 旗下Patterns 杂志的论文“蛋白质组中的因果相互作用：分子数据遇见通路知识”，介绍了一款名为 CausalPath 的因果推断工具，能够结合新的测量结果与先验知识，推断蛋白质组数据中因果信号的相互作用。这种方法模仿了生物学家用先验知识解释新的实验数据的传统方法，但可以在数十万反应的规模上进行。 85 | 86 | ## 工具 87 | 88 | 1、[PyWebIO - 像数据分析一样写 Web 页面](https://mp.weixin.qq.com/s/zQSCeYmC0Q5AQKwuv3n3bA) 89 | 90 | 2、[Omni - 一款 Chrome 快捷键管理工具](https://mp.weixin.qq.com/s/cS7m9EAox53aD-IIY0w66g) 91 | 92 | 它拥有 50 多项特性，为提高生产力而生。主要目的，是让你可以像极客一样，通过键盘快捷键来使用 Chrome。 93 | 94 | 3、[emayili - 发邮件的R包](https://github.com/datawookie/emayili) 95 | 96 | 97 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642931952238-image.png) 98 | 99 | 100 | ## 资源 101 | 102 | 1、[GitHub Repo: 教师的世界](https://github.com/crazyhottommy/The-world-of-faculty) 103 | 104 | 一些教职相关的资料。 105 | 106 | 2、[本文近期整理分享的图书资料，适合系统学习](http://42.192.87.178:3030/) 107 | 108 | 109 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-1-23/1642932112712-image.png) 110 | 111 | 112 | 113 | ## 赞赏 114 | 115 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 116 | 117 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 118 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 119 | 120 | 感谢以下读者往期的赞赏： 121 | 122 | - Robin 123 | 124 | ## 订阅 125 | 126 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 127 | 128 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 129 | 130 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 131 | 132 | （完） 133 | 134 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-18.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-02-26 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 18 期）：过去50年最重要的统计学思想是什么？ 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/456) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645279725781-iShot2022-02-19%2022.08.24.png) 21 | 22 | （[via](https://pixabay.com/zh/photos/animal-puppy-dog-canine-pet-4085255/)） 23 | 24 | ## 本周话题：[过去50年最重要的统计学思想是什么？](https://mp.weixin.qq.com/s/_FuXZHmwTunEZ1kGgeoRSA) 25 | 26 | 图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”Judea Pearl在Twitter上分享了一篇新论文“What are the most important statistical ideas of the past 50 years?”（过去50年中最重要的统计思想是什么？） 27 | 28 | 这篇论文由哥伦比亚大学统计学教授Andrew Gelman和阿尔托大学计算机科学系副教授Aki Vehtari所著，他们根据自己的研究和文献阅读经验总结出了过去半个世纪以来最重要的8个统计思想，并表示：“它们是独立的概念，涵盖了统计方面不同的发展。这些思想都在1970年前的理论统计文献和各个应用领域的实践中就已经出现。但是在过去的五十年中，它们各自已经发展到足以成为新事物的程度。” 29 | 30 | 他们认为，过去半个世纪中最重要的统计思想是：反事实因果推理，基于bootstrapping（自助抽样法）和基于模拟的推理，超参数化模型和正则化，多层模型，泛型计算算法（generic computation algorithms），自适应决策分析，鲁棒推理和探索性数据分析（未按时间顺序，排序不分先后）。 31 | 32 | ## 生信科技动态 33 | 34 | 1、[2021年度“中国生物信息学十大进展”公布](https://mp.weixin.qq.com/s/yUPY0XoHHqZb4dJkC7nCUg) 35 | 36 | 37 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645279951685-image.png) 38 | 39 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645279963729-image.png) 40 | 41 | 42 | 2、[第八届全国计算生物学与生物信息学学术会议暨生物医学大数据与人工智能大会](https://mp.weixin.qq.com/s/Dvg4-UIm2SXRQpbjjikt5g) 43 | 44 | 45 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645280021020-image.png) 46 | 47 | **时间和会议形式** 48 | 49 | - 会议时间：2022年4月7-10日 50 | - 会议形式：线下 51 | - 会议地点：广东省广州市华钜君悦酒店 52 | 53 | **组织机构** 54 | 55 | - 主办单位：中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专业委员会 56 | - 承办单位： 57 | - 中山大学中山眼科中心 58 | - 中山大学中山医学院 59 | - 南方医科大学 60 | - 协办单位：中国计算机学会生物信息学专委会 61 | 62 | 3、[Nature Communications | 超低频变异低深度检测技术——QBDA，助力MRD液体活检实现精准定量](https://mp.weixin.qq.com/s/uwM2ANd9BPIVb7jWLkqDig) 63 | 64 | 65 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645280179894-image.png) 66 | 67 | 68 | 阅尔基因的科学家和MD Anderson癌症研究中心合作在知名期刊Nature Communications上发布了一项可对低于0.01%VAF的体细胞突变进行精确定量的研究。团队通过将分子标签技术与抑制探针置换扩增（BDA）等位基因富集技术相结合，发明了新的定量BDA（QBDA）方法，克服了BDA的潜在偏差，实现了更为精准的VAF定量。与同类技术相比，QBDA仅需6~20ng的DNA起始量，同时测序深度降低了10倍以上。 69 | 70 | 4、[Nature Communications | 单细胞差异分析方法评测](https://mp.weixin.qq.com/s/dUedBCozMqmpL8ptXmf1HA) 71 | 72 | 73 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645280258712-image.png) 74 | 75 | 本研究使用18个已发表的“金标准”数据集，评测了14个目前常用的差异分析方法，pseudobulks方法要优于single-cell分析方法，指出现在的很多发表的差异分析方法是错误的，会有太多的假阳性。 76 | 77 | ## 文章 78 | 79 | 1、[cnetplot拿来画关系型数据怎么样？](https://mp.weixin.qq.com/s/4fFt0-sjjwa18tG5qoeXHw) 80 | 81 | 本文介绍了使用自定义的数据绘制cnet图形。 82 | 83 | 84 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645280410378-image.png) 85 | 86 | 2、[Quicker动作推荐](https://mp.weixin.qq.com/s/dBXkvaoXkYPSnTls1CS41g) 87 | 88 | 最近接触到的一个Windows效率工具，大家感兴趣可以看看。从设计和一些插件应用来看还是蛮好玩的。 89 | 90 | 91 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645280511440-image.png) 92 | 93 | 3、[双面IFN-γ：抗癌又促癌](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2OTczNjI0OQ==&mid=2247489298&idx=1&sn=0393e0fed1b70de903cbcee19b76ddb7&source=41#wechat_redirect) 94 | 95 | IFN-γ致癌和抗癌两面性，取决于环境和他作用的靶细胞。 96 | 97 | 98 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645280666802-image.png) 99 | 100 | 101 | ## 工具 102 | 103 | 1、[factoextra : Extract and Visualize the Results of Multivariate Data Analyses](https://github.com/kassambara/factoextra) 104 | 105 | 一个常见的多维分析一站R包。网上介绍的推文很多。 106 | 107 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645280724741-image.png) 108 | 109 | 2、[rTorch: PyTorch的R接口](https://github.com/f0nzie/rTorch) 110 | 111 | 该包提供PyTorch特性并附加一些R的支持特性。 112 | 113 | 3、[distant - remotely edit files and run programs](https://github.com/chipsenkbeil/distant) 114 | 115 | 4、[pbapply: adding progress bar to '\*apply' functions in R](https://github.com/psolymos/pbapply) 116 | 117 | 使用方式很简单： 118 | 119 | ```r 120 | out <- if (requireNamespace("pbapply", quietly = TRUE)) { 121 | pbapply::pblapply(X, FUN, ...) 122 | } else { 123 | lapply(X, FUN, ...) 124 | } 125 | ``` 126 | 127 | 128 | ## 资源 129 | 130 | 1、[命令行常用工具的替代品](https://mp.weixin.qq.com/s/gkPbQTyhAHwYrpzJjftJVQ) 131 | 132 | 133 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-2-19/1645281107743-image.png) 134 | 135 | 136 | 程序员离不开命令行，许多经典命令是每天必用的，比如ls和cd。 137 | 138 | 虽然它们很好用，但是由于历史原因，往往也有一些缺点，比如用法不符合直觉、难以配置，有些速度也不快。 139 | 140 | 这些年，它们的替代品开始出现，而且越来越多，大家开始尝试使用现代语言，重新实现这些经典命令。本文总结一下这些替代品，其中有些真的很不错，值得你在自己的计算机上安装。 141 | 142 | 2、[老程的转录组](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?action=getalbum&__biz=MzUzMTEwODk0Ng==&scene=1&album_id=1749887454125293572&count=3#wechat_redirect) 143 | 144 | 这是一系列基于常用软件以及一些新开发的软件进行RNA-seq数据分析的推文，希望不仅能为大家入门RNA-seq数据分析有所帮助，更能够从中挖掘到与众不同的信息。 145 | 146 | 147 | ## 赞赏 148 | 149 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 150 | 151 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 152 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 153 | 154 | ## 订阅 155 | 156 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 157 | 158 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 159 | 160 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 161 | 162 | （完） 163 | 164 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-20.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-02-28 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 20 期）：科研苦行 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/496) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | 21 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646580222458-1646580162366-image.png) 22 | 23 | 现代与自然的设计结合：裂开的大楼（[via](https://www.globalconstructionreview.com/work-begins-on-mad-architects-cracked-denver-residential-tower/)）。 24 | 25 | 26 | 27 | ## 本周话题：[科研苦行](https://mp.weixin.qq.com/s/NLmG2GvEKOssEgGtHKUGdQ) 28 | 29 | “双料”院士王晓东背着一袋尿素要进研究所大楼，却被拒之门外；同学在认真做学术报告，台下的王晓东却惊得大跌眼镜；天台上，王晓东身穿实验服，抱着电吉他，前仰后合地忘情弹奏。 30 | 31 | 这些场景都出自近日爆火的一段视频，由北京生命科学研究所（NIBS）所长、百济神州创始人王晓东带领他的学生“整点儿奇活”，最终制成贺岁大片《苦行僧》科研版和王晓东solo大作《晓东RAP》！ 32 | 33 | 这是课题组第七次放送贺岁视频，融合了摇滚和RAP，并用黑色幽默的形式将时下的热梗融入科研，展现了科研“苦行僧”在梦想与现实，杂念和初心之间的“斗争”和“修行”。 34 | 35 | 科研是苦是乐，科研人心中评说～你是否也会用类似的方式表达与科研“欲罢不能”的情感？ 36 | 37 | ## 生信科技动态 38 | 39 | 1、[Briefings in Bioinformatics | 高歌课题组建立人类RNA转录本编码能力定量](https://mp.weixin.qq.com/s/BCwrvwEaFOUD7tRQmMFQFQ) 40 | 41 | 42 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646580441519-image.png) 43 | 44 | 45 | 高歌课题组收集了发表于公共数据库22个不同细胞类型的人类Ribo-seq/RNA-seq配对数据，并进行系统挖掘分析，对数据中101,170条转录本的翻译状态进行了严格判定。其中，46%的转录本为编码，43%为非编码。值得注意的是，研究团队发现11%的转录本，在不同细胞中呈现不同的翻译状态，即在部分细胞中编码，而在另一部分细胞中非编码。研究团队将其命名为“环境依赖编码转录本”(context-dependent coding transcripts, CDCTs)。 46 | 47 | 在此基础上，高歌课题组应用数据驱动的特征选择算法，综合运用序列内生和细胞环境特征，建立了人类RNA转录本编码能力跨细胞定量模型RiboCalc，实现了对人类转录本在多种细胞环境下的编码能力的高精度预测(r = 0.81)。模型分析显示，转录本的序列和所在细胞环境都对编码能力的决定起到了重要作用，提示转录本的编码能力不应被简化为单纯的编码/非编码二分分类，而是一个依赖于环境的连续定量指标。值得注意的是，自14年以来即有若干工作报导一些非编码RNA可以在特定条件下结合核糖体甚至产生肽段(如[1])，RiboCalc分析显示这些RNA转录本与不结合核糖体的RNA相比编码能力分数显著高，为理解相关现象提供了新的线索。 48 | 49 | 2、[Bioinformatics | HPODNets: 预测人类蛋白质-表型关联的深度图卷积网络](https://mp.weixin.qq.com/s/VBh1QsRJz8983IIn5iBAuQ) 50 | 51 | 52 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646580506373-image.png) 53 | 54 | 破解人类基因/蛋白质与异常表型之间的关系，对疾病的预防、诊断和治疗具有重要意义。人类表型本体 (HPO)是描述人类疾病中遇到的表型异常的标准化词汇表。但是目前的HPO注释是不完整的。因此有必要预测人类蛋白质-表型关联。就目前的蛋白质标注计算方法而言 (如功能注释)，有三个重要特征：1)多重网络输入，2)半监督学习，3)深度图卷积网络 (GCN)，而目前还没有包含所有这些特征的方法来预测人类蛋白质的HPO注释。 55 | 56 | 作者开发了具有上述三个特征的预测模型：HPODNets，用于预测人类蛋白质-表型关联。HPODNets采用8层GCN从多个蛋白质相互作用网络中获取高阶拓扑信息。实验结果表明HPODNets的有效性，在蛋白质功能预测方面优于7种最先进的方法。 57 | 58 | 3、[Nature Machine Intelligence | 在实验中恢复转录组范围内RNA结构谱丢失信号的方法](https://mp.weixin.qq.com/s/GvfCJtOSHvHxZWc5gGQAJQ) 59 | 60 | 61 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646580619230-image.png) 62 | 63 | 64 | 基于测序的 RNA 结构探测可以生成 RNA 二级结构的全转录组谱。需要足够的结构覆盖才能获得关于 RNA 结构和功能的客观见解，但探测方法通常会产生不均匀的覆盖，在许多转录本中缺少结构分数。 65 | 66 | 为了克服这一障碍，清华大学的研究人员开发了 StructureImpute，这是一种受计算机视觉深度补全启发的深度学习框架，它将 RNA 序列与相邻核苷酸的可用 RNA 结构信息相结合，以推断缺失的结构分数。 67 | 68 | 69 | ## 文章 70 | 71 | 1、[比较微生物组中的差异分析方法](https://mp.weixin.qq.com/s/SjIoBofoI2T7x_VtsgV7FA) 72 | 73 | 74 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646580833696-image.png) 75 | 76 | 77 | 2、[肿瘤中的突变表位](https://mp.weixin.qq.com/s/LU96fW1oF9spTMNh_IgC2w) 78 | 79 | 80 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646580778426-image.png) 81 | 82 | 83 | 3、[谁是Python/R中最强Dashboard APP开发工具？](https://zhuanlan.zhihu.com/p/429709268) 84 | 85 | 86 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646580802423-image.png) 87 | 88 | 89 | 90 | ## 工具 91 | 92 | 1、[R包sessioninfo - 更好地打印你的会话信息](https://github.com/r-lib/sessioninfo) 93 | 94 | 95 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646580899341-image.png) 96 | 97 | 2、[wifi-password - Get the password of the wifi you're on (bash)](https://github.com/rauchg/wifi-password) 98 | 99 | 3、[croc - Easily and securely send things from one computer to another](https://github.com/schollz/croc) 100 | 101 | 命令行安装： 102 | 103 | ```sh 104 | curl https://getcroc.schollz.com | bash 105 | ``` 106 | 107 | 108 | ## 资源 109 | 110 | 1、[UCR基因组研究所手册](http://manuals.bioinformatics.ucr.edu/) 111 | 112 | 113 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646581139744-image.png) 114 | 115 | 2、[图书 - Modern Statistics with R：From wrangling and exploring data to inference and predictive modelling](http://www.modernstatisticswithr.com/) 116 | 117 | 118 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-6/1646581212357-image.png) 119 | 120 | 121 | ## 赞赏 122 | 123 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 124 | 125 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 126 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 127 | 128 | 感谢以下读者往期的赞赏： 129 | 130 | - 谢子敬 131 | 132 | ## 订阅 133 | 134 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 135 | 136 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 137 | 138 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 139 | 140 | （完） 141 | 142 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-21.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-02-28 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 21 期）：科研与爱好 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/527) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | 21 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-13/1647138441990-1647138298229-image.png) 22 | 23 | 长寿之道，殊途同归。辟谷的道士（暗示饥饿）和对面是炼丹炉（暗示二甲双胍）都是通过溶酶体-AMPK通路（上山的阶梯）达到营养的阴阳平衡最终长寿（丹顶鹤，仙人）。（[来源：林圣彩团队破解二甲双胍靶点](https://mp.weixin.qq.com/s/-IzfMHpwCDhubtn6z411jQ)） 24 | 25 | 26 | ## 本周话题：[科研与爱好](https://mp.weixin.qq.com/s/Ywlr7SV243jlNH-59WqMuA) 27 | 28 | 在来自社会的刻板印象中，科研人似乎就是严肃呆板不苟言笑，一身白大褂泡在实验室，除了做实验还是做实验。 29 | 30 | 31 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-13/1647139050811-image.png) 32 | 33 | （目前在哈佛任教的量子力学博士 Merritt Moore ，业余也是一位芭蕾舞演员。） 34 | 35 | 36 | 科研人凭什么不可以追求自己的兴趣爱好，不可以对科研之外其他「副业」充满热情？科研与爱好两者从来就不是也不应当是水火不相容的关系。（原文中举了很多的例子，感兴趣的读者不妨看看） 37 | 38 | 你是如何看待科研与兴趣爱好（副业）的呢？后者对于你的生活幸福感又是否重要？ 39 | 40 | 41 | 42 | ## 生信科技动态 43 | 44 | 1、[iMeta：微生物组&生物信息新期刊](https://mp.weixin.qq.com/s/rcTQ377weauWhjiwYMbwSQ) 45 | 46 | 47 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-13/1647139188916-image.png) 48 | 49 | “iMeta” 是由威立、肠菌分会和本领域数百位华人科学家合作出版的开放获取期刊，主编由中科院微生物所刘双江和荷兰格罗宁根大学傅静远教授担任。目的是发表原创研究、方法和综述以促进宏基因组学、微生物组和生物信息学发展。目标是发表前10%(IF>15)的高影响力论文。期刊特色包括视频投稿、可重复分析、图片打磨、青年编委、前3年免出版费、50万用户的社交媒体宣传等。第一期于2022年2月正式发布。 50 | 51 | 2、[Cell：癌前病变图谱——结直肠息肉恶性演变路径](https://mp.weixin.qq.com/s/ypwOa9zDMuTVn8wiFMCIGQ) 52 | 53 | 54 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-13/1647139386640-image.png) 55 | 56 | 57 | 美国国家癌症研究所发起一项名为癌前图谱PreCancer atlas（PCA）计划，推动致癌因素在肿瘤形成前分子机制的解析。超过90%以上的结直肠癌起源于腺瘤，但这类癌前病变中仅有很少一部分进展为肿瘤，准确判断出有恶变潜力的腺瘤是一个不小的挑战。为此，范德堡大学细胞生物学教授Robert Coffey, 系统生物学家Ken Lau博士以及肿瘤流行病学家Martha Shrubsole博士发起结肠图谱计划（COLON Map），隶属PCA，最新进展文章于12月14日发表在Cell 杂志。研究团队对患者同一息肉样本完成scRNA-seq、外显子组（Exome-seq）、多重免疫荧光（MxIF）及多重免疫组化（MxIHC）分析，发现传统腺瘤起源于干细胞扩增，而锯齿状息肉源于细胞化生。这两种路径形成的病变组织具备不同的免疫微环境特征，其中化生起源的锯齿状息肉展现出以CD8+T细胞增多为特征的细胞毒性免疫微环境，且这种免疫改变早于肿瘤基因组超突变（hypermutation）的形成。该研究不但为结直肠癌发生发展的分子机制提供新见解，更可作为整合基因组学、组织病理、动物模型多维度解析scRNA-seq数据生物学意义的完整新路线。 58 | 59 | 3、[Cancer Cell 评述 | 通过单细胞基因组测序绘制肿瘤抗原图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/0zugoVbK89lnJ3-0dVQEcQ) 60 | 61 | 62 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-13/1647139480140-image.png) 63 | 64 | 单细胞全基因组测序这一方法，不但可以预测免疫治疗的脱靶效应，还可以以数据为基础分析出特异的靶标。在概念上，作者认为，寻找和确定免疫治疗的靶点应该基于数据。图展示了通过结合大尺度单细胞图谱和特定肿瘤分析来确定抗原靶点。高通量的单细胞全基因组测序数据库可以提供肿瘤细胞抗原的潜在靶点以及这些靶点是否存在于其他细胞上。 65 | 66 | 作者提出了单细胞全基因组测序所面临的挑战：一是如何界定某一类型细胞重要与否，并且，随年龄、性别等影响，其重要性是否有所区别。二是如何确定一标准，使得某分子在肿瘤细胞与体细胞的表达量超过这一标准，才可以认定为是潜在靶标。三是影响抗原表达水平的因素都有什么。最后，理论上可行的靶标在临床上也可能出现各类未知问题。 67 | 68 | 69 | ## 文章 70 | 71 | 1、[2021年最受欢迎的15个VS Code主题排行榜](https://mp.weixin.qq.com/s/whVnCJD0VxqNIRsOohByYA) 72 | 73 | 2、[Python collections模块中的数据结构](https://mp.weixin.qq.com/s/VFTPT58WAsZ6fc6GbX2i3w) 74 | 75 | python中的数据结构除了内置的数据结构如列表、字典、元组、集合等之外，python的colletions内置模块中还有一些高级的数据结构，可以在特定场景下提高便利性，缩减代码量。 76 | 77 | 3、[数以亿计的论文，正在成为科学创新的阻力](https://mp.weixin.qq.com/s/SqQ9aD1kx3VCLAAP3LPzuw) 78 | 79 | 论文发表量越多，并不代表该领域的创新发展程度。来自美国西北大学凯洛格商学院的 Johan S. G. Chu 和芝加哥大学社会学系的 James A. Evans 合作，研究了 241 个学科 9000 万篇论文的 18 亿次引用数据，发现大规模的论文发表不会导致某个领域的中心思想更替，而是会导致经典思想范式的僵化。该研究指出当前科研创新需要颠覆式的学术创新和对新思想的关注。 80 | 81 | 82 | ## 工具 83 | 84 | 1、[zellkonverter - scRNAseq对象相互转换R包](https://github.com/theislab/zellkonverter) 85 | 86 | 2、[colorscale - 从单个颜色中创建颜色标尺](https://github.com/dreamRs/colorscale) 87 | 88 | 89 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-13/1647140020097-image.png) 90 | 91 | 3、[reactable - R中创建交互式表格](https://github.com/glin/reactable) 92 | 93 | 94 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-13/1647140120758-image.png) 95 | 96 | 4、[esquisse - 交互式创建ggplot2的RStudio插件](https://github.com/dreamRs/esquisse) 97 | 98 | 99 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-13/1647140221632-image.png) 100 | 101 | 102 | ## 资源 103 | 104 | 1、[视频：The Innovation | Promotion--Science Writing](https://mp.weixin.qq.com/s/YdNYp5heXMS5R_iyt1-eXQ) 105 | 106 | 2、[学习Python的11个顶级Github库](https://zhuanlan.zhihu.com/p/431382214) 107 | 108 | 对于想学习编程语言的人来说，GitHub是一个不错的起点。本文将介绍学习Python的GitHub存储库。 109 | 110 | 3、[Appsilon's Shiny Demo Gallery](https://demo.appsilon.com/) 111 | 112 | 一系列R Shiny Demo库，开发时可以用作参考。 113 | 114 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2022-3-13/1647140385814-image.png) 115 | 116 | 117 | ## 赞赏 118 | 119 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 120 | 121 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 122 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 123 | 124 | ## 订阅 125 | 126 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 127 | 128 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 129 | 130 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 131 | 132 | （完） 133 | 134 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-24.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-03-02 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 24 期）：从有隙到无间，首个人类完整基因组发布 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/e4b981d0-31f5-460a-aec2-0c1de5e35922.png) 18 | 19 | [Science人类基因组特刊](https://www.science.org/toc/science/current) 20 | 21 | 22 | ## 本周话题：[从有隙到无间，首个人类完整基因组发布](https://mp.weixin.qq.com/s/SXYwb0rdySa_459valluGw) 23 | 24 | 25 | 人类基因组计划 (HGP) 被誉为历史上最伟大的科学成就之一。该项目的目标是发现和绘制人类基因组的完整蓝图，包括估计的约25,000个基因，以促进进一步的生物医学研究。HGP项目于1990年正式启动，在花费10年时间后，也就是在2000年，第一版人类基因组首次发布。虽然当时它被认为是“完整的”，但是受限于Sanger测序和NGS的技术能力，实际上第一版人类基因组距离真正的完整仍然存在许多差距。在随后的20年中，虽然科学家们不断使用新的技术填补了一些空白，但直到2020年，仍然有8%左右的人类基因组序列未被绘制出来。 26 | 27 | GRCh38缺失了人类基因组约8%的序列，有上百万碱基未知，被字母“N”表示；有169段重要的重复序列未能成功拼接；还有相当一部分序列难以分析组装。具有重要生物功能的染色体近端着丝粒的短臂、着丝粒和数个重复的常染色质区域也未能解析，只能以模式序列代表。这些信息和人类众多疾病息息相关，受限于测序技术，这些重要序列的解读组装未能实现。 28 | 29 | 这次的 T2T-CHM13 组装增加了五个完整的染色体臂。与过去 20 年任何参考基因组版本相比，更新了更多的未知序列。 30 | 31 | 32 | ## 生信科技动态 33 | 34 | 1、[美国All of Us项目发布首批人群队列数据](https://mp.weixin.qq.com/s/C0nzR4OOc9TKEXAQZK9A4Q) 35 | 36 | 37 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/83434926-0b11-4e96-912d-f8694ebdc253.png) 38 | 39 | 40 | 近日，美国“All of Us”研究项目公布了第一批近10万人的全基因组测序数据，同时包括身高、体重和血压等身体相关数据，以及调查数据，例如关于参与者的人口统计数据、生活方式和总体健康状况的数据。这些基因组数据可以通过一个基于云的平台All of Us研究员工作台获得。随着All of Us首批基因数据的发布，将有助于研究人员解决健康和疾病相关尚未回答的问题，进而推动新的突破和发现，以减少持续存的种族和族裔人口之间数据差异和医疗差异问题。 41 | 42 | 2、[Nature | 基于66种癌症类型训练机器学习模型，绘制癌症基因潜在驱动突变图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/y-icef-Jyr9K_gOzxkf7tw) 43 | 44 | 45 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/81cee88e-835d-4cda-8b34-f33cb58d0e29.png) 46 | 47 | 48 | 巴塞罗那生物医学研究所研究团队通过模拟中性突变，用机器合成一组推测的从动癌基因突变，以此来模拟在人体内癌症相关基因的多米诺骨牌式突变。研究团队基于机器学习的方法开发出一种算法“boostDM”，用于评估给定基因所有可能的诱变，并评估它们对癌症发展影响的可能性。该算法可帮助临床医生对于病人的癌症发展做出更准确的解释。 49 | 50 | 3、[Nucleic Acid Research | 单细胞全基因组甲基化数据库scMethBank](https://mp.weixin.qq.com/s/1N2CGkg8YTW_ymWXeE-pUQ) 51 | 52 | 53 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/f4f025ff-e146-4e18-8f4f-f84eff3aaed1.png) 54 | 55 | scMethBank 是一个开放访问和综合性的全基因组单细胞DNA甲基化数据库，收集基于重亚硫酸氢盐转换的单细胞原始测序数据，以标准化的工作流程在单碱基分辨率下检测甲基化状态并构建多种状态下的单细胞甲基化图谱。数据库目前收录了来自于15个公开的单细胞数据集的8328个单细胞全基因组重亚硫酸氢盐测序数据和人工审编的元数据，涉及人和小鼠两个物种、29种细胞类型和两种疾病状态。 56 | 57 | 58 | ## 文章 59 | 60 | 1、[forestploter: 分组创建具有置信区间的多列森林图](https://mp.weixin.qq.com/s/1xmOEqWOp9Z-rDFI7C1UrQ) 61 | 62 | 本文介绍如何绘制美丽的森林图。 63 | 64 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/2a35d164-e0a5-4721-88b6-d25178b61525.png) 65 | 66 | 2、[使用linkET包绘制相关分析组合图](https://mp.weixin.qq.com/s/bqEYio4RTbGwtO0n5iu1vw) 67 | 68 | 有很多人对下面这种图形比较感兴趣，本文介绍如何绘制它们。 69 | 70 | 71 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/ddf3cbc5-6934-4b3c-868f-da127b7949fc.png) 72 | 73 | 3、[（英文）Academic writing in R Markdown I](https://www.marianamontes.me/post/academic-writing-in-r-markdown-i/) 74 | 75 | 本文介绍如何使用RMarkdown进行学术写作和分享。 76 | 77 | 78 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/83d1429d-33eb-4e68-bc08-90a0f30b8d99.png) 79 | 80 | 81 | 82 | ## 工具 83 | 84 | 1、[GitHub action - Hub Mirror Action](https://github.com/Yikun/hub-mirror-action) 85 | 86 | 一个Github Action，用于在Github和Gitee之间同步代码。 87 | 88 | 89 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/91c4dbda-0d96-4c90-80d8-d90b9800e3b5.png) 90 | 91 | 2、[Repobeats - Stunning insights for 92 | your GitHub Repo](https://repobeats.axiom.co/) 93 | 94 | 展示你GitHub详细信息的极佳工具。 95 | 96 | 97 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/4fff8857-267c-47ce-ba04-ed56222bf219.png) 98 | 99 | 3、[MLmetrics - Machine Learning Evaluation Metrics](https://github.com/yanyachen/MLmetrics) 100 | 101 | 一个R包，用于提供评估机器学习的模型性能指标的各种计算函数。 102 | 103 | 104 | ## 资源 105 | 106 | 1、[生物机制图资源库](https://mp.weixin.qq.com/s/_yizT7t4VbAAmLcOnirSlw) 107 | 108 | 详情看Y叔推文。 109 | 110 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/ff5b18d5-e11e-4163-951c-423d374e0170.png) 111 | 112 | 2、[华人人群遗传资源数据库合集](https://mp.weixin.qq.com/s/AbftLn8a8GAE38RuFZbtcg) 113 | 114 | 115 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/57b1040a-3547-4f5e-9a2f-e170410054ea.png) 116 | 117 | 118 | 3、[生物信息领域大牛导师推荐（第一季）](https://mp.weixin.qq.com/s/oY6p94lDxCS2cvsszTnnlg) 119 | 120 | 121 | ## 赞赏 122 | 123 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 124 | 125 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648291334186-bd3390be-c83c-4396-aabd-ca39f588c15d.png) 126 | 127 | 感谢以下读者/组织往期的赞赏和赞助： 128 | 129 | - Openbiox 130 | - 李浩 131 | - 周通 132 | 133 | ## 订阅 134 | 135 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 136 | 137 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 138 | 139 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 140 | 141 | （完） 142 | 143 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-26.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-03-04 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 26 期）：CRISPR的专利权 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/f7520639-5d0e-45e7-a155-16a76e1a9140.jpeg) 17 | 18 | [via](https://twitter.com/NatRevImmunol/status/1502227036445847554/photo/1) 19 | 20 | 21 | ## 本周话题：[CRISPR的专利权](https://mp.weixin.qq.com/s/iAIOpUfW5DwIzuHel4fq8A) 22 | 23 | 在围绕CRISPR基因编辑技术的专利纠纷中，美国专利商标局已经确定博德研究所团队是第一个发明CRISPR-Cas9来编辑人类细胞并用于制造药物的团队，而不是诺奖得主 Jennifer Doudna 和 Emmanuelle Charpentier 所属的CVC团队。 24 | 25 | 这一裁决意味着，在美国运营的做CRISPR基因编辑相关的公司，如果之前仅获得CVC团队的专利授权，包括CVC团队自己的 Intellia Therapeutics、CRISPR Therapeutics 等等，将不得不与博德研究所团队进行专利谈判。 26 | 27 | 28 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/aa505389-e54c-4282-aebd-e5699eb9d5b6.png) 29 | 30 | 31 | 32 | ## 生信科技动态 33 | 34 | 1、[Nature Methods | Micro-Meta App: 基于社区规范收集显微镜元数据的交互式工具](https://www.nature.com/articles/s41592-021-01315-z) 35 | 36 | 37 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/0d0a0cc3-4401-42e5-976a-840a0f26f9dd.png) 38 | 39 | 40 | 为了质量、解释、再现性和共享价值，显微镜图像应附有用于产生它们的条件的详细描述。Micro-Meta App是一款直观、高互操作性的开源软件工具，是在4D核组(4DN)联盟的背景下开发的，旨在促进相关显微镜元数据的提取和收集，除了大大减轻质量保证的负担，该应用程序的视觉特性使其特别适合于培训目的。 41 | 42 | 2、[Cancer Cell | 多组学揭示黑色素瘤免疫治疗响应因素—IFNγ和肿瘤突变负荷TMB](https://mp.weixin.qq.com/s/0n1oZ6rKuKjdt6RrU79wJQ) 43 | 44 | 45 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/89a9d05f-7632-4dbd-99ab-c452e58a7ca4.png) 46 | 47 | 这项研究利用多组学以及临床样本信息揭示肿瘤突变负荷与IFNγ通路可作为预测黑色素瘤患者接受免疫治疗收益的关键因素，也提示对于不响应患者仍需进一步研究。 48 | 49 | 3、[Nature Cancer | 张泽民/韩为东合作揭示anti-PD-1免疫治疗在肺癌中的作用机制](https://mp.weixin.qq.com/s/7y-wAE-s4WcQa5YqqwJq9A) 50 | 51 | 52 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/741007f6-daf3-48ba-ba05-f5c7c9e7b397.png) 53 | 54 | 55 | 之前斯坦福大学Howard Chang研究组提出了克隆替代（clonal replacement）的概念，认为治疗后肿瘤中的肿瘤特异T细胞的克隆型都是新出现的。而该研究发现，在肺癌治疗的过程中，新的克隆和之前存在的克隆都会被招募到肿瘤中进而发挥功能。针对这一现象，研究人员提出了克隆复兴（clonal revival）的概念，拓展了clonal replacement的模式。该研究的科学发现揭示了anti-PD-1疗法在肺癌中的作用机制，为开发新的临床检测与治疗手段提供了新的思路。 56 | 57 | 58 | ## 文章 59 | 60 | 1、[解读 Julia 的 2021：逐步迈向主流编程语言]() 61 | 62 | 63 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/d2ce2615-b062-456d-8d88-5f6b96928515.png) 64 | 65 | 在过去的 2021 年，Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计，目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万，有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。此外，一些世界名校，如北京大学，MIT、Stanford 和 Berkeley 等，已经在教学中使用 Julia 语言。 66 | 67 | 作为一门动态编译型语言，Julia 一方面给予我们像 Python 一样的开发效率，另一方面又给予我们像 C/C++ 一样的执行效率，因此吸引了大量优化算法、微分方程、自动微分、量子计算、机器学习等计算领域的研究者。目前 Julia 语言已经逐渐成熟和稳定，我们有理由相信未来随着 Julia 生态的进一步成熟，Julia 的优势能够更进一步地发挥出来。 68 | 69 | 2、[PyCaret | 几行代码搞定机器学习建模](https://mp.weixin.qq.com/s/TxFMDROzS0Z33j6XxP4JjQ) 70 | 71 | 从本质上来看，PyCaret 是一个 Python 库，封装了多个机器学习库和框架，如 sci-kit-learn、XGBoost、Microsoft LightGBM、spaCy 等等。包括 6 个模块，支持有监督和无监督模型的训练和部署，分别是分类、回归、聚类、异常检测、自然语言处理和关联规则挖掘。每个模块封装特定的机器学习算法和不同模块均可以使用的函数。用户可以根据实验类型，将模块导入环境中。 72 | 73 | 3、[机器学习算法优缺点对比（汇总篇）](https://mp.weixin.qq.com/s/n0pvDC_aE8RzRSBndqPllw) 74 | 75 | 本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。 76 | 77 | ## 工具 78 | 79 | 1、[abess: Fast Best-Subset Selection in Python and R](https://github.com/abess-team/abess) 80 | 81 | abess 库的目标是解决一般的最佳子集选择，即找到预测器的一个小子集，这样得到的模型预期具有最高的准确性。最佳子集的选取具有重要的科学研究和实际应用价值。例如，临床医生想要根据一些重要基因的表达水平来了解病人是否健康。 82 | 83 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/200b3023-0bea-4ed7-b0d4-5c5f05a388d0.png) 84 | 85 | 2、[citr: RStudio Addin to Insert Markdown Citations](https://github.com/crsh/citr) 86 | 87 | citr提供了函数和RStudio插件来搜索bibtex文件，以创建和插入格式化的Markdown引用到当前文档中。 88 | 89 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/90941eda-7c70-4701-b2f9-9fda6a0bb06a.png) 90 | 91 | 3、[causal-learn：基于Python的因果发现算法平台](https://mp.weixin.qq.com/s/6ugyoAsXlT_aaROgqefiog) 92 | 93 | Causal-learn用Python实现了CMU开发的基于Java的Tetrad因果发现平台（WAIC2020 SAIL 之 L奖），并进一步加入新的算法和功能。其中包含了因果发现的经典算法与API，并且提供了模块化的代码，以方便研究者实现自己的算法。Causal-learn所有模块均基于Python实现，从而避免了传统因果发现库对R/Java的依赖，为Python开发者提供便利。 94 | 95 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/8fb454af-725d-4673-a48a-6a11a5f2d991.png) 96 | 97 | 4、[{statsExpressions}: Tidy dataframes and expressions with statistical details](https://indrajeetpatil.github.io/statsExpressions/) 98 | 99 | statsexpression包有两个关键目标: 100 | 101 | - 为使用整洁的数据进行统计分析提供一致的语法(以管道友好的方式) 102 | - 为绘制函数提供统计表达式(预先格式化的文本内统计结果)。 103 | 104 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/cbacc3bc-6372-4d25-9bcb-2396646cfdfd.png) 105 | 106 | 5、[broadinstitute/gistic2 - 软件官方仓库](https://github.com/broadinstitute/gistic2) 107 | 108 | 109 | ## 资源 110 | 111 | 1、[LitVar | 突变相关文章检索工具](https://mp.weixin.qq.com/s/MVGFahqpnAqGtuQrmefL9g) 112 | 113 | 114 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/f0450cce-b36f-44a9-ac3b-54390b45aba3.png) 115 | 116 | 2、[coding-for-economists](https://github.com/aeturrell/coding-for-economists) 117 | 118 | 3、[Current best-practices in single-cell RNA-seq: a tutorial](https://github.com/theislab/single-cell-tutorial) 119 | 120 | 121 | ## 赞赏 122 | 123 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 124 | 125 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648291334186-bd3390be-c83c-4396-aabd-ca39f588c15d.png) 126 | 127 | 感谢以下读者往期的赞赏： 128 | 129 | - iCanHelp 130 | 131 | ## 订阅 132 | 133 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 134 | 135 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 136 | 137 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 138 | 139 | （完） 140 | 141 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-27.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-03-05 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 27 期）：真与假的界限在哪里 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/dca8157e-c132-436d-9fd5-14a85a06caf6.png) 18 | 19 | [via](https://twitter.com/rcityviews/status/1502217398459383809) 20 | 21 | 22 | ## 本周话题：真与假的界限在哪里 23 | 24 | 有一定的模糊是正常的，但太过模糊也可能让人困惑，甚至头破血流。 25 | 26 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/ae3dddc8-2f36-41df-8240-beaf39b59bda.png) 27 | 28 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/d9babac9-c26a-4e1a-8794-8f39e6fa9d38.png) 29 | 30 | 31 | 32 | ## 生信科技动态 33 | 34 | 1、[第十一届肿瘤系统生物学国际研讨会 ICSB2022](https://mp.weixin.qq.com/s/p--CYALmeDwydFZGYcetcg) 35 | 36 | 会议详情及注册 ：请扫描下方二维码！ 37 | 38 | 39 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/c0016340-ea41-4e36-8ce3-ff187a35d033.png) 40 | 41 | 42 | ICSB会议官网地址：http://csbc.org.cn/ICSB2022/index.html 43 | 44 | 2、[Cell | 结直肠癌前病变多组学图谱，揭示两种常见结直肠息肉的不同癌变路径](https://mp.weixin.qq.com/s/AihCXBPABaxXHaUou5jH-w) 45 | 46 | 47 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/1bcfb51e-c527-4e26-8400-97816c4f5613.png) 48 | 49 | 结直肠癌 （CRC）通常由息肉引起，其主要依据肿瘤细胞的内在特征，如染色体不稳定性 （CIN）、微卫星不稳定性（MSI）等进行分类。如果能够在高度微卫星不稳定性（MSI-H）和微卫星稳定型（MSS）CRC前体中绘制出肿瘤发生的路径，就能揭示定义CRC细胞图谱的机制，确定具有诊断或治疗效用的靶点。 50 | 51 | 来自美国范德堡大学医学院的Ken S. Lau研究团队联合Robert J. Coffey、Martha J. Shrubsole研究团队，共同绘制了一份整合了单细胞转录学、基因组学和免疫组织病理学的多组学人类结直肠癌前病变图谱，描述了两种最常见人类结直肠息肉ADs、SSLs及其衍化的CRC，并在功能上验证了不同结直肠息肉的起源和癌变分子过程。 52 | 53 | 3、[两项研究揭示监测人类肠道微生物组的种类与变化，有助于个体疾病的诊断和治疗](https://mp.weixin.qq.com/s/Vfrd9IbWanFq_RoKGpjhBg) 54 | 55 | 56 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/245eb891-b2dc-4d32-a732-609a74c30118.png) 57 | 58 | 59 | 美国格拉德斯通数据科学与生物技术研究所长Katie Pollard博士领导的研究团队近期发表了两项新的研究成果，证明了监测细菌种类的重要性，并说明了在研究微生物群时监测不同细菌菌株的重要性。Pollard博士表示：“仅仅关注微生物的种类错过了很多信息。如果采取更细分水平的方法观察细菌菌株，将有助于发现微生物群与疾病之间的因果关系。” 60 | 61 | ## 文章 62 | 63 | 1、[语义化版本 2.0.0](https://semver.org/lang/zh-CN/) 64 | 65 | 想搞软件包开发的要懂一点。 66 | 67 | 2、[An introduction to R Leaflet](https://tomjenkins.netlify.app/tutorials/r-leaflet-introduction/) 68 | 69 | 介绍这个包怎么绘制地图。 70 | 71 | 72 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/4247cca6-1faf-4cab-bd65-22c5ccbbd68f.png) 73 | 74 | 3、[使用遗传算法进行变量选择](https://tengkuhanis.netlify.app/post/variable-selection-using-genetic-algorithm/) 75 | 76 | 对算法和特征筛选感兴趣的读者可以看看。 77 | 78 | 79 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/d729187b-f4a0-46bd-b4e5-2b5a9794791c.png) 80 | 81 | 82 | ## 工具 83 | 84 | 1、[dlookr - 诊断和探索性数据分析](https://choonghyunryu.github.io/dlookr/index.html) 85 | 86 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/bd1fb0a2-5407-4279-90bf-4a4f178a18e3.png) 87 | 88 | 2、[graphlayouts](https://github.com/schochastics/graphlayouts) 89 | 90 | This package implements some graph layout algorithms that are not available in igraph. 91 | 92 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/d1eeea2b-e540-4dde-9b11-489204df6aa2.png) 93 | 94 | 3、[shinyML - Compare Supervised Machine Learning Models Using Shiny App](https://github.com/jeanbertinr/shinyml) 95 | 96 | 用Shiny搞机器学习。 97 | 98 | 99 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/52c93587-d3ea-4166-a8e1-8790cec30af5.png) 100 | 101 | 102 | 4、[mkdocs-jupyter - Use Jupyter Notebooks in mkdocs](https://github.com/danielfrg/mkdocs-jupyter) 103 | 104 | 通过Jupyter Notebook生成文档网站。 105 | 106 | 107 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/beb35bfc-0ff4-41ce-ace6-1f40222b36ad.png) 108 | 109 | 110 | 5、[gm - 音乐包](https://github.com/flujoo/gm) 111 | 112 | 轻松创建音乐，并在R Markdown文件，R Jupyter笔记本和RStudio中显示乐谱和音频文件。 113 | 114 | 115 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/9f81f0ce-4588-43e8-b0b5-3cd4a3bece5a.png) 116 | 117 | 118 | ## 资源 119 | 120 | 1、[MIT面向生命科学的深度学习课程](https://mp.weixin.qq.com/s/E4bvykOFGKyNXNUBThZXnQ) 121 | 122 | MIT6871课程主页：https://mit6874.github.io/ 123 | 124 | 2、[2022NAR数据库特刊：单细胞数据库合辑](https://mp.weixin.qq.com/s/Fdb3gcWn3w3Fsn-G3OOujg) 125 | 126 | 127 | ## 赞赏 128 | 129 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 130 | 131 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648291334186-bd3390be-c83c-4396-aabd-ca39f588c15d.png) 132 | 133 | 感谢以下读者往期的赞赏： 134 | 135 | - iCanHelp 136 | - 和瑞 王军磊 137 | 138 | ## 订阅 139 | 140 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 141 | 142 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 143 | 144 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 145 | 146 | （完） 147 | 148 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-31.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-03-09 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 31 期）：Openbiox 生物信息学社区 2022 拟开展项目，正式招募 ！ 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/bc9f86ef-7226-4428-8b0b-31587dceb1b7.png) 18 | 19 | 官网地址： 20 | 21 | ## 本周话题：[Openbiox 生物信息学社区 2022 拟开展项目，正式招募 ！](https://mp.weixin.qq.com/s/v4Hg_NzK9-LUpzV7jfxskg) 22 | 23 | Openbiox 生物信息学开源社区由国内外知名高校在读研究生、博士后和研究人员于 2019 年共同发起和建设。在此，我们向科学社区发起新一轮生物信息学协作项目，以期为大家提供更多有用的生物信息学工具/内容和有意义的研究成果。 24 | 25 | 感兴趣的读者和朋友请阅读原文并通过联系剑峰。 26 | 27 | ## 生信科技动态 28 | 29 | 1、[Cell | 基于50种癌症类型绘制肿瘤-基因-转移谱，揭示癌症转移模式基因组特征](https://mp.weixin.qq.com/s/VKVa8Dsz2Is52M-AZkoMxA) 30 | 31 | 32 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/fb4ada45-2cda-4947-bf6a-0166a7773133.png) 33 | 34 | 本文研究团队对约25,000名患者的肿瘤基因组图谱和转移结果的临床信息进行了分析，共包含50种不同癌症类型，揭示了不同转移模式的基因组特征，绘制了肿瘤-基因-转移谱。研究发现，癌症转移不是由基因突变驱动的，而是由癌细胞与周围环境中的正常细胞相互作用发生的表观遗传学变化驱动的。 35 | 36 | 37 | 2、[Briefings in Bioinformatics | 王秀杰/裴小兵合作开发单细胞组学细胞标记基因鉴定算法COSG](https://mp.weixin.qq.com/s/RZZ1Y6yR_mGwgheNmvwiNA) 38 | 39 | 40 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/550acab3-47bc-4d70-8ece-85c84245a5a5.png) 41 | 42 | 43 | 本研究提出了一种基于余弦相似度的方法COSG，该方法能在单细胞RNA测序数据、单细胞ATAC测序数据和空间转录组数据中更准确和快速地鉴定出细胞标记基因。 44 | 45 | > COSG程序的代码已通过GitHub网站开源发布。COSG程序的Python语言版本和R语言版本的代码链接分别为https://github.com/genecell/COSG和https://github.com/genecell/COSGR 46 | 47 | 3、[生命科学领域首部AI辅助创作图书亮相上科大](https://mp.weixin.qq.com/s/ALed3HWCSPdz-BKpSluMZg) 48 | 49 | 50 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/60ac661d-dbfc-4f49-903e-47c0d8603ff6.png) 51 | 52 | 53 | 信息时代，每年发表学术论文的数量呈井喷式增长。如何帮助研究人员快速了解科学进展前沿、帮助领域内的青年科研人员和学生快速掌握研究领域核心知识体系面临着重大挑战。为解决这一问题，学术出版机构施普林格-自然（Springer Nature）出版集团在近几年开发了一套基于人工智能辅助的文献知识总结系统Dimensions Autosummarizer（DA），以辅助研究人员进行图书出版。 54 | 55 | 56 | ## 文章 57 | 58 | 1、[一文讲清肠道菌对免疫的影响机制](https://mp.weixin.qq.com/s/IxZQYI2VnwQ7TzJdMG6bqQ) 59 | 60 | 61 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/45270059-9cf6-47b8-8932-dac1fbc8ad18.png) 62 | 63 | 64 | 2、[gglmannotate包——添加线形回归统计指标](https://mp.weixin.qq.com/s/HGHk8Q_KH6vwHMCcheO4EA) 65 | 66 | 这种工具更具备组合性（相比ggpubr）。 67 | 68 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/90baca86-2d8d-4feb-9eab-34a68a9775c5.png) 69 | 70 | 3、[Data Organization in Spreadsheets](https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00031305.2017.1375989) 71 | 72 | 本文介绍如何使用Excel的表格整理数据的一些原则、建议。 73 | 74 | ## 工具 75 | 76 | 1、[CBNplot - 你的富集分析好助手](https://mp.weixin.qq.com/s/lMhVxC-00bC_JY1BoXFY9Q) 77 | 78 | 这个包的输入，就是clusterProfiler系列包的输出，它内部再调用bnlearn包来做贝叶斯推断，然后画网络图。 79 | 80 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/1d5b2f75-2888-4d8b-92f5-c18af1a464e8.png) 81 | 82 | 83 | 2、[unglue - 逆向glue操作](https://github.com/moodymudskipper/unglue) 84 | 85 | ```r 86 | library(unglue) 87 | library(glue) 88 | library(magrittr) 89 | library(utils) 90 | glued_data <- head(mtcars) %>% glue_data("{rownames(.)} has {hp} hp") 91 | glued_data 92 | #> Mazda RX4 has 110 hp 93 | #> Mazda RX4 Wag has 110 hp 94 | #> Datsun 710 has 93 hp 95 | #> Hornet 4 Drive has 110 hp 96 | #> Hornet Sportabout has 175 hp 97 | #> Valiant has 105 hp 98 | unglue_data(glued_data, "{rownames(.)} has {hp} hp") 99 | #> rownames... hp 100 | #> 1 Mazda RX4 110 101 | #> 2 Mazda RX4 Wag 110 102 | #> 3 Datsun 710 93 103 | #> 4 Hornet 4 Drive 110 104 | #> 5 Hornet Sportabout 175 105 | #> 6 Valiant 105 106 | ``` 107 | 108 | 3、[escape - Easy single cell analysis platform for enrichment](https://github.com/ncborcherding/escape) 109 | 110 | 提供一个单细胞版本的富集分析工具。 111 | 112 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/10e98272-1359-4401-9da1-741aa723921c.png) 113 | 114 | 115 | 5、[谷歌简明搜索导航](https://search.fuyeor.com/zh-cn/Google) 116 | 117 | 适合没有梯子的同学们。 118 | 119 | ## 资源 120 | 121 | 1、[生信基础知识100讲](https://mp.weixin.qq.com/s/Gr_0H4-GaTYkgUkbNHcMcg) 122 | 123 | 2、[超过1000本的计算机经典书籍分享](https://github.com/forthespada/CS-Books) 124 | 125 | 126 | ## 赞赏 127 | 128 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 129 | 130 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648291334186-bd3390be-c83c-4396-aabd-ca39f588c15d.png) 131 | 132 | 感谢以下读者往期的赞赏： 133 | 134 | - 🦀️ 135 | 136 | ## 订阅 137 | 138 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 139 | 140 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 141 | 142 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 143 | 144 | （完） 145 | 146 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-33.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-03-11 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 33 期）：科研与生活 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/bf09e96f-3b61-4f9d-b2fb-e1ca5d887695.png) 18 | 19 | 20 | [via](https://mp.weixin.qq.com/s/SW1j7-hHMCuWg0Elrr_CBA)。 21 | 22 | ## 本周话题：[科研与生活](https://mp.weixin.qq.com/s/SW1j7-hHMCuWg0Elrr_CBA) 23 | 24 | 在硕博期间，你可能感受不到这个话题的意义，但正式步入工作，全盘接触人类的生活，操心吃喝拉撒，生活是必然的，生活也是必须处理和面对的。如果选择科研，你会怎么样在你的科研职业生涯中处理你的生活？怎么摆放家庭的位置？ 25 | 26 | 在这个话题链接的文章中有一段话印象深刻：“**你有没有时间陪孩子家人和你做啥工作有多忙真没太大关系，关键是你有没有真正把孩子家人放第一位，舍不舍得把时间给他们**。”我们从小学会了被爱，但你我也会学会爱人。 27 | 28 | 29 | ## 生信科技动态 30 | 31 | 1、[Cell｜首次大规模高分辨率揭示从一个携带致癌突变的单细胞演变为侵袭性肿瘤的全过程](https://mp.weixin.qq.com/s/j_Jonrk9-b5OK8_NzMdA4g) 32 | 33 | 34 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/690dd6e5-625d-4bff-aafd-d929505f1519.png) 35 | 36 | 研究团队将基于单细胞RNA-seq的进化谱系示踪系统引入KP小鼠模型中，连续并全面监测了一个携带致癌突变的单细胞演变为侵袭性肿瘤的全过程，揭示罕见的亚克隆可以通过独特的转录程序驱动肿瘤扩张。此外，研究团队还发现肿瘤通过典型、独特的进化轨迹发展，干扰额外的肿瘤抑制因子可以加速肿瘤的进展。该研究以前所未有的规模和分辨率重建了从单一转化细胞到复杂、侵袭性肿瘤群体的肿瘤演化全过程。 37 | 38 | 39 | 2、[Nature | 30种癌症2583个全基因组数据分析揭示染色体外DNA突变与10%癌症相关](https://mp.weixin.qq.com/s/vM8pj1HQJu_uFUmxM3c0ZQ) 40 | 41 | 42 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/fbefc866-e4cd-4a1d-91d8-a56fc0cc0d4b.png) 43 | 44 | 45 | 研究团队分析了来自30种癌症的2500多个全基因组数据，绘制了已知聚集性体细胞突变最全面、最详细的图谱，揭示了ecDNA中APOBEC3的突变特征，这种此前未被发现的突变模式导致了约10%的人类癌症的发展。研究发现，kataegic事件中有76.1%表现出与激活诱导的脱氨酶（AID）和APOBEC3脱氨酶家族相关的突变模式。在31%的ecDNA样本中发现APOBEC3相关的kataegis事件和染色体外DNA（ecDNA）的共同出现，并将这种情况称为kyklonas事件。 46 | 47 | 48 | 49 | 3、[NBT | 王军/陈义华组利用AI赋能微生物组功能大分子的高通量挖掘](https://mp.weixin.qq.com/s/E3qCaSw_FbslOUndDh1gJQ) 50 | 51 | 52 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/66c4724f-c4ad-4210-8a33-39969fbfbb1c.png) 53 | 54 | 55 | 研究人员整合了多种人工智能领域中自然语言分析（Natural Language Processing）的神经网络方法，以抗菌肽为第一个研究对象，在学习了现有的几千条抗菌肽序列以后，构建了准确率超过90%的抗菌肽预测方法，远远超出之前发表的基于氨基酸组成和性质进行抗菌肽判定的模型。 56 | 57 | ## 文章 58 | 59 | 1、[肿瘤克隆进化之不同进化模式](https://mp.weixin.qq.com/s/9ZsHz0SnVE9FabCHBvK5eQ) 60 | 61 | 总结了肿瘤克隆进化的不同模式，以及各个癌种现有进化模式的研究，整个系列都很值得一读。 62 | 63 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/1e470c00-7cfb-48ec-87f5-8eb9d1a06bd1.png) 64 | 65 | `@mugpeng`贡献。 66 | 67 | 2、[11类肿瘤抗原](https://mp.weixin.qq.com/s/fs5mnd3HUNrPApP0gK4idA) 68 | 69 | 本文总结了11类肿瘤抗原的产生及特点，希望能够对靶点研究、精准诊断、免疫治疗等提供帮助。 70 | 71 | 3、[免费好用的博客评论系统插件 -- utterances](https://mp.weixin.qq.com/s/SYdQjQyiEmVVIb8D-or48A) 72 | 73 | 74 | 4、[使用glmnet进行正则化广义线性模型回归](https://mp.weixin.qq.com/s/aorbn6-DCV_JRILU6WCKxQ) 75 | 76 | 77 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/551aba49-fa8e-4427-a2de-1a60878f0e28.png) 78 | 79 | 80 | 5、[肿瘤微生物微环境](https://mp.weixin.qq.com/s/RITt-Eopb4LTk4PRM7CoQA) 81 | 82 | 肿瘤微生物微环境在肿瘤免疫微环境中的作用是多方面的：可能作为免疫激活剂、抑制剂或旁观者。肿瘤微生物微环境调节肿瘤免疫微环境，使其成为改善免疫治疗的潜在靶点。这是一个面临重大挑战的新领域，值得进一步探索。 83 | 84 | 85 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/83f582cf-4d84-4713-849d-e42d408cad2e.png) 86 | 87 | 88 | ## 工具 89 | 90 | 1、[SwiftBar - 强大的macOS菜单栏定制工具](https://github.com/swiftbar/SwiftBar) 91 | 92 | 编写一个Shell脚本，然后添加到SwiftBar，你就可以拥有一个MacOS插件。 93 | 94 | 95 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/172a3c1f-4cba-44d2-a141-dc73a8fc40b7.png) 96 | 97 | 98 | 2、[Proksee - 一个基因组组装、注释和可视化的专家系统](https://proksee.ca/) 99 | 100 | 可用于宏基因组分箱（binning）后获得的单菌草图的可视化（网页版仅支持fasta格式核酸序列，暂不支持注释后faa或gff3结果的可视化。可选择linux版本，支持conda安装：，支持从头组装和注释）。 101 | 102 | 103 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/c5cffb7d-c32d-4b67-92c3-876d2ee0c84e.png) 104 | 105 | `@15521271731`贡献。 106 | 107 | 3、[charpente - 无缝设计健壮的Shiny扩展](https://github.com/RinteRface/charpente) 108 | 109 | 110 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/dabe33ff-34a5-4387-a6ed-e59599d8c6bd.png) 111 | 112 | 113 | 4、[plottify - 一个简单的matplotlib包装器，自动缩放字体大小、散点大小和行宽度，使其与图形大小成比例](https://github.com/andrewcharlesjones/plottify) 114 | 115 | 116 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/c98722b0-2132-4353-8f86-ab7d4d701a5c.png) 117 | 118 | 119 | 5、[janitor - R中简单的数据清理工具](https://github.com/sfirke/janitor) 120 | 121 | Janitor具有简单的检查和清理脏数据的功能。它是为初级和中级R用户构建的，并针对用户友好性进行了优化。高级R用户已经可以完成这里所涉及的一切，但是使用janitor他们可以更快地完成，并把他们的想法留给有趣的东西。 122 | 123 | 主要功能： 124 | 125 | - 完美格式化data.frame列名； 126 | - 创建一个、两个或三个变量的频率表并将其格式化； 127 | - 提供其他工具来清理和检查data.frame 128 | 129 | 130 | ## 资源 131 | 132 | 1、[A profile of differential DNA methylation in sporadic human prion disease blood: precedent, implications and clinical promise](https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10082183/1/THESIS%20%28FINAL%20CORRECTED%20DRAFT%29.pdf) 133 | 134 | 2019-伦敦大学博士论文，全方位详细阐述甲基化内容，包含复现代码。 135 | 136 | `@ylchenchen`贡献。 137 | 138 | 2、[Unraveling population heterogeneity using single-cell analysis](https://openscholarship.wustl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=3712&context=art_sci_etds) 139 | 140 | 141 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/a2288abc-5435-4323-99e5-aaa1d7d5e61d.png) 142 | 143 | 144 | 2022-华盛顿大学博士论文，单细胞分类算法的介绍。 145 | 146 | `@ylchenchen`贡献。 147 | 148 | 3、[医学数据科学课程](http://genomicsclass.github.io/book/) 149 | 150 | 非常棒的基于Rmd 的公开课程资料，从推断假设，数据分布，批次处理，以及基因组数据的处理。 151 | 152 | `@mugpeng`贡献。 153 | 154 | 155 | ## 赞赏 156 | 157 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 158 | 159 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648291334186-bd3390be-c83c-4396-aabd-ca39f588c15d.png) 160 | 161 | ## 订阅 162 | 163 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 164 | 165 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 166 | 167 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 168 | 169 | （完） 170 | 171 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-34.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-03-12 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 34 期）：中国百万人群大队列，何去何从？ 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/24989391-e218-4a71-9611-e2c5a0cd8316.png) 18 | 19 | [via](https://mp.weixin.qq.com/s/2V7vfj9X6z48Ad8DM2jZbQ) 20 | 21 | 22 | ## 本周话题：[中国百万人群大队列，何去何从？](https://mp.weixin.qq.com/s/2V7vfj9X6z48Ad8DM2jZbQ) 23 | 24 | > 大队列研究，做好了对人类医学非常有益。世界上有几个突出的例子。但是外国的榜样有时在中国走样，甚至变成要大钱，但不做大事，或者不把大事做好。经费大增后的中国科学界，是否对得起科学、是否对得起中国纳税人，如何做包括队列在内的大项目，可能是试金石之一，检验能力、作风、良心。 25 | 26 | 你可能看到了很多已经结题的项目名称，但你可能从来不知道从哪里去获取以及是否容易获取： 27 | 28 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/5cd02846-9ef9-41e1-ad65-2d936b05f9cb.png) 29 | 30 | 现实是**采到的样本分散储藏在某处，极少测序，收集的基本数据去向不一，意味着课题组外的研究者或企业，如果想利用这些资源的话，会相当困难。** 31 | 32 | 中国缺乏类似TCGA的标志性大型项目！ 33 | 34 | ## 生信研究 35 | 36 | 1、[Cell | 结合蛋白质组与外显子组技术构建转录因子互作图谱，揭示先心病的遗传决定因素](https://mp.weixin.qq.com/s/Pfeoiy3pwzuWXtUNwDzGCA) 37 | 38 | 39 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/127355be-dd23-4e6b-b5d5-c9713a022ea7.png) 40 | 41 | 42 | 研究团队通过整合蛋白质组学和人类遗传学方法，解析人类心脏祖细胞内源性GATA4和TBX5的蛋白质相互作用体，以识别和优先检测潜在的心脏疾病基因、CHD相关变异体，揭示了心脏基因调控的各方面功能。 43 | 44 | 2、[Cell | 泛癌研究揭示不同肿瘤类型的免疫特征图谱](https://zhuanlan.zhihu.com/p/473794440?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=841811531518836736) 45 | 46 | 47 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/481c5964-4cac-497d-a26b-0c93f2c2c91a.png) 48 | 49 | 为了能从不同类型的肿瘤中寻找到主要的免疫系统原型，UCSF免疫分析联盟（UCSF Immunoprofiler Initiative）共收取了跨越12个不同类型肿瘤共计364份新鲜肿瘤组织的外科样本，快速消化成单细胞悬液并通过多参数流式细胞仪进行免疫分型。此外，作者还借助单细胞转录组测序技术（scRNA-seq）获取了这些外科标本的细胞组成和转录组学信息。通过对T细胞和单核吞噬细胞亚群的更精细的分类和定义，作者从3个粗略的细胞特征（T细胞特征、髓样细胞特征和非免疫的基质细胞特征）开始，通过不断的渐进分析，最终确定了10个主要免疫原型的稳定视图。 50 | 51 | 3、[Genome Biology综述 | 如何为临床诊断提供准确可靠的结构变异解析？](https://mp.weixin.qq.com/s/g9aelcLEgITRU81eH1uZvg) 52 | 53 | 54 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/830f434f-656f-4780-a708-0d060f068e6e.png) 55 | 56 | 57 | 文章分别总结了三个方面展望应用染色体SV进行临床诊断。分别是：1.建立标准参考材料；2.选择最优的测序策略；3.选择获取最佳的SV识别信号的方案。 58 | 59 | 60 | ## 博文资讯 61 | 62 | 1、[rstudio::conf(2022) Conference Schedule](https://www.rstudio.com/blog/rstudio-2022-conf-schedule/) 63 | 64 | rstudio发布年度会议安排表。注册网址：。没钱的只能吃瓜～ 65 | 66 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/fe37e429-ea09-47d1-a514-6e50eb13a744.png) 67 | 68 | 2、[gghalves包介绍](https://mp.weixin.qq.com/s/cnhucGCgHvOjXsWETkE3mg) 69 | 70 | 71 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/bf6a0e3e-0d68-4ce1-bc04-3c7109c3969d.png) 72 | 73 | 74 | 3、[T细胞耗竭](https://github.com/openbiox/weekly/issues/476) 75 | 76 | 77 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/f11d6dbb-4391-4b79-8328-0983a561f107.png) 78 | 79 | 80 | 慢性感染和癌症病人，T细胞受到抗原持续刺激，细胞记忆不能有效地发育分化，T细胞变得精疲力竭，称之为T细胞耗竭（Tex）。 81 | 82 | Tex细胞在功能上有别于Teff和Tmem，其特点是效应功能丧失，抑制性受体(IRS)表达增高且持续，表观遗传和转录谱改变，代谢方式改变。 83 | 84 | T细胞衰竭是癌症病人免疫功能障碍主要因素之一。 85 | 86 | 87 | ## 工具 88 | 89 | 1、[Transformers - 为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进的自然语言处理](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/README_zh-hans.md) 90 | 91 | 92 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/0439f1bc-3c8f-45bd-bb75-e7c4bd99b466.png) 93 | 94 | 95 | 2、[scDVA - 一个基于R Shiny的工具，用于单细胞RNA-seq数据可视化和分析](https://github.com/liziyie/scDVA) 96 | 97 | 98 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/6ba44d19-9cd6-4e5e-8d0c-f5be63d6c8e9.png) 99 | 100 | 101 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/37b1dc66-1df4-49ad-880a-50c2c1db5123.png) 102 | 103 | 104 | 105 | 3、[Jupyter笔记本和nteract的Go内核](https://github.com/gopherdata/gophernotes) 106 | 107 | 108 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/aafc65f7-e465-41b1-a880-cd425fb9fea3.png) 109 | 110 | 111 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/70401a1f-d2d5-4569-b8e6-244a90b65db1.png) 112 | 113 | 4、[beautifyR - RStudio插件用于格式化Rmarkdown表](https://github.com/mwip/beautifyR) 114 | 115 | 116 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/14b1b9a2-7c36-432c-9ced-11bfe9b5e8f2.png) 117 | 118 | ## 资源 119 | 120 | 1、[深度学习的综述的综述](https://mp.weixin.qq.com/s/oNdz1-JR7Kdw9C_NKAXg2Q) 121 | 122 | 对想要了解深度学习脉络的读者可能有帮助。 123 | 124 | 2、[Awesome GitHub Profile README](https://github.com/abhisheknaiidu/awesome-github-profile-readme) 125 | 126 | 一堆展示GitHub Profile的工具。让GitHub主页成为你的简历。 127 | 128 | 129 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/60b3fe10-a5a8-419a-a132-438b613a1ab5.png) 130 | 131 | 132 | 133 | ## 赞赏 134 | 135 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 136 | 137 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648291334186-bd3390be-c83c-4396-aabd-ca39f588c15d.png) 138 | 139 | ## 订阅 140 | 141 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 142 | 143 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 144 | 145 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 146 | 147 | （完） 148 | 149 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-62.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-04-10 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 62 期）：回望与兔年寄语 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly "openbiox/weekly")），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions "「生信周刊讨论区」") 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/879c8f41-c730-44a3-9e23-c63c90807825.png) 18 | 19 | 海上城市设计。图源：https://www.pangeosyacht.com/projects 20 | 21 | 22 | ## 本周话题：回望与兔年寄语 23 | 24 | > 王诗翔： 25 | > 26 | > 「回望」非常开心在去年通过Openbiox组建了小团队来持续化运维开源的生信周刊项目，所有的参与人员都非常积极地参与和贡献了后续的计划和内容。愿我们的持续的一点小坚持、小贡献，为整个生态系统的建设添砖加瓦，为相关的学习者、工作者带去帮助。 27 | > 28 | >「兔年寄语」祝全部运维成员和所有的读者在新的一年里龙腾虎跃，钱兔无量，鸿兔大展，事业有成，家庭美满！ 29 | 30 | > 何凯： 31 | > 32 | > 「回望」加入Openbiox社区已半年有余，很开心能分配到诗翔带领的生信爱好者周刊小分队中，刚进入团队时，从内容搜集到周日发表整个流程都已规划的十分详细了，使得大家很快上手协作起来，截止目前共参与了27期的内容，3次作为主负责人整理并发布，真心觉得在此过程中收获成长了很多，最大的感悟就是眼界不再局限于自己所认知或擅长的那一片领域内，改掉了一些不好的习惯(比如把知识放进收藏夹里吃灰)，在不断分享知识过程中对某些问题的理解也更加深刻广泛。 33 | > 34 | >「兔年寄语」1. 新的一年，希望在有精力前提下更多参与负责周刊的内容搜集整理，不断开拓自己知识领域；2. 顺利完成自己的课题，在投的几篇paper能顺利accpet，同时提升自己coding水平 ； 3. 互相协作半年之久，希望后续有机会和几位小伙伴线上/下见面有更多的交流认识。 35 | 36 | 37 | > 赵启祥： 38 | > 39 | > 「回望」很高兴加入Openbiox社群，在生信爱好者周刊小分队里！每一次参与周刊内容的分享都可以学到新的知识，接触新领域，给枯燥的科研生活注入活力！ 40 | > 41 | >「兔年寄语」新年快乐！祝大家在新的一年里顺顺利利，事业有成，阖家团圆！ 42 | 43 | 44 | ## 生信研究 45 | 46 | 1、[Science | 冷冻人类大脑分析揭示出与年龄相关的“超突变性”](https://mp.weixin.qq.com/s/0ecv-pOZjzbm3nzc2pJHNA) 47 | 48 | 49 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/01e267ab-a58d-40dc-967e-3ae6b410601e.png) 50 | 51 | 52 | 来自梅奥诊所、耶鲁大学和约翰霍普金斯大学领导的研究团队首次对大规模人类死后冷冻大脑进行了深度全基因组测序分析，揭示了大脑中体细胞突变的复杂病因学及其与衰老的潜在关系。该团队还表示，虽然在这项研究中没有发现体细胞突变与精神分裂症和图雷特综合征之间的联系，但还需要更多的研究来排除这一可能。他们强调，鉴于上述发现，有必要对更大规模的自闭症和其他疾病队列进行进一步研究，以对这一观察结果做出明确的结论。 53 | 54 | - 论文链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.abm6222 55 | 56 | 57 | 2、[PeerJ 综述 | 基因组学进入深度学习时代](https://peerj.com/articles/13613/ "PeerJ 综述 | 基因组学进入深度学习时代") 58 | 59 | 60 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/4d75ae83-2c71-4f5e-9655-3d239b576b71.png) 61 | 62 | 大量的生物序列数据，加上最近在计算机视觉或自然语言处理等领域的深度学习方法上的突破，当下正面临深度基因组学下生物信息学的变革。这篇综述回顾了深度学习在该领域的新应用，主要集中在三个方面：基因组的功能注释、基因组功能的序列决定因素和编写合成基因组序列的可能性。 63 | 64 | - 论文链接：https://peerj.com/articles/13613/ 65 | 66 | 67 | ## 博文资讯 68 | 69 | 3、[测序市场到底有多大？](https://mp.weixin.qq.com/s/CznRYPZlfP7iJcSi9Wqv8Q) 70 | 71 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/5ab708a8-b4a3-48ec-8ad3-f498eb933de1.png) 72 | 73 | 本文阐述了几个测序龙头公司的市场价值。 74 | 75 | 注： 76 | 77 | - TAM - Total Available Market 代表潜在市场。 78 | - SAM - Serviceable Available Market 代表可触达的市场。SAM是TAM的一部分。 79 | - SOM - Serviceable Obtainable Market 代表可获取市场。SOM又是SAM的一部分。 80 | 81 | 4、[国内服务器无法访问Github导致git pull失效的解决办法](https://iymark.com/computer/github-linux-cannot-access.html "国内服务器无法访问Github导致git pull失效的解决办法") 82 | 83 | 84 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/bbc886df-e0d1-4ae5-8732-77d7d8356f64.png) 85 | 86 | 本文针对lamp环境更新后，执行git pull却发现无法访问github服务器的问题，提出了修改hosts文件的解决方法。并提供了最新的GitHub IP地址。 87 | 88 | 89 | ## 工具 90 | 91 | 5、[gGnome.js ｜ 一个用户友好化的网页工具，用于展示基因组上各种信息](https://github.com/mskilab/gGnome.js "gGnome.js ｜ 一个用户友好化的网页工具，用于展示基因组上各种信息") 92 | 93 | 94 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/4c2c5a09-ed2b-4e36-ac31-b50cffedbce7.png) 95 | 96 | 97 | 98 | 6、[juicr ｜ 解析图像数据](https://github.com/mjlajeunesse/juicr "juicr ｜ 解析图像数据") 99 | 100 | 101 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/b159633c-5da2-46ee-a585-f613886022ff.png) 102 | 103 | 104 | juicr 是一个利用自动、半自动和手动工具，从科学图像中提取数据的GUI 界面。适用范围包含数据的散点图和条形图，或具有可进行数字转换或坐标分类的信息的其他图像。 105 | 106 | 7、[Selfspy | 多平台监控并记录电脑操作的工具](https://github.com/selfspy/selfspy "Selfspy | 多平台监控并记录电脑操作的工具") 107 | 108 | Selfspy是一款支持Unix、MacOS和Windows平台、实时监控并记录你电脑各种操作的工具，通过相应的指令可以回顾并查询既往的操作。 109 | 110 | ## 资源 111 | 112 | 8、[100多款编程字体预览和下载](https://www.programmingfonts.org/ "100多款编程字体预览和下载") 113 | 114 | ![](https://files.mdnice.com/user/4331/86712dcd-1e23-4c17-a84b-c61a28cea0cf.png) 115 | 116 | 117 | ## 历史上的本周 118 | 119 | - 第 22 期：[生信爱好者周刊（第 22 期）：为什么生产率在提高而我们却越来越忙](https://mp.weixin.qq.com/s/gC5GkTGZsVvmfLdtlN8SaQ) 120 | 121 | ## 贡献者（GitHub ID） 122 | 123 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 124 | 125 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 126 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 127 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 128 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 129 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 130 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 131 | - `@wangdepin`（王德品） 132 | 133 | ## 订阅 134 | 135 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 136 | 137 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 138 | 139 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 140 | 141 | （完） 142 | 143 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-63.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-04-11 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 63 期）：停止寻找的最佳时间 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/7633d193-406e-419e-8aed-d3a62d794fba.png) 17 | 来源：Katie-Marie Case 18 | 19 | 这些人类鼻腔细胞覆盖着纤毛——抓住并清理鼻腔异物的细小毛发。在研究COVID-19为何对某些年龄阶段的影响较大时，博士生Katie-Marie Case注意到这些星系般的鼻细胞螺旋只出现在老年患者身上。 20 | 21 | ## 本周话题：[停止寻找的最佳时间](https://www.ruanyifeng.com/blog/2023/01/weekly-issue-238.html) 22 | 23 | > 日常生活有很多"寻找-决策过程"，如果考察所有选项，要花费很长时间，可能还会错失机会，后面遇到的未必有前面的好。能否确定一个时间点，到了某个阶段就停下来，不再寻找了，这时找到合适候选人的概率最大？ 24 | 25 | `@《最佳停止时间》` "37%法则"的意思就是，寻找阶段进行到37%就要停止。日常生活中，只要符合"寻找-决策过程"的场景，都可以适用37%法则。 26 | 27 | `@kkjtmac` 之前也遇到过类似的决策犹豫不决的时候，没有一个标准进行最终的决定，准备后续遇到相似的情况实行"37%法则"！ 28 | 29 | `@ShixiangWang` 这个策略在成本有限时可以获取比较优秀的结果，但在道德上可能涉及到对参与者不公平的待遇。 30 | 31 | ## 生信研究 32 | 33 | 1、[Nature Medicine观点文章 | 人类细胞图谱对医学的影响](https://mp.weixin.qq.com/s/kCnQmlXZVo0X8lkqJ_Am6Q) 34 | 35 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/c4cfcaf6-42b9-412c-a4aa-e9edfb6c150e.png) 36 | 37 | 剑桥大学团队联合Genentech公司团队在Nature Medicine上发表观点文章“Impact of the Human Cell Atlas on medicine”，展望了细胞图谱影响医学未来的潜力，并描述了过去十年中，该领域研究进展如何在常见复杂疾病、传染病（包括COVID-19）、罕见疾病和癌症中实现这一潜力。 38 | 39 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-022-02104-7 40 | 41 | 2、[Cancer Research ｜ 解码癌症遗传祖先的新算法，可从癌症衍生分子数据进行遗传血统推断](https://mp.weixin.qq.com/s/wxNhs6XO6SnMSJUCa_3X-w) 42 | 43 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/0fb0f97d-b4b5-4efd-b7ca-5a99d8c3b43e.png) 44 | 45 | 该研究团队开发了一种从癌症衍生的分子数据中进行准确、稳健地祖先推断的计算方法。该方法将一种基于PCA的祖先推断技术与使用合成数据进行推断参数优化的方法相结合，有助于遗传血统导向的癌症研究。研究团队还从已知背景的癌症和不相关无癌基因组中创建样本图谱，并利用已知血统的胰腺癌、卵巢癌、乳腺癌和血癌样本验证了该算法的性能，结果显示该算法准确率超95%。 46 | 47 | - 论文链接：https://aacrjournals.org/cancerres/article/83/1/49/711844/Genetic-Ancestry-Inference-from-Cancer-Derived 48 | 49 | 3、[Genome Biology | 多模态和单细胞/亚细胞水平空间组学技术的现状及发展前景](https://mp.weixin.qq.com/s/QedVyW8fZYQNdIutyA2QEg) 50 | 51 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/b30b30a5-7461-412c-b166-daa9b050e2a9.png) 52 | 53 | 空间组学技术能够帮助人们更深入地了解细胞组织和目标组织内的相互作用。这些技术方法可以识别组织中具有差异转录物或蛋白质丰度的特定区段或区域，描述其相互作用，并补充定义细胞表型的其他方法。与传统的单细胞测序方法相比，高分辨率空间组学数据包含原生组织构象的成对空间信息，允许发现新的细胞类型、细胞相互作用和组织结构。美国威尔康奈尔医学院的研究团队回顾了从单细胞到亚细胞分辨率的空间组学技术和分析工具的现状及前景，为科研研究和临床应用提供了一个全面、详尽的综合分析。 54 | 55 | - 论文链接：https://doi.org/10.1186/s13059-022-02824-6 56 | 57 | ## 博文资讯 58 | 59 | 4、 [把OpenAI接入微信](https://mp.weixin.qq.com/s/IKKgQ5pxYvUyYp4plMHAZQ) 60 | 61 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/bfb7866f-327b-4d8c-8370-a8b952795763.png) 62 | 63 | 作者详细介绍了将OpenAI接入微信的流程，感兴趣的可以尝试一下。 64 | 65 | 5、[帕博利珠单抗、纳武利尤单抗……一文讲清肿瘤科常用单抗](https://mp.weixin.qq.com/s/QjRooEH2NCsMpuEzzv6pGw) 66 | 67 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/d2617432-de86-4c04-a88f-47f371a2e0ce.png) 68 | 69 | 随着抗肿瘤靶向治疗药物和免疫治疗药物的发展，单克隆抗体成为肿瘤临床治疗十分常见的药物之一。本文就单克隆抗体的概念、分类、命名和输液反应等方面进行阐述说明。 70 | 71 | 6、[2023年最值得关注的AI制药公司TOP10](https://mp.weixin.qq.com/s/vAtarUZoOyQUNvJWEsvuKA) 72 | 73 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/09ebf9ea-5537-42ef-b830-7a01458ff564.png) 74 | 75 | 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的不断发展，药物开发过程中的一些问题得到了有效解决。2022年，全球多家AI制药公司经历了融资、合作、交易等重要事件，本文结合医药魔方PharmaInvest数据库专有的评分系统，筛选了10家在2022年取得较大进展的AI制药公司，也是2023年该领域值得关注的10家公司，就其融资、交易和合作等情况进行简要介绍。 76 | 77 | ## 工具 78 | 79 | 7、[scCATCH - 单细胞自动注释工具](https://github.com/ZJUFanLab/scCATCH) 80 | 81 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/b35fef4c-a876-4c9c-b070-d40a2dfa4502.png) 82 | 83 | - 工具教程：https://cran.r-project.org/web/packages/scCATCH/vignettes/tutorial.html 84 | 85 | 8、[paperneed - 文献搜索工具](https://www.paperneed.cn/articles/search) 86 | 87 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/9c593d82-bc15-478f-9bc8-c2e427dea8ae.png) 88 | 89 | paperneed是一款在线文献搜索引擎，可以根据文献名或期刊名进行查找。 90 | 91 | - 工具链接：https://www.paperneed.cn/articles/search 92 | 93 | 9、[scGSVA - 单细胞GSVA基因集变异分析工具](https://github.com/guokai8/scGSVA) 94 | 95 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/3283699c-f4b9-411c-b1c2-5dad8b8be267.png) 96 | 97 | scGSVA包提供了对单细胞数据进行GSVA分析的wrap函数。scGSVA包含为几乎所有物种构建注释的函数。scGSVA还提供了基于GSVA结果生成图形的功能。scGSVA提供了生成注释数据的函数，这些注释数据可用于分析。 98 | 99 | - 工具链接:https://github.com/guokai8/scGSVA 100 | 101 | 10、[AutoClass - 单细胞数据清洗、降噪工具](https://github.com/datapplab/AutoClass) 102 | 103 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/b03829b9-b9df-4476-abf4-34ecd8efd5b5.png) 104 | 105 | AutoClass是一款用于scRNA-Seq数据清理和去噪的深度学习工具。AutoClass 集成了两个深度神经网络组件：一个自动编码器和一个分类器，以最大限度地提高噪声消除效率和信号保留程度。 106 | 107 | - 工具链接：https://github.com/datapplab/AutoClass 108 | 109 | ## 资源 110 | 111 | 11、[Coding Club R Course配套资料纯链接版](https://mp.weixin.qq.com/s/hMvCNs_s6VcSMAQivGsK4g) 112 | 113 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/8fa56ce1-2ce6-48cb-a868-93e3dc03e686.png) 114 | 115 | 英国R课9次课程学习结束，本文历时长达10周整理了相关的配套资料。即使没有参加过课程，从头到尾过一遍这些资料，也可以增加对R语言的应用理解。 116 | 117 | - 资源链接：https://ourcodingclub.github.io/tutorials/intro-to-r/ 118 | 119 | 12、[23个机器学习最佳入门项目（附源代码）](https://mp.weixin.qq.com/s/uu_iDjv9MNFfLSMCPPBGyQ) 120 | 121 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/33741057-d540-46c7-8fa7-27072b892bbc.png) 122 | 123 | 在本文中，涵盖面向初学者，中级专家和专家的23种机器学习项目创意，可获取有关该增长技术的真实经验。 124 | 125 | ## 历史上的本周 126 | 127 | - 第23期：[从美国博德研究所成功之道看生命科学前沿创新](https://mp.weixin.qq.com/s/ZqiHoDRXHg47M_zu7Whwzw) 128 | 129 | ## 贡献者（GitHub ID） 130 | 131 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 132 | 133 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 134 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 135 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 136 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 137 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 138 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 139 | - `@wangdepin`（王德品） 140 | 141 | ## 订阅 142 | 143 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 144 | 145 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 146 | 147 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/3e1baf88-6e69-40ed-bcb1-a4ba71628f1d.png) 148 | 149 | （完） 150 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-8.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: "2023-2-16" 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 8 期）：《沙丘》编剧、《权游》作者使用MS-DOS创作 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/223) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | 21 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636269416867-image.png) 22 | 23 | 《沙丘》编剧罗斯与他的MS-DOS创作环境。（罗斯是《阿甘正传》、《本杰明·巴顿奇事》的编剧，也是Netflix 版《纸牌屋》执行制片人，曾经五次获得奥斯卡金像奖最佳改编剧本提名、一次获奖，被誉为好莱坞最优秀的编剧之一。）（[via](https://mp.weixin.qq.com/s/sXt4w8ei4RCxrg3PKV1tTA)） 24 | 25 | ## 本周话题：[《沙丘》编剧、《权游》作者使用MS-DOS创作](https://mp.weixin.qq.com/s/sXt4w8ei4RCxrg3PKV1tTA) 26 | 27 | 最近一段时间科幻电影《沙丘》热映。让人值得注意的一件事情是，这些描述未来科幻世界的大佬们在创作时用的却是几十年前的工具。 28 | 29 | > 对于写作者，工具终究只是工具，是创意抒发的载体。整个写作的流程，包括工具的运用，最终都要服务于创意本身。无论工具的科技含量有多高，如果你不适应它，它就无法服务于你，对你起到帮助。（来源：公众号「硅星人」） 30 | 31 | 这引起我个人两点思考： 32 | 33 | - 在如今各种系统、工具层出不穷的当下，在追求多功能性和实用性的当下，我们似乎在选择的海洋里忘却了寻找或者原来想要寻找的真正（重要）目标。 34 | - 作为生信从业者，无论是自己开发工具，还是使用别人开发的工具进行数据处理和分析，工具的运用的核心也应当是科研目标本身。 35 | 36 | 37 | 38 | ## 生信科技动态 39 | 40 | 1、[杀伤性T细胞持久的抗癌能力竟然有赖于线粒体的翻译能力，而不是线粒体的代谢供能能力](https://mp.weixin.qq.com/s/6NCa-FMxCNMWr7uFneR1RA) 41 | 42 | 43 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636270794219-image.png) 44 | 45 | 46 | 在我们的免疫系统里，杀伤性T细胞（CTL）是刺客一般的存在，它们不仅能够高效、精准地解决入侵者，还能够保持持续、高昂的战斗状态，通过分泌穿孔素、颗粒酶B、IFN-γ、TNF-α等细胞因子来击杀入侵的病原体或受损的细胞。 47 | 48 | 近日，一篇发表在顶级期刊《科学》上的文章提出，单个杀伤性T细胞能持续作战，竟是依赖于线粒体的翻译能力，而不是线粒体提供的能量。来自剑桥大学的Gillian M. Griffiths带领她的团队发现，**线粒体翻译通过调控穿孔素、颗粒酶B、IFN-γ、TNF-α等杀伤关键因子的合成，来保证CTL的杀伤持续性。如果线粒体翻译受损，则会导致CTL的持续杀伤能力缺陷**。 49 | 50 | （来源：公众号「奇点网」） 51 | 52 | 2、[数字病理学中的人工智能-诊断和精确肿瘤的新工具](https://mp.weixin.qq.com/s/k-dqQx7vjlgv9gX91Eiizw) 53 | 54 | 55 | ![计算病理学的里程碑](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636270926695-image.png) 56 | 57 | 58 | ![数字病理学中人工智能方法的工作流程和总体框架](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636270818058-image.png) 59 | 60 | ![人工智能和机器学习方法作为病理学家和肿瘤学家的辅助工具](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636270980483-image.png) 61 | 62 | 63 | 本文介绍由美国凯斯西储大学生物医学工程系Kaustav Bera，耶鲁大学医学院病理学系Kurt A. Schalper、David L. Rimm，纽约大学佩尔穆特癌症中心Vamsidhar Velcheti 以及西储大学生物医学工程系Anant Madabhushi共同发表在nature reviews clinical oncology 上的研究成果。作者概述了基于AI的方法如何集成到病理学家和肿瘤学家的工作流程中，并讨论了在癌症患者的常规管理中实施此类工具的相关挑战。 64 | 65 | （来源：公众号「drugAI」） 66 | 67 | ## 文章 68 | 69 | 1、[周志华教授keynote：探索从纯学习到学习+推理的AI](https://mp.weixin.qq.com/s/pkCIr092Oet3PJJ9jcDvJg) 70 | 71 | 学习和推理一直是人工智能中的核心研究内容，诸多学者都认为，两者的结合将具有解决当代人工智能方法缺点的潜力，包括深度学习的黑箱性质等，然而这方面的工作极为困难，需要将人工智能中逻辑推理、知识表示、机器学习等多个领域打通。 72 | 73 | 人工智能领域的大会可以说是不胜枚举，但还没有专门关注学习与推理结合的重量级会议。现在终于有这样一个会议，可以满足研究者这方面的需求——国际学习与推理联合大会（International Joint Conference on Learning & Reasoning，IJCLR）。 74 | 75 | 本次大会邀请了多位领域大咖发表演讲。其中，我国南京大学计算机系主任兼人工智能学院院长周志华教授作了大会的开场主旨报告，分享了题为《利用无标签数据：从 「纯学习」 到「学习 + 推理」》的主旨演讲。 76 | 77 | 2、[一文教你如何进行SCI写作](https://mp.weixin.qq.com/s/yhqE-rEpzeeDypyGPGNdfw) 78 | 79 | 本文和大家分享一些写作相关的思考。 80 | 81 | 另外一篇：[写好结构化论文的10条规则](https://mp.weixin.qq.com/s/l8Z2YJs4t7ZJfIelQYPK-w)。 82 | 83 | 3、[R语言与函数估计学习笔记（样条方法）](https://blog.csdn.net/yujunbeta/article/details/26058625) 84 | 85 | 86 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636271398615-image.png) 87 | 88 | 89 | 如果函数在不同地方有不同的非线性度，或者有多个极值点，那么用多项式特别是低阶多项式来完成拟合是非常不合适的。一种解决办法是我们之前提到的近邻多项式（或者称局部多项式），另一种就是样条——**用分段的低阶多项式逼近函数**。 90 | 91 | 关于样条，常用的有两类，一类是多项式样条，另一类是光滑样条。 92 | 93 | ## 工具 94 | 95 | 1、[vscode-power-mode插件：敲出你的能量](https://github.com/hoovercj/vscode-power-mode) 96 | 97 | 一款VS Code插件，可以在打字的时候敲出不同的效果，如粒子、烟火等。 98 | 99 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636271480235-image.png) 100 | 101 | 2、[pkgdown：R包文档制作工具](https://github.com/r-lib/pkgdown/) 102 | 103 | 近期该包发布2.0版本，将支持boostrap5文档模板。 104 | 105 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636271584985-image.png) 106 | 107 | 3、[install_GISTIC：GISTIC 2.0安装与镜像](https://github.com/ShixiangWang/install_GISTIC) 108 | 109 | GISTIC 2.0是一款常用的CNV分析工具，该项目提供一键安装和Docker镜像支持。 110 | 111 | 4、[cronR：用R设定系统自动化任务](https://github.com/bnosac/cronR) 112 | 113 | 114 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636271792680-image.png) 115 | 116 | 5、[papermill：参数化、执行和分析jupyter笔记本](https://github.com/nteract/papermill) 117 | 118 | 119 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636271941637-image.png) 120 | 121 | 122 | ## 资源 123 | 124 | 1、[宝藏自学网站](https://mp.weixin.qq.com/s/fFZdnGIvoO3RfKzmZeBf6w) 125 | 126 | 公众号「袁厨的算法小屋」一个简单的汇总： 127 | 128 | - 菜鸟教程 129 | - 廖雪峰的官方网站 130 | - 中国大学MOOC 131 | - 慕课网 132 | - 哔哩哔哩 133 | - Gitee 134 | - Github 135 | - [learngitbranching](https://learngitbranching.js.org/?locale=zh_CN) 136 | - LinuxCool 137 | - LeetCode 138 | - ... 139 | 140 | 2、[深度学习论文精读](https://github.com/mli/paper-reading) 141 | 142 | 143 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-7/1636272275573-iShot2021-11-07%2016.04.19.png) 144 | 145 | 146 | 李沐带你进行深度学习经典、新论文逐段精读。 147 | 148 | ## 赞赏 149 | 150 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 151 | 152 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 153 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 154 | 155 | 非常感谢下面读者往期的赞赏： 156 | 157 | - 舒笙 158 | - 曾东强 159 | 160 | ## 订阅 161 | 162 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 163 | 164 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 165 | 166 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 167 | 168 | （完） 169 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-85.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-07-23 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第85期）：大学是否选生物：适合普通家庭、智力一般的学生 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) 13 | 14 | ## 封面图 15 | 16 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/cc978fe4-f098-49b8-95bf-5864c356952d.png) 17 | 撒哈拉沙漠中的岩石艺术 18 | 19 | ## 本周话题：[大学是否选生物：适合普通家庭、智力一般的学生](https://mp.weixin.qq.com/s/0fiJ7DVcpKJEevDnkhx74A) 20 | 21 | @kktjmac 生物学是一个广泛且深入的领域，该专业毕业的学生可以进入许多不同的领域，包括医疗卫生、研究、教育、环保等。目前这个领域的竞争非常激烈，尤其是在高级职位上。因此，如果选择这个专业，除了对生物学有热情，可能需要进一步的学习和专业发展，例如获得硕士或博士学位，或者出国深造学习。 22 | 23 | ## 生信研究 24 | 1、[Nature Chemical Biology | DM-Seq全酶、无损单碱基分辨率直接测序5mC](https://mp.weixin.qq.com/s/uqKOuQIjpYt1K9VNvHpvUQ) 25 | 26 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/95d8a330-3512-4091-a157-822e081c1cf6.png) 27 | 28 | 美国宾夕法尼亚大学的研究团队开发了一种全酶、无损、可靠和直接的方法“DM-Seq”来单独检测5mC，解决了传统方法中5mC和5hmC混淆、难以区分的局限。该方法灵敏度较高，可应用其分析极少量的DNA样本，例如用于早期癌症检测的无细胞DNA，这为部分癌症患者的诊断和预后判断提供了潜在可行的方案。该研究揭示，通过DM-Seq直接检测5mC能够推进使用表观遗传测序改善患者护理预后的发展。 29 | 30 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41589-023-01318-1 31 | 32 | 2、[Nature | 有史以来最大的人类正常乳腺细胞图谱为乳腺生物学带来了前所未有的新见解](https://mp.weixin.qq.com/s/Y2jIbiNY3UDv-emDlQ9T5g) 33 | 34 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/397535a7-e6e2-44f0-9c21-d58761ad28a2.png) 35 | 36 | 近日Nature上发表了目前世界上最大和最全面的正常乳腺组织图谱，该研究使用单细胞和空间基因组学方法对126名女性的714000多个细胞进行分析，确定了12种主要细胞类型和58种生物细胞状态，并根据种族、年龄和健康女性的绝经状态确定了差异，极大地推进科研人员对人类乳腺生物学和疾病知识的认知。 37 | 38 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06252-9 39 | 40 | 3、[Nat Genet | WES联合RNA-seq分析揭示晚期NSCLC免疫治疗的基因组学和转录组学特征](https://mp.weixin.qq.com/s/ckOFDBTWnIRypRu3mTqhFA) 41 | 42 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/1baf70e4-2e85-4d66-90b8-f25feb69aeea.png) 43 | 44 | 发表在Nature Genetics上的一项研究。在这项研究中，为了加深对NSCLC中免疫检查点抑制剂反应分子特征的理解，研究团队对Stand Up To Cancer-Mark Foundation（SU2C-MARK）队列进行了首次联合分析，研究团队分析了NSCLC患者接受PD-1/PD-L1药物的一线治疗之前收集的肿瘤样本进行了全外显子组测序（WES）和全转录组测序（RNA-seq）分析。发现了多个与患者反应结果相关的分子特征，包括有利（ATM突变）和不利（TERT扩增）的基因组亚群；免疫蛋白酶体可诱导成分的表达与反应之间的关联以及肿瘤内在亚型的影响等。该研究结果强调了免疫治疗背后的生物学决定因素的复杂性，以及在大型特定癌症队列中进行综合分析的潜力。 45 | 46 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-023-01355-5 47 | 48 | 4、[Nature | 原发性和转移性实体瘤的泛癌全基因组比较](https://mp.weixin.qq.com/s/tAolIOhRDObQ6QKKbaFOkw) 49 | 50 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/46723c02-18f9-4ff4-a848-08674f75d47d.png) 51 | 52 | 绝大多数癌症相关死亡（约90%）是由转移性而不是原发性肿瘤引起的，转移性扩散涉及肿瘤细胞从原发性肿瘤中分离、二次组织定植和在恶劣环境中生长的多步骤过程，尽管人们为理解这些现象作出了许多努力，但目前对基因组变化在使肿瘤具有这些非凡能力方面的贡献仍然知之甚少。来自荷兰乌特列兹大学医学中心的研究团队通过对7108个全基因组测序肿瘤的两个未配对的原发和转移队列的统一泛癌分析（harmonized pan-cancer analysis或再分析），描述了早期未治疗原发性肿瘤和晚期治疗的转移性肿瘤之间的基因组差异，展示了泛癌全基因组分析在识别晚期肿瘤的独特特征方面的潜力，并为进一步研究癌症和治疗耐药性的生物学基础提供了宝贵的资源。 53 | 54 | - 论文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-023-06054-z 55 | 56 | ## 博文资讯 57 | 5、[因果推断实证领域力作斯科特·坎宁安的《因果推断》终于来啦](https://mp.weixin.qq.com/s/U1Af7WdTC4sLD610CYcKmA) 58 | 59 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/7edc17fc-ce9b-4490-b2d1-d4b50a716e49.png) 60 | 61 | 美国贝勒大学经济学教师斯科特·坎宁安（Scott Cunningham）为大学生讲授因果推断与研究设计课程已经有十三年之久，他结合自己的教学经验与成果，写出了一本Causal Inference: The Mixtape（Yale University Press），这本书通俗易懂地介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法。全书对因果推断领域的理论与方法涵盖面非常广泛，对理论的阐述言简意赅，对方法应用着墨更多。 62 | 63 | 6、[当clusterProfiler遇见stringdb...](https://mp.weixin.qq.com/s/cSnQvUKs2hJkL0oXIXKQ1w) 64 | 65 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/79b04de7-f2d8-4ca6-9f94-0e42e8849b46.png) 66 | 67 | 本文介绍了如何使用clusterProfiler衔接实现PPI网络的构建。 68 | 69 | 7、[癌症中的三级淋巴结构](https://mp.weixin.qq.com/s/y0-yqdb6_MhVFEYzJJljSA) 70 | 71 | 三级淋巴结构（TLS）是出生后在非淋巴组织中形成的免疫细胞的有组织的聚集体。TLS不是在生理条件下发现的，而是在慢性炎症的背景下出现的，例如自身免疫性疾病，慢性感染和癌症。这篇文章通过阅读一篇2022年7月发表在Science的文章，详细回顾了三级淋巴结构形成的驱动因素以及一些预后和预测潜力。 72 | 73 | ## 工具 74 | 8、[SCP | 单细胞处理和下游分析工作流](https://github.com/zhanghao-njmu/SCP) 75 | 76 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/c6abf81f-3864-4a85-82dd-bab3a6a7bce8.png) 77 | 78 | 非常全面和细致的单细胞处理和下游分析流程，代码和流程都可以进行参考和复用。 79 | 80 | 9、[TwoSampleMR | 使用 GWAS 数据进行孟德尔随机化分析](https://mrcieu.github.io/TwoSampleMR/) 81 | 82 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/158f397d-0f37-4333-8dec-069be78ef3b5.png) 83 | 84 | 10、[learnr包 | 可以将任何 R Markdown文档转变为交互式教程的R包](https://github.com/rstudio/learnr) 85 | 86 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/0e9c510c-7a3b-4a88-8e07-afdcf4e86dc2.png) 87 | 88 | learnr包是一款可以将任何 R Markdown文档转变为交互式教程的R包。包括代码练习和测验问题。对于有教学R语言的朋友值得一试。 89 | 90 | - 工具链接：https://github.com/rstudio/learnr 91 | 92 | 11、[UnitedNet | 可解释的多任务深度神经网络用于多模态生物数据分析](https://github.com/LiuLab-Bioelectronics-Harvard/UnitedNet) 93 | 94 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/456e7265-c3bd-433c-b88b-bdfe382a19aa.png) 95 | 96 | UnitedNet是一种可解释的多任务深度神经网络，能够整合不同的任务来分析单细胞多模态数据，应用于各种多模态数据集（例如Patch-seq、multiome ATAC+基因表达和空间转录组学），与现有的方法相比，UnitedNet在多模态整合和交叉模态预测方面展现出类似或更高的准确性。 97 | 98 | - 工具链接：https://github.com/LiuLab-Bioelectronics-Harvard/UnitedNet 99 | 100 | ## 资源 101 | 12、[Learn Genomics | 简单、易懂入门基因组学](https://github.com/stjude/learngenomics.dev) 102 | 103 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/adeebddb-7575-4cf3-9264-7164ccd9fb17.png) 104 | 105 | - 资源链接：https://github.com/stjude/learngenomics.dev 106 | 107 | 13、[2023NAR数据库特刊：单细胞数据库合辑](https://mp.weixin.qq.com/s/q9Y_uTKlKdsrR_n_zWC_sg) 108 | 109 | 本文作者整理2023核酸研究数据库特刊中涉及单细胞领域的数据库合辑。 110 | 111 | - 2023NAR数据库特刊链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/D1/D1/6964796 112 | ## 历史上的本周 113 | 114 | - 第45期：[读博还是择业？](https://mp.weixin.qq.com/s/Q-OyL0XHaUv9YZ23iFA0og) 115 | 116 | ## 贡献者（GitHub ID） 117 | 118 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 119 | 120 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 121 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 122 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 123 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 124 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 125 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 126 | - `@wangdepin`（王德品） 127 | - `@kongjianyang`（空间阳） 128 | 129 | ## 订阅 130 | 131 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 132 | 133 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 134 | 135 | ![](https://files.mdnice.com/user/33257/8e1e9214-22bc-447c-a64a-df8b9f374cee.png) 136 | 137 | （完） 138 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-9.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-02-17 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | # 生信爱好者周刊（第 9 期）：统计建模之道和术 7 | 8 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 9 | 10 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 11 | 12 | GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。 13 | 14 | 讨论区的帖子[《谁在招人？》](https://github.com/openbiox/weekly/issues/2)，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。 15 | 16 | [「本期专用讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/issues/258) 17 | 18 | ## 封面图 19 | 20 | 21 | ![太极](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-20/1637420054535-image.png) 22 | 23 | （[via](https://www.guoyi360.com/tj/tjt/12_5.html)） 24 | 25 | ## 本周话题：[统计建模之道和术](https://mp.weixin.qq.com/s/7yxkb9-SjvqZcHvk3r04vA) 26 | 27 | 28 | 我认为一个更基本的对统计建模的二分是其原理与技术。中国人会把前者称为道 （“路线”、“原理”或“整体思想”），而把后者称为术（“技术”、“技巧”或“方法”）。想要准确地描述统计建模的这两个方面并不容易。以下是我的大致想法： 29 | 30 | 术：在这种观念下，统计分析始于一些由其他人准备好的数据集。我们的目标是尽可能好地分析数据集，但具体的任务通常取决于分析方法的复杂程度。这个方法可以是一个简单的线性回归或者一个有十亿个参数的神经网络。 31 | 32 | 道：在这种观念下，统计分析始于科学、工程或商业问题。我们的目标是了解问题背后的机理，并利用统计结论来更好地进行决策。这个问题可能是估计某种干预的因果效应，或是理解已有数据集的局限性。 33 | 34 | （来源：公众号「统计之都」） 35 | 36 | 37 | ## 生信科技动态 38 | 39 | 1、[Nature｜可解释深度学习用基因组图谱预测前列腺癌转移状态](https://mp.weixin.qq.com/s/o64e5RmZ__iI-yHoJf4h8g) 40 | 41 | 42 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-20/1637420630924-image.png) 43 | 44 | 45 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-20/1637420646875-image.png) 46 | 47 | 48 | 麻省理工学院、哈佛大学等高校联合在*Nature*发表了*Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery*。该研究提出可解释深度学习P-NET模型，该模型能够在前列腺癌症患者基因属性的基础上结合生信中的层次信息预测癌症的状态。 49 | 50 | P-NET的生物学可解释性揭示了已建立的基因与新基因变异的相关候选基因，如MDM4和FGFR1，这些基因与预测晚期疾病有关，并在体外进行验证。 51 | 52 | 广泛的来说，生物学上知情的完全可解释的神经网络使前列腺癌的临床前发现和临床预测成为可能，并可能在各种癌症类型中具有普遍的适用性。 53 | 54 | 2、[Transformer新玩法登Nature子刊：DeepMind用新变体读取DNA长序列，瞄准遗传病高发区域](https://mp.weixin.qq.com/s/LCI4vDopwb6wl8YS34eXVQ) 55 | 56 | 57 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-20/1637420848892-image.png) 58 | 59 | 60 | DeepMind与谷歌旗下生物科技公司 Calico 的一项研究登上了国际顶级方法学期刊*Nature Methods*。在这篇论文中，他们引入了一种叫做 Enformer 的神经网络架构，大大提高了根据 DNA 序列预测基因表达的准确性。为了进一步研究疾病中的基因调控和致病因素，研究者还公开了他们的模型及其对常见遗传变异的初步预测。 61 | 62 | 3、[国家生物信息中心在核酸研究发表单细胞DNA甲基化数据库—scMethBank](https://mp.weixin.qq.com/s/YelQgkfp5CLA_Jfe1qgEKQ) 63 | 64 | 65 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-20/1637421009308-image.png) 66 | 67 | 68 | DNA甲基化是表观遗传研究的一个重要层面，且与发育、衰老和疾病的发生发展密切相关。为了更好地利用已公开的海量甲基化数据，此前，中国科学院北京基因组研究所国家基因组科学数据中心（以下简称基因组数据中心）已经发布了一个DNA甲基化的综合性数据库MethBank（https://ngdc.cncb.ac.cn/methbank/），涵盖了多物种高质量的全基因组单碱基精度甲基化图谱、健康人参比甲基化组以及人工审编的甲基化分析工具集。这里，我们介绍基因组数据中心最新发布的单细胞甲基化数据库——scMethbank（https://ngdc.cncb.ac.cn/methbank/scm/）。 69 | 70 | 该项研究成果以*scMethBank: a database for single-cell whole genome DNA methylation maps*为题于2021年9月在国际学术期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）在线发表。 71 | 72 | 73 | ## 文章 74 | 75 | 1、[R使用正则表达式匹配任何模式的初学者指南](https://regenerativetoday.com/a-beginners-guide-to-match-any-pattern-using-regular-expressions-in-r/) 76 | 77 | 正则表达式只不过是匹配文本或文本文件中的模式的字符序列。在许多编程语言中，它被用于文本挖掘。在所有语言中，正则表达式的字符都非常相似。但在不同的语言中，提取、定位、检测和替换的功能是不同的。本文介绍在R中如何使用和操作正则表达式。 78 | 79 | 2、[使用Python的XGBoost参数调优完整指南](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/) 80 | 81 | XGBoost算法已经成为许多数据科学家的终极武器。这是一种高度复杂的算法，强大到足以处理各种不规则数据。使用XGBoost构建模型很容易。但是，使用XGBoost改进模型是困难的。该算法使用多个参数。为了改进模型，必须进行参数优化。很难回答一些实际问题，比如：应该调优哪一组参数？为了获得最佳输出，这些参数的理想值是多少？ 82 | 83 | 3、[R-操作数据库](https://shixiangwang.github.io/home/cn/post/2019-11-20-r-operate-database/) 84 | 85 | 86 | 本文介绍如何通过RSQLite操作关系型数据库。 87 | 88 | 89 | 4、[usethis包新增`pr_*`系列函数](https://www.garrickadenbuie.com/blog/pull-request-flow-usethis/) 90 | 91 | 92 | 93 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-20/1637421355838-image.png) 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | ## 工具 100 | 101 | 1、[r-script](https://github.com/joshkatz/r-script) 102 | 103 | 一个简单的小模块，用于将数据从NodeJS传递给R（并返回）。 104 | 105 | 2、[RestRserve](https://github.com/rexyai/RestRserve) 106 | 107 | RestRserve是一个R web API框架，用于构建高性能和健壮的微服务和应用后端。在类unix系统上使用Rserve后端，它被设计成并行的。 108 | 109 | 3、[ggh4x](https://github.com/teunbrand/ggh4x) 110 | 111 | 112 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-20/1637421628707-image.png) 113 | 114 | 115 | ggh4x包是ggplot2扩展包。它提供了一些实用功能，这些功能并不完全符合“图形语法”的概念——它们可能有点笨拙——但在调整你的ggplot时仍然有用。示例包括调整facet的大小，将多种美学映射到颜色，以及为facet指定单独的比例。除此之外，它也是geoms, facets, positions, guides和stats的集合。 116 | 117 | 118 | 4、[r-codespaces](https://github.com/jakubnowicki/r-codespaces) 119 | 120 | 121 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/2021-11-20/1637421689517-image.png) 122 | 123 | 124 | GitHub代码空间配置的R和Shiny。 125 | 126 | ## 资源 127 | 128 | 1、[一本从零开始全面了解贝叶斯优化过程的书籍](https://mp.weixin.qq.com/s/q-F139FODvvhnIfvOcycHw) 129 | 130 | 2、[临床基因组分析相关数据库汇总](https://mp.weixin.qq.com/s/MCYfgbtWWg3m7gxESo8iCw) 131 | 132 | ## 赞赏 133 | 134 | 如果你想要支持本周刊，可以对推文进行赞赏或者提供的支付宝/微信二维码打赏。 135 | 136 | | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440597.jpg) | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109171440452.jpg) | 137 | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | 138 | 139 | 感谢以下读者往期的赞赏： 140 | 141 | - \*林 142 | 143 | ## 订阅 144 | 145 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 146 | 147 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 148 | 149 | ![](https://gitee.com/ShixiangWang/ImageCollection/raw/master/png/202109101438292.jpg) 150 | 151 | （完） 152 | -------------------------------------------------------------------------------- /issues/issue-99.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | date: 2023-11-12 3 | comments: true 4 | --- 5 | 6 | 7 | # 生信爱好者周刊（第 99 期）：发论文还是生孩子，女性在学术界会遭遇什么？ 8 | 9 | 这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 10 | 11 | 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly )），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 12 | 13 | [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions ) 14 | 15 | ## 封面图 16 | 17 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/70de0682-e20c-484e-bb67-41ae4869020a.png) 18 | 19 | 图片来源：https://demo-zh.photoprism.app/library/browse#&gid=1&pid=12 20 | 21 | ## 本周话题：[发论文还是生孩子，女性在学术界会遭遇什么？](https://mp.weixin.qq.com/s/ulk_d3blVxCMq4OFRSKXDQ) 22 | 23 | > 我们经常看到，一些优秀的女性学者突出重围，成功实现事业发展，这些女性固然值得敬佩，但并不能让我们得到一个结论：这些成功经历意味着女性学者没有面临障碍（包括性别歧视障碍）。《妈妈教授》介绍了在美国学术背景下，女性学者在实现“工作和家庭平衡”面临的困境，同时，作为“前辈”，突出重围的女性学者们也提供了诸多指南给后辈女性，减少她们的弯路。 24 | 25 | `@ShixiangWang`：关于人的事情，很多不存在明显的概念边界。女性权益不应该只有政策资源的倾斜，也应有文化的关怀和尊重。 26 | 27 | ## 生信研究 28 | 1、[Nature子刊：EarlyDx联合多家高校开发经济高效癌筛方法，解决cfDNA甲基化检测痛点](https://mp.weixin.qq.com/s/0oFRXOW-CT7TUxIlXvzJPg) 29 | 30 | 31 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/15437b93-a46d-4e49-9bd0-6ccf540dbb99.png) 32 | 33 | 34 | 发表在《nature communication》上的一篇文章，主要介绍了由EarlyDiagnostics、加州大学洛杉矶分校和南加州大学等团队联合开发的一种集成了实验和计算的系统，解决了cfDNA在低样本量情况下癌症早筛中的一些痛点问题。 35 | 36 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-32995-6 37 | 38 | 39 | 2、[Nature｜大规模基因组分析绘制全面的癌症rRE图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/zDkEMgErl9_EYm3c9tlRGw) 40 | 41 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/36780442-1a57-45a2-b9fa-2a41c96953ce.png) 42 | 43 | 研究团队在横跨29种癌症类型的2622个癌症基因组中确定了TR扩增，并在7种癌症类型中发现了160个反复出现的rREs，包括许多位于已知调控元件中或附近的rREs，其中大部分（155/160）是癌症亚型特异性的。研究结果表明，rRE可能是人类癌症遗传变异的一个重要的未开发资源，该研究则提供了一个全面的rRE图谱，以供研究人员进行更加深入的探索。 44 | 45 | - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05515-1 46 | 47 | 3、[Genome Biol | 多种测序技术分析癌症参考细胞系中的结构变异，构建高置信度共识调用集](https://mp.weixin.qq.com/s/LkXcVSOD43tKBk0BKHw4Ug) 48 | 49 | 50 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/647d04da-dd7a-43e9-a5e7-5c3be992cb48.png) 51 | 52 | 近日，美国弗雷德里克国家癌症研究实验室、洛马琳达大学基因组学研究中心等机构的研究人员合作，通过多种NGS平台系统地研究了参考癌症细胞系中的体细胞SV，并将其与相匹配的正常细胞系进行比较，建立了一个包含1,788个SV的共识调用集，为提高癌症基因组SV检测的敏感性和准确性提供了参考。 53 | 54 | - 论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02816-6 55 | 56 | 57 | ## 博文资讯 58 | 4、[Method of the Year 2022](https://mp.weixin.qq.com/s/NqKX2kx_tf0I-6un44FAAA) 59 | 60 | 61 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/64e21abc-87c6-4200-ba09-bbc1d795f399.png) 62 | 63 | 64 | 迟到的一篇文章，将PacBio和Oxford Nanopore公司的长读测序技术确定为2022年Method of the Year，以及介绍了长读测序技术在完整基因组测序和组装等方面的重要进展与应用。 65 | 66 | 67 | 5、[R tips：R包安装之二三事](https://mp.weixin.qq.com/s/JeeYXeW920377A5_3we17g) 68 | 69 | R使用过程中，必然需要安装各种R包来辅助分析，但是R包安装失败是一个比较麻烦的事情，本文介绍了个人安装R包遇到的报错及如何解决。 70 | 71 | 6、[遗传学与基因组学原理 | 遗传方式及多因素遗传](https://mp.weixin.qq.com/s/pRbV9ZnP2WvVOWFoA_tDTQ) 72 | 73 | 74 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/ca3d97d8-ca14-4e05-8280-a2f389665b7c.png) 75 | 76 | 该文详细介绍了遗传方式及相关术语，遗传因素、环境因素、外显性 三者之间的关系和多因素疾病/性状的 易患性 (Liability) 分布。 77 | 78 | 79 | ## 工具 80 | 7、 [https://github.com/astral-sh/ruff](https://github.com/astral-sh/ruff) 81 | 82 | 83 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/458baac0-be54-4c45-a283-d261545f87f6.png) 84 | 85 | ruff是一个用 Rust 编写的，非常快的 Python linter 和代码格式化程序。 86 | 87 | 88 | 8、[rmt.rs ｜ 安全的rm](https://github.com/AmineZouitine/rmt.rs) 89 | 90 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/2f83d4e3-fda7-4970-a856-43c6bf35f335.png) 91 | 92 | Rmt类似于rm命令，但它允许我们将删除的元素保存在垃圾桶中。如果你愿意，你可以使用交互式命令行恢复你之前选择的删除的元素（或永久删除它们）。 93 | 94 | 9、[Replit: Build software collaboratively with the power of AI](https://replit.com/ ) 95 | 96 | 97 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/4222bc53-e230-4849-be52-fb4d07279149.png) 98 | 99 | 100 | Replit是一个可以直接在线编码、部署和协作开发的软件开发平台，旨在帮助开发者快速实现项目想法。 101 | 102 | ## 资源 103 | 10、 [https://github.com/kevinblighe/E-MTAB-6141](https://github.com/kevinblighe/E-MTAB-6141) 104 | 105 | 106 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/6e9e9a9e-3d00-44b3-b87a-0de3f02b0e2c.png) 107 | 本文为关于ComplexHeatmap的一个简易教程。 108 | 109 | 110 | 11、 [infercnv ](https://github.com/broadinstitute/infercnv ) 111 | 112 | 113 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/3600b131-6b59-4140-8685-65ee81facbc8.png) 114 | 115 | 116 | InferCNV 是 TrinityCTAT 工具包的一个组成部分，专注于利用 RNA-Seq 的使用来更好地了解癌症转录组。其用于探索肿瘤单细胞 RNA-Seq 数据，以确定体细胞大规模染色体拷贝数改变的证据。 117 | 118 | 119 | 120 | 12、[14种癌症模型优缺点](https://mp.weixin.qq.com/s/KsAdIufbeyqVHMICN3AVSg) 121 | 122 | ![](https://files.mdnice.com/user/38661/f218996a-c6ef-4076-93bf-0177e5f30785.png) 123 | 124 | 125 | 医药研究，尤其是药物临床前研究需要选择合适模型。但是，所有模型都不完美，又有其特定优势。根据优缺点和研究目的，选择合适的模型至关重要。 126 | 127 | ## 历史上的本周 128 | - 第59期：[AlphaCode 编程大赛卷趴一半程序员](https://mp.weixin.qq.com/s/N4dpmhE_hwlITUhhgAl7fw) 129 | 130 | ## 贡献者（GitHub ID） 131 | 132 | 「Openbiox 生信周刊」运维小队： 133 | 134 | - `@ShixiangWang`（王诗翔） 135 | - `@kkjtmac`（阚科佳） 136 | - `@NiEntropy`（赵启祥） 137 | - `@He-Kai-fly`（何凯） 138 | - `@JnanZhang`（张佳楠） 139 | - `@Tomcxf`（陈啸枫） 140 | - `@wangdepin`（王德品） 141 | - `@kongjianyang`（空间阳） 142 | 143 | ## 订阅 144 | 145 | 这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「生信协作组」（elegant-r）上。 146 | 147 | 微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。 148 | 149 | ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/471931/1648306398708-897e7ad4-6008-40f8-9200-ddee834b09a7.png) 150 | 151 | （完） 152 | 153 | -------------------------------------------------------------------------------- /overrides/main.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {% extends "base.html" %} 2 | 3 | {% block extrahead %} 4 | 5 | {% endblock %} 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /overrides/partials/comments.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {% if page.meta.comments %} 2 |

{{ lang.t("meta.comments") }}

3 | 4 | 9 | 10 | 11 | 39 | {% endif %} -------------------------------------------------------------------------------- /overrides/partials/footer.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {#- 2 | This file was automatically generated - do not edit 3 | -#} 4 | 56 | -------------------------------------------------------------------------------- /requirements.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | mkdocs 2 | mkdocs-material 3 | mkdocs-rss-plugin 4 | mkdocs-git-revision-date-plugin 5 | mkdocs-with-pdf --------------------------------------------------------------------------------