生信爱好者周刊

第180期

Sun, 28 Dec 2025 05:07:10 +0000

生信爱好者周刊（第 180 期）：有了AI，还有必要学习生物信息吗？¶

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封面图¶

这篇文章通过汇集多个主流AI模型的观点，共同论证了在AI时代学习生物信息学的必要性。核心结论认为，AI不会取代生物信息学，而是作为强大的工具，改变了学习的重点：从业者需要从重复性的“代码搬运”和“跑流程”中解放出来，转而更深入地掌握生物学知识、统计学原理，并培养利用AI定义科学问题、设计分析策略及解释复杂结果的高阶能力。

生信研究¶

1、Cell Discovery | 泛黑色素瘤的生物学和治疗的蛋白基因组学研究

复旦大学丁琛团队等通过对包含肢端、皮肤、黏膜等亚型的207例中国黑色素瘤患者队列进行多组学整合分析，系统描绘了其蛋白基因组图谱。研究揭示了与不良预后相关的SBS7a突变特征及PRKDC基因扩增通过激活叶酸代谢促进肿瘤增殖的机制，并建立了与预后相关的蛋白质组分子分型及免疫分型，为黑色素瘤尤其是亚洲高发亚型的精准治疗提供了新的潜在靶点和分型依据。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41421-024-00688-7

2、Nat Mach Intell | 清华大学自动化系闾海荣等发表精准病理诊断AI基础模型，可实现对胶质瘤多种分类任务的准确诊断

清华大学等研究团队提出了一种名为ROAM的弱监督计算病理学AI基础模型。该模型通过采用大尺寸组织图像块作为分析单元，并利用金字塔Transformer架构系统学习尺度内及尺度间的相关性特征，从而高效提取百亿像素级全切片病理图像的多尺度视觉表征。ROAM在胶质瘤的肿瘤检测、亚型分类、分级和分子特征（如IDH突变）预测等多种诊断任务上实现了临床级的高性能与良好泛化能力，其提供的可视化依据不仅能辅助病理医生提升诊断准确性，还有助于发现与分子特征相关的形态学标志物。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-024-00868-w

3、Nat Genet | 基于WGS数据绘制癌症进展过程中ecDNA扩增图谱，揭示抗癌新靶点

耶鲁大学医学院等研究团队通过对8060个涵盖新诊断原发性、未经治疗转移性及经治疗肿瘤的全基因组测序数据进行统一分析，系统绘制了癌症进展中染色体外DNA（ecDNA）的扩增图谱。研究发现，与早期肿瘤相比，未经治疗的转移瘤和接受过治疗的晚期肿瘤中ecDNA的出现频率显著升高，其中微管蛋白抑制剂治疗与ecDNA增加的相关性最强。研究还揭示，在肿瘤进展过程中，ecDNA相较于染色体扩增（ChrAmp）更有可能被克隆选择所保留，且其更易积累局部高突变事件。这些发现确立了ecDNA作为癌症进展的关键驱动因素和潜在治疗靶点。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-024-01949-7

博文咨询¶

4、Rb的发现：揭开抑癌基因的秘密

20世纪70年代，克努森提出“二次突变假说”解释视网膜母细胞瘤的成因。80年代中期，麻省眼耳医院的萨德·德里亚医生通过建立肿瘤样本库并利用DNA探针技术，在肿瘤细胞中定位到第13号染色体上的关键缺失片段。随后，他与怀特黑德研究所的史蒂夫·弗兰德合作，于1986年在《自然》杂志上正式确认了该基因——即视网膜母细胞瘤易感基因（Rb）。这一发现不仅揭示了该儿童眼癌的遗传机制，更首次鉴定出一个具有广泛意义的抑癌基因，其功能失活被证明与多种成人癌症（如肺癌、乳腺癌）的发生密切相关，为理解细胞周期失控和肿瘤发生奠定了基石。

5、读《为什么批评测序？》有感

数据驱动的研究范式（如GWAS）作为传统假设驱动范式的必要补充，其产出的优质数据具有“长尾效应”，能随时间持续产生价值。当前真正的“浪费”在于数据共享机制的不足，导致大量数据被封闭，未能像TCGA等项目那样通过开放共享激发巨大的科研倍增效应。因此，提高数据整合与开放水平，才是释放测序数据价值、对科研资源负责的关键。

6、利用MCP在Cursor中访问Obsidian数据进行交互

通过安装Node.js、MCP-Obsidian连接器并进行相应配置，实现了让AI助手（如Copilot）读取和搜索Obsidian笔记的功能。

工具¶

7、Sniffnet

一款可以跨平台使用的、可以便捷监控网络流量的应用程序。

8、legendry

ggh4x是一个专注于扩展和增强ggplot2中“引导元素”（guides，如坐标轴、图例、颜色条）的R语言扩展包。它通过重新实现现有引导元素来提供更强大的自定义功能（如灵活调整刻度位置、格式和分面参数），并引入了全新的引导元素类型（如针对二元变量或嵌套刻度的图例），旨在帮助用户，特别是在处理具有复杂分层结构或多维度的生物信息学数据时，创建信息更丰富、展示更精确的统计图形。

9、daily-arXiv-ai-enhanced

该工具实现了自动化工作流：每日抓取arXiv上的新论文，使用人工智能模型对其生成摘要，并将结果部署到GitHub Pages上完成可视化呈现。

资源¶

10、Cell Host & Microbe | 人体肠道微生物蛋白质结构组数据库

该研究建立了人体肠道微生物的蛋白质结构组数据库和结构检索方法，显著提高了对噬菌体蛋白、菌源宿主同工酶等功能暗物质的预测能力。基于这一方法，研究团队成功验证了肠道致病菌的噬菌体裂解酶，并首次揭示了肠道细菌的褪黑素合成途径。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S193131282500455X#undfig1

11、Advanced Science | 多物种单细胞AI数据库

中国科学院计算机网络信息中心与动物研究所等团队联合发布了scCompass数据库。该数据库整合了覆盖人类、小鼠等13个物种、超过1亿个高质量单细胞的转录组数据，旨在为生命科学领域的大模型研发和基础生物学研究提供高标准、一站式的数据底座与服务。

论文链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202500870

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（完）

第179期

Sun, 14 Dec 2025 11:38:19 +0000

生信爱好者周刊（第179期）：在大数据时代，研究设计应优先考虑统计显著性¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：在大数据时代，研究设计应优先考虑统计显著性 ¶

许多数据驱动研究面临的核心问题并非分析工具不足，而是样本量受限导致效应被夸大、结果难以重复。在这一背景下，单纯追求更大样本并不总是可行或必要。通过在研究设计阶段优化样本构成、控制混杂因素并采用合适的统计模型，可以在有限样本条件下提高结果的稳健性与可重复性。这使得实验设计本身成为确保研究结论可靠性的关键环节。

生信研究¶

1、Cell | 刘光慧团队破译运动抗衰密码，确定首个“运动模拟物”——甜菜碱，开拓科学抗衰新路径

该研究系统性地剖析了运动重塑人体生理、延缓衰老的关键分子枢纽。“运动模拟物”甜菜碱不仅能精准模拟运动的抗炎与衰老保护效应，还能规避运动相关损伤风险，为老年群体开辟新型健康增益策略。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.001

2、Nat Methods | MassQL规范了代谢组数据分析，帮助研究者更好的解读代谢组数据，寻找未发现的代谢物

该研究提出了一种通用的质谱查询语言——Mass Spectrometry Query Language (MassQL)，旨在解决当前质谱数据挖掘遗漏，脚本扩展性低和可重复性不足的问题。MassQL 提供了一个可表达、可复用的查询语言体系，用于识别并挖掘质谱数据中的特征模式，包括母离子峰、同位素模式、碎片特征等。它使科学家能够以统一的方式高效检索公共质谱数据库中的信息，促进跨研究领域的再分析与新发现。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41592-025-02785-1

3、Genome Biol | 基于单细胞和批量转录组学扩展人类蛋白编码基因的全基因组表达图谱，涉及所有主要组织和器官

研究团队利用单细胞转录组测序和批量转录组测序，扩展了涉及所有主要人体组织和器官中蛋白质编码基因的全基因组资源。所有结果都可以在更新的开放获取人类蛋白质图谱（HPA）的单细胞类型部分获得，该部分新增了17种新组织和37种新细胞类型，拓宽了对细胞多样性和复杂转录组学的了解，为探索这些组织和细胞类型中所有蛋白质编码基因的单细胞类型数据提供了公开工具。

论文链接：https://doi.org/10.1186/s13059-025-03616-4

博文资讯¶

4、英国政府启动OpenBind，构建全球最大蛋白小分子交互数据库，重塑AI药物研发

本文介绍了英国政府启动的 OpenBind 计划，旨在构建全球最大规模的蛋白-小分子相互作用数据库，为 AI 药物研发提供高质量数据基础，推动 AI 制药进入系统化、规模化发展的新阶段。

5、机器学习因果推断中治疗异质性分析的R与Python体系

本文系统梳理了机器学习因果推断中治疗异质性分析的 R 与 Python 工具体系，对比了两大生态在方法框架、代表性工具、应用场景与部署能力上的差异，并结合医疗健康等实际案例分析其优势与局限，为不同研究与应用场景下的工具选择提供参考。

6、R包HPAanalyze：从 HPA 自动化批量下载数据并进行探索性分析

本文介绍了R包HPAanalyze，该包用于从Human Protein Atlas（HPA）数据库中下载、解析与可视化蛋白表达数据，并结合 EGFR 示例展示了其在蛋白类别、组织表达、抗体信息及免疫组化图像获取中的实际应用。

7、Nature 复现 | 绝美雷达图

本文介绍了如何在 R 中复现多边形雷达图、分面雷达图以及带外圈注释的雷达图，结合顶级期刊实例，总结了雷达图标注、分面与布局等常见复现技巧。

工具¶

8、Sceptic：面向时序单细胞测序与成像数据的伪时间分析新工具

Sceptic 是一种基于支持向量机（SVM）的有监督伪时间分析方法，可用于时间序列的 scRNA-seq、scATAC-seq 及单核显微图像数据，在多模态单细胞数据中表现出较高的时间推断准确性。

文章链接：https://doi.org/10.1186/s13059-025-03679-3

9、 mLLMCelltype: 利用多个大语言模型共识进行单细胞RNA测序细胞类型注释的Python框架

mLLMCelltype 是一个创新的Python框架，用于单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 数据的细胞类型自动注释。该工具通过多个大语言模型的迭代共识方法，显著提高注释准确性并提供可靠的不确定性量化指标。

工具链接：https://github.com/cafferychen777/mLLMCelltype

10、盘点“低成本实现分子动力学模拟”的Web工具或本地工具

iMODS、ProDy、WebNMA 和 CABS-flex 2.0 等工具提供了基于 NMA 与弹性网络模型的蛋白构象变化与柔性分析方案，能够在无需高性能计算资源的情况下实现对蛋白动力学特征的快速探索。

11、BioDigital Human

BioDigital Human平台相当于一个精确的数字医学人体虚拟地图。主要内容包括8000多个解剖结构3D模型动画和视频，600多个3D健康状态、疾病状态和治疗模型，以及一个用于创建特定视图和模型的工具包Human Studio。可帮助用户以直观的方式理解和掌握解剖学、病理学以及治疗学的相关知识。

工具链接：https://human.biodigital.com/explore

资源¶

12、mkdocs-document-dates

新一代用于显示文档确切创建日期、最后更新日期、作者、头像、邮箱等信息的 MkDocs 插件。

13、Enseqlopedia

Enseqlopedia 是一个面向 NGS 领域研究者与技术人员的综合性社区资源平台，整合了博客、用户地图和协作式 wiki，用于交流测序技术、实验经验与实践知识。

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第178期

Wed, 10 Dec 2025 03:32:42 +0000

生信爱好者周刊（第 178 期）：为何肿瘤空间分布至关重要¶

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封面图¶

本周话题：Why tumour geography matters — and how to map it ¶

探究肿瘤组织样本在分子尺度上的空间分布的技术正在推动癌症研究的革命，但是庞杂的技术让人感到困扰.

生信研究¶

1、稀疏基因组学：大规模基因组分析的新范式”

随着基因组测序数据呈指数级增长，现有的计算发放在寻找相似的基因组序列上显得力不从心。为了解决这个问题，文章提出稀疏基因组学的概念，其通过排除基因组序列中的大量碱基，生成更短、更稀疏的序列，从而减少计算负载和内存占用。这种方法能够加速基因组分析，能在保持高准确性的前提下，显著减少存储空间的需求。 - 论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-024-55762-1

2、iMetaOmics | 同济/上海交大-开发支持群体分组分析的宏基因组测序综合分析软件

该软件是一个针对宏基因组鸟枪法测序的综合分析软件，同时包含了群体分组分析。它包括14个模块，拥有超过50个功能，与现有的17种宏基因组鸟枪法测序（whole-metagenome shotgun sequencing，WMGS）工具相比，因其全面性而脱颖而出。OUTPOST为多组实验设计和基于荟萃分析的生物标志物鉴定引入了创新方法。 - 论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/imo2.29

3、Nature Genetics | 整合分析揭示三维基因组与DNA、RNA和表观遗传改变之间在转移性前列腺癌中的相互作用！

该研究通过深度 WGS、WGBS、RNA-seq等多种全基因组方法对 80 例 mCRPC 活检样本进行了分析，并揭示了癌症中常见的基因组、表观基因组和转录组改变与基因组三维拓扑结构之间的相互作用。 - 论文链接：https://doi.org/10.1038/s41588-024-01826-3

4、Nature子刊：量子计算的风，吹到了KRAS

2025年1月22日发表在Nature Biotechnology杂志上的一项研究中，英矽智能与来自多伦多大学、圣裘德儿童研究医院等机构的科学家们将量子计算模型与经典计算模型和生成式人工智能相结合，通过对庞大数据集的训练、生成和筛选，探索更广泛的化学可能性，发现了靶向“不可成药”癌症驱动蛋白KRAS 的新颖分子。该研究首次展示了量子计算和人工智能在变革药物发现流程方面的潜力。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-024-02526-3

博文咨询¶

5、有偿论文“捉虫”：发现已发表论文中的错误可获得奖励 |《自然》职场

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-024-02681-2

关于科学界的自我纠错能力，Malte Elson直言：”我们目前处理错误的方式是无效的。”ERROR项目是一个旨在系统性检测并纠正已发表心理学论文中错误的计划，通过向评审员支付报酬来检查高影响力论文的代码、统计分析和引用错误，并向提供数据和配合的作者提供补偿。项目优先选择高引用论文以扩大影响，并希望建立一种可推广的模式。目前面临作者参与度低、数据获取困难和寻找合格评审员等挑战，团队正寻求扩展至其他学科（如人工智能和医学），并呼吁研究资助机构为错误评审提供资源支持，认为系统性审查能提高科研经费的效益。

6、样本量，最低要多少？

几乎所有人在数据分析中都关心一个问题，即样本量最低要多少。2020年发表在《PLOS ONE》的一篇题为《A solution to minimum sample size for regressions》的文章论述了在一般线性回归和meta 回归中，最低样本量应该是多少，模型结果就既能反映数据的实际格局，又具有较高的可重复性。

论文链接：https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0229345

7、盘点：2024年全球十大畅销药物

BioSpace盘点了2024年销售额最高的10大医药产品。

原文链接：https://www.biospace.com/business/10-best-selling-drugs-of-2024-rake-in-billions-amid-exclusivity-threats

工具¶

8、Docker Image Puller

Docker Image Puller 是一个方便的工具，用于从 Docker 仓库拉取镜像，支持国内镜像源加速和多架构支持。该工具采用 MIT 许可证，开放源代码，方便用户根据需要进行定制和扩展。

9、开源AI数字人 AIGCPanel

AigcPanel 是一个简单易用的一站式AI数字人系统，小白也可使用。支持视频合成、声音合成、声音克隆，简化本地模型管理、一键导入和使用AI模型。

10、医学研究者必备！这款R包让你的数据分析能力飙升

MedicalData是一个专为医学领域打造的数据练习题库，包含15个医学数据集，从几百年前的坏血病研究到最新的新冠检测数据，覆盖经典案例与现代临床试验。其核心目标是帮助医生、护士、药师、医学生等从业者，通过R语言实践可重复研究。

资源¶

11、硬核基础科研系列汇总

推文汇总了细胞与分子生物学，分子克隆，qPCR等基础的科研知识。

12、国家生物信息中心 - 数据库清单

网站链接：https://www.cncb.ac.cn

国家生物信息中心是我国生物信息领域的核心平台，致力于推动生物大数据的统一汇交、集中存储与安全共享，为科学研究和成果转化提供坚实支撑。

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第177期

Sun, 16 Nov 2025 09:00:55 +0000

生信爱好者周刊（第 177 期）：单细胞基因表达数据是否会泄露个体基因型信息，从而带来隐私风险？¶

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封面图¶

本周话题：单细胞基因表达数据是否会泄露个体基因型信息，从而带来隐私风险？¶

单细胞基因表达数据（如scRNA-seq数据）虽然噪声较高，但仍包含足够的基因型信息，使得通过eQTL关联预测基因型并跨数据集链接到个体成为可能，从而带来此前被低估的隐私泄露风险。

生信研究¶

1、Science | 单细胞染色质开放性“提纯”肿瘤“调控程序”

该研究利用TCGA样本构建了跨8种癌症、22.7万细胞核的单细胞染色质可及性图谱，区分出癌细胞与微环境细胞，并训练可解释深度学习模型，揭示癌症特异性调控语法、亚克隆差异及非编码突变对染色质可及性的功能性影响，为解析人类原发癌恶性表型的分子程序提供新资源。 - 论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adk9217

2、Bioinformatics | Pangene：李恒开发泛基因图谱构建工具——探索群体基因组时代研究新方向

该研究开发了全新工具 Pangene，它能够基于单倍型群体基因组学数据，一站式解析并可视化基因结构变异，把所有变异整合成一张“全景图”，精准呈现整个类群的遗传多样性。 - 论文链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/40/7/btae456/7718494#476450906

3、上科大团队带来“双子座”模型，AI筛选药物如何实现“集百家之长”? | 上海国际计算生物学创新大赛

上科大GeminiMol团队凭“双子座”AI模型在上海国际计算生物学创新大赛夺冠，该模型首次大规模整合小分子动态构象空间与对比学习，1小时筛完1800万化合物，可集多活性分子之长生成新结构，在难啃的NMDA受体赛道验证普适性，为AI药物设计提供新思路。 - 论文链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202403998

博文咨询¶

4、50年的前沿研究：Nucleic Acids Research(NAR)

1974年，伯明翰大学的 Richard T. Walker、A. Stanley Jones 与耶鲁大学的 Dieter Söll 三位远见编辑创办 Nucleic Acids Research，旨在打破学科壁垒、汇聚核酸及相关领域的研究成果；半个世纪后，NAR 已成长为生命科学顶级期刊，持续引领并见证学科创新。

5、Cell Genomics | 基因组学数据处理云平台

AnVIL是NHGRI打造的联合云平台，通过 Terra、Galaxy 等组件把 PB 级基因组数据、分析工具与弹性算力集中在同一安全空间，让研究者无需搬运数据即可在线协作完成人口规模分析，从而颠覆传统共享模式，加速科学发现。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35199087/

6、骰子图（DicePlot）

diceplot包允许为包含两个以上分类变量和额外连续变量的数据集创建可视化图表（骰子图）。该工具对于探索复杂的分类数据及其与连续变量之间的关系特别有用。

https://cran.r-project.org/package=diceplot
https://github.com/maflot/Diceplot

工具¶

7、PanDepth | 用于快速有效的基因组覆盖率计算工具

支持排序或未排序的 BAM 和 CRAM 格式对齐文件，并接受 GTF、GFF 和 BED 格式或特定窗口大小的配置文件。

https://github.com/HuiyangYu/PanDepth

8、citadel

一个可以轻松实现管理电子书库的工具。

9、AI Image Editor

一款利用AI技术提高图片质量的软件。

资源¶

10、Humanity’s Last Exam

Humanity’s Last Exam 由全球 50 国、500 余家机构的近千名专家联合打造，汇集 2500 道横跨百门学科的高阶难题，对主流大语言模型进行闭卷测试，为评估通用智能进展提供全新硬核基准。

11、build-your-own-x

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第176期

Sun, 02 Nov 2025 04:16:54 +0000

生信爱好者周刊（第176期）：有组织科研，是不是学阀大杀四方，片甲不留？¶

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封面图¶

本周话题：有组织科研，是不是学阀大杀四方，片甲不留？¶

科研人员太多单打独斗，无法集中优势资源，优化配置。而如华为这般大型企业，通过各方资源整合，在科技、成果、经济等方面都走在了前列。换个角度来讲，也许，是科研人员更需要有组织科研，来完整的实现科研价值，成为可以站上庆功宴的人。

生信研究¶

1、Science | 异常克隆扩张驱动肺癌早期演变

基底细胞是气道上皮的主要组成部分，且其标志物如KRT5和p63在LUSC中广泛表达，因此被认为可能是LUSC的起源细胞。研究发现，致癌物暴露导致肺基底细胞发生异常的克隆扩增和迁移，少数高度突变的克隆在支气管区域主导并形成癌前病变。通过多点测序，验证了这些病变之间的克隆相关性，揭示了基底细胞克隆动态和命运转变是肺部“癌变场域效应”的关键驱动因素。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads9145

2、Cell |李汉杰团队利用单细胞测序技术发现与体型大小相关的免疫细胞：外周小胶质细胞

该研究通过跨物种、高时空分辨率的单细胞转录组测序技术，结合多组学分析手段，首次在外周神经系统中发现了一群与中枢神经系统小胶质细胞具有相同分子特征、且与物种体型大小相关的小胶质细胞，并将其命名为PNS microglia。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0092867425001928

3、ChatNT：首个支持DNA/RNA/蛋白的生物ChatGPT来了！

该研究介绍了由InstaDeep和BioNTech联合推出的全新生物AI助手——ChatNT。ChatNT 让生物序列第一次“说人话”，也让科研人员第一次不写代码就能高效提问基因组。它是生物界的 ChatGPT，正在开启通用生物智能助手的新时代。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-025-01047-1

博文资讯¶

4、Transformer到底解决什么问题？

本文希望围绕“Transformer到底是解决什么问题的”这个角度，阐述NLP发展以来遇到的关键问题和解法，通过这些问题引出Transformer实现原理，帮助初学者理解。

5、基因选择压力分析 | Ka/Ks, Dn/Ds 大规模计算，更快更准！

本文介绍了TBtools软件中基因对Ka/Ks计算功能的高效实现方案。与传统Emboss Needle程序或常见的MUSCLE调用方案相比，TBtools通过自研算法实现了速度的百倍提升，将万对基因的计算从数小时缩短至一分钟内，并在速度与准确性上取得了最佳平衡。

6、使用corrplot包绘制相关性图及美化

本文介绍了R包corrplot，其提供了多种相关矩阵可视化方法，支持显著性检测、矩阵重排序以及置信区间展示，适用于生物信息数据的探索性分析。

7、ggtreebar 绘制条形树图

本文介绍了用于绘制条形图的R包ggtreebar的基本用法，提供了一种简洁有效的方式来展示数据的层次结构。

工具¶

8、三维太复杂？FlatProt上线：用二维“展平”蛋白质结构，精准比对一目了然！

FlatProt是一款用于将蛋白质三维结构转化为标准化二维图形的开源工具。它通过快速的结构对齐和简化，可帮助科研人员高效地进行蛋白家族的结构比对与保守性分析，支持快速生成高质量SVG图形，适用于AlphaFold结果分析、结构域演化研究等多种场景。
- 工具链接：https://github.com/t03i/FlatProt
- 文章链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.22.650077v1.full.pdf

9、告别 LaTeX 排版烦恼：TeXtidote，你的智能代码矫正写作伙伴！

TeXtidote 是一款专为 LaTeX 文档设计的智能校对工具，能精准进行拼写、语法检查，并支持 LaTeX 特有的内容，如图表引用和标题规范。它通过命令行运行，支持多种输出格式，帮助用户高效提升文档质量，简化写作过程。 - 工具链接：https://github.com/sylvainhalle/textidote

10、MTiOpenScreen: 一个在线虚拟筛选平台

MTiOpenScreen 是一个在线虚拟筛选平台，提供基于 AutoDock 和 AutoDock Vina 的两大核心服务：MTiAutoDock（小分子对接）和 MTiOpenScreen（化学库虚拟筛选）。它支持用户上传自己的分子库或选择预定义的药物库，支持最多 5000 个分子的筛选。

资源¶

11、ggplot-extension-club

一个专为ggplot2扩展开发者提供的资源库，包含插件介绍、开发文档和最佳实践等。

12、NODESCHOOL

一个基于Node.js的开放式技术学习平台。它提供了一系列交互式命令行教程作为核心学习资源。这些资源覆盖了从JavaScript、Node.js基础到Git、npm、Electron等全栈开发的系统化课程，所有课程均可通过npm命令免费安装并支持离线学习。

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第175期

Sun, 19 Oct 2025 03:52:08 +0000

生信爱好者周刊（第 175 期）：“一稿多投” 是作者的合法权利¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

Source: Mitalipov Laboratory

本周话题：“一稿多投” 是作者的合法权利！新时代正在加速形成 ¶

“一稿多投”一直被认为是不端的行为，但这个“规矩”是在纸质时代信息沟通不畅的情况下制定的，近年来有关取消这一观念的声音已振聋发聩！

国际顶级期刊Nature 职业专栏（Nature Career Column）发表文章指出禁止“一稿多投”不仅延误了科研工作的进程，还阻碍了科学信息的快速传播，学术期刊不应利用这项不合理的政策囤积投稿，“是时候废除‘一稿多投’禁令了。”

@ShixiangWang：AI和互联网极快地加速了学术工作的宣发，传统的机制越来越无法适用当前快节奏的时代。其实从数学/AI等普遍以预印本发表早有端倪，现在越来越多预印本的使用也会更快地加速这个过程。

生信研究¶

1、Science丨破解FOXA1突变“双重人格”，前列腺癌治疗需“分型而治”

该研究首次系统性地揭示了FOXA1基因的两类功能性突变如何分别驱动前列腺癌的两种“恶性进化路径”，为前列腺癌的异质性提供了机制解释，并为基于突变分类的个体化治疗奠定基础。

文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adv2367

2、Nature | 三发：斯坦福张元豪等揭秘癌症中的ecDNA，影响较既往认知更大、遗传方式突破基本定律

发表在《自然》杂志上的三篇论文指出，染色体外DNA（ecDNA）在多癌种中有广泛分布、流行率较既往认知高得多；在分裂过程中，多个ecDNA聚集形成ecDNA中心，以保证能连接在一起发挥作用的ecDNA在细胞分裂时被分配到同一个子细胞中继续发挥作用；ecDNA由于大量转录，会出现内源性DNA损伤，故很可能含有ecDNA的癌细胞高度依赖多复制应激调节机制以避免DNA损伤水平过高。作者认为ecDNA癌细胞通过检查点激酶1（CHK1）来管理DNA损伤，CHK1抑制剂很有可能触发ecDNA癌细胞死亡。实验结果表明在FGFR2扩增的SNU16胃癌异种移植模型中，CHK1抑制剂BBI-2779联合FGFR抑制剂infigratinib能有效避免耐药性的产生。

文章链接：
Bailey, C., Pich, O., Thol, K. et al. Origins and impact of extrachromosomal DNA. Nature 635, 193–200 (2024). https://www.nature.com/articles/s41586-024-08107-3
Hung, K.L., Jones, M.G., Wong, I.TL. et al. Coordinated inheritance of extrachromosomal DNAs in cancer cells.Nature 635, 201–209 (2024). https://www.nature.com/articles/s41586-024-07861-8
Tang, J., Weiser, N.E., Wang, G. et al. Enhancing transcription–replication conflict targets ecDNA-positive cancers. Nature 635, 210–218 (2024). https://www.nature.com/articles/s41586-024-07802-5

3、Nature medicine | 基于区块链的临床和遗传数据共享框架助力精准医学应用

精准医学旨在根据患者的遗传、生理和环境特征，为其提供个性化的医疗方案。实现这一目标的关键在于整合临床和组学数据，以深入理解遗传背景下的临床观察结果。然而，现有的数据共享系统面临诸多挑战，例如不同数据类型的整合、互操作性、安全性以及数据所有权等问题。区块链技术具有安全、不可篡改和去中心化的特性，为解决这些挑战提供了潜在的解决方案。

基于这个概念，研究人员开发一个基于区块链技术的去中心化数据共享平台（PrecisionChain），以统一临床和遗传数据的存储、检索和分析，促进精准医学应用。PrecisionChain 提供了一个安全、可扩展的去中心化框架，用于整合临床和遗传数据，促进精准医学应用。该平台能够高效索引多模态数据、支持多模态查询和分析，并有效解决区块链技术面临的挑战。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41591-024-03239-5

博文资讯¶

4、高级统计方法的样本量估计

本文介绍了统计学中通过非劣效性检验（Non-Inferiority）以及等效性检验（Equivalence）进行样本估计的原理方法，并提供相关案例。

5、ggdendroplot：在R语言中使用ggplot2绘制定制树状图

ggdendroplot可在 ggplot2中绘制高度可修改的树状图。树状图可以轻松修改并添加到现有的 ggplot 对象中。

6、Git Commit Message 最佳实践

Git 是现代软件开发过程中必不可少的版本控制工具。良好的 Commit Message 可以帮助开发人员更好地了解代码的历史、原因以及改动的目的。本文将介绍为什么要编写高质量的 Commit Message，如何编写有效的 Commit Message，以及有哪些工具可以帮助我们编写好的 Commit Message。

7、EM算法存在的意义是什么？

该推文从9层境界帮助读者深层次理解EM算法，解释了EM算法的重要性。

工具¶

8、AI大模型工具 | scBERT：对scRNA-seq数据进行细胞注释

目前单细胞类型注释方法大概可以分为三类：使用marker基因注释、基于相关性的方法注释，以及通过监督分类注释。其中最后一种是遵循机器学习中的经典范式，即识别基因表达谱中的模式，然后将标签从标记数据集转移到未标记数据集。由于模型容量有限，大多数方法需要在将数据输入分类器之前进行高度可变基因（highly variable gene，HVG）选择和降维。然而HVG在不同批次和数据集中存在差异，降维可能会丢失高维信息以及基因水平的独立可解释性。HVG选择和降维的参数设置未能达成共识，造成性能评估的人为偏差。容易忽略稀有细胞类型关键基因以及基因之间相互作用信息。

为此，研究人员开发了scBERT模型，用于scRNA-seq数据的细胞注释。通过预训练和微调范式，验证了在大规模未标记scRNA-seq数据上应用自监督学习的能力，以提高模型的泛化能力和克服批次效应。广泛的基准测试表明，scBERT能够提供稳健且准确的细胞类型注释，并具有基因水平的可解释性。

工具链接：https://github.com/TencentAILabHealthcare/scBERT
文章链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00534-z

9、tldr | 为生物软件添加一个中文注释

项目地址：https://github.com/tldr-pages/tldr

10、genomepy ｜一行命令下载最新基因组（FASTA）和注释（GTF/GFF）

genomepy 是一个功能强大的 Python 工具，旨在简化和自动化基因组数据的查找、下载、管理和预处理流程，让您能更专注于核心的生物学问题。

安装：

conda install -c conda-forge -c bioconda 'genomepy>=0.15'

资源¶

11、硬核生物信息学系列汇总

「观科研」公众号生信相关推文汇总，涉及R语言、Bulk RNA测序、单细胞RNA测序、代谢组学等。

12、10个蛋白突变棒棒糖(Lollipop)图可视化工具

棒棒图常用于展示位点突变情况，本文介绍了10个相关的工具。

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第174期

Sun, 21 Sep 2025 02:34:04 +0000

生信爱好者周刊（第174期）：论文难写、查重难过，大学生写毕业论文的意义是什么¶

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封面图¶

本周话题：论文难写、查重难过，大学生写毕业论文的意义是什么 ¶

高等教育规模整体扩大，加上查重、AI率等检查指标盛行，大学生想要顺顺利利完成毕业论文越来越难。大学生主要因为学术训练不够，九成本科毕业生觉得写毕业论文有难度。本科论文的必要性，讨论其实由来已久，部分老师和学生认为应该取消本科毕业论文要求。

生信研究¶

1、Nature | 颉伟课题组揭示哺乳动物早期胚胎中染色质高级结构重建与胚胎超转录机制以及相互促进关系

文章系统研究了小鼠早期胚胎中染色质高级结构逐步建立过程的调控机制，并揭示了其与一种特殊“超转录”状态之间的双向作用，超活跃的转录活动与染色质高级结构相互促进，共同推动胚胎发育基因程序。此项工作为理解转录与三维基因组结构之间的耦合关系提供了新的思路。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09400-5

2、Cell |癌症免疫大数据平台CIDE：揭示基于分泌蛋白的新免疫疗法

文章自主研发了癌症免疫大数据平台CIDE，首次系统解析了人体中1900余种编码分泌蛋白的基因在肿瘤免疫微环境中的调控作用。其中酰氧酰基水解酶（AOAH）能特异性清除免疫抑制性卵磷脂及其氧化产物，犹如“化雪春风”般解除肿瘤免疫抑制，显著增强T细胞受体识别弱抗原的能力并保护树突状细胞的抗原递呈和共刺激功能。

文章链接：https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(25)00793-7

3、Nature | 填补92%组装缺口！65个近乎完整人类基因组发表，深度解析复杂遗传变异

文章通过对来自全球28个人群的65个多样性个体（主要来自1KGP）进行深度测序，成功构建了130个高度连续的单倍型基因组，填补了先前92%的基因组组装缺口，39%的染色体达到端粒到端粒（T2T）完整状态。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09140-6

博文资讯¶

4、父母受教育程度越高，孩子5岁以下的死亡率越低

该研究对所有关于父母教育对新生儿、婴儿和 5 岁以下儿童死亡率影响的现有研究进行综合性全球系统评价和荟萃分析，发现母亲和父亲教育的增加均显示出与 5 岁以下儿童死亡率降低相关的剂量反应关系，其中母亲教育成为更强的预测因素。

文章链接：https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(21)00534-1/fulltext

5、机器学习中动态预测的作用

推文介绍了机器学习中动态预测的优势、挑战和应用，并使用合成数据集介绍了代码实现。

6、焦虑的反面是具体：用3年AI实践和你分享这份AI科研心得指南

推文作者结合三年 AI 科研实践经历，讲述了自己如何从把 AI 当作写作和资料整理工具，逐渐过渡到科研中的思维伙伴。作者总结了三种与 AI 合作的姿态，提出用金字塔方法评价科研工具，并分享了 10 条可操作的行动建议，帮助科研工作者将焦虑转化为具体的实践与进步。

工具¶

7、Paper2Poster：一键生成顶会级学术Poster，再也不用为赶会熬夜做PPT啦。

Paper2Poster是一种面向科学论文的多模式海报自动化生成方法，主要解决了如何根据论文创建海报以及如何评估海报。

论文：https://arxiv.org/abs/2505.21497
代码：https://github.com/Paper2Poster/Paper2Poster
项目：https://paper2poster.github.io
试用：https://huggingface.co/papers/2505.21497

8、PSweight: 用于倾向性评分加权分析的R包

推文介绍了PSweight包的主要功能、原理以及函数，并通过NCDS数据案例讲解PSweight包。

9、大模型翻译个人博客post，中英文双语发布静态网页

推文利用 python 和 deepseek 对自己依靠 quarto 构建的个人网站上的文章进行了全部的自动翻译，并讲述了实现方法。

资源¶

10、25个经典蛋白质组学数据库为Astral-DIA添砖加瓦！

推文系统梳理了 25 个经典蛋白质组学数据库，包括 UniProt、GO、KEGG、STRING、PhosphoSitePlus、PDB 等，方便科研人员进行数据分析与深入探索。

11、本周推荐的5个超级6的Github开源项目！

推文详细介绍了5个功能强大的Github开源项目。

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第173期

Sun, 07 Sep 2025 10:53:23 +0000

生信爱好者周刊（第 173 期）：为研究需要经费，还是为烧钱而做研究？¶

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封面图¶

The Colors of Heredity-遗传的色彩

本周话题：为研究需要经费，还是为烧钱而做研究？¶

@kkjtmac 理想的研究是为探索未知，经费是必要的支撑。但现实中，当经费申请、预算执行和量化考核成为指挥棒时，科研便有异化为“为烧钱而研究”的风险。回归初心，让经费真正服务于好奇心和重大问题，而非沦为追逐指标的游戏，至关重要。

生信研究¶

1、Nature | 陈鹏/伊成器建立RNA”暗码”，升级生命语言

北京大学陈鹏团队和伊成器团队通过RNA假尿嘧啶Ψ修饰的定点编程，创造了三个全新的“ΨCodon”密码子，并筛选出能特异性解码这些密码子的tRNA变体，实现了在蛋白质特定位点精准插入非天然氨基酸，从而操控蛋白质功能。与传统DNA密码子拓展技术相比，该RNA密码子拓展技术（RCE）具有更高的全局特异性和正交性，显著降低了脱靶效应，为精准蛋白质工程、合成生物学和生物医学研究提供了新的工具平台，也为设计人工合成生物体提供了新的编解码元件。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09165-x

2、Nature｜癌症免疫疗法新突破：1种肠道细菌让PD-1治疗效果飙升

Nature上这篇研究成功从对PD-1阻断疗法有响应的患者粪便中分离出一种此前未被详细描述的新型细菌菌株YB328，并首次详细揭示了其通过特异性激活树突状细胞（DCs）来增强抗肿瘤免疫的分子和细胞机制。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09249-8

3、Nature｜Y染色体缺失致男性癌症高风险，发现抗衰老与抗癌新靶点

该研究整合了4000余例男性癌症样本、逾100万个肿瘤微环境中细胞的单细胞转录组数据，并借助CRISPR小鼠模型和多平台组学，全面探索了Y染色体缺失的起源、传播路径及其临床意义。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09071-2

博文资讯¶

4、PE150，插入片段的大小要刚好300bp？

这篇文章主要讨论了PE150测序模式下插入片段大小的选择问题：插入片段大小会影响测序结果的覆盖范围和质量。当插入片段大于300bp时，两端生成的150bp的reads无法覆盖中间区域；当插入片段在150bp到300bp之间时，两端的reads会有重叠区域，覆盖完整；而当插入片段小于150bp时，测序仪会记录无效碱基。文章建议常规文库构建的插入片段主峰在300bp到500bp之间，特殊文库如cfDNA和扩增子建库等有不同要求。插入片段的误差在几十bp范围内是可接受的，但严重偏离则意味着建库失败。插入片段过短会导致测序读到接头，造成数据浪费；过长则会降低成簇效率和测序质量。

5、科研工作者如何实现财富自由？

这篇文章探讨了科研工作者实现财富自由的途径。在经济转型期，科研人员面临机遇与挑战。文章提出了三种成果转化方式：一是自己创办公司，将技术产业化，但面临融资、管理等难题；二是与人合伙，通过技术入股成立初创公司，需找到靠谱合伙人；三是通过专利许可或技术转让，但可能面临被压价风险。作者鼓励科研人员走出舒适圈，利用国家政策支持，将科技成果转化为生产力，实现自身价值。

6、P value、adjust.P、qvalue、FDR有何异同

文章介绍了P值、adjust.P、qvalue、FDR的概念及区别。P值是在原假设成立时观察到当前结果或更极端结果的概率。校正P值是为了解决多重比较问题，降低犯I类错误的概率。校正方法包括Bonferroni校正、FDR校正等，其中FDR是常用方法，通过控制假阳性比例来校正P值。qvalue是校正后的P值，用于控制整体FDR。这些都是生信分析中最基础常见的概念，推荐学习或者回顾。

7、GPU组网基础知识

这篇文章介绍了GPU网络的基础知识，特别是针对大规模训练语言模型（LLMs）的场景。文章指出，单个GPU训练大型模型耗时过长，因此需要大量GPU协同工作。这些GPU需要通过网络连接来共享进度和结果。文章讨论了全网状网络（full mesh）的不切实际性，因为需要过多的端口和电缆。接着介绍了使用网络交换机来简化连接，但指出单一的巨大交换机也不可行，因此需要分层交换架构。文章还讨论了水平扩展（scaling out）和垂直扩展（scaling up）的概念，以及它们在GPU集群中的应用。此外，文章还提到了GPU之间的通信方式，包括内部节点（intra-node）和节点间（inter-node）通信，并解释了为什么内部节点通信更快。最后，文章简要介绍了神经网络训练中的通信挑战，特别是all-reduce通信的重要性。

工具¶

8、IOBR 2.0 | 免疫浸润综合分析工具

IOBR 2.0是一个用于肿瘤微环境和免疫特征分析的工具。IOBR 2.0 提供了六个模块，包括数据预处理、微环境解析、交互作用分析等。它整合了8种免疫浸润分析算法，如CIBERSORT、TIMER等，并提供了323个特征基因集。IOBR 2.0 支持多种数据打分和可视化方法，适用于多组学数据。

工具链接：https://github.com/IOBR/IOBR

9、scitable包 | 一键生成彩色（危险分层 Risk Stratification）的列线图

scitable包是一个强大的R包，用于生成彩色列线图（Nomogram），可用于预测疾病风险。它基于回归模型，将多个变量的值转换为直观的视图。该包支持多种自定义功能，如更改颜色、字体、添加风险分层等。通过简单的函数调用，可以快速生成高质量的列线图，适用于临床研究和生物统计分析。

10、PPI-ID | 让蛋白互作预测更精准高效的一款轻量化工具

PPI-ID 专为简化和优化 PPI 预测流程而设计，通过整合蛋白结构域（Domain）与短线性基序（SLiM）映射，极大提高了预测的效率与可信度。

工具链接：http://ppi-id.biosci.utexas.edu:7215/

资源¶

11、「陈巍学基因」视频、文章目录

「陈巍学基因」累计大量的生物技术/生物信息学知识视频图文分享，非常专业细致，推荐大家学习。PS：可能会过期，建议关注「陈巍学基因」公众号。

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（完）

第172期

Fri, 22 Aug 2025 09:25:00 +0000

生信爱好者周刊（第 172 期）：为什么现在有的大学越来越像高中？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：为什么现在有的大学越来越像高中？¶

在《人物》报道中，同济大学教育现代化研究中心研究员李俊在观察中发现，过去大学时期是学生高考后开始自我探索、独立生活的起步阶段，但现在大学校园里几乎只剩下两种人——一种是习惯性延续着高中阶段学习方式、目标极为明确、拼命卷自己的学生，另一种则是高考后完全放松、无所事事的人。他提出疑问：为什么大学越来越像高中了？

@He-Kai-fly：高考的压力和竞争逻辑被延续到了大学，而大学原本作为自我探索、能力拓展的阶段，反而被“两极化”取代——要么继续“卷”到极致，要么彻底“躺平”。这背后既有社会就业焦虑、考研考编等竞争加剧的因素，也有高校培养模式同质化、缺乏多元成长路径的问题。

生信研究¶

1.Science | 微软公司开源发布生成式AI模型BioEmu，可快速、精准预测蛋白质多种构象状态

近日，微软研究院AI for Science团队开发了一种生成式深度学习模型BioEmu，能够以前所未有的效率和精度模拟蛋白质的构象变化。BioEmu能够在一个GPU小时内生成数千种构象状态，其速度显著优于传统MD模拟。此外，通过结合大量的蛋白质结构数据、超过200毫秒的MD模拟数据以及实验测量的蛋白质稳定性数据，BioEmu能以约1 kcal/mol的相对自由能误差准确预测蛋白质的平衡态构象。

参考文献：

https://cen.acs.org/biological-chemistry/proteomics/Microsoft-AI-predicts-protein-conformations/103/web/2025/07
https://phys.org/news/2025-07-ai-tool-protein-dynamics-aiding.html

2.Nat.Commun| 人工智能计算方法CGMega解析癌症基因模块

文章提出基于可解释图注意力机制的计算框架CGMega，实现了癌症基因模块的辨识与解析。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-50426-6

3.Nature Machine Intelligence | 深度学习框架助力基因组数据提升肿瘤治疗

文章提出了一种解释性深度学习框架，称为ResGitDR，通过整合基因组数据和细胞状态，显著提高了癌症药物反应预测的准确性。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s42256-024-00866-y

4.2篇《自然》连发！樊荣/唐力团队揭示Type-2免疫增强肿瘤免疫疗法的重要机制

北京时间2024年9月25日23时，Nature同期连发两篇重磅研究，揭示了Type-2免疫在维持经CAR-T治疗的B-ALL患者超 8年无癌临床反应的关键作用，以及Type-2细胞因子Fc–IL-4协同Type-1免疫疗法高效、持久清除多种实体肿瘤的内在免疫学和分子生物学机制。这两项研究分别聚焦患者长期临床追踪（超10年）和临床前机理研究，得出了一致且相互支持的结论，即Type-2免疫可能在维持长效持久的抗癌免疫反应中起关键作用。这一发现揭示了Type-2免疫反应在肿瘤免疫中的未知功能，挑战了传统免疫学关于Type-2免疫应答在肿瘤免疫中负面作用的认知，并可能推动未来肿瘤免疫治疗设计的范式转变。

-论文链接： 1. https://www.nature.com/articles/s41586-024-07762-w 2. https://www.nature.com/articles/s41586-024-07962-4

博文资讯¶

5.因果森林（Causal Forest）的运用

因果森林（Causal Forest）是一种用于因果推断的机器学习方法。它基于随机森林（Random Forest）算法，但专门设计用于估计处理效应，即不同处理（或干预）对结果的影响。该文介绍因果森林模型在R语言中的运用。

6.全球AI for Science领域顶尖科学家李子青教授出任百图生科首席科学家

BioMap 百图生科宣布，全球人工智能领域的顶尖专家、西湖大学人工智能讲席教授——李子青教授出任百图生科首席科学家（AI大模型）。李教授将指导和带领公司多个AI大模型项目的研发与应用，参与公司整体技术战略的规划和执行，为公司在“AI for Life Science”领域的前沿创新提供战略支持。

7.英国生物银行与牛津纳米孔达成合作，构筑五万人表观遗传图谱

牛津纳米孔公司的突破性基因测序技术将对英国生物银行的 50,000 个样本进行分析，以创建全球首个“表观遗传图谱”。

工具¶

8.猫步简历｜一款开源免费的简历制作神器

Github：https://github.com/Hacker233/resume-design

9.Lightpanda ｜专为AI和自动化设计的浏览器

10.podscript | 使用语言和语音转文字模型生成播客字幕

资源¶

11.Tidy design principles

本书的目标是帮助你编写更好的R代码。

12.medicaldata-包含19个医疗数据集的数据包

这是一个包含19个医疗数据集的数据包，用于借助R语言教授可重复的医学研究相关知识。这个数据包对于任何向医疗专业人员（包括医生、护士、药剂师、实习生和学生）教授R语言的人来说都非常有用。这些数据集涵盖范围广泛，既有詹姆斯·林德1757年的坏血病数据集的重构版本、1948年原始的链霉素治疗肺结核试验数据，也有2012年吲哚美辛预防ERCP术后胰腺炎的随机对照试验数据，还有关于SARS-CoV2检测结果的队列数据等。许多数据集来自美国统计协会的TSHS（健康科学统计学教学）资源门户，该门户由马萨诸塞大学的卡罗尔·比奇洛维护（已获得许可）。开发版本中越来越多的数据集是由弗兰克·哈雷尔从其网站慷慨捐赠的，这些数据集目前仅存在于GitHub上的开发版本包中，预计将于2023年6月纳入CRAN。

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（完）

第171期

Sat, 02 Aug 2025 16:50:24 +0000

生信爱好者周刊（第 171 期）：《自然》：150多年后，性爱的感官秘密终于解开¶

内容编辑：王诗翔
校对编辑：阚科佳

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封面图¶

本周话题：《自然》：150多年后，性爱的感官秘密终于解开 ¶

克劳斯小体（Krause corpuscles）是位于皮肤下紧包球体内的神经末梢，150多年前在人类生殖器中首次被发现。这种结构很像人类手指和双手上的触摸激活小体——这些小体会在皮肤穿过纹理表面时对振动做出反应。

Ginty与合作者利用各种机械和电刺激激活了雄性和雌性小鼠体内的克劳斯小体。这些神经元会对40-80赫兹范围内的低频振动放电。团队还发现，雄性和雌性小鼠的生殖器包含相等数量的小体，这些小体会在小鼠发育过程中随器官生长在空间上分散开来。基因改造后缺少克劳斯小体的小鼠无法正常交配，说明这个结构对于性的必要性。进一步研究这些神经细胞能帮助治疗勃起功能障碍和阴道疼痛这类疾病。

@ShixiangWang - 人是“有机”的机械装置，有时候对人体的运行图景感觉非常神秘和魔幻。从对世界的探索中，我们开发了多种科技技术来延展我们对世界的感知和反应，但对于机体内的这些秘密却感知和传播的极少。

生信研究¶

1、Cell | 让人人都能建立虚拟细胞实验室！科学家创建“细胞语法”，用人类语言预测细胞行为

文章创建了一套革命性的“细胞语法”，只需使用简单的人类自然语言描述，就能模拟癌细胞转移、免疫细胞作战甚至大脑发育，让没有编程背景的生物学家也能构建虚拟细胞实验室，从而加速癌症、神经科学等领域的突破。

论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)00750-0

2、Genome Biology|综合比较评估24种变异效应预测方法

本研究旨在利用未被用于预测方法训练的人群水平基因型和表型队列数据，对现有的计算变异效应预测方法进行无偏评估，并确定哪种预测方法最能有效地推断人类性状。

论文链接：https://doi.org/10.1186/s13059-024-03314-7

3、Nature Protocols | 使用clusterProfiler刻画多组学数据研究方案

文章将clusterProfiler应用到包括空间转录组、蛋白质组和表观基因组在内的多种组学数据。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41596-024-01020-z

博文资讯¶

4、分位数回归的意义及用法

推文通过构建测试数据，将分位数回归计算与普通OLS回归进行比较，讲解分位数回归的意义及用法。

5、.git 子目录内部

git 是当代软件编码记录的核心基础工具，其主要通过构建一个隐藏的.git目录进行控制和管理，本文通过图文汇总形式揭秘。

6、Bash 脚本高级技巧

Bash脚本是Unix和Linux系统管理的基石，它提供了强大的工具来自动化重复的任务、简化工作流和处理复杂的操作。对于那些已经熟悉基本脚本的人来说，深入研究先进的技术可以解锁新的效率和能力水平。这篇文章将探讨Bash中的高级shell脚本技术，重点是脚本优化、健壮的错误处理和自动化复杂的系统管理任务。

工具¶

7、RustScan | 现代端口扫描器

8、Text to Logo & Favicon | 文本构造图标

9、DrugCLIP | 24小时内完成对1万个人类蛋白与5亿小分子的虚拟筛选任务

清华大学人工智能研究院与生命科学学院联合发布新成果——DrugCLIP，一项结合对比学习与稠密检索（dense retrieval）的AI系统，在24小时内完成对1万余个人类蛋白与5亿小分子的虚拟筛选任务，速度比传统方法快10万倍。更令人兴奋的是，该系统不仅在两个精神疾病靶点（5HT2AR和NET）中筛选出多个高亲和力分子，还首次建立了“基因组级”虚拟筛选数据库，面向全球开放，开启“后AlphaFold”时代的药物发现新范式。

DOI: 10.1101/2024.09.02.610777
网址: https://www.drugclip.com/index

资源¶

10、DNA学习中心 DNA from the Beginning

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（完）

第170期

Sat, 26 Jul 2025 15:38:39 +0000

生信爱好者周刊（第 170 期）：教育部今年增设29种本科专业，彰显什么新趋势？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：教育部今年增设29种本科专业，彰显什么新趋势？¶

现在很多专业都在交叉，这是时代发展的需要，目前很多行业都需要复合能力的人才，国家强调新工科、新医科、新农科、新文科，“新”背后的含义就是交叉融合。此外，现在所谓新设的交叉专业，它是真交叉还是假交叉？交叉肯定是没问题的，但高校开设新专业到底是不是只是为了迎合时代、考生的需求，换汤不换药呢？现在很多专业都加上智慧、数字两个字，但只是穿了个马甲，课程内容还和原来一样。比如原来的制造业变成了智能建造，英语加上计算机、AI，但可能就是在培养方案里增加一门课就结束了，这是学校需要进一步去解决的问题。

@He-Kai-fly：本次增设反映了本科专业建设正向“多维融合、紧贴国家战略与产业发展、鼓励创新与跨界”方向递进。作为教育改革的重要一环，这种趋势有利于培养更具适应性和系统思维的新时代人才。未来，关键在于高校如何落地这些交叉专业——从课程设计、实践实训、师资组建到产业对接，都需要系统协同、持续优化。
@ShixiangWang：自己高考在十几年前了，新的专业名称理解都比较抽象。如果想要做好新的专业建设，还是需要师资、课程的合理配置。另外考虑新的专业成熟度不高，所以报考有相关风险，当然也可能是新的机会，需要平衡。

生信研究¶

1.Science丨胰腺癌隐秘抗原：T细胞的潜在靶点

研究系统性地鉴定了胰腺癌中由HLA-I分子呈递的隐秘抗原，这些抗原主要来源于lncRNA、UTR及内含阅读框，具有高度的癌症特异性。通过TCR筛选及TCR-T细胞功能验证，研究发现这些隐秘抗原能够被T细胞识别，并有效诱导对胰腺癌类器官的杀伤反应，显示出其作为免疫治疗新靶点的广阔前景。

论文链接：https://doi.org/10.1126/science.adk3487

2.Cell Discovery |汤富酬课题组开发出基于单分子测序平台的NanoStrand-seq技术，实现基因组全局单倍型分型

该研究在国际上率先使用单分子测序平台开发了一种DNA模板链连锁测序的方法，称为NanoStrand-seq，该方法能够在整条染色体水平对SNP和结构变异进行精准从头检测和单倍型分型，具有极高的分型准确性（分别为99.98%和99.68%），而且该方法既适用于长期传代培养细胞，也适用于短期原代培养细胞，能够满足各种不同的实验需求。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41421-024-00694-9

3.Nat Commun | 张勇/阮珏团队合作开发低DNA用量、无扩增的PacBio建库技术LILAP

该研究开发了一种基于Tn5转座酶的低DNA用量（100 ng）、无扩增、低成本的PacBio建库技术LILAP。研究团队利用该技术实现了两个单只雄性黑腹果蝇的全基因组测序和高质量组装，同时获得了内共生菌Wolbachia完整基因组，展示出LILAP的应用价值。基因组分析还发现了两个突变特性：复杂转座事件更倾向于发生在non-B DNA序列富集的区域；基因转换（gene conversion）事件使转座子同质化。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-49992-6

4.Nature Methods | 陈玲玲组开发CRISPRdelight活细胞DNA成像新工具

该研究对现有的CRISPR-dCas12a系统进行了筛选优化，构建了可用于非重复序列DNA活细胞成像的CRISPRdelight系统；进一步利用CRISPRdelight系统揭示了基因位点在细胞核内的定位与其运动能力和转录活性的相关性；同时利用RNA适配体修饰的CRISPR串联序列实现了对4种卫星DNA的活细胞多色成像。

-论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02333-3

博文资讯¶

5.PacBio推出首款桌面型长读长测序仪 — Vega

PacBio发布首款HiFi长读测序仪Vega，体积紧凑、成本经济，单次运行可测600全长RNA或200人基因组，兼容现有生态，是一个紧凑、中等通量的桌面式平台。

6.学习笔记：slurm作业调度系统

作者分享从零开始学习Slurm集群作业调度系统的笔记：介绍登录/计算节点、分区、调度器等概念，示范sinfo、squeue、sbatch、srun、scancel等常用命令及参数，并给出CPU、GPU及阵列作业脚本范例，强调勿在登录节点跑大任务，结尾附上了相关学习资料：环境变量与上交大手册链接。

7.无限滚动轮播的 CSS 实现

单纯利用 CSS 实现无限滚动的画面。

工具¶

8.GseaVis | 丰富的 GSEA 可视化 R 包

9.工具 | grateful：一键完成 R 包论文格式引用

R包grateful可一键扫描项目所用R包，自动生成含版本、引文的三线表或Word/LaTeX/PDF文档，支持多种引用格式与BibTeX输出，亦可在RMarkdown/Quarto中插入引用段落或表格，省去手动整理软件及参考文献的繁琐步骤。

10.基因组学大语言模型Evo2

Evo 2，它是目前生物学领域规模最大的生成式AI模型。Evo 2能够处理长达数百万核苷酸的基因组片段，并以单核苷酸分辨率精准识别突变，为基因研究带来了前所未有的可能性。

本文对 Evo 进行了介绍，并分享如何在线尝试使用它。

资源¶

11.资源推荐 | 定向进化

定向进化（DE）旨在利用达尔文选择的原则，在受控的实验室环境中提高生物实体（分子、细菌菌株等）的活性。DE通过重复两个主要步骤来进行：遗传物质的多样化和选择由其编码的分子以获得所需的性质。进化实验从活细胞、它们的共同体（生态系统）到复杂程度大大降低的体外系统（例如转录-翻译）。

12.顶刊美图社 | 第1-20期 | 复现汇总

顶刊图R语言复现，感兴趣可以学习一下

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（完）

第169期

Thu, 17 Jul 2025 07:19:37 +0000

生信爱好者周刊（第 169 期）：为什么“杰青”要在 35 岁以下单开一条赛道？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：为什么“杰青”要在 35 岁以下单开一条赛道？¶

最近，朋友圈都在刷一条新闻，青年科学基金项目（A 类），也就是原来的“国家杰出青年科学基金”（“杰青”），将为 35 岁以下科研人员单设赛道。目前，“杰青”的申报年龄门槛是 45 岁之前，女性 48 岁之前。

按照国内学术圈的正常晋升路线，要想在 35 岁之前拿到“杰青”帽子是堪称地狱级难度的。如果由于各种各样的原因博士毕业得晚，30 岁博士毕业，基本没有机会尝试这个“杰青快速通道”。

所以这个 35 岁以下单设的“杰青赛道”，基本上是为一些同时具备天时地利人和的优秀苗子准备的，比如说中科院少年班或者其它“少年班”。这群人有足够的时间来容错。或者说医学院的“4+4”途径，能够快速拿到博士学位，而利好医学博士的政策还有，2024 年开始，“杰青”项目增加了“临床科学”这个选项。

生信研究¶

1.Cell ｜扎克伯格资助的 Biohub 研究所发表首个全细胞器蛋白质组图谱

2025 年 1 月 2 日，Cell 期刊在线发表了扎克伯格 Biohub 研究所 Manuel D. Leonetti 团队的文章 “Global organelle profiling reveals subcellular localization and remodeling at proteome scale”。本研究基于细胞器免疫捕获与质谱联用开发了一种高分辨率绘制亚细胞级蛋白质组图谱的工作流程。研究人员利用此流程获得了人类细胞全区室细胞器蛋白质组图谱，注释了 7,600 多种蛋白质的亚细胞定位，并定义了细胞空间网络，揭示了细胞区室之间的关联。该方法可以用于全面分析细胞扰动期间的蛋白质组重塑。作者通过表征 HCoV-OC43 病毒感染后的细胞景观，表明亚细胞重塑的蛋白质组分析为阐明细胞生物学过程提供了关键见解。

文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867424013448

2.Cell ｜华大等团队取得时空算法重大突破，将全面支撑发育、疾病等研究

空间转录组学技术，尤其是华大时空组学技术 Stereo-seq 的出现，能够准确反映细胞的空间排布和 RNA 的原位表达，帮助科研人员从时间和空间维度上认知每个基因、每个细胞，有望带来生命科学领域的第三次科技革命，成为重新认知器官结构、生命发育、物种演化和定义疾病的底层工具。

2024 年 11 月 12 日，华大生命科学研究院联合斯坦福大学医学院、武汉大学电子信息学院等机构在国际顶级学术期刊 Cell 发表时空算法工具包最新研究。该国际协作团队借鉴了物理学、地理学、经济学等多个跨学科领域的数学模型，开创性开发了三维时空建模工具包 Spateo，使空间转录组学技术能够精细地重构器官三维结构、系统地量化时空动态过程。该工具包的发布标志着时空组学研究迎来革新性突破，可全面支撑胚胎发育、脑科学、疾病等领域研究，为实现高精度时空生命全景观研究迈出了极为关键的一步。

文章链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01159-0

3.Advanced Science | AutoBA：一个用于生信多组学分析的完全自动化 AI 代理

2024 年 10 月，由华为和阿卜杜拉国王科技大学合作完成的一项生信分析与大语言模型相结合的工作发表在 Advanced Science 上。

该文介绍了一个名为 AutoBA（Automated Bioinformatics Analysis）的人工智能代理，它专门设计用于全面自动化的多组学分析。AutoBA 基于大型语言模型（LLMs），能够简化分析流程，仅需最少的用户输入，同时为各种生物信息学任务提供详细的逐步计划。

文章链接： https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202407094

博文资讯¶

4.美貌的遗传本质

为什么瓜子脸女孩是美女，为什么大眼睛姑娘招人爱，为什么细腰妹妹让人心动，为什么女生化妆先涂口红，为什么一白抵三俏，为什么银铃般的女声让男人销魂。本文从遗传学角度，以视频/文本为你一一道来。

5.深度解读 2024 年诺贝尔生理学奖——发现并确认 microRNA 的调控作用

本推文将深度解读 2024 年诺贝尔生理学奖——发现并确认 microRNA 的调控作用。

推文/视频将分为两个大部分：

一、2024 年诺贝尔生理学奖的获奖内容的概要。

二、获奖项目中的三篇主要论文做技术层面的深度讲解，讲解论文作者用什么样的实验方法、技术手段，得到了什么数据结果，又如何整合这些数据结果，来研究并判定 microRNA 对时间发育的调控作用。

6.窦贤康：将大幅度提高优秀青年基金的额度和数量！

在第四届“青年科学家 502 论坛”开幕式上，中国科学院院士、中国科协名誉主席韩启德发表调研报告《关于促进青年科学家成长的几点想法》，并与中国科学院院士、国家自然科学基金委员会主任窦贤康，中国科学院院士、中国科学技术大学常务副校长潘建伟，中国科学院院士、西湖大学校长施一公展开了有关“如何为青年科学家成长创造更好条件”的对话。

工具¶

7.BiomiX：一种用户友好型生物信息学工具，用于多组学数据的自动化分析和整合

BiomiX 是一个多组学的数据分析包，可提供用于转录组学、代谢组学、甲基组学和其他数据的高度可定制的 pipeline，并提供零代码的数据整合工具。

工具链接：https://ixi-97.github.io/
文章链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.14.599059v1.full

8.PlantGPT！华南农大刘耀光/祝钦泷团队联合清华大学建立智能植物功能基因组学问答平台

华南农业大学农学院、未来作物精准育种基础研究卓越中心、亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室和岭南现代农业科学与技术广东省实验室刘耀光院士/祝钦泷研究员团队与清华大学合作在 Advanced Science 在线发表了题为 PlantGPT: An Arabidopsis-based Intelligent Agent That Answers Questions About Plant Functional Genomics 的研究论文。该工作开发了一个以拟南芥为基础的植物功能基因组学专家问答系统 PlantGPT（http://www.plantgpt.icu），通过融合检索增强生成（RAG）技术和大语言模型（LLM）微调方法，实现了对植物功能基因组学专业问题的精准回答，为植物科学研究领域提供了全新的人工智能辅助工具。

工具链接：http://www.plantgpt.icu
文章链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202503926?af=R

资源¶

9.自洽的程序员

首先，这不是一本程序员的技术书籍，整本书不会提及任何一个技术词汇，这也不是一本教你如何规划职业生涯，如何在职场走个更远的书，虽然我相信大部分内容确实有助于在职场的发展。

但这本书的真正用意是想解决工作过程中碰到的焦虑、倦怠、迷茫、抑郁等情绪，聚焦于解决具体问题，通过改变认知将我们从负面情绪的泥淖中走出来，做到更坦然，真诚的面对自己的内心，成为一个自洽的程序员。

总而言之，这不是一本成功学的书，它不会教你如何赢，笔者本身也不是一个世俗意义上成功的人，而是一本帮你梳理情绪，转变心境的书。

资源链接：https://github.com/zhangchenchen/self-consistent-coder

10.wowyou

资源链接：https://tools.wowyou.cc/

wowyou 是一个面向开发者的工具合集

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第168期

Sun, 22 Jun 2025 05:28:21 +0000

生信爱好者周刊（第 168 期）：”future you“ AI工具，可模拟未来的自己¶

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封面图¶

本周话题：”future you“ AI工具，可模拟未来的自己 ¶

麻省理工的研究人员推出了一款名为“未来的你”(Future You)的AI工具，可以模拟用户30年后的状态。该工具会要求用户回答一系列关于目前生活状况的问题，然后根据回答为用户模拟30年后的生活状态，如果用户上传自己的照片，还能生成30年后的外貌。

生信研究¶

1、Nature | 通过整合全基因组关联研究和空间转录组数据定位复杂疾病相关细胞的空间分布

文章开发了一种新的分析方法gsMap，通过整合全基因组关联研究数据和空间转录组数据，描绘了人类复杂疾病（性状）相关的细胞在组织中的空间分布。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08757-x

2、Nat Commun | 跨越39种人类细胞类型的等位基因特异性DNA甲基化综合图谱

文章绘制了跨越39种人类细胞类型的等位基因特异性DNA甲基化综合图谱。除利用深度全基因组测序、涵盖所有主要人类细胞类型等特点外，该图谱的一个突出优势就是基于纯化的、新鲜分离的各细胞类型的DNA绘制。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-57433-1

3、Genome Biol | 纳米孔RNA直测新方法DEMINERS

研究开发出一款名为DEMINERS的创新纳米孔直接RNA测序（DRS）盒分析框架，突破了传统DRS技术在样本混合、碱基识别及数据分析方面的局限，实现了多达24个样本的同时直接测序以及高达93.54%的碱基识别准确率。

文章链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-025-03536-3

博文资讯¶

4、让conda与Rstudio无缝衔接

推文介绍了如何通过创建 Conda 环境并修改 Rstudio 配置来使用 Conda 环境中配置的 R 版本。

5、 EBiomedicine | 用 R 快速重建 eBioMedicine 分段回归图

推文使用模拟数据复现了BPFI （Blood Pressure Response Index）与死亡风险的非线性关系，并使用 R 快速重建了分段回归图。 - 文章链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39059317/

6、Rust Coreutils 0.1 正式发布：性能超越 GNU，重新定义命令行工具

推文介绍了Rust Coreutils 0.1该工具的优点。相对于传统的Coreutils而言，用Rust重写的Coreutils命令功能得到强化，其速度更快,占用内存更低,运维体验更好。

工具¶

7、 Deep-Live-Cam | 一种基于 AI 技术的开源的人脸替换工具

Deep-Live-Cam是一款深度伪造软件，它可以帮助艺术家为自定义角色制作动画、创作引人入胜的内容，甚至可以使用模型进行服装设计。

8、tinytable | R中的简单和可定制表格

9、DSCRIPT | 一种针对蛋白质-蛋白质相互作用序列预测的结构感知可解释深度学习模型

官网：https://dscript.csail.mit.edu/

资源¶

10、Arc细胞虚拟图谱

“Arc虚拟细胞图谱”是一个由高质量、精心策划的开放数据集组成的集合，旨在加速虚拟细胞模型的创建。该图谱包含了超过3.3亿个细胞（且数据量在不断增长）的观察数据和扰动数据。

11、Posit Cheatsheets

Posit Cheatsheets网页上提供了常见的使用软件包及教程的链接，会定时更新。

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（完）

第167期

Sat, 07 Jun 2025 14:33:56 +0000

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？¶

内容编辑：王诗翔
校对编辑：何凯

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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？¶

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。

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。

@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。

@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。

生信研究¶

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

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08998-w

2、Cancer Cell | 大规模泛癌蛋白质组图谱

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。

论文链接：https://www.cell.com/cancer-cell/abstract/S1535-6108(25)00212-0

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

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42255-024-01093-w

博文资讯¶

4、缺失数据：为什么应关注它以及如何处理

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。

5、靳文菲 | 勤奋为笔，刻画细胞千姿百态

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。

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。

6、Everything you need to know to resolve the Git Push RPC error

本文介绍了如何探索和处理 git push 遇到的 RPC 相关错误。

error: RPC failed; http2 499 curl 16 Error in HTTP2 framing layerfatal: remote hung up unexpectedly

工具¶

7、一个Rust编写的Python包和项目管理器-UV

亮点：

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。
提供全面的项目管理，具有通用的锁文件。
运行脚本，支持内联依赖元数据。
安装和管理Python版本。
运行并安装作为Python包发布的工具。
包括一个与pip兼容的接口，通过一个熟悉的CLI来提高性能。
为可伸缩的项目支持cargo风格的工作空间。
有效的磁盘空间，为依赖重复数据删除提供全局缓存。
可以通过curl或pip安装，不需要Rust或Python。
支持macOS、Linux、Windows操作系统。

8、fzf | 一款通用的命令行模糊查找器

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。

9、aisuite | 简单、统一的界面，连接多个生成式AI提供商

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。

资源¶

10、如何绘制Nature同款尖尖朝上的倒三角热图？

贡献者（GitHub ID）¶

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@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
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@kongjianyang（空间阳）
@donghongyu2020（董弘禹）
@DrRobinLuo（罗鹏）
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（完）

第166期

Sun, 25 May 2025 09:59:28 +0000

生信爱好者周刊（第166期）：为什么中外科研课题如此不同¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：为什么中外科研课题如此不同 ¶

文章探讨了中外科研课题选择的差异，以脑研究为例，指出国外多选择果蝇等简单生物进行基础研究，而国内则倾向于选择猴等复杂生物。文章质疑这种差异是否源于中国科研界对企业的过度依赖，以及对基础研究积累和技术磨练的忽视。同时，指出国外科研遵循从简单到复杂的逻辑，先在低等生物上积累经验、改进技术，再逐步向高等生物拓展，而国内部分科研项目可能缺乏这种循序渐进的规划，甚至存在企业主导科研、套取国家经费的现象。文章揭示了中外科研在选题和组织方式上的差异，强调了基础研究重要性。中国科研应注重循序渐进积累，避免盲目追求复杂课题，同时警惕企业过度介入科研可能带来的问题，确保科研回归科学本质。

生信研究¶

1.Cell Genomics | 新一代基因组浏览器用以整合单细胞和空间多模态数据可视化

西南大学王翊课题组在《Cell Genomics》期刊发布新一代基因组浏览器SGS，用于整合单细胞和空间多模态数据的可视化。该工具用户友好，支持多操作系统，无需编程即可安装使用；具备强大的多用户协同功能，方便团队实时协作和数据共享；支持多种单细胞和空间组学数据的可视化，提供丰富的交互功能和数据比较模式；此外，SGS兼容多种数据格式，与主流分析工具无缝对接，为生命科学研究提供了高效便捷的新工具。

SGS官网：https://sgs.bioinfotoolkits.net/home

2.Cancer Cell | TCR测序解码鼻咽癌免疫监视密码，突破早期诊断瓶颈

研究首次通过大规模T细胞受体（TCR）免疫组库测序，锁定鼻咽癌特异性T细胞克隆，构建可提前6-12个月预警鼻咽癌发生的T-score模型，并揭示EB病毒（EBV）与肿瘤抗原双重识别的免疫监视机制，为鼻咽癌早诊与细胞治疗提供全新策略。

文章链接：https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(25)00168-0

3.Cell Systems | 基于邻近标记的空间可视化蛋白质组学新技术

研究基于邻近标记策略开发了一种具有细胞类型分辨率的空间可视化蛋白质组学方法PSPro，该方法可以在亚微米尺度的空间分辨率下一次性标记和富集组织切片中目标细胞类型的蛋白质组，流程简单方便，具有大规模应用潜力。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cels.2025.101291

博文资讯¶

4.使用Cherry Studio + MCP实现自动搜索及下载arxiv文献

一篇关于利用Cherry Studio及MCP实现自动搜索arxiv文献的教程。下载速度和网络有关系，普通网络下载arxiv可能会比较慢。下载完毕后会自动将PDF论文转换成markdown形式方便AI阅读。如果需要PDF原文，我们也可以在提示词中直接让MCP保留PDF原文。

5.Nature综述 | Transformers与基因组语言模型

综述将目光投向基因组数据，尝试用Transformer这一AI领域最强大的模型，去挖掘DNA序列中的隐含信息，帮助科学家更高效地预测基因调控、理解突变影响、甚至解析未知的生物机制。 - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s42256-025-01007-9

6.基于Cursor复现生信分析图片工作流程

在论文发表、项目申报等场景中,生信人员经常需要生成各种可视化图表来辅助分析和展示研究结果。而想要发好文章，我们通常会参考别人发表的高分论文,希望能复现其中的图片效果。笔者为了帮助生信人员解决这一问题,将前期探索的工作逻辑梳理成一个框架。按照这个框架操作，可以基于AI模型实现图片复现。

工具¶

7.FeedMe

FeedMe 是一款由 Seanium 开发的 AI 驱动的 RSS 阅读器，旨在通过人工智能技术重新定义 RSS 阅读体验。它支持多源 RSS 聚合、AI 摘要生成、定时更新机制、分类浏览、明暗主题切换等功能，并且可以轻松部署到 GitHub Pages 或通过 Docker 在本地服务器上运行。该工具适合希望一站式了解多个信息源动态，但又不想使用传统 RSS 阅读器的用户，提供了轻量级、自由配置和开源的解决方案。

8.RedNote-MCP|超好用的小红书内容访问MCP服务

RedNote-MCP 是一款专门用于访问和分析小红书内容的工具，基于 MCP（Model Context Protocol）协议开发。它可以帮助内容创作者和企业用户更高效地获取小红书上的笔记和评论内容，支持 Cookie 持久化、关键词搜索笔记、命令行初始化等功能，方便开发人员快速集成和使用。

相关链接：https://github.com/iFurySt/RedNote-MCP

9.mLLMCelltype | 基于大语言模型的单细胞RNA-seq数据自动注释工具

mLLMCelltype是一个创新的R包和Python包，能够利用大型语言模型（如Claude 3.7、Gemini 2.5等）自动注释单细胞RNA-seq数据中的细胞类型。该工具通过多LLM共识机制提高注释准确性，支持多种LLM模型，可以处理各种组织和物种的单细胞数据。相比传统方法，mLLMCelltype无需预训练数据集，适用性更广，特别适合分析罕见细胞类型或新型数据集。使用者只需提供表达矩阵和标记基因，即可获得准确的细胞类型注释结果。

资源¶

10.GeeksforGeeks

GeeksforGeeks 是一个专注于计算机科学和编程知识的在线学习平台，提供广泛的编程教程、算法、数据结构、编程语言（如 Python、Java、C++ 等）的讲解，以及面试准备、在线课程和实践练习等功能。它旨在帮助程序员和计算机科学爱好者提升技能、准备面试和学习新技术。

11.首个中国开源三万人多组学样本库：西湖生物样本库数据批量下载详细步骤

西湖生物样本库（Westlake BioBank for Chinese, WBBC）是一个以人口为基础的前瞻性研究项目，其主要目的是更好地理解遗传和环境因素对从青少年到老年人生长发育的影响。WBBC计划招募至少10万个中国样本。目前，WBBC试点项目已招募约35,000名参与者，包括约28,000名平均年龄为19岁的青少年和约7,000名65岁以上的老年人，覆盖中国31个省级行政区域。研究人员若需要访问原始遗传数据，必须获得中华人民共和国科学技术部和西湖大学机构审查委员会的许可。且研究必须符合中国人类遗传资源管理（HGRAC）的规定。

12.人工智能时代，单细胞领域必读的10个细胞基础大模型

这篇文章推荐了人工智能时代单细胞领域必读的10个细胞基础大模型，并提供了模型链接。文章指出，这些AI基础模型是生物医学与AI交叉的范例，通过大规模参数和深度学习架构，能够实现对细胞行为的深度解析，推动生命科学从“试错实验”向“数据驱动”范式转变。文章还提出了开放性讨论问题，包括AI模型的下游任务、效果对比传统算法工具的优势，以及AI模型可以实现而经典软件无法达到的分析场景。

贡献者（GitHub ID）¶

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第165期

Wed, 14 May 2025 14:16:21 +0000

生信爱好者周刊（第 165 期）：明星期刊“落选”引发科学界震动，在中国做学术期刊有多难？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：明星期刊“落选”引发科学界震动，在中国做学术期刊有多难？¶

中国科技期刊卓越行动计划（以下简称“卓越计划”）二期的名单甫一公示，就引发了生命科学领域的一场舆论风暴。因为这个领域的明星期刊《Cell Research》落选“英文期刊领军项目”。

这可能是中国期刊界最重要的评选活动，它把入选的463个项目分成了6大类，第一类的“英文领军期刊”有50本期刊入选，将会在未来5年中获得每年不超过150万的资助，第二类的“英文梯队期刊”有150本期刊入选，其中就包括《Cell Research》，同样获得5年稳定资助，但资助金额不超过50万一年，只有“英文领军期刊”的三分之一。

与此同时，一封名为“国际一流期刊《Cell Research》在国内只能评B档?”的公开信立刻在科学圈开始流传，多位生命科学领域的科学家都对此颇为微词。

生信研究¶

1.Nat Commun | 使用机器学习算法揭示癌症进展中的DNA复制时序动态异质性

癌症治疗的主要挑战之一在于肿瘤细胞的高可塑性和异质性，这使得对肿瘤发生机制的研究以及有效疗法的开发变得复杂。为了更好地理解这些现象，2025年2月8日，来自法国居里研究所的研究团队在Nature Communications上发表了相关研究。该研究开发了一种名为“Mix ‘n’ Match”（MnM）的机器学习工具，能够从复杂的单细胞全基因组测序数据中精准解析DNA复制时序（Replication Timing, RT），并揭示癌症进展中的基因组异质性。 - 文章链接：https://doi.org/10.1038/s41467-025-56783-0

2.NCB背靠背 | 江龙达/李炜/Rahul Satija推出新计算方法分析单细胞扰动，揭示细胞对扰动的不同响应机制

在功能基因组学和单细胞技术迅速发展的今天，理解细胞对扰动（Perturbation）的响应如何在单细胞层面产生差异，以及背后的分子机制成为了生物学和医学研究的关键问题。2025年2月26日，New York Genome Center的Rahul Satija团队和美国Children’s National Hospital 的李炜团队在Nature Cell Biology背靠背发表的两篇研究论文，分别开发了全新的单细胞扰动测序实验和分析方法, 为破解基因组调控网络和通过扰动响应寻找新的生物学知识提供了强大工具。

文章链接： https://www.nature.com/articles/s41556-025-01626-9 https://doi.org/10.1038/s41556-025-01622-z

3.Nature | 王凌华/Anirban Maitra团队联合揭示转移性胰腺癌转录组与癌细胞谱系表型可塑性的空间图谱

2025年4月23日，美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心王凌华教授和Anirban Maitra教授领导的合作团队在Nature在线发表题为Spatial mapping of transcriptomic plasticity in metastatic pancreatic cancer的研究论文。该研究利用空间转录组技术，对来自13位胰腺导管腺癌（PDAC）患者的55份肿瘤原发灶及多器官转移灶（包括肝、肺和腹腔转移）样本进行了高分辨率空间解析，系统绘制了癌细胞的克隆结构、谱系表型及肿瘤微环境（TME）的空间图谱。

文章链接： https://doi.org/10.1038/s41586-025-08927-x

4.Cell｜整合16.8万个样本，构建超大型全球肠道微生物组数据库

近日，芝加哥大学Ran Blekhman团队在Cell杂志上发表了题为Integration of 168,000 samples reveals global patterns of the human gut microbiome的文章。该研究整合了来自68个国家的168,464个16S测序样本，构建了一个全球人类肠道微生物组数据库（microbiomap.org），并分析了地理和技术因素对肠道微生物组的影响。 - 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.12.017

博文资讯¶

5.用qs替代RData：加速大型单细胞对象存储的终极方案

指标	RData	rds	qs
保存时间(秒)	23.63	23.50	3.52
加载时间(秒)	3.14	3.12	1.27
文件体积(MB)	886.41	886.41	264.05

针对单细胞数据分析的导入和存储这一常见任务场景，作者测试并提出 qs 是目前最佳的实践方案。

https://github.com/qsbase/qs

qs	fst	saveRDS
Not Slow	✔	✔
Numeric Vectors	✔	✔
Integer Vectors	✔	✔
Logical Vectors	✔	✔
Character Vectors	✔	✔
Character Encoding	✔	(vector-wide only)
Complex Vectors	✔	❌
Data.Frames	✔	✔
On disk row access	❌	✔
Random column access	❌	✔
Attributes	✔	Some
Lists / Nested Lists	✔	❌
Multi-threaded	✔	✔

6.诺奖得主的13条科研建议：把精力用在最重要的事情上

Don’t be too busy (No excuses. If you’re too busy, you’re not being creative).创造力与忙碌的权衡，避免工作饱和。
Learn to say no. 懂得拒绝。
What question to ask: Find the biggest unanswered question that can be approached in the next 5-10 years. 寻找最有价值的问题。
Science communication: When you talk about your work, always start by stating what the important open question is (this is fundamental, but very few do it). 通过学术交流磨练讲故事的能力。
Prioritize: Know when to quit a project (as important as coming up with new ideas). 认清项目优先级，及时退出并投入更重要的工作。
Change fields when the open questions are no longer interesting: Being from a different field allows you to look at problems with a fresh perspective. 及时退出难以激发大众兴趣的领域，投入到自己能提供独特见解的领域。
Ask for help - don’t reinvent the wheel. 寻求帮助，避免花过多时间在复现他人工作。
Don’t listen to advice if it doesn’t make sense to you. 相信自己的判断。
Hire people who are smart, efficient, and kind (don’t forget about “kind”). 与聪明、高效、友好的人共事。
Champion the underprivileged. 帮助弱者。
Collaborate with people with very different training and experience. 互补合作。
Cultivate friends who tell you when you are wrong. 结交能够谏言的朋友。
Don’t forget why you got into this business in the first place: Science is fun. Minimize the noise that causes anxiety. 不忘初心，探寻科学的乐趣，屏蔽内耗因素的影响。

7.在 VS Code 中免费使用 DeepSeek-R1!

前不久微软正式官宣，DeepSeek R1 强势登录微软 AI 平台，Azure AI Foundry 和 GitHub Models 都有它的身影。

本文将介绍如何在 VS Code 里，通过 AI Toolkit Extension 与 DeepSeek 模型进行交互。

8.2024中国生命科学十大进展！

推文介绍了2024年度“中国生命科学十大进展”，包含7个知识创新类和3个技术创新类成果。

工具¶

9.barba

Barba.js——又名Barba——是一个小型且易于使用的库，可帮助用户在网站页面之间创建流畅的过渡。它可以使网站像SPA（单页应用程序）一样运行，有助于减少页面之间的延迟，以最大限度地减少浏览器HTTP请求，同时增强用户的网络体验。

10.Rspack|基于 Rust 的高性能 Web 打包工具

Rspack 是一个基于 Rust 编写的高性能JavaScript 打包工具，它提供对webpack 生态良好的兼容性，能够无缝替换 webpack，并提供闪电般的构建速度。

11.ganttrify|能够高效绘制精美的甘特图的R包

在项目管理中，甘特图作为一种直观的时间管理工具，被广泛应用于展示项目的进度和计划。然而，传统的甘特图绘制工具往往操作复杂，难以满足科研工作者和项目经理对高效、美观的追求。今天，我们将一起探索一个强大的R包——gantrify，看看它是如何帮助我们用R绘制出既高效又美观的甘特图的。

资源¶

12.顶刊美图社 1-40 期

13.生信百晓生2024年单细胞、空间转录组、免疫、组织学、会议报告、教程资源、注释marker推文合集

更新在这里

https://singlecell.yuque.com/aie23e/caygp4/kgw9x8yexpa0qzgg

14.Beej 的 Git 指南

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第164期

Sat, 26 Apr 2025 04:45:26 +0000

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”¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：德日学者称中国学术界更偏好“内循环”¶

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。

@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。

生信研究¶

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

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。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41375-024-02461-x

2、Cell | 全面绘制人类健康与疾病蛋白质组图谱

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。

文章链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01268-6

3、Nat Commun∣AI驱动的肽从头测序精准算法π-PrimeNovo

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。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-55021-3
软件链接：https://github.com/PHOENIXcenter/pi-PrimeNovo

博文资讯¶

4、R语言画图 | 换个风格绘制森林图

本文介绍了利用ggplot2绘制森林图的方法。

5、如果不断要求 AI 改进代码会怎样

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。

6、长期这样吃饭，全身炎症上升，痴呆风险增加!

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。

工具¶

7、原始数据下载专题 | 用iSeq下载原始测序数据

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。

github地址：https://github.com/BioOmics/iSeq

8、gitbutler | 跨平台 Git GUI 软件

9、cOmicsArt | 可定制的组学分析工具

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。

工具链接： https://icb-dcm.github.io/cOmicsArt/

资源¶

10、张泽民院士单细胞文章专题汇总

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。

该推文汇总了张院士团队长期在单细胞领域的工作进展。

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

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。

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（完）

第163期

Sun, 13 Apr 2025 03:14:21 +0000

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¶

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封面图¶

迄今为止最大的脑图 - 图源

本周话题：美国公共数据库对中国科研人员禁用¶

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。

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。

@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。

生信研究¶

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

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。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.add8394

2、Nat Methods | 系统性评估11种空间组学技术

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02325-3

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

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-024-03040-4

博文资讯¶

4、我学习基因组学深度学习的4步法

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：

Step 1, get a high-level understanding
Step2, code it out!
Step 3, apply it to real biological examples
Step 4, apply the learning to a real project

5、揭开ggplot惰性求值的神秘面纱

探索 after_stat() 的逻辑，一窥 ggplot 内部机制。

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

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。

工具¶

7、zotero-actions-tags | 自定义 Zotero 工作流程

8、玉竹

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。

示例：https://www.8ug.icu/

9、文捕 | 博客内容一键解析下载工具

资源¶

10、canvasxpress ｜深入数据分析和无缝集成的JavaScript库

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 。

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第162期

Sun, 30 Mar 2025 17:41:27 +0000

生信爱好者周刊（第 162 期）：’双人成行’对创新的作用¶

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封面图¶

- 来源：Peter Glagowski

本周话题：‘双人成行’对创新的作用 ¶

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。

@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！

@R1版《陋室铭》: 人不在多，协契则灵。思不在繁，互启则明。 - 文章连接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-02074-2

生信研究¶

1、Nat Methods | 西湖大学团队开发非侵入式谱系追踪的新工具

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。 - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02567-1

2、scCancerExplorer | 人类泛癌单细胞多组学在线分析工具

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

数据库网站：https://bianlab.cn/scCancerExplorer/
文章连接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39558175/

3、The Innovation | 精准用药，基因先行：首个中国人药物基因组学图谱

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。 - 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.xinn.2024.100773

博文资讯¶

4、从简单到复杂的漫长之旅

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。

5、AlphaFold3开源了

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。

6、 AlphaFold3的安装与使用

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！

工具¶

7、GCAS｜基于GEO数据库整理的多种癌症的综合分析工具

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。

8、PROGENy | 信号通路评估

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。

文章连接：https://www.nature.com/articles/s41467-017-02391-6
github: https://github.com/saezlab/progeny?tab=readme-ov-file

9、跟着Cell学绘图—双分组倾斜火山图

文章介绍了如何利用 R 绘制双分组倾斜火山图。

资源¶

10、读《单细胞组学基础》

《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。

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第161期

Tue, 25 Mar 2025 04:16:33 +0000

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？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

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？¶

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。

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。

生信研究¶

1.Science ｜蛋白质语言模型 EVOLVEpro 实现快速的定向进化

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。

文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr6006

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

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。

文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adn8105

3.Nature ｜基于质谱的蛋白质组学：从单细胞到临床应用

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。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08584-0

博文资讯¶

4.“血液生态十亿细胞多组学计划” (HEMO ABC) 开始招募

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。

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

6.面向统计学家的大语言模型综述-LLM 的基础

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。

工具¶

7.AI Headshots

AI 头像生成。看介绍非常不错，但实际测试效果一般。

8.you-get | 视频下载器

$ you-get 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'
site:                YouTube
title:               Me at the zoo
stream:
    - itag:          43
      container:     webm
      quality:       medium
      size:          0.5 MiB (564215 bytes)
    # download-with: you-get --itag=43 [URL]

Downloading Me at the zoo.webm ...
 100% (  0.5/  0.5MB) ├██████████████████████████████████┤[1/1]    6 MB/s

Saving Me at the zoo.en.srt ... Done.

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。

9.Trae

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。

资源¶

10.dockstore

dockstore 是一个开源免费的 docker 平台，提供诸多数据分析类的 pipeline。

11.CS197

哈佛大学的 AI 课程

项目链接： https://www.cs197.seas.harvard.edu

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第160期

Mon, 17 Mar 2025 05:20:25 +0000

生信爱好者周刊（第160期）：科学评价亟需优化¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：科学评价亟需优化¶

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。

生信研究¶

Nature | 基于真实世界数据的数字病理学全切片AI模型

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。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-024-07441-w
Science | 新平台器官水平解析人脑细胞分子结构与连接

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。

文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh9979
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%

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%

论文链接：https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2314761

博文资讯¶

单细胞测序 | scRNA-Seq差异分析后的单细胞热图绘制

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。

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

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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

工具¶

youdeyiwu

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。

除了基本功能和后台管理，它还具有以下功能：

以匿名方式创建文章
设置积分权限和奖励
通过标签和版块组组织内容
文章审核管理
动态权限管理
项目链接：https://github.com/dafengzhen/youdeyiwu

8、BEDOPS｜快速、高度可扩展且易于并行化的基因组分析工具包

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。

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。

9、Tabulator

易于使用，简单编码，功能全面，交互式JavaScript表格和数据网格。

资源¶

10、必读综述|肿瘤单细胞+免疫微环境

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。

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第159期

Tue, 11 Mar 2025 05:36:58 +0000

生信爱好者周刊（第 159 期）：巴菲特的选人标准¶

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封面图¶

本周话题：巴菲特的选人标准 ¶

巴菲特说，他考察候选人，就看三个“i”。即

•integrity（正直）

•intelligence（智慧）

•initiative（主动）

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。

生信研究¶

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

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。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.09.046

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

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。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。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。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。

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

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。

文章链接：https://doi.org/10.1038/s41467-024-52967-2

博文资讯¶

4.GitHub Spark 通过英语创建 app

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。

主页链接：https://githubnext.com/projects/github-spark

5.一文速通 WDL

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。

6.五世科学不衰、四世革命不断｜八代家谱

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

工具¶

7.rag-web-ui | 基于 RAG（检索增强生成）技术的智能对话系统

项目地址：https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui

8.Galaxy | 数据分析宇宙

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。

项目地址：https://galaxyproject.org/

9.Liubai | 你的笔记 + 日程 + 待办清单 + 任务 with AI

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。

项目地址：https://github.com/yenche123/liubai

资源¶

10.表观遗传系列视频

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。

11.中文 CSL 样式 - Zotero 中文社区

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。

项目链接： https://github.com/zotero-chinese/styles

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（完）

第158期

Sun, 02 Mar 2025 01:26:17 +0000

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¶

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封面图¶

本周话题：AI离彻底改变人类社会的能力只有10年 ¶

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。

生信研究¶

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

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。

论文链接：https://arcinstitute.org/manuscripts/Evo2

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

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。

文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu2454

3、Cancer Cell | 三阴性乳腺癌化疗与免疫治疗的协同机制

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。

论文链接：https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(25)00025-X

博文资讯¶

4、跟着Nature学作图——风车图

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。

5、万人围观，用DeepSeek搭建个人知识库，真香！（附完整教程）

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。

6、一个完整的生信研究流程

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。

工具¶

7、shiny 版交互式大语言模型 shiny.ollama

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。

8、知识库AI问答助手 - 馆长

9、Stirling-PDF | 本地托管的 PDF 操作工具

试用地址：https://stirlingpdf.io/?lang=zh_CN

资源¶

10、生物信息学中最常用的 30 个 Python 库

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。

11、40个顶刊同款图含代码

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。

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（完）

第157期

Sun, 16 Feb 2025 07:32:08 +0000

生信爱好者周刊（第 157 期）：中国学术界，从此告别”杰青”¶

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封面图¶

图源：The best science images of 2024 — Nature’s picks

本周话题：中国学术界，从此告别”杰青”¶

“为持续深化科学基金人才项目改革，确保人才项目健康发展，切实起到激励人才成长的目的，避免“帽子化”等异化使用现象，自2025年起，将国家杰出青年科学基金项目更名为青年科学基金项目（A类），将优秀青年科学基金项目更名为青年科学基金项目（B类），将青年科学基金项目更名为青年科学基金项目（C类）。”本次更名进行得十分低调且突然，出乎很多申请人的意料。这意味着，杰青、优青这两个为学术界熟知的名字，可能从此成为历史的遗迹，被青年科学基金项目（A类）、（B类）替代。刚过去的2024年是“国家杰出青年科学基金”设立30周年，仅仅一个月不到，这块三十年的招牌已经成为历史。

@ShixiangWang ：更名在短时间内难以取缔，类似985一样。在正式文件下，是沉默的潜规则。有时候讨论这类问题，有点绕，因为更名本身没有意义，有意义的是后续的行动以及要塑造的科学文化。人才的去帽子化是一个好的开始。但其他人才项目是否会跟进？去帽子化会不会促进更普世自由的研究资助？另外近期也看到马斯克在漂亮国大变革，其中包括大量裁撤科学基金人员和资助，这是否会对我们国家人才项目等行动产生影响有待未来观察。

生信研究¶

1、Cell | 人工智能驱动的空间蛋白质组学新技术

现有空间蛋白质组学技术受限于质谱检测通量和高昂成本，难以兼顾高分辨率与大面积组织分析需求，限制了其在复杂组织研究中的广泛应用。中国科学院动物研究所的赵方庆团队提出了全新的空间蛋白组学技术框架——PLATO，通过整合人工智能深度学习算法与微流控技术，实现了全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测（25微米分辨率，数千个蛋白），突破了高通量原位组学技术的瓶颈。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.12.023

2、iMeta | 结合treeio和ggtree包解析系统发育位置数据

文章提出的工具结合treeio和ggtree包，能够有效解析复杂的系统发育放置数据，并提供定制化的不确定性可视化解决方案。

论文链接：https://doi.org/10.1002/imt2.269

3、arXiv | 谷歌推出医疗AI的安卓系统

在人工智能快速发展的今天，AI在医疗领域展现出巨大潜力。这项技术不仅能够提高诊断准确性，还能扩大医疗服务覆盖范围，减轻医护人员的行政负担，使他们能够将更多精力投入到病患护理中。然而，医疗AI的开发门槛依然很高，需要海量数据、专业知识和强大的计算资源。为了降低这一门槛，Google研究院健康AI团队于近日推出了全新的开源模型套件——Health AI Developer Foundations（HAI-DEF）。在本次HAI-DEF的首次发布中，Google推出了三个专注于医疗影像应用的重要模型。首先是CXR Foundation胸部X光模型，该模型基于EfficientNet-L2架构，使用超过80万张X光片进行训练，支持图像分类、语义搜索和零样本分类等功能。其次是Derm Foundation皮肤影像模型，它采用BiT ResNet-101x3架构，可用于皮炎、黑色素瘤等皮肤病诊断，同时支持身体部位识别和图像质量评估。第三个是Path Foundation病理学模型，它基于ViT-S架构，专门处理H&E染色图像，可用于肿瘤分级、组织分类等重要临床任务。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.15128

博文资讯¶

4、因美纳公司被列入不可靠实体清单

被列入不可靠实体清单的外国实体，将面临包括限制或禁止其从事与中国有关的进出口活动、限制或禁止其在中国境内投资、限制或禁止其相关人员入境等一系列措施。

5、撰写国自然，不能以自己的判断为标准

一位优青获得者的基金申请书撰写体会。更多内容阅读原推文。

6、系统评估利用scRNA-seq数据作为参考的去卷积方法

该推文中的研究对比分析了9种去卷积方法的性能，并提出了一系列推荐指南，以帮助研究者在不同应用场景下选择最优工具。

ADAPTS、CPM 适用于一般去卷积任务；
DWLS 适用于高共表达细胞类型的解析；
AutoGeneS 适用于计算效率要求高的任务；
ADAPTS 适用于高异质性样本的分步解析。

7、2024 年生物信息学十大突破

该推文介绍了2024年生物信息学领域的十大突破，包括按需设计蛋白质、AlphaFold3、多模态人工智能等内容。

工具¶

8、基于 Typst 的新一代的学术幻灯片（Slides）神器 —— Touying

Typst 是为写作而诞生的基于标记的排版系统，Typst 的目标是成为功能强大的排版工具，并且让用户可以愉快地使用它。简单来说：Typst = LaTeX 的排版能力 + Markdown 的简洁语法 + 强大且现代的脚本语言。

而 Touying 是为 Typst 开发的幻灯片/演示文稿包。Touying 也类似于 LaTeX 的 Beamer，但是得益于 Typst，你可以拥有更快的渲染速度与更简洁的语法。

GitHub地址：https://github.com/touying-typ/touying

9、用iSeq下载原始测序数据

iseq -i accession [options]

Accepted accession formats:
1.Projects: PRJEB, PRJNA, PRJDB, PRJC, GSE
2.Studies: ERP, DRP, SRP, CRA
3.BioSamples: SAMD, SAME, SAMN, SAMC
4.Samples: ERS, DRS, SRS, GSM
5.Experiments: ERX, DRX, SRX, CRX
6.Runs: ERR, DRR, SRR, CRR

iSeq用于从GSA, SRA, ENA, 和 DDBJ数据库下载原始数据和元信息。

GitHub地址：https://github.com/BioOmics/iSeq

10、AI 调色盘生成器

资源¶

11、Cell杂志评选出2014-2024重大成果（时间线一览）附2025新年社论

为期一年的《细胞》（Cell）50周年庆典接近尾声之际，期刊推出了“Cell Line: 2014–2024”时间线，重点展示了该期刊发表的一系列杰出科学成果——包括里程碑式的论文和重要的综述文章。

贡献者（GitHub ID）¶

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@ShixiangWang（王诗翔）
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（完）

第156期

Sun, 26 Jan 2025 10:33:26 +0000

生信爱好者周刊（第 156 期）：说说2024你的收获吧~¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

GPU paints the Mona Lisa

本周话题：说说2024你的收获吧~¶

@kkjtmac 简短概括一下：2024在科研、技术开发和项目管理方面取得了一定的进展，更加深入探索细胞与基因治疗等领域，推动多个技术平台应用。

生信研究¶

1、Nature Genetics | 一种高通量、大视野的空间转录组学新技术（MAGIC-seq）

Nature Genetics 上这篇文章报道了中国科学院动物研究所赵方庆团队在空间转录组学领域取得的重大突破。他们开发了一种名为 MAGIC-seq 的高通量、大视野空间转录组学新技术，通过创新的网格化微流控芯片设计和新的空间编码技术，显著提高了检测通量和捕获面积，同时降低了成本和批次效应。该技术首次提出了“拼接芯片”的概念，能够灵活调整网格布局，适应不同样本形状和数量的需求。MAGIC-seq在小鼠多个组织（包括大脑、小脑、心脏等）的测试中表现出色，成功构建了高质量的三维空间转录组图谱，为空间转录组学研究提供了强大的工具。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-024-01906-4

2、Nature | AI从头设计蛋白，攻克百年难题

诺贝尔化学奖得主David Baker教授团队在《Nature》发表成果，利用AI从头设计的蛋白质成功阻断了眼镜蛇、蝰蛇等毒蛇毒液中致命毒素的作用。研究团队通过AI工具RFdiffusion设计出“迷你结合剂”，能够紧密结合蛇毒中的关键毒素成分。实验表明，这些结合剂在体外和体内均能有效中和毒素，甚至在小鼠被注射致死剂量毒素15分钟后，仍能实现完全保护。该研究不仅为蛇咬伤治疗提供了新的思路，还展示了AI在蛋白质设计领域的巨大潜力。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08393-x

3、Genome Biology | 表观基因组学预训练语言模型EpiGePT

人类基因组中非编码区域的调控机制一直是基因组学的难题。传统基因组语言模型在预测新细胞类型的表观基因组信号方面存在局限。Genome Biology上发表提出了EpiGePT模型。该模型基于Transformer架构，融合DNA序列、转录因子表达和结合基序信息，突破了传统模型的局限，能够准确预测染色质开放性、组蛋白修饰等多种表观基因组信号，并具备细胞类型感知能力。EpiGePT通过三维基因组数据引导训练，增强了对染色质互作关系的捕捉能力，验证了其在人类和小鼠细胞系中的高准确性和泛化能力。该模型为解码基因调控机制、解读致病变异提供了有力支持，并有望推动精准医学和靶向药物研发。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-024-03449-7

4、Nature Methods | 核苷酸转换模型（Nucleotide Transformer）

近几年，人工智能（AI）领域的基础模型为这一难题带来了新曙光。这些模型（如BERT、GPT）通过从文本中学习语言规则，在自然语言处理中实现了从无到有的认知飞跃。受此启发，研究人员将这一技术嫁接到基因组学中，开发出了专门用于DNA序列分析的核苷酸转换模型（Nucleotide Transformer, NT）。它不仅能像阅读文本一样解读DNA序列，还能够预测基因组中的关键功能区域。更令人兴奋的是，NT模型通过跨物种的数据训练，展现了强大的任务适应性和功能泛化能力。无论是剪接位点的精确定位，还是复杂增强子活性的预测，这一模型都打破了传统方法的桎梏，为基因组学研究提供了前所未有的洞见。

论文链接： https://doi.org/10.1038/s41592-024-02523-z

博文资讯¶

5、蛋白翻译后修饰：从1906到2024

蛋白翻译后修饰（PTMs）是指蛋白质在生物合成后氨基酸侧链的化学修饰，目前已发现超过400种PTMs类型，对蛋白质功能有深远影响。文章回顾了PTMs的历史发展，介绍了经典和新兴的PTMs类型。经典PTMs包括磷酸化（1906年首次发现，调控蛋白质活性，参与细胞信号传导等过程）、乙酰化（1964年发现，影响染色质稳定性和蛋白质相互作用）和泛素化（1975年发现，调控蛋白质降解和信号转导）。新兴PTMs包括巴豆酰化（2011年发现，标记活跃启动子和增强子）和乳酸化（2019年发现，参与基因表达和代谢调节）。这些修饰的研究不断拓展，为理解蛋白质功能和疾病机制提供了重要视角。

6、2025年度癌症报告

2025年1月16日，《临床医师癌症杂志》发布了《2025年度癌症报告》。报告指出，从1991年到2022年，美国癌症死亡率下降了34%，避免了约450万人死亡。2025年预计美国将有2,041,910例新癌症诊断（每天5,600例），618,120例癌症死亡病例。前列腺癌、肺癌和结直肠癌占男性发病的48%，乳腺癌、肺癌和结直肠癌占女性发病的51%。尽管吸烟率从1965年的42%下降到2020年的12%，肺癌仍是主要死亡原因。癌症发病率在中年群体中增加，尤其是女性。儿童和青少年癌症发病率略有下降，但死亡率显著降低。报告强调，癌症负担正在从老年人向年轻人、从男性向女性转移，乳腺癌、前列腺癌和子宫癌发病率上升需关注。

7、如果 GPU 那么好，为什么我们还用 CPU

这篇文章探讨了尽管GPU（图形处理单元）在处理并行计算任务方面表现出色，但CPU（中央处理单元）仍然被广泛使用的原因。文章指出，CPU在处理复杂逻辑、顺序执行以及低功耗场景中具有独特优势。例如，CPU更适合运行操作系统、处理多任务和执行复杂的算法，而GPU则在图形渲染、深度学习等并行任务中表现更好。此外，CPU的通用性和兼容性使其能够适应各种应用场景，而GPU则需要特定的硬件和软件支持。文章强调，CPU和GPU各有优势，未来可能会继续共存，而不是一方完全取代另一方。

工具¶

8、ggview | 减少 R 语言图片输出时尺寸设置的试错

使用R语言进行数据可视化时，调整输出图片的尺寸是一个常见的痛点，尤其是需要多次导出图片进行尺寸调整时，不仅耗时，还可能影响工作效率。ggview包通过在RStudio界面中实时预览ggplot2生成的图片尺寸，帮助用户在导出图片前准确调整尺寸，避免了反复试错。

工具链接：https://github.com/idmn/ggview

9、METAFlux | 基于R语言的单细胞及Bulk转录组代谢通量分析流程及可视化

METAFlux，一款基于R语言的代谢通量分析工具，专门用于从单细胞和Bulk RNA-seq数据中推断代谢通量。该工具于2022年发表在《Nature Communications》上，旨在解决现有代谢组学和通量分析方法在模拟复杂肿瘤微环境时的局限性。METAFlux通过基因组尺度的代谢模型从基因表达数据计算代谢反应活性得分，并应用通量平衡分析来估计代谢通量。它特别适用于肿瘤微环境代谢分析，但也适用于非肿瘤细胞。

工具链接：https://github.com/KChen-lab/METAFlux

10、tracksPlot | 轨道/热图

本文通过scRNAtoolVis包演示了如何绘制tracksPlot。

工具链接：https://github.com/junjunlab/scRNAtoolVis

资源¶

11、可变剪接及其表观遗传调控综述

本资源根据 2016 年 8 月复旦大学倪挺教授在「表观基因组学暑期国际讲习班」中的报告整理而成。

12、Bioconductor既往课程资料集合

本资源列出了Bioconductor过往基于基因组数据分析的课程材料，并按年份分类。此外，Bioconductor还提供定制化工作坊，针对不同教育和工业客户的需求，提供基因组数据分析的统计方法和软件培训。

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第155期

Sun, 19 Jan 2025 06:20:42 +0000

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¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

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 ¶

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”。

生信研究¶

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

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。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s43018-024-00869-z

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”

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。

3、Science | 经活动驱动线粒体DNA转录

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。

博文咨询¶

4、Cell推出“全球科学50人”

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。

5、一个生信工作者与大模型的一天

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。

6、排版引擎纵谈：程序员的视角

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。

工具¶

7、fasthtml | 现代纯Python网络应用程序

像是一个类 Shiny 的项目。

项目地址：https://github.com/answerdotai/fasthtml
Gallery：https://gallery.fastht.ml/

8、LexicMap | 针对数百万个原核生物基因组的高效序列比对

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。

工具：https://github.com/shenwei356/LexicMap
文章链接：https://doi.org/10.1101/2024.08.30.610459

9、ReactPress | 一个基于Next.js的博客&CMS系统

自己建站应该是一个不错的选择。

资源¶

10、经典的试验设计入门书出版中文版

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。

11、Data Commons

谷歌集纳的一个数据集合与解读网站。

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第154期

Fri, 03 Jan 2025 10:14:21 +0000

生信爱好者周刊（第 154 期）：海归青椒“硬着陆”¶

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「生信周刊讨论区」

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！

——王诗翔

封面图¶

树莓派掌上电脑

本周话题：海归青椒“硬着陆”¶

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。

@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。

生信研究¶

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

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。

论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00583-X

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

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。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-48643-0

3、Nature Communications | 肿瘤外显子测序数据的ecDNA扩增鉴定新方法

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-45479-6

博文资讯¶

4、一个快速构建多个Git标识的小技巧

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。

5、一图流：机器学习基本流程

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。

工具¶

6、GW-快速浏览基因组数据信息

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。

7、sshx | 一个安全的基于网络的协作终端

8、Omnivore-全面的文本阅读器

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。

9、RainbowGPT AI Agent

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。

资源¶

10、jyshare-工具导航站

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！

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第153期

Sun, 29 Dec 2024 10:23:49 +0000

生信爱好者周刊（第 153 期）：做诚实的学问，做正直的人¶

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封面图¶

免疫先锋：T细胞在抗癌战斗中的关键作用. Credit: James Cavallini/Science Photo Library

本周话题：做诚实的学问，做正直的人¶

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

@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。

生信研究¶

1、Nature Methods｜大语言模型助力基因功能发现

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02525-x

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

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。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adn3949

博文资讯¶

3、一文总结队列研究

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。

4、提升 Shell 脚本用户体验

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。

5、140+ ggplot2 扩展包让你的图表更出彩

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。

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

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。

7、Cell | 建立整体细胞状态和状态转换的概念框架

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。

工具¶

8、TissueEnrich | 计算组织特异性基因富集的工具

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。 - 工具链接：https://github.com/Tuteja-Lab/TissueEnrich - 论文链接：https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty890

9、applite | 用户友好的GUI macOS应用程序，用于Homebrew Casks

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。

工具链接：https://github.com/milanvarady/Applite

10、eheat ｜扩展复杂热图的R包

“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。

工具链接：https://github.com/Yunuuuu/eheat

资源¶

11、科研必备数据资源集合 | 80+生物医学权威数据集

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。

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第152期

Sun, 22 Dec 2024 09:56:04 +0000

生信爱好者周刊（第152期）：2024 Science年度十大科学突破¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题： 2024 Science年度十大科学突破 ¶

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。

生信研究¶

Nat Commun | AlphaFold2新方法高通量预测蛋白质构象分布，准确率超80%

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%。

论文链接： https://doi.org/10.1038/s41467-024-47504-0
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

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。

文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado0431
Nature | 多器官多组学多时间点解析耐力运动后的分子变化

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06877-w
Science丨解析迄今最完整小鼠基因组图谱

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。

文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adq8191

博文资讯¶

excluderanges

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。

撰写研究计划

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。

如何清除Docker缓存并释放系统空间

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。

工具¶

8、OpenWDL (The Workflow Description Language (WDL))

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。

9、MuSiC | 多样本单细胞去卷积

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。

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。

10、Yew | 用于创建可靠和高效的Web应用程序的Rust/Wasm框架

资源¶

11、在线数据库周刊（11.11-11.17）

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。

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第151期

Sun, 15 Dec 2024 12:52:19 +0000

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¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

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？¶

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。

生信研究¶

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

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。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41591-023-02774-x

2、Nature Genetics | 揭示癌症突变背后的秘密：MuSiCal算法的突破与应用

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。 - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41588-024-01659-0

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

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。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.ccell.2024.03.006

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

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。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.01.025

博文资讯¶

5、SHAP全解析：机器学习、深度学习模型解释保姆级教程

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。

6、The Surprising Things That CSS Can Animate

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。

7、KEGG又添新功能？疾病和药品信息一网打尽

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

工具¶

8、MEBOCOST-单细胞转录组建立代谢细胞-细胞通讯模型

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。

9、Devsnp-web开发工具

为web开发人员整理的100%免费的资源和工具。

10、Coolify帮你管理服务器

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。

11、WPS-Zotero-一个用于与Zotero集成的WPS Writer插件

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）。

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

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。 - 论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39378133/

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第150期

Sun, 08 Dec 2024 13:30:40 +0000

生信爱好者周刊（第 150 期）：自律者，有三戒¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

封面来源：30 Advantages of Self-Discipline That Will Help You to Achieve your Goals

本周话题：自律者，有三戒 ¶

每个人都想成为更好的自己，却不是人人都可以做到的。因为这世上有太多的拦路虎，做一个自律的人，就要有所戒。第一戒懒得勤，以勤治惰，一勤天下无难事；第二，戒骄得稳，满招损，谦受益，戒掉骄傲自大，让自己稳步向前；第三，戒躁得缓，情绪焦躁了，人就会被带着走，学会放下浮躁，好好沉淀自己。

@NiEntropy: 作为一个还在上学的研究生，每天都要面对生活和工作压力，自律在这种情况下显得尤为重要，自律可以帮助你更好地管理时间，帮助你控制开支，避免不必要的消费，确保基本生活需求得到满足，帮助你建立健康的生活习惯，如定期锻炼、健康饮食和充足睡眠，这些都有助于缓解压力，保持心理健康。

生信研究¶

1、Nature丨ecDNA的起源、遗传和传播致癌特性

这篇文章主要讲述了染色体外DNA（ecDNA）在癌症中的重要作用。研究发现，ecDNA是一种独立于染色体的环状DNA分子，存在于细胞核中，其不均匀遗传促进了肿瘤内遗传异质性、拷贝数高度升高，是癌症治疗抗性和患者不良预后的主要因素。三篇论文分别从ecDNA的起源及影响、肿瘤细胞中ecDNA的协同遗传、以及ecDNA的潜在治疗靶点等角度进行了深入探讨，为开发新的癌症治疗策略提供了潜在靶点

原文链接：
https://doi.org/10.1038/s41586-024-08107-3
https://doi.org/10.1038/s41586-024-07861-8
https://doi.org/10.1038/s41586-024-07802-5

2、Nature丨发现抑制癌症免疫疗法的新CD4+ T细胞亚群

文章发现含有高剂量相同MHC-Ⅱ新抗原（HDVax）的疫苗抑制了肿瘤的排斥反应，这些HDVax诱导的抑制细胞被鉴定为细胞溶解性1型调节性T（Tr1）细胞，消除Tr1细胞或抑制其功能可使癌症免疫疗法更有效。

文章链接：https://doi.org/10.1038/s41586-024-07752-y

3、Cell｜泛癌种单细胞整合分析揭示表型各异的肿瘤浸润B细胞亚类

文章整合了来自19种癌症类型患者的大规模单细胞转录组测序数据，描绘了肿瘤浸润B细胞在泛癌种水平上丰度和构成的异质性，发现了能够与CD4 T细胞进行互作并具有预后潜力的肿瘤相关非典型B细胞

文章链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00712-8

4、Cell | 逆转化医学：提出卵巢癌治疗创新方案

文章首次在同一研究框架中结合了前瞻性临床试验、多组学样本刻画、人源化小鼠模型三大要素，于卵巢癌治疗领域内成功践行了逆转化医学的先进理念。

文章链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00653-6

博文资讯¶

5、Evo | 从分子到基因组规模的 DNA 基础建模

Evo是由Arc Institute、斯坦福大学和TogetherAI研究人员共同开发的一款大型生物基础模型，它能够处理DNA、RNA和蛋白质等生物学基础语言，并在分子到整个基因组规模（超过650k个标记长度）上进行预测任务和生成设计。Evo基于StripedHyena深度信号处理架构，拥有70亿参数，使用131k标记的上下文长度生成DNA序列，旨在提高效率和质量，超越了当前流行的Transformer架构。该模型通过GitHub仓库和Together playground提供，用户可以在浏览器中生成DNA序列，并且研究人员还计划开源一个包含2.7M个公开可用的原核生物和噬菌体基因组的大型300B标记训练数据集OpenGenome，这是目前公开可用的最大DNA预训练数据集，旨在加速DNA语言建模领域的研究。

6、八问八答搞懂Transformer内部运作原理

该文章测试验证了一些假设：

各层是否都在使用相同的表征空间？
所有层都是必要的吗？
中间层都执行相同的功能吗？
层的顺序重要吗？
这些层可以并行运行吗？
对于某些任务来说，顺序是否比其他因素更重要？
循环有助于层并行吗？
哪些变体对模型性能影响最小？

7、Transformer可视化

通过文本生成任务来可视化Transformer的运行流程，允许使用自己自定义的文本输入，帮助你更加深入的理解Transformer的工作原理。

项目地址：https://github.com/poloclub/transformer-explainer

8、cols4all ｜SCI配色R包，自动美图简单易用

项目地址：https://github.com/mtennekes/cols4all

工具¶

9、ggalign |ggplot2高级绘图拓展包

ggalign 是一个扩展了 ggplot2 的R包，它提供了高级工具来对齐和组织多个图表，特别是那些自动重新排序观测值的图表（如树状图），并允许用户通过精细控制布局调整和图表注释，以创建复杂的、出版质量的可视化效果，同时仍然使用熟悉的 ggplot2 语法。

10、pagoda2 | 大型数据集的快速处理和交互式分析

Pagoda2 是一个强大的 R 包，专为分析和交互式探索大规模单细胞 RNA-seq 数据集而设计。它特别擅长处理现代 scRNAseq 数据集，这些数据集通常非常大（大约 100 万个细胞或更多）且稀疏。Pagoda2 提供了一整套工具，用于质量控制、过滤、聚类、可视化、差异表达和基因集/通路过度分散分析。

教程：
https://pklab.med.harvard.edu/peterk/p2/walkthrough.nb.html
https://www.youtube.com/watch?v=xzpG1ZYE4Og

11、candle | 专为 Rust 的机器学习框架

Candle 是一个专为 Rust 编程语言设计的极简机器学习 (ML) 框架。它强调性能，包括对 GPU 加速的支持，并旨在用户友好。 Candle 提供各种模型的在线演示，例如 Whisper、LLaMA2、T5、YOLO 和 Segment Anything。

资源¶

12、为什么选择癌症系统生物学？

癌症系统生物学是一门新兴的研究领域，旨在利用数学和计算工具来捕捉涉及复杂相互作用的生物现象的复杂性。《癌症计算系统生物学》由巴黎居里研究所的癌症计算系统生物学实验室成员撰写，旨在阐明计算系统生物学在癌症研究中的应用。书中介绍了癌症的分子生物学基础、高通量实验技术、系统生物学的工具和标准，以及数学建模在癌症研究中的应用。

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（完）

第149期

Sun, 01 Dec 2024 11:35:46 +0000

生信爱好者周刊（第 149 期）：人类细胞图谱计划¶

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封面图¶

人类细胞图谱计划最新成果登Nature封面

本周话题：人类细胞图谱计划¶

@kkjtmac HCA计划对于理解人类生物学和疾病具有深远的意义，它有助于揭示细胞功能、发育过程以及疾病状态下的细胞变化。HCA对数据共享的重视，不仅促进了科学发现，也为人工智能和计算工具的发展提供了丰富的资源。最近Nature发表的一篇《A cell atlas foundation model for scalable search of similar human cells》也是充分结合利用该项目的成果。

生信研究¶

1、Nature Communications | 基于深度生成模型（PRnet）进行新化合物扰动转录响应预测加速药物研发

中国科学院赵屹教授团队和四川大学杨胜勇教授团队合作开发了基于深度生成模型PRnet的新化合物扰动转录响应预测模型，该模型的基本原理是利用深度生成模型，通过编码器-解码器架构来预测新化合物对细胞转录响应的影响。它包括扰动适配器、扰动编码和扰动解码器三个关键组件，能够将化合物结构、剂量信息与未受扰动的转录谱作为输入，预测扰动后的转录响应变化。PRnet在大规模高通量筛选数据集上进行训练，确保了其在面对未知疾病和化合物时的准确性和泛化能力。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-53457-1

2、Cell | 开发CRISPR-Cas13筛选技术并鉴定人类必需lncRNA

纽约大学Neville E. Sanjana团队在《Cell》杂志上发表的研究中，开发了一种CRISPR-Cas13系统，用于在转录组层面上进行大规模RNA靶向筛选，成功鉴定出778个对人类细胞生存至关重要的长链非编码RNA（lncRNA）。这项技术允许研究者以更高的特异性干扰lncRNA，避免了传统CRISPR-Cas9技术可能影响附近基因的问题。研究发现，这些必需lncRNA显示出细胞类型特异性，与蛋白质编码基因的必需性相比，它们在不同细胞系之间的共享性较低。此外，这些lncRNA在发育和癌症进展中扮演着重要角色，它们的表达变化与特定肿瘤类型的生存率相关，为未来的生物标志物发现和治疗靶点识别提供了新的视角。这项研究不仅加深了我们对lncRNA功能的理解，也为非编码RNA的系统性研究提供了强大的工具。

论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01203-0

3、Nature | 肿瘤从多克隆至单克隆转变的早期演化新模式

理解肿瘤的早期发生机制，对实现肿瘤的早期精准筛查和防治至关重要。对早期肿瘤起源和发生机制的认识不足，极大地限制了我们在肿瘤精准筛查和早期干预上的突破。研究团队首次在哺乳动物中建立了基于碱基编辑器的细胞谱系示踪技术（称为SMALT），实现了小鼠体内单细胞分辨率的高精度谱系追踪。SMALT技术结合了胞苷脱氨酶（AID）、人工DNA条形码序列和Tet-On可诱导表达系统，通过AID介导的靶向突变和后续DNA测序，能够大规模、高精确地重建单细胞谱系树（图1a）。研究团队利用携带SMALT系统的转基因小鼠，构建了两种小鼠肠癌模型：炎症诱导肠癌模型（AOM/DSS模型）和多发性息肉模型（ApcMin/+模型）。基于高分辨率谱系树分析，团队发现大多数（66.7%）炎症诱导的早期肠癌和所有Apc息肉均表现出多克隆起源（图1b）。通过整合DNA条形码测序、全基因组测序和单细胞转录组数据，研究团队进一步发现单克隆肿瘤（图1c）比多克隆肿瘤具有更高的恶性程度，这表明单克隆肿瘤可能代表肿瘤发生的更“晚期”阶段。基于这些发现，团队提出了肿瘤发生的“多克隆向单克隆转变”新模型（图1d），为早期肿瘤演化提供了新的理论框架。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08133-1

4、Nature Genetics | 基于62.6万个细胞构建迄今最全面的人类子宫内膜单细胞综合参考图谱

英国Wellcome Sanger研究所和牛津大学的研究者们在《Nature Genetics》上发表了一项突破性研究，创建了人类子宫内膜单细胞参考图谱（HECA），涵盖了62.6万个细胞，是迄今为止最全面的图谱。该图谱不仅揭示了多种之前未发现的细胞类型，还详细描述了这些细胞在月经周期中的动态变化。研究发现，蜕膜化基质细胞和巨噬细胞可能在子宫内膜异位症中失调，为理解子宫内膜异位症的病理提供了新见解。HECA的建立为子宫内膜生理学和疾病研究提供了一个重要工具，有助于开发与生理相关的人类子宫内膜体外模型系统。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-024-01873-w

博文资讯¶

5、单细胞Ro/e分析学习和整理

Ro/e（Representation Odds Ratio to Expected）是一种用于单细胞分析的统计工具，它旨在评估特定细胞类型在不同组织中的分布是否显著偏离随机分布的期望值。这个工具提供了一种比较细胞类型在不同组织中的相对丰度的方法。下面是对Ro/e概念的详细解释： - 随机期望值：在没有任何生物学差异的情况下，我们期望每种细胞类型在各个组织中的分布是随机的。这个随机期望值是基于所有细胞类型在所有组织中的分布计算得出的。 - Ro/e > 1（富集）：如果某个细胞簇在特定组织中的Ro/e值大于1，这意味着该细胞簇在该组织中的细胞数量高于随机分布的期望值。换句话说，该细胞簇在该组织中是富集的，或者说在该组织中过度表示。 - Ro/e < 1（消耗）：相反，如果Ro/e值小于1，这表明该细胞簇在特定组织中的细胞数量低于随机分布的期望值。这意味着该细胞簇在该组织中是消耗的，或者说在该组织中表示不足。 - 与卡方检验的区别：卡方检验是一种统计方法，用于确定观察到的频率与期望频率之间是否存在显著差异。然而，卡方检验只能告诉你是否存在偏离随机期望的情况，但不能告诉你具体是哪些细胞簇在特定组织中富集或消耗。 Ro/e则提供了更详细的信息，它不仅能够显示偏离的程度，还能够指出具体是哪些细胞簇在特定组织中表现出富集或消耗。 - Ro/e的应用：在单细胞分析中，Ro/e可以帮助研究人员识别特定组织中的关键细胞类型，这些细胞类型可能在疾病状态下或特定生物学过程中发挥作用。通过比较不同组织中细胞类型的Ro/e值，研究人员可以更好地理解细胞类型的组织特异性和功能。总结来说，Ro/e是一个强大的工具，它通过比较实际观察到的细胞分布与随机期望值，帮助研究人员识别和理解细胞类型在不同组织中的分布模式。这种方法提供了一种量化细胞类型组织特异性的方法，对于揭示细胞类型的生物学意义和功能具有重要价值。

6、独立开发的100个思考

这是一个关于独立开发的100个思考归档，涵盖从竞争、工作模式重构、行动时机、开发者挑战、合作选择、成功策略、智囊团组建到成本控制等多个维度。这些思考旨在帮助独立开发者优化工作流程、提升效率、洞察用户需求，并在竞争激烈的市场中脱颖而出。内容强调创新和降维打击的重要性，以及在独立开发过程中避免沉没成本、寻找合作伙伴和构建个人智囊团的策略。

7、Top 25 R Packages in 2024 这篇文章主要介绍了2024年前沿的25个R语言包，涵盖了数据清理、数据总结、用户界面、代码模块化、数据处理、包管理、缺失数据处理、机器学习、表格制作、表格式可视化、深度学习、API构建、文件系统操作、相关性分析、日期时间处理、并行处理、图形组合、交互式可视化、文档自动化、Shiny应用构建、全栈开发、优化框架和地图功能等多个方面。

8、刘钝：为何说中国的知识分子应读一读竺可桢？本文主要阐述了竺可桢作为气象学、地理学及教育学家的卓越贡献，并强调了当代知识分子应学习竺可桢的道德操守与献身精神。

工具¶

9、Scplotter | 单细胞数据可视化的R包 scplotter是一个建立在plotthis的基础上，提供了一套函数，以轻松高效的方式可视化单细胞测序数据的R包,支持 TCR/BCR 分析并与 scRepertoire 兼容。

10、xPipe ｜你的服务器基础设施尽在指尖

XPipe允许用户通过一个平台管理所有的服务器连接、配置文件和隧道，支持多种工具和环境，如 SSH、Docker、Podman、LXD 容器实例等。XPipe 的设计理念是高度集成和可扩展，使得用户可以轻松地添加对更多工具的支持或通过模块化扩展系统实现自定义功能。

11、frpc-desktop | 跨平台的内网穿透配置桌面客户端

frpc-desktop目前支持所有版本的 frp（Fast Reverse Proxy），旨在通过可视化配置实现内网穿透，实现远程访问公司、家庭内部的设备，简化用户操作。

教程链接：https://jwinks.com/p/frp/#frp%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88

资源¶

12、高性能计算中文翻译计划

本书涵盖了一名合格的计算科学家需要掌握的基础知识，可以作为研究生或高级本科生的教材；或者您也可以把它作为额外的参考，也可以当作阅读练习的材料。

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第148期

Sat, 23 Nov 2024 02:32:13 +0000

生信爱好者周刊（第 148期）:AI 革命不应该比喻为互联网，而是晶体管¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

图片来源

本周话题：AI 革命不应该比喻为互联网，而是晶体管 ¶

文中回顾和精心编理了对OpenAI CEO Sam Altman的专访。Sam Altman认为，“AI具有令人难以置信的扩展性，迅速渗透到了各个领域。如今你使用的产品和服务背后都包含着大量的晶体管技术，但你不会把这些公司看作是’晶体管公司’。”

@Wangcy-rachel：目前，AI革命正迅速嵌入到我们的生活和各个行业中，AI会像晶体管一样将迅速迭代发展，并迅速应用到各个行业的产品中，这些产品将会极大方便我们的生活和工作。

生信研究¶

1、Nat Commun | 发表迄今最大的亚洲多祖先SV图谱，揭示亚洲人群的基因组变异模式

这篇文章是关于“Nat Commun发表迄今最大的亚洲多祖先SV图谱，揭示亚洲人群的基因组变异模式”的文献摘要，主要介绍了新加坡科技研究局联合多单位研究人员在Nature Communications上发表的一项大规模亚洲人群多祖先SV研究，该研究填补了亚洲人群基因组变异图谱的关键空白，对理解亚洲人群的基因组变异模式具有重要意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-53620-8

2、Nature Methods | 新算法利用空间转录组数据构建肿瘤的“空间进化图谱”

这篇文章是关于“Nature Methods发表新算法CalicoST，利用空间转录组数据构建肿瘤的‘空间进化图谱’”摘要，主要介绍了美国普林斯顿大学和华盛顿大学的科研团队合作开发的一种新算法CalicoST，该算法能从空间转录组数据中推断等位基因特异性拷贝数变异（CNAs），并重建肿瘤的空间进化轨迹。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02438-9

3、Nature | 临床功能蛋白质组学分析策略解析胰腺癌细胞间信号转导网络

该篇Nature文章开发了多维度临床功能蛋白质组学分析策略并应用于系统解析胰腺癌肿瘤微环境中的细胞间信号转导网络，为发现新的胰腺癌标志物和药物靶点提供了新的思路和系统的功能蛋白质组大数据。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08225-y

博文咨询¶

4、适合初学者的宏基因组数据分析过程的讲解

在人体肠道微生态研究领域，宏基因组测序技术是一种高效的研究手段，可以快速获取微生物群的物种特征以及其发挥的功能信息。目前有很多封装好的宏基因组分析软件或者包，但是对于初学者来说，直接利用这些封装好的一站式的软件或者包，对于理解宏基因组的分析过程不是很友好，有很多“黑箱”内容没办法理解。推荐的这篇文章描述了宏基因组分析过程的每个步骤的理解内容，适合初学者用来理解和学习。

5、B细胞免疫检查点与癌症治疗

文中介绍了一篇有关B细胞免疫检查点与癌症治疗的综述，可以帮助我们了解B细胞免疫检查点与癌症治疗的详细知识和前沿热点。

原文链接：https://doi.org/10.1002/advs.202403423

6、样本量计算R代码汇总

文中详细总结了使用R包pwrss计算各种检验和回归的样本量的代码以及示例图。

工具¶

7、Tidyplots | 让生命科学家轻松实现基于代码的数据可视化

文中介绍了一个用户友好的基于代码的工具tidyplots，可用于创建可定制的、有洞察力的图表。

工具： https://github.com/jbengler/tidyplots

8、SplitsTree App | 使用系统发育树和网络进行交互式分析和可视化

文中介绍了一个通过系统发育树和网络分析进化数据的软件SplitsTreeApp，集成了超过100种算法，并且能够处理各种输入格式，满足不同类型的数据分析需求。

工具：https://github.com/husonlab/splitstree6

9、DHR | 比blast和hmmer快几万倍同源基因鉴定新工具

本文提供了一种超快速、高灵敏度的方法——密集同源物检索器（Dense Homolog Retriever, DHR），基于蛋白质语言模型和密集检索技术来检测同源物。它的双编码器架构为同一蛋白质序列生成不同的嵌入，并通过对比较这些表示来轻松定位同源物。其无需对齐的特性提高了速度，而蛋白质语言模型则在DHR嵌入中纳入了丰富的进化和结构信息。与以往的方法相比，DHR在灵敏度上提高了超过10%，在超家族级别对于难以使用基于对齐方法识别的样本，灵敏度提高了超过56%。它比传统方法如PSI-BLAST和DIAMOND快22倍以上，比HMMER快28,700倍以上。DHR独特发现的新的远缘同源物对于揭示已知蛋白质之间的联系以及提高我们对蛋白质进化、结构和功能的认识非常有用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-024-02353-6
工具：https://github.com/ml4bio/Dense-Homolog-Retrieval

资源¶

10、AIGC算法必读论文清单

文中详细汇总了不同AIGC算法的必读论文、相关资料以及链接的清单，值得相关专业的朋友们阅读。

11、Deep Learning 中文翻译

可以在 https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases/download/v0.5-beta/dlbook_cn_v0.5-beta.pdf 下载 PDF。

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第147期

Sun, 17 Nov 2024 08:39:21 +0000

生信爱好者周刊（第147期）：为什么中外科研课题如此不同？¶

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封面图¶

本周话题：为什么中外科研课题如此不同？¶

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。

生信研究¶

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

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。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07239-w

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

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。 - 文章链接：https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-23-1060

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

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。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41590-024-01789-x

4、Nature|多模态生成式AI助手PathChat：赋能人类病理学研究

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。 - 文章链接：https://doi.org/10.1038/s41586-024-07618-3

博文资讯¶

5、国产AI大模型高考成绩单出炉：讯飞星火获得综合第一

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。

6、多重检验和FDR

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。

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

8、R语言的N种打开方式

介绍了十多种R语言打开方式及常用小tips

9、Nature同款配色

列举了多篇顶刊文中的中的配色十六进制代码

工具¶

10、ggsci | 绘制期刊风格 plots`

11、VisActor | 面向叙事的智能可视化解决方案`

提供了仪表盘的成套解决方案。

12、Apache Arrow ｜列式数据读写开源方案`

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。

资源¶

13、寇享学术

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。

14、基因组学中的机器学习

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？

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第146期

Sun, 10 Nov 2024 12:32:13 +0000

生信爱好者周刊（第146期）：7年两次考核未过，高校副教授亲历“非升即走”¶

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封面图¶

本周话题： 7年两次考核未过，高校副教授亲历“非升即走”¶

这篇文章像是一部学术界的“生存游戏”纪实，主角马梅副教授经历了从满怀希望到失望离场的跌宕起伏。她如同科研战场的勇士，手握百万经费、发表顶刊论文，却最终在“非升即走”的关卡前败下阵来。文章揭示了学术圈既光鲜又残酷的一面，让人不禁感慨：在追求学术卓越的路上，有时不仅需要才华和努力，更需要一点运气和策略。马梅副教授的选择，则像是对传统路径的一次“叛逃”，她以新的身份重新开始，追寻内心的热爱与理想，让人看到了一个学者不屈不挠、勇于探索的精神风貌。

生信研究¶

Nat. Commun.| 中科大团队提出基于深度学习的空间转录组结构表征 SPACEL

空间转录组学 (ST) 技术使研究人员原则上能够检测组织学切片中整个转录组的空间分布，从而大大提高了我们对器官结构和疾病微环境的理解。总体而言，对于具有重大缺陷的 ST 数据集来说，构建组织的堆叠 3D 对齐仍然是一个巨大的挑战。在此，研究人员开发了 SPACEL，一个基于深度学习的工具包。SPACEL 包含三个模块：Spoint 嵌入了带有概率模型的多层感知器，用于对单个 ST 切片中每个点的细胞类型组成进行解卷积；Splane 采用图卷积网络方法和对抗性学习算法来识别跨多个 ST 切片在转录组和空间上一致的空间域；Scube 自动转换连续切片的空间坐标系并将它们堆叠在一起以构建组织的 3D 结构。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-43220-3
Science|VDJ序列空间转录组学新技术，可同时捕获人类组织中的B细胞和T细胞抗原受体序列

文章在Visium空间转录学（Spatial GEX）的基础上开发了VDJ序列空间转录组学（Spatial VDJ），它可同时捕获人类组织中的B细胞和T细胞抗原受体序列、并揭示细胞克隆动态，为研究感染、疫苗接种以及癌症的免疫反应提供新的工具。

文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adf8486

随着测序技术的发展和测序数据的增长，不同组学组合、不同测序技术、不同测序样本的“马赛克”式单细胞数据的整合成为巨大的挑战。为此，应晓敏团队和伯晓晨团队自主研发了基于生成式人工智能的新算法MIDAS。MIDAS假设每个细胞的多模态观测值是通过深度神经网络从两个与模态无关且解耦的隐变量生成的（即代表细胞异质性的生物状态，以及由单细胞实验引起的技术噪声），其输入由不同单细胞样本（批次）的表达矩阵和批次编号向量组成。这些批次可能来自不同的实验，或是不同的测序技术（例如CITE-seq和ASAP-seq），因此可能存在不同的技术噪声、模态组合和观测特征。MIDAS的输出包括生物状态和技术噪声两种低维表示的矩阵，以及对缺失模态和特征进行了补全并消除了批次效应的表达矩阵。这些输出可以用于聚类、细胞分型、轨迹推断等下游分析。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-02040-y
Science|首个全面绘制B/T细胞抗原受体全长序列及谱系的技术诞生，为研究感染、疫苗和癌症的免疫反应提供新工具

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-02040-y
Nature Genetics|单细胞与空间多组学分析揭示宫颈癌的细胞生态系统

文章使用单细胞RNA测序技术对来自14个未经治疗的宫颈鳞状细胞癌样本的近163900个单细胞进行了测序，并利用空间转录组与空间蛋白组学绘制了宫颈鳞状细胞癌内表达异质性的高分辨率和空间分辨图谱。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41588-023-01570-0

博文资讯¶

FDA批准首个基于RNA的无创CRC筛查检测ColoSense

近日，胃肠道健康诊断检测开发公司Geneoscopy宣布美国FDA批准了其非侵入性结直肠癌（CRC）筛查检测ColoSense。ColoSense适用于45岁或以上具有CRC典型平均风险的成年人。ColoSense被FDA指定为突破性设备，是首个利用RNA生物标志物提供疾病活动动态视图的无创性CRC筛查检测。

Robust Rank Aggregation(RRA)方法介绍

RRA（Robust Rank Aggregation）是一种对排名进行整合，获得一个综合性排名列表的算法。文中使用具体例子展现了RRA的实现过程。

肿瘤新抗原及其在临床治疗中的应用

2023年9月23日，BioLinkX于线上腾讯会议举办了生信半月谈活动。本次活动的主题是肿瘤新抗原及其在临床治疗中的应用，主讲人为南京澄实生物生物信息副总监，吴增丁老师。活动中主讲人介绍了肿瘤新抗原的概念及其临床背景，详细介绍了新抗原的来源和检测方法，展示了NetMHC的应用，最后概述了新抗原的验证方法。

工具¶

EMMA|可检测早期食管癌和癌前病变的多模态分析框架

食管鳞状细胞癌（ESCC）是食管癌（EC）的主要组织学亚型，约占新发EC病例的88%，具有异质性高、进展快、预后差等特点；早期ESCC患者缺乏特异症状，首次就诊时多处于中晚期，5年生存率较低。中国医学科学院肿瘤医院刘芝华、陈洪岩团队开发了一种名为EMMA的综合分析方法，能同时识别差异甲基化区域（DMRs）、CNVs和片段化特征，以实现ESCC的超早期检测。该方法使人们能够分析cfDNA中ESCC的表观遗传和遗传特征的互补性、时间动态和检测效率，可确定最佳cfDNA甲基化特征的生物学相关性。该模型不仅显著提高了ESCC的无创检测能力，还具有动态分子监测和指导治疗潜在价值。

工具链接：https://github.com/packageandcode/EMMA
pathlinkR｜转录组数据的通路和网络分析

仅凭差异表达基因(differentially expressed genes，DEG)的列表本身不足以得出有关其作用机制的有意义结论，必须对其进行进一步分析。有几种路径可供选择，其中最常见的两种方法是通路富集和网络分析，这些可以结合起来进一步提取生物学意义。Blimkie等人介绍了一个R包pathlinkR，它提供了一个简化和统一的界面来执行一些最常见的DEG分析和可视化，其功能可以帮助用户轻松执行通路富集和网络分析。它被设计成易于使用，并接受典型分析管道中最常用工具DESeq2和edgeR的输入。DESeq2和edgeR两个软件包都会生成一个DEG表，pathlinkR无需修改即可使用该表输入进行核心功能分析，包括可视化、通路富集和蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络的构建。

工具：https://bioconductor.org/packages/pathlinkR/
https://github.com/hancockinformatics/pathlinkR/
文献：Blimkie TM, An A, Hancock REW. Facilitating pathway and network based analysis of RNA-Seq data with pathlinkR. PLoS Comput Biol. 2024 Sep 16;20(9):e1012422. doi: 10.1371/journal.pcbi.1012422.
AGAT｜一个GTF/GFF分析工具包

AGAT 能够检查、修复、填充任何类型的 GTF 和 GFF 的缺失信息（特征/属性），以创建完整、排序和标准化的 gff3 格式。多年来，它已经被许多工具丰富起来，几乎可以执行与 GTF/GFF 格式文件相关的任何可能的任务（清理、转换、合并、修改、过滤、FASTA 序列提取、添加信息等）。与其他方法相比，AGAT 甚至可以对最复杂的 GTF/GFF 文件保持最好的效果。

文档：https://nbisweden.github.io/AGAT/

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第145期

Sun, 27 Oct 2024 15:30:57 +0000

生信爱好者周刊（第 145 期）：班车司机与诺贝尔奖¶

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本周话题：班车司机与诺贝尔奖¶

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。

@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。

生信研究¶

1、Quantitative Biology | 生物信息与大语言模型

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。

论文链接：https://doi.org/10.1002/qub2.69

2、Nature | 新工具AF-Cluster预测蛋白不同构象

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06832-9

3、Sci China Inf Sci｜基于张量网络的密度聚类算法

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。

论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11432-023-3869-3

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

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-024-03141-0

博文资讯¶

5、当 ggSCvis 遇到ggmagnify

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。

6、CircRNA的体外环化技术介绍

7、英文｜Large Language Models in Molecular Biology

工具¶

8、Gmeek｜超轻量博客框架

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。

9、xcp|一个拓展的cp命令

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。

10、Photor ｜ photor.fun

简单几步，让你的截图不再单调。

资源¶

11、今日三句半

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第144期

Sun, 20 Oct 2024 02:53:36 +0000

生信爱好者周刊（第 144期）:物理诺贝尔奖为何颁给了 HNN 之父和深度学习之父？¶

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本周话题：物理诺贝尔奖为何颁给了 HNN 之父和深度学习之父？¶

就在几天前，瑞典皇家科学院决定将 2024 年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德 (John J. Hopfield) 和杰弗里·E·辛顿 (Geoffrey E. Hinton)，以“表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。这一消息马上就引起网友热议，就连得奖者Hinton表示，这也太突然了。诺奖官方随后解释道：“今年物理学奖得主的突破建立在物理科学的基础上”。

@Wangcy-rachel AI的最初开创，包含了许多物理学的核心思想。如今AI已经应用到我们科研和生活的方方面面，影响深远。物理诺贝尔奖颁给了HNN 之父和深度学习之父，不仅是因为AI的最初开发与物理学关系紧密，而且是因为AI带来的广泛、多领域的深远影响。

生信研究¶

1、Cell｜樊荣团队开发全球首个临床级FFPE样本空间全转录组测序技术

2024年9月30日，耶鲁大学樊荣团队的白志亮博士等在Cell杂志上报道了全球首个临床级FFPE样本空间全转录组测序技术——Patho-DBiT。该平台巧妙地利用FFPE样本中自然发生的RNA片段化，向广泛多样的RNA分子原位添加poly(A)尾，结合微流控条形码标记和算法创新，成功实现了对临床存档FFPE组织的全覆盖、逐碱基的空间全转录组测序。Patho-DBiT通过对完整mRNA、缺失poly(A)尾的片段化mRNA、各类大/小非编码RNA、剪接异构体以及携带单核苷酸变异（SNV）的前体RNA进行空间条形码标记，精确解码了FFPE复杂组织中丰富的RNA生物学信息，包括单细胞级mRNA图谱、非编码RNA表达、可变剪接、遗传变异、microRNA调控及RNA动态变化等。

论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01019-5

2、8 x nature | 首个成年果蝇全脑连接组

近日，FlyWire联盟等在Nature连发8篇论文，详细描述首个成年果蝇全脑连接组，并通过模拟与实验展示了它如何帮助人们形成新猜想，进而解析关键功能背后的神经环路机制。

论文链接：https://www.nature.com/collections/hgcfafejia

3、The Innovation Life|医学数据计算建模：从数据采集到知识挖掘

文章从数据的采集、存在的挑战、计算建模、高性能计算到未来展望等几个方面展开进行全面的综述。比如在高性能计算方面，对并行计算、云计算、AI计算、边缘计算等几个方面都进行讨论。

论文链接：https://www.the-innovation.org/article/doi/10.59717/j.xinn-life.2024.100079

博文资讯¶

4、从AI的角度谈早期药物研发数据科学

最近，多所大药企和知名大学在nature子刊联合发表了关于早期药物研发数据科学的文献综述，报告了数据科学的经验指南。文章中，作者提出了数据管理和数据科学建议，以帮助实现人工智能在该领域的潜力。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-49777-x

5、基因组数据处理小技巧

该博文提出了一些关于解决基因组区间（Genomic Intervals）相关问题的方法。

6、人基因组测序，平均覆盖度为啥要30×吗？

在对人类全基因组进行测序时，需要 30 ×的平均基因组覆盖率才能使局部碱基覆盖率大于 15 ×，这样才能准确检测出同源变异和异源变异。

工具¶

7、wget包｜让R使用断点续传

安装包有时候是个费劲的时，特别是一遍又一遍的下载安装，推荐新手朋友们使用。

8、SignalingProfiler2.0 | 网络连接多组学数据与表型特征

揭示细胞信号转导在受到干扰后如何重塑，对于理解疾病机制和识别潜在药物靶点至关重要。 SignalingProfiler 2.0结合蛋白基因组数据与先验知识因果网络，推导出特定情境下的信号传导网络。该工具自由访问且灵活，结合了统计学、足迹分析和图算法，加速了多组学数据的整合与解读。

GitHub：https://github.com/SaccoPerfettoLab/SignalingProfiler

9、GenomeSyn 插件 | 快速轻松展示两个基因组组装的差异情况

GenomeSyn是一种用于基因组同一性和结构变异分析的生物信息学可视化工具，填上Mummer 插件上输入和输出的结果，调整sort参数选项，就可以得到可视化结果。

GitHub：https://github.com/JM-SONG/GenomeSyn/

资源¶

10、生物信息学期刊2024更新版

文中列举了2024年的可投稿的生物信息学期刊及其分区，推荐给需要生信选刊的朋友们。

11、2024 年 12 个最佳 JavaScript 动画库，为您的 Web 项目提供动力

文中推荐了12 个方便有用的JavaScript 动画库，可以将绘制动态的、引人注目的动画，使Web项目更加丰富多彩。

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第143期

Mon, 14 Oct 2024 15:05:44 +0000

生信爱好者周刊（第 143 期）：中国科学家可以摆脱“35岁焦虑”吗¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：中国科学家可以摆脱“35岁焦虑”吗？¶

一个良好的评估体系，才是一个科研工作者的“乌托邦”的起点，在这里，科研工作变得更加简单和纯粹，因为大家都明白，每一份经费的分配，依据的是科研的质量和科研人员的能力和潜质，而这里的青年科学家，从踏入科学界开始，他们就知道，最重要的是要解决真正有影响力的重大问题，而不是迫于评估压力去凑齐所需的论文数目。

生信研究¶

1、 Nat Commun｜肿瘤和匹配正常样本综合突变谱MSK-IMPACT Heme可加强对血液肿瘤的临床评估

美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心（MSKCC）研究团队通过展示MSK-IMPACT Heme的开发和临床经验分享了应对血液肿瘤体细胞突变评估的独特挑战的经验。MSK-IMPACT Heme是针对血液肿瘤可操作靶点的综合突变谱，是通过基于杂交捕获和高覆盖率的NGS分析平台获得的肿瘤和匹配正常DNA获得体细胞突变的综合数据集。该研究报告了大规模的前瞻性临床测序工作的经验，有助于指导血液肿瘤患者的诊断、预后、治疗选择和未来监测。研究表明，肿瘤和匹配正常样本的大规模测序在血液肿瘤中是可行的，包括造血干细胞移植后的患者和患有多种并发恶性肿瘤的患者。这一流程的周转时间是可变的，在该队列中通常为2-3周。 - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-42585-9

2、Genome Medicine | 对两例高危前列腺癌的演化分析揭示个性化医疗前景

文章采用全新的处理技术，对两名接受根治性前列腺切除术的高危PrCa患者(GP5和GP12)进行全基因组数据以及三维解剖和组织形态学分析。并利用进化重建工具和空间进化模型分析了22个全基因组测序位点(16个原发癌灶和6个淋巴结转移)。概率模型用于追踪原发肿瘤和转移的空间和时间起源，绘制其遗传驱动因素，并区分转移性和非转移性亚克隆。 - 文章链接：https://genomemedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13073-023-01242-y

3、Nat Commun |长读长转录组数据的分析工具包TAGET

北京大学数学科学学院的席瑞斌团队和哈尔滨医科大学附属肿瘤医院苗素生团队在Nature Communications上发表了题为“TAGET: A toolkit for analyzing full-length transcripts from long-read sequencing”的文章。研究团队提出了一个名为TAGET（Toolkit for Analyzing full-length GEne Transcripts）的综合性计算工具包，用来分析Iso-seq全长转录组数据，包括转录本的映射和注释、基因融合的检测、差异表达分析以及差异同源异构体使用（DIU）分析。通过实验验证和与RNA-seq数据的比较，研究团队发现TAGET比其它工具更准确地检测新剪切位点、同源异构体和基因融合。这项研究进一步完善了三代测序Iso-seq数据的分析流程，帮助研究人员更方便、更准确地进行全长转录组分析。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-41649-0

博文资讯¶

4、博文资讯 | 揭秘环形RNA的“生老病死”与“独门秘诀”｜上海市科学技术奖

陈玲玲研究员围绕着“环形RNA生成和功能机制的研究”的项目进行研究，通过系统阐明环形RNA生成的反式作用因子、折叠和降解的规律，创新性地将环形RNA的生成与作用机制相耦联，揭示其全新功能并与自身免疫病密切关联。这一项目荣获2022年的上海市自然科学奖一等奖。

5、NIH资助5030万美元用于人类健康和疾病多组学研究

NIH正在建立人类健康与疾病的多组学联盟（Multi-Omics for Health and Disease Consortium），首年拨款约1100万美元，该联盟旨在促进人类健康研究多组学数据的生成和分析。NIH将在五年内为多组学联盟提供共约5030万美元的资助。资金由美国国家人类基因组研究所、美国国家癌症研究所（NCI）以及美国国家环境健康科学研究所（NIEHS）共同提供。

6、R语言相关性热图汇总之LinkET篇（下）：网络相关性热图跟方形相关性热图

本篇为LinkET包来绘制相关性热图的下篇，包括方形相关性热图及网络相关性热图，上篇见R语言相关性热图汇总之LinkET篇（上）。主要介绍了方形相关性热图和网络相关性热图的用途和代码实现过程。

工具¶

7、Metascape|基因富集分析在线工具

Metascape的使用非常简单，只要将基因列表贴入提交，然后点击Express Analysis按钮即可。Metascape能自动识别常用的各种基因或蛋白质的标识符。分析完成后网页会引导用户打开一份分析报告。分析报告模仿科研论文的格式来展现分析结果，图文并茂，对生物学者极其友好。报告中详细阐述了分析方法和图形的意义，而且图形都含可以发表的高清晰文件格式。报告还提供了格式化好的Excel文件，许多文章直接使用它做supplementary table。自动生成的PowerPoint文件方便学者们交流结果。所有的数据和图标文件都可以通过一个Zip文件包下载保存。蛋白质网络文件格式还支持用第三方软件比如Cytoscape进行更加深入的分析。用户熟悉后也可以使用Custom Analysis按钮对更多的分析功能和参数予以调节。

8、LooKa根据需要自定义Logo

根据需求一步步设计品牌Logo，感兴趣可以尝试

9、Rfast

一组用于数据分析的快速（实用）函数。列和行方向上的平均值、中位数、方差、最小值、最大值，以及许多t检验、F检验和G平方检验，还有多种回归分析（正态、逻辑斯蒂、泊松），这些都是众多快速函数中的一部分。

10、code-inspector页面开发提效的神器

提供中文文档快速入门页面开发,简单易用，适配性强。 - Github: https://github.com/zh-lx/code-inspector

资源¶

11、数据科学家的 SQL 教程

为疲惫的数据科学家准备的SQL入门指南。

12、单点登录（SSO）实现详解

单点登录，首先可以想到传统登录，通过登录页面根据用户名查询用户信息，判断密码是否正确，正确则将用户信息写到session，访问的时候通过从session中获取用户信息，判断是否已登录，登录则允许访问。

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第142期

Mon, 30 Sep 2024 00:02:26 +0000

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？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

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。

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？¶

@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。

生信研究¶

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

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。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado0431

2、Nature Methods｜关注生物学中的高级人工智能

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。

参考资料：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02391-7

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

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！

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07769-3

博文资讯¶

4、外周血与全血、血清与血浆的区别

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。

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

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。

6、生物信息学的研究思路是什么？

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。

工具¶

7、ezSingleCell | 一站式单细胞和空间 omics 分析平台

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。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-48188-2

8、PicGo | 图片上传管理神器

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： - 七牛图床 v1.0 - 腾讯云 COS v4\v5 版本 v1.1 & v1.5.0 - 又拍云 v1.2.0 - GitHub v1.5.0 - SM.MS V2 v2.3.0-beta.0 - 阿里云 OSS v1.6.0 - Imgur v1.6.0

9、GW | 染色体水平基因组学数据的超快可视化工具

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）

论文链接：https://doi.org/10.1101/2024.07.26.605272

资源¶

10、BioKA | 生物标志物知识库

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。

11、Nature Communications主编关于该期刊的投稿分享

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。

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第141期

Sun, 22 Sep 2024 03:59:36 +0000

生信爱好者周刊（第 141 期）：那些早逝猝死的学术青年才俊们¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：那些早逝猝死的学术青年才俊们 ¶

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。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。

生信研究¶

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

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41422-024-01026-y

2、Nature Methods | 环状RNA检测工具的评估报告以及使用指南

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-01944-6

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

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-023-02504-3

博文资讯¶

4、2023年 “全球最具创新力” 的10家生物科技公司

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。

Ultima Genomics：打破100美元全基因组测序的天花板
10X Genomics：在特定的空间和时间上检测基因活性
DNAnexus：在国家范围内管理测序数据
Akadeum：为CAR-T疗法开发快速细胞分离技术
Ispecimen：为科学家提供难以获取的研究样本
Abcam：开启抗体生产的新时代
Colossal Biosciences：恢复已灭绝物种的存在
Recursion：除去药物发现中的人类偏倚因素
Emulate：开发器官芯片以替代动物实验
Metagenomi：识别创新基因编辑工具

5、他山之石可以攻玉：生物序列数据如何输入neural networks？

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。

6、OpenHPC 社区宣布正式支持 openEuler

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。

工具¶

7、Marsilea | Python的生物数据可视化

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。

8、Viash | 从脚本到流程

9、gradio ｜使用Python构建和共享令人愉快的机器学习应用程序

资源¶

10、zlibrary | 世界最大电子图书资源库

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第140期

Sat, 14 Sep 2024 07:56:19 +0000

生信爱好者周刊（第 140 期）：七年：一个皖北大学生的一生¶

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封面图¶

本周话题：七年：一个皖北大学生的一生 ¶

相传，人体细胞每七年就会更新个遍。在这个意义上，七年就是一辈子。文章的作者周运来在个人公众号回顾了在校园和工作的两个七年。

@ShixiangWang - 还是借用前辈先贤的话。无论你遇见谁，他都是在你生命中该出现的人。无论发生什么事，那都是唯一会发生的事。不管事情开始于哪个时刻，都是对的时刻。已经结束的，就已经结束了。你坐在这里，读着这些文字，我也相信绝非巧合。

生信研究¶

1、Nature | 肿瘤空间组学图谱用于预测乳腺癌免疫治疗的反应

免疫疗法改变了实体瘤的治疗，但其在乳腺癌中的最佳应用仍不明确。三阴性乳腺癌（TNBC）缺乏激素受体和人类表皮生长因子2（HER2）表达，是一种需要新疗法的侵袭性亚型乳腺癌。在 TNBC 中，针对程序性死亡蛋白 1（PD-1）和程序性细胞死亡配体 1（PD-L1）之间相互作用的免疫检查点阻断（ICB）试验表明，一些患者可从中获益，但目前缺乏可靠的生物标志物来识别应答者。尽管多细胞组织预处理可能表明ICB是否可以增强免疫反应，但ICB如何重塑组织结构以实现这一点仍然模糊不清。在治疗前、治疗中和治疗后对肿瘤进行连续取样可以发现治疗引起的重塑，但这在常规临床实践中具有挑战性，因此治疗期间的组织动态与反应之间的关系尚不清楚。 2024年9月6日，剑桥大学H. Raza Ali课题组以及意大利San Raffaele医院Giampaolo Bianchini课题组在Nature发表了一篇题为“Spatial predictors of immunotherapy response in triple-negative breast cancer”的研究论文，通过绘制 TNBC 原位多细胞肿瘤生态系统图，发现了关键的 ICB 反应预测因子，并表明 ICB 能明显重塑肿瘤结构。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06498-3

2、Nat Genet | 鉴定同源长非编码RNA的新方法

长非编码RNA（lncRNA）的发现和表征是过去几十年分子生物学领域的重大进展。已有研究成果表明，lncRNA在发育、肿瘤等多种生理和疾病过程中发挥调控作用，但目前绝大多数lncRNA 的功能仍然未知。通过鉴定不同物种间同源的lncRNA，可以筛选出在进化过程中保守的lncRNA，这些lncRNA也更可能具备重要的功能。但是，由于lncRNA的序列保守性较低，传统的序列比对方式只能鉴定出极少的不同物种间同源的lncRNA。例如，在斑马鱼和人类上万的lncRNA基因中，通过序列比对只能找到几十个序列保守的同源lncRNA。因此，不管是从lncRNA的理论还是技术方面考虑，目前都亟需一种新的方法来鉴定不同物种之间的同源lncRNA。2024年1月9日，清华大学张强锋、北京大学汪阳明、席建忠研究团队合作在Nature Genetics上发表题为Computational prediction and experimental validation identify functionally conserved lncRNAs from zebrafish to human的研究论文。该工作开发了一套新的计算流程，在包括人类、小鼠、斑马鱼在内的8种脊椎动物中，鉴定保守的同源lncRNA，工作同时开发了基于CRISPR的基因敲除和回补筛选系统，通过实验验证了所鉴定的同源lncRNA在不同物种中的保守功能，为该领域的研究提供了新的思路。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-023-01620-7

3、Cell Research | 基于单分子测序平台的单细胞多组学测序技术

2023年9月12日，北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）汤富酬课题组在Cell Research上发表了题为scNanoCOOL-seq: a long-read single-cell sequencing method for multi-omics profiling within individual cells的论文，首次报道了名为scNanoCOOL-seq的单细胞多组学测序技术。该技术整合了三代测序平台 (单分子测序平台) 和 scCOOL-seq原理，能够实现在一个单细胞中同时精准检测基因组(拷贝数变异)、DNA甲基化组、染色质可及性以及转录组等多个组学层面的信息。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41422-023-00873-5

博文资讯¶

4、从KM到Cure Models：常用生存分析方法的优缺点

生存分析是一种用于研究个体生命长度或事件发生时间的统计方法。在许多领域中，如医学、社会学、经济学和工程学等，生存分析被广泛应用于分析个体的生存时间，并研究相关因素对生存时间的影响。通过生存分析，我们可以评估特定因素对个体生存的影响，并预测未来事件的概率。

本文旨在介绍生存分析的基本原理、常用的统计方法以及在实际应用中的一些注意事项。首先，我们将介绍生存函数和生存曲线的概念，以及其与死亡率和风险的关系。然后，我们将介绍常用的生存分析方法，包括Kaplan-Meier方法和Cox比例风险回归模型等。

5、国际测试委员会发布人工智能百年人才榜

只以贡献论英雄，从1943年至今的人工智能领域成果中，由多位独立科学家遴选出100多项代表性成果，在确定主要贡献者的基础上产生人工智能领域百年人才榜、国家榜、机构榜。其中图灵奖获得者Yoshua Bengio荣登榜首，美国在国家榜上获得首位，谷歌在机构榜上排名第一。

6、lr2rmats | 基于Snakemake的基因注释工具

lr2rmats是一个基于Snakemake的轻量级管道，用于结合第三代长读长和第二代短读长RNA-seq数据生成增强的基因注释文件，通过它可以用于rMATS软件进行差异选择性剪接分析。lr2rmats支持多样本和多种数据格式，并且可以在Linux/Unix系统上运行。安装和运行lr2rmats需要一些依赖软件，如minimap2、STAR、samtools、bedtools和Snakemake。用户可以通过配置文件config.yaml来指定输入输出文件和参数。该工具旨在提高转录组数据分析的效率和准确性。

软件地址：https://github.com/Xinglab/lr2rmats

7、疼痛

关于疼痛的科普。在疼痛医学界，它被公认为是继呼吸、脉搏、血压、体温之后的第五个“生命体征”。

工具¶

8、wikiprofiler | 基因表达数据映射至WikiPathways的工具

wikiprofiler的R包可以将基因表达数据（如基因的倍数变化）映射到WikiPathways上进行可视化展示。该包的设计灵感来源于ggplot2，使用管道操作符%>%或|>来进行操作。wikiprofiler包最近被发布到CRAN上，方便用户安装和使用。

本文还通过示例展示了从富集分析结果中获取通路ID，然后使用wpplot()函数生成图表，并通过wp_bgfill()添加背景色，最后使用wp_shadowtext()增加带阴影的文本以提高可读性。这个包旨在简化数据映射和可视化过程，目前功能还在不断完善中。

9、Zulip | 一个开源的团队协作工具

Zulip是一个开源的团队协作工具，它结合了基于主题的线程和邮件聊天的优点，旨在提高远程工作的生产力和愉悦感。它支持实时和异步对话，目前被财富500强公司、主要开源项目以及其他组织广泛使用。

工具地址：https://zulip.com/

10、datasette ｜用于探索和发布数据的开源多工具

资源¶

11、refgenie

Refgenie 是一个参考基因组管理器。

历史上的本周¶

生信爱好者周刊（第 100 期）：朋友好

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第139期

Mon, 09 Sep 2024 12:11:38 +0000

生信爱好者周刊（第 139 期）：震惊！基因泰克将关闭癌症免疫学研究部门，明星科学家将离职¶

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封面图¶

本周话题：震惊！基因泰克将关闭癌症免疫学研究部门，明星科学家将离职 ¶

2024年8月17日，星期六，上海阳光明媚，晴空万里。但药时代团队的心头却布满了乌云，为什么呢？因为Endpoints News、Fierce Biotech等多家知名外媒先后报道了一条关于基因泰克的爆炸性新闻，“基因泰克将关闭癌症免疫学研究部门，明星科学家将离职”。

这令我们倍感震惊，不禁要问： 到底发生了什么呢？这对全球癌症免疫学赛道会有怎样的影响呢？

生信研究¶

Nature Cancer | 张泽民团队通过单细胞整合分析揭示结直肠癌肿瘤微环境分型

2024年8月15日，北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）张泽民课题组在Nature Cancer发表了题为“Integrative single-cell analysis of human colorectal cancer reveals patient stratification with distinct immune evasion mechanisms”的研究论文。该研究建立了包括健康、肠炎、肠道息肉、癌旁和肿瘤组织的单细胞图谱，描绘了肿瘤特异性的细胞亚型和转录组变化。基于肿瘤微环境的细胞组成，研究将结直肠癌病人分成6组，描绘了每组病人不同的肿瘤微环境特征及其对应的不同主导免疫逃逸机制。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s43018-024-00807-z
Genome Biol | 三代测序的结构变异（SV）检测流程综合评估

第三代测序技术（TGS）能够产生长读数，有望更准确地检测SV。当前已开发出多种基于TGS的SV检测方法和工具，大多数都建立在SV检测的比对策略上，一个SV检测流程（pipeline）通常包括一个比对工具和一个调用器。目前有五种常用的长读取比对工具（包括LRA、minimap2、NGMLR、pbmm2和winnowmap）。与此同时，调用工具也在不断发展，例如cuteSV、cuteSV2、DeBreak、DELLY和SVision。由于SV的复杂性和TGS数据中的噪声，基于不同假设和模型的工具在SV检测中往往表现出不同的性能和相对较低的一致性，因此从TGS数据中准确检测出所有SV位点和基因型对大多数现有工具来说仍然是一个巨大的挑战。中山大学李淼新团队利用PacBio（CLR: Continuous Long Read, CCS: Circular Consensus Sequencing）和Nanopore（ONT）平台的模拟和真实数据，对53个SV检测流程在检测不同大小和类型的SV、断点偏差和不同测序深度的基因分型准确性方面的性能进行了综合评估。分析发现，将多个流程与相同的比对工具（如pbmm2或winnowmap）相结合可以显著提高性能。

论文链接：https://doi.org/10.1186/s13059-024-03324-5
Cell | 肠道菌群拓扑评分可预测癌症免疫疗法疗效

近日，来自法国ClinicObiome的Laurence Zitvogel研究组在Cell上发表题为Custom scoring based on ecological topology of gut microbiota associated with cancer immunotherapy outcome 的文章，通过肠道菌群的丰度网络分析，建立了肠道菌群与肿瘤免疫疗法疗效之间的相关性。

作者的工作建立了基于粪便宏基因组测序的拓扑评分与黑色素瘤和结直肠癌患者的免疫治疗疗效的相关性。此外，本文报道的观察性队列共包括872例非小细胞肺癌、泌尿生殖系统癌和结直肠癌患者，也为免疫疗法响应与肠道菌群的相关性提供了资源。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.05.029
Nature Methods|CellRank2:百万级单细胞分化轨迹分析工具

单细胞RNA测序允许我们使用表达相似性或RNA速度对细胞状态动力学和命运决策进行建模，以重建状态变化轨迹；然而，轨迹推断不包含有价值的时间点信息或利用额外的模式，而解决这些不同数据视图的方法不能组合或无法缩放。在这里，我们提出了CellRank 2，这是一个多功能且可扩展的框架，用于以统一的方式使用多达数百万个细胞的多视图单细胞数据来研究细胞的命运。CellRank 2在人类造血和内皮发育中持续恢复跨数据模式的终端状态和命运概率。我们的框架还允许在实验时间点内和实验时间点之间结合过渡，这是我们用来恢复在咽内皮发育期间促进髓质胸腺上皮细胞形成的基因的特征。此外，我们能够从代谢标记数据中估计细胞特异性转录和降解率，我们将这些数据应用于肠道类器官系统，以描述分化轨迹并确定调控策略。

感谢@OlafTobark42投稿。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41592-024-02303-9

博文资讯¶

清华大学生命科学学院张强锋教授：AI 理解生命科学的海量数据，解析复杂调控网络

清华大学生命科学学院、清华-北大生命科学联合中心研究员、博导张强锋教授在第六届北京智源大会的「AI for Science」论坛上以「当人工智能遇上生命科学」为题，分享了如何利用 AI 结合冷冻电镜实现蛋白质结构的解析。

「人工智能技术的进展，给生命科学带来了革命性的突破，能够让我们有机会理解生命科学的海量大数据、解析生命科学的复杂调控网络。」

可视化工具SandDance

SandDance是由微软研究院的可视化和交互式数据分析（VIDA）小组创建，通过提供了触控式的界面，实现使用者和3D信息图表进行互动，更加特别的是可以以不同的角度不同的方式呈现分析结果，新开源版本的SandDance已经被重新编写，实现了模块化和可扩展性，支持嵌入到自定义应用程序中，并与现代JavaScript工具链集成使用。除了具有更大的拓展性，支持更多的图表类型外，SandDance还可以作为Visual Studio代码和Azure Data Studio的扩展使用，并且已经作为Power BI自定义Visual Studio重新发布。

For Sale! 英国“生信+多组学+SaaS”明星项目

工具¶

Github上一款打造完美日程管理工具：tui.calendar

tui.calendar是一个功能强大的JavaScript日历插件，提供了丰富的功能和定制选项，可以轻松集成到任何网页中。无论是需要简单的日程管理功能，还是复杂的日程调度系统，tui.calendar都能满足用户的需求。

项目地址：https://github.com/nhn/tui.calendar
Overleaf-Workshop 插件：VSCode 中联动 overLeaf 的高效 LaTeX 协同神器

你是否厌倦了在Overleaf和VSCode之间来回切换，只为编辑和预览LaTeX文档？现在，有了Overleaf-Workshop插件，你可以直接在VSCode中无缝集成Overleaf/ShareLaTeX项目，享受实时编译预览和便捷的协作体验！

项目地址：https://github.com/iamhyc/Overleaf-Workshop
Kener：极度轻量且漂亮自托管的状态页面

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。

项目地址：https://github.com/rajnandan1/kener

资源¶

哈佛大学的数据科学公开课

蓝绿系配色

文章展示了蓝绿系从配色到排版的例子和代码实现，确实看着很舒服。

历史上的本周¶

2023 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？

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第138期

Mon, 02 Sep 2024 03:23:25 +0000

生信爱好者周刊（第 138 期）：35岁危机之前，大学青年教师们要爬多少阶梯？¶

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封面图¶

本周话题：35岁危机之前，大学青年教师们要爬多少阶梯？¶

近期，不少高校陆续公布了博士拟录取名单。2022 年，中国博士在校生的规模就已超过 55 万。然而，扩招潮之下，许多博士的职业前路——高校教师，在“非升即走”的影响下正愈发逼仄。

今年是陈微（化名）成为大学讲师第 4 年。2020 年博士毕业后，陈微获得了上海一所高校的教职。他认为自己的工作强度不亚于读博，“一个博士四年只干一件事，但青年老师起码要干五件事。”“除了过年大概 3 到 5 天会回家陪陪父母，平时每天我都会来学校。”

陈微已经顺利进入了第二个聘期，但他也目睹过认识的老师因为没有通过考核或没有晋升成功，而被迫离开。没有官方数字直接披露通过预聘制考核的比例，陈微表示“我们大概知道如果有 10 个人申请晋升，只能有 3、4 个可以吧。”

读博看似拉长了人生的时间尺度、站在了新的广阔平台，但又只是“学术阶梯”的最低一层，并且一步比别人慢了，以后也可能更加吃力。

生信研究¶

Nat Commun | 结合机器学习与血浆蛋白质组质谱分析可提前7年预测帕金森病，准确率达79%

近日，英国伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所和哥廷根大学医学中心的科研人员在Nature Communications 发表了题为“Plasma proteomics identify biomarkers predicting Parkinson’s disease up to 7 years before symptom onset”的文章。研究团队对最近确诊的运动型帕金森病(PD)患者、患有孤立性快速眼动睡眠行为障碍（iRBD）的运动前个体和健康对照（HC）组的血液样本进行靶向多重质谱分析，发现了8种与PD相关的血液生物标志物；随后，通过机器学习模型分析8种蛋白质的表达，准确识别了所有PD患者，并在运动发作前7年对79%的运动前个体进行分类预测，其中许多生物标志物与症状严重程度相关。该研究表明，血浆蛋白质组检测或有助于在运动症状出现前7年预测PD的发生。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-48961-3
Nature Methods | EpiChem技术揭示药物与染色质结合的单细胞层面机制

这篇文献介绍了一种名为EpiChem的新技术，它能够在单细胞水平上同时测量小分子药物与染色质的结合以及多模态的表观基因组特征。这项技术通过裂池条形码和蛋白A-Tn5抗体定向标签的方法，成功应用于研究人类结直肠癌（CRC）类器官中的多种药物相互作用。EpiChem技术揭示了药物与已知蛋白靶点之间共享和特有的结合位点，为药物基因组结合的深入研究提供了新的工具和方法，有望推动个性化和精准化癌症治疗的发展。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02360-0
Nature Communications | 基于长读长测序高分辨率解析完整端粒序列，揭示端粒与衰老、癌症等的新关联

Telometer技术:

Telo-seq技术:

研究人员基于长读长测序原理，开发了Telo-seq和Telometer，并发表于 Nature Communications。这两项技术能高分辨率地解析端粒序列，揭示端粒在衰老和癌症中的作用。其中，Telo-seq能确定染色体上端粒的完整序列和长度，而Telometer则通过数字端粒测量区分健康衰老和疾病。这些技术有助于理解端粒生物学及开发新的治疗和诊断方法。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-024-48917-7；https://doi.org/10.1038/s41467-024-49007-4
Cell ｜德国MDC开创OPEN-ST一种三维空转方法

研究人员开发了一种易于使用、高分辨率、具有成本效益和3D可扩展的方法，测序了成年小鼠海马、胚胎鼠脑和人转移性淋巴瘤样本。

感谢@OlafTobark42投稿。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.05.055
网站：https://rajewsky-lab.github.io/openst/main/

博文资讯¶

Docker 默认使用系统根目录，一般这种磁盘空间非常小，本文介绍了如何更改该目录。

clustifyr｜单细胞全自动注释篇

中国AI制药第一股市值180亿港元，3名麻省理工博士后今敲锣

2024年6月13日，由温书豪、马健和赖力鹏联合创立的晶泰科技在港交所成功敲锣。至此，晶泰科技成为了港股18C第一家上市公司，亦是“中国AI制药第一股”。

上市首日，晶泰科技发行价报5.28港元，按发行价计算晶泰科技市值近180亿港元。

明星资本光环加持，又顶着港股18C第一家上市公司的名头，人们也不免好奇，晶泰科技的三剑客是如何用AI撬开新药研发这把锁，绘制出如今的AI制药版图？以及在AI大模型掀起“狂欢”浪潮时，它又会续写怎样的新故事？

工具¶

GAPIT

GAPIT是第三代基因组关联和预测集成工具，其为一个R包，可进行GWAS等数据分析工作。

worklenz

worklenz是一款强大的开源项目管理工具。

dooit | 一款简洁高效的TUI待办事项管理器

dooit是一个开源文本用户界面（TUI）待办事项管理器，旨在提供简单高效的任务管理，允许用户通过终端界面快速添加、编辑和完成任务。它具有文本用户界面、简单易用、快速操作、任务管理、数据持久化和自定义配置等特点。dooit支持Windows、Linux、Mac OS系统，用户可以通过键盘快捷操作进行任务管理，适合喜欢在命令行中工作的人士使用。

工具链接：https://github.com/kraanzu/dooit

资源¶

Open source plugins of Hiplot ORG

本资源提供了hiplot在线绘图网站中的部分插件源码。

软件工程师的必读书单

历史上的本周¶

2023 生信爱好者周刊（第 98 期）：自然选择主要作用于基因上吗？

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第137期

Sun, 25 Aug 2024 00:16:54 +0000

生信爱好者周刊（第 137 期）：我为什么离开学术界？¶

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封面图¶

本周话题：我为什么离开学术界？¶

关于“离开学术界”的报道似乎越来越多，诚然部分人群一开始就准备进入业界，但也有许多人始于对科研的热爱，但最终还是选择了离开。他们或是因为日趋饱和的就业市场，或是被环环相扣的体制所困，或是出于对科研和自我更深刻和清醒的认知。本文主人公属于后者，从十岁到三十岁，从对成为生物学家的笃信到对自己不适合做科研的冷静分析，她在这期间经历的自我怀疑和痛苦挣扎想必能引起很多朋友的共鸣。而她对自我价值和科学审美的独到思考，希望也能为仍在科研道路上前进的朋友们带来一些启发。

生信研究¶

1、 BioRxiv|首个跨物种生命基础大模型+新型细胞命运预测AI模型发布

近日，由中国科学院多学科交叉研究团队组成的“指南针联盟”（Xcompass Consortium）在人工智能赋能生命科学研究方面取得了重要突破，成功构建了世界首个跨物种生命基础大模型——GeneCompass。该模型集成了人和小鼠超过1.26亿个单细胞的转录组数据、融合了包括启动子序列和基因共表达关系等四种先验知识、基础模型参数量达到1.3亿，实现了对基因表达调控规律的全景式学习理解，同时支持细胞状态变化预测及多种生命过程的精准分析，展示了人工智能赋能生命科学研究的巨大潜力。 - 文章链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.26.559542v1

2、Genomics Proteomics & Bioinformatics|北京基因组所（国家生物信息中心）合作发布开放生物医学影像存档库OBIA

OBIA是一个集中存储、去识别的生物医学影像归档库。OBIA使用五个数据对象（Collection、Individual、Study、Series和Image）组织图像数据，与BioProject和GSA-Human无缝集成，有助于整合图像和基因组数据，以支持多组学分析。为保障影像数据中隐私信息的安全，OBIA制定了统一的去识别和质量控制流程，并设置了开放访问和受控访问两种不同类型的数据访问策略。此外，OBIA提供了友好直观的网络界面，用户可以很方便的实现对数据的提交，浏览，检索，申请和下载。 - 文章链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37806555/

3、Nature Biotechnology | 新空间组学方法同步实现转录组和代谢组的空间多模态精确分析

近日，来自瑞典乌普萨拉大学与瑞典皇家理工学院的联合研究团队通过引入空间多模态分析（SMA）方案，提出了一种结合组织学、质谱成像和空间转录组学的空间组学方法，以促进跨组织区域mRNA转录物和低分子量代谢物的精确检测，且该工作流程与Visium玻片兼容。研究团队证明了在单个组织切片中结合SRT和MALDI-MSI并保留两种模式的特异性和敏感性的可能性，并在多巴胺和帕金森病条件下的小鼠和人类大脑样本中证明了该方法的潜力。 Nature Biotechnology上这篇由瑞典乌普萨拉大学和瑞典皇家理工学院的研究团队开发的空间组学方法，通过空间多模态分析（SMA）结合组织学、质谱成像和空间转录组学，实现了在单个组织切片中同步进行转录组和代谢组的精确检测。该技术在多巴胺和帕金森病研究中显示出潜力，为空间生物学提供了新的研究工具，有助于深入理解疾病机理和发现新的生物标志物。

文章链接：https//doi.org/10.1038/s41587-023-01937-y

4、Cell.Syst.|一种端到端的自动化机器学习工具，用于解释和设计生物序列

自动化机器学习（AutoML）算法可以解决将ML应用于生命科学时面临的许多挑战。然而，由于这些算法通常不明确处理生物序列（如核苷酸、氨基酸或糖肽序列），且不容易与其他AutoML算法进行比较，它们在系统和合成生物学研究中很少被使用。在这里，作者介绍了BioAutoMATED，这是一个用于生物序列分析的AutoML平台，将多个AutoML方法集成到一个统一的框架中。用户可以自动获得分析、解释和设计生物序列的相关技术。BioAutoMATED可以预测基因调控、肽-药物相互作用和糖肽注释，并设计优化的合成生物学组件，揭示突出的序列特征。通过自动化序列建模，BioAutoMATED使生命科学家更容易将ML应用到他们的工作中。 - 文章链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37348466/

博文资讯¶

5、执行系统指令：小如麻雀的函数

本文 Y 叔介绍了 yulab.utils 包中的一个系统命令调用函数 exec()，它可能比 R 默认提供的更为方便。

6、不同年龄阶段科研人员的归属感

本文探讨了不同年龄阶段科研人员的归属感问题，指出博士毕业生在面临职业选择时的困境，如直接获得正式教职的难度、科研任务的压力，以及在高校环境中竞争与和谐的挑战。同时还讨论了新教工如何融入基层组织、参与公共事务、处理人际关系，以及如何在科研和教学中找到平衡。此外本文也提到了年轻人和资深教授之间因利益竞争可能出现的矛盾，以及如何通过有效沟通和相互尊重来解决这些问题，强调了归属感、认同感和勇于担当的重要性。

7、博文资讯|全球首台生物计算机开放服务

近日，一家瑞士初创公司 FinalSpark 发布了全球首款生物处理器。据介绍，它们都是由人脑类器官的生物神经元驱动的，而且已开放了远程访问。

工具¶

8、edibble包将实验的基本组件映射到面向对象的系统

edibble R 软件包与构建实验设计的其他软件包有很大不同，它侧重于整个过程，较少关注随机化过程,感兴趣可以参照Cookbook章节。

9、segment-model-spy | 用于GATK CNV分析的交互式可视化工具

SegmentModel Spy 是GATK拷贝数分割结果的交互式可视化工具。

10、Hmsic包进行数据描述性统计分析

使用说明可看参考手册

11、Minimap2 | 序列比对工具

Minimap2是一个由Heng Li开发的通用序列比对程序，用于映射DNA或长mRNA序列与大型参考数据库。它适用于处理不同长度和错误率的序列，包括短至100bp的准确序列、长达1kb的基因组序列、完整长度的噪声Direct RNA或cDNA序列，以及数百兆碱基长度的组装片段或密切相关的完整染色体。Minimap2采用分步比对过程，包括最小化种子的索引、基于动态规划的链式比对、优化的链式评分算法和过滤策略，以提高比对的准确性和效率。它在速度上是主流短读比对器的3-4倍，并且比长读基因组或cDNA比对器快约30倍。Minimap2在不同类型的输入序列上表现出高准确性，并且具有高灵活性和适用性。

工具链接：https://github.com/lh3/minimap2

资源¶

12、2023生信10大突破

- CRACKING THE CODE OF MYSTERIOUS “Y” CHROMOSOME - UK BIOBANK’S GENETIC TREASURES - SOLVING THE 50-YEAR BLOOD GROUP ENIGMA - AI TOOLS DECODE GENES AND PROTEINS - ILLUMINATING THE BRAIN’S INNER WORKINGS - AI ASSISTS DESIGN OF NEW ANTIBIOTICS - LARGE LANGUAGE MODELS INTERPRET BIOLOGY’S COMPLEX CODE - AI-POWERED TESTS REVOLUTIONIZING DIAGNOSTICS - BIOINFORMATICS REVOLUTIONIZES CANCER RESEARCH - TRACING THE PATTERNS OF LIFE’S EVOLUTION

13、国家生物信息中心Education板块提供免费资料学习库

Education 提供一系列教育材料，包括课程、教程和培训文档，这些材料是公开且免费的，仅供学术使用。

14、Lenxinyminutes旋风式学习新的编程语言

历史上的本周¶

第97期：失败的读博经历-如何从跌倒中爬起来？

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

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（完）

第136期

Sun, 18 Aug 2024 11:51:45 +0000

生信爱好者周刊（第 136 期）：从错误中学习¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

从左到右分别为“从理论学习”、“从实践学习”、“从错误学习”。

本周话题：从错误中学习¶

@科技爱好者周刊如本期的封面图，从左到右分别为“从理论学习”、“从实践学习”、“从错误学习”。这张图的意思是，书本知识只是基础，实践应用可以学到更多，如果实践发生错误，那就是最好的学习机会。

@kkjtmac 从错误中学习是成长的重要途径，通过错误能获得深刻的经验和教训。然而，单靠犯错并不可取，理论和实践也是必不可少的基础。我们应在日常工作中多总结错误，结合理论和实践，提升整体学习效果。

生信研究¶

1、JAMA Network | 近3万例新生儿！大规模前瞻性研究表明：基因测序或可作为新生儿一级筛查的关键方法

《JAMA Network Open》这篇题为《Genomic Sequencing as a First-Tier Screening Test and Outcomes of Newborn Screening》的文章为基因筛查作为一级筛查方法来改进现有新生儿筛查项目提供了重要的数据支撑，对临床医师、遗传学家和家庭提供更好的医疗保健和咨询服务具有重要意义。据了解，这是目前最大规模的评估基因测序用于新生儿一级筛查潜在益处的前瞻性研究。

论文链接：https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2809067

2、Nature Communication | 人类单细胞长读长全基因组分析新方法，可为单细胞遗传变异提供新见解

在过去几年中，长读长测序技术在通量和数据质量方面取得了显著进步，极大地促进了人们对人类基因组变异的理解。长读长测序能够读取重复和高GC含量的区域，对于生成真核生物多样性的参考基因组，以及绘制完整人类基因组端粒到端粒图谱至关重要。长读长测序的另一个优点是能够对难以或无法通过其他基因组测序方法识别的复杂结构变异（SV）和重复元件进行基因分型。

人类单细胞全基因组测序（WGS）已成为一个热点研究领域，有助于解答细胞生物学多个领域的基本问题。目前，单细胞WGS研究主要集中在表征短读长测序中可检测到的遗传变异，包括单核苷酸变异（SNV）等。虽然单细胞短读长全基因组测序有多种方法，但仍未有识别单细胞全部遗传变异的技术。

2023年8月，瑞典乌普萨拉大学等多个机构的研究人员在Nature Communications发表了题为“Long-read whole-genome analysis of human single cells”的文章，提出了一种新的人类单细胞长读长全基因组分析方法。利用基于PacBio高保真（HiFi）测序平台的长读长测序，对人类单个CD8+ T细胞进行WGS分析，并通过多重置换扩增（MDA）获得足以进行长读长测序的DNA。结果表明，与短读长测序相比，长读长测序可提高单细胞遗传变异检测的性能，特别是检测单倍型、复杂结构变异和串联重复序列（TR）；并证明从头重建部分人类T细胞基因组是可行的。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-40898-3

3、Cell | 李寅青/李丕龙团队合作揭示基因表达的“保温杯”——开发全基因组范围内检测相分离分布的技术

2024年4月16日，清华大学药学院李寅青课题组与清华大学生命科学学院李丕龙课题组在Cell杂志上发表题为Dual-Role Transcription Factors Stabilize Intermediate Expression Levels的文章。该研究开发了一种名为Assay for Chromatin-bound Condensates by exploratory Sequencing（ACC-Seq）的全基因组范围内检测凝聚体分布的技术。通过ACC-Seq，研究人员鉴定了一类独特的双效应转录因子（dual-action TFs）。这类转录因子通过形成转录凝聚体，能在抑制基因高表达的同时激活沉默状态的基因，从而将基因表达水平“保温”在特定的活化程度。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.03.023

4、Briefings in Bioinformatics | 面向多组及纵向实验设计的各类组学数据的功能富集新方法 GRSA

富集分析将生物特征置于通路中，促进对高维数据的系统理解，在生物医学研究中被广泛应用。然而，大多数现有工具无法直接将富集分析应用于多组和纵向组学数据。新兴的基于报告评分富集分析（RSA）方法显示出卓越的敏感性，因为它依赖于p值而不是特征原始值，但由于缺乏适当的工具，它经常被误用。我们提出了面向多组和纵向组学数据的广义报告评分分析（Generalized Reporter Score-based Analysis，GRSA）方法。与其他常用的富集分析方法进行比较表明，GRSA在多个基准数据集上具有更高的敏感性。我们将GRSA应用于微生物组、转录组和代谢组数据，并在组学研究中发现了新的生物学见解。最后，我们使用 GRSA 在分类数据库进行富集，展示其应用不仅限于功能富集。我们开发了一个R包：ReporterScore，在其中实现GRSA，并与强大的可视化模块和可更新的通路数据库集成在一起（https://github.com/Asa12138/ReporterScore）。我们相信GRSA方法和ReporterScore包将成为生物医学研究领域中的宝贵资源。

论文链接：https://doi.org/10.1093/bib/bbae116

博文资讯¶

5、从四个方向理解AI

2024年3月29日，中信出版集团联合上海交通大学上海高级金融学院邀请到凯文·凯利（K.K.）来到中国，展开一场精彩的线下对谈。读者们熟悉的K.K.，是《连线》杂志的创始主编，是《失控》《必然》《5000天后的世界》等畅销书的作者。除了科技预言式写作，去年K.K.也正式出版了一本凝结了他 70 年人生经验的智慧箴言录——《宝贵的人生建议》。现场，K.K. 以《What’s Next：in AI and Digital World》为主题带来了他对于全球科技下一步发展趋势的深入思考和精彩见地，讨论了关于谁是AI的第一批使用者、AI与人类所产生的情感羁绊等问题。

6、单细胞注释前的课前准备 –组织类型与细胞类型

单细胞注释前，了解组织的特点和可能存在的细胞类型、相对比例，对细胞注释会有很大的帮助。本文整理主要参考：贺晓舟老师的人体组织学

视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1B841187EE/?spm_id_from=333.788&vd_source=5192954f066222a36e500187eb9825f3

7、生命是怎样涌现的：系统生物学入门全路径

系统生物学（Systems biology），是一个使用整体论（而非还原论）研究范式，整合不同学科、层次的信息以理解生物系统如何行使功能的学术领域，是分子生物学之后现代生物学的全新阶段，包括表观遗传学、各种生物组学、合成生物学、生物信息学等细分领域。

工具¶

8、NeoHunter | 肿瘤新抗原检测软件

NeoHunter是用于全面检测肿瘤新抗原的软件，能从测序数据中检测多种肿瘤新抗原，包括SNV、插入/缺失、基因融合等，支持个性化疫苗开发。 - 论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/qub2.28 - 工具链接：https://github.com/XuegongLab/NeoHunter

9、LightMirrors | 开源的缓存镜像站服务

LightMirrors是一个开源的缓存镜像站服务，用于加速软件包下载和镜像拉取。目前支持 DockerHub、 K8s、 GitHub Container Registry、 Quay.io、 PyPI、 PyTorch、 NPM、 GoProxy 等镜像缓存服务。

工具链接：https://github.com/NoCLin/LightMirrors

10、AGAT | 处理GTF/GFF格式基因注释的工具包

AGAT（Another Gtf/Gff Analysis Toolkit）是一个Perl脚本工具集，专门用于处理GTF/GFF格式的基因注释文件。它能够标准化、清洗、转换格式、合并、修改、过滤注释，并支持从FASTA序列中提取信息等多种功能，适合处理复杂或存在错误的基因注释数据。 - 工具链接：https://github.com/NBISweden/AGAT

11、TFTF | 转录因子-靶基因综合分析预测R包/App

TF-Target Finder (TFTF) 是一个新发表的R包/App，用于预测转录因子的靶基因和靶基因的上游转录因子。它集成了多个数据库和算法，通过相关性分析，提高预测转录因子-靶基因调控关系的可靠性，并提供了可视化界面。 - 网页链接：https://jingle.shinyapps.io/TF_Target_Finder/ - R包链接：devtools::install_github(“WangJin93/TFTF”)

资源¶

12、chapin-books | 技术书籍和资源GitHub仓库

GitHub仓库”chapin666/books”是一个收藏夹，包含了多个领域的技术书籍和资源，如算法、架构、操作系统、数据库等，旨在为开发者和技术爱好者提供丰富的学习材料。

资源链接：https://github.com/chapin666/books

13、2024年最佳12款开源知识库软件

这里列举了2024年最佳12款开源知识库软件包括BookStack、OpenKM等，各有特点如易用性、自托管、高度可定制。它们支持企业构建知识管理系统，提供信息存储、搜索、分析等功能，且多为免费，适合不同规模和需求的企业使用。

资源链接：https://helpjuice.com/blog/open-source-knowledge-base#10-xwiki-11

历史上的本周¶

第96期：如何取得杰出成就

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第135期

Sun, 11 Aug 2024 08:34:49 +0000

生信爱好者周刊（第 135 期）：中国已经成为一个科学超级大国¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：中国已经成为一个科学超级大国¶

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。

@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。

生信研究¶

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

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。

文章链接： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06615-2

2、NBT｜MMseqs2：超快速和敏感的序列比对和聚类软件

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。

文章链接：https://www.nature.com/articles/nbt.3988

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

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。

文章链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-41374-8

博文资讯¶

4、管道与命令返回值

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[*]}

5、Wishlist-for-R

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。

6、How to run R code in the browser with webR

本文介绍了如何使用 webR 在浏览器中运行 R 代码。

工具¶

7、CNAqc

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。

8、SolidUI ｜一句话生成任何图形

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。

9、https://github.com/klmr/box

box::use(mod/hello_world)

hello_world$hello('Ross')
#> Hello, Ross!

box 实现了在 R 中使用类似 Python 的模块策略组织代码。

资源¶

10、system-design-101

使用视觉效果和简单术语解释复杂的系统。

历史上的本周¶

第 95 期：中国人群泛基因组联盟

贡献者（GitHub ID）¶

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第134期

Mon, 05 Aug 2024 05:12:31 +0000

生信爱好者周刊（第 134 期）：时隔四年撤稿：微生物组与癌症类型存在相关性是数据分析错误所致¶

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「生信周刊讨论区（语雀）」 | 「生信讨论区（Gitter）」

封面图¶

本周话题：时隔四年撤稿：微生物组与癌症类型存在相关性是数据分析错误所致 ¶

2020年3月11日，来自加州大学圣地亚哥分校的Rob Knight团队在Nature杂志上发表了一篇题为Microbiome analyses of blood and tissues suggest cancer diagnostic approach的文章，他们通过对包含33种癌症共18116个样本癌症基因组图谱（TCGA）的全基因组和全转录组测序结果的分析，提出微生物DNA特征与大多数癌症类型之间存在强相关性，并创建一种机器学习模型作为基于微生物组的肿瘤诊断工具。

然而，时隔四年，来自约翰霍普金斯大学的Steven L. Salzberg等对该文章的数据分析及研究结论提出质疑，他们指出该文章报告与癌症相关的大多数微生物根本不存在于人类样本中，该研究数据及之后以此为基础的十余项后续研究结果可能是无意义的。

生信研究¶

Cancer Cell | 张泽民课题组合作揭示结直肠癌免疫治疗响应相关的肿瘤微环境细胞类型时空动态变化规律

2024年7月8日，北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）张泽民课题组联合北大肿瘤医院武爱文课题组，在国际期刊Cancer Cell上发表了题为“Spatiotemporal single-cell analysis decodes cellular dynamics underlying different responses to immunotherapy in Colorectal Cancer”的研究论文。该研究动态追踪了结直肠癌患者在免疫治疗下原位癌灶及外周系统的时空变化，通过系统性鉴定“细胞程序”揭示了肿瘤微环境中多种细胞类型在免疫治疗过程中的协同演化规律，进一步解析了外周免疫系统对免疫治疗疗效的关键作用，建立了基线水平外周CD8+ T细胞的激活状态与患者疗效的关联，为理解免疫治疗响应差异提供了新的视角。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1535610824002344
Cell | 高分辨率空间转录组学技术绘制亚细胞精度的病变组织三维图谱，大大降低技术使用门槛

2024年6月24日，柏林医学系统生物学研究所（BIMSB）、马克斯-德尔布吕克中心（Max Delbrück）的尼古拉斯-拉杰夫斯基（Nikolaus Rajewsky）团队和尼科斯-卡拉斯科斯（Nikos Karaiskos）团队的研究人员以“Open-ST: High-resolution spatial transcriptomics in 3D”为题在 Cell 杂志发表了最新研究成果，报道了一种名为Open-ST的空间转录组学平台，使科学家能够以三维方式重建组织内细胞的基因表达。该平台生成的图谱分辨率极高，研究人员能够看到分子和（亚）细胞结构，而传统的二维图谱往往看不到这些结构，该技术将可能提高常规临床病理学水平。

论文链接： https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.05.055
Nature Machine Intelligence | 基于Transformer的RNA语言模型

预训练语言模型在分析核苷酸序列方面显示出了良好的前景，但使用单个预训练权重集在不同任务中表现出色的多功能模型仍然存在挑战。百度大数据实验室（Big Data Lab，BDL）和上海交通大学团队开发了 RNAErnie，一种基于 Transformer 架构，以 RNA 为中心的预训练模型。研究人员用七个数据集和五个任务评估了模型，证明了 RNAErnie 在监督和无监督学习方面的优越性。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-024-00836-4

博文资讯¶

染色质三维结构 | compartment & TADs & loop

这几天听了有关三维基因组的几场报告，突然发现之前学的细胞生物学中染色体多级螺旋模型只是对染色质宏观的描述，染色质三维结构还能进行更精细的划分。这篇笔记主要整理一下染色质三维结构–compartment、TADs、loop。

大模型及发展趋势

大型语言模型（LLMs）无疑是此次人工智能革命的核心，其构建于Transformer架构的坚实基础之上，并依据缩放定律（Scaling Law）不断进化。

CentOS/Redhat R包使用新的gcc编译

R包在Linux下编译不通过，原因是gcc版本太低怎么办？

一些有C++代码的R包可能会用到一些新的C++特性，需要C++11或者C++14。这个问题通常在CentOS/红帽系统上出现，因为系统稳定的要求，这个系列的系统它的C++版本很低。但请读者前往注意了别自己编译新版本的gcc，然后替换掉系统的。这种操作我试过几次，系统基本上就崩掉了。

正确的解决方式是安装独立的gcc，通过环境变量引用和使用它。

工具¶

web-check

web-check可以帮助用户深入了解给定网站的内部运作，包括发现潜在的攻击媒介、分析服务器架构、查看安全配置，并了解网站正在使用的技术。

目前，该软件会提供给用户网站的IP 信息、SSL 链、DNS 记录、Cookie、标头、域信息、搜索抓取规则、页面地图、服务器位置、重定向账本、开放端口、traceroute、DNS 安全扩展、站点性能、跟踪器、相关主机名、碳足迹。

ggsankey

ggsankey可以帮助用户制作美丽的桑基图、冲积图和桑基凹凸图。

资源¶

Critical care education one page at a time！

一个开源的重症监护教育网站。

10.Cheatography | Over 6,000 Free Cheat Sheets

对于爱好学习的不可错过。

正则：https://cheatography.com/davechild/cheat-sheets/regular-expressions/
Python：https://cheatography.com/davechild/cheat-sheets/python/
R：https://cheatography.com/non-human-entity/cheat-sheets/r-cheat-sheet/

历史上的本周¶

2023 生信爱好者周刊（第 94 期）：非线性的世界，线性的你

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第133期

Sun, 28 Jul 2024 03:14:34 +0000

生信爱好者周刊（第 133 期）：年轻人的魄力¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

早期的中文键盘

本周话题：年轻人的魄力¶

我真的没想到，第一次投稿就中了。这篇论文被录用以后，在张老师的鼓励下，我又给当时的第三届全国青年计算机学术会议投稿，又录用了。我今天回想起来，那些看起来很了不起的目标，试一试，也许没那么难。所以我觉得，年轻人还是要有年轻人的魄力，不要听人家这个建议那个建议，敢想敢干最重要。

@kongjianyang：这段文字来自雷军以《成长》为主题的2023年演讲，可见成功如雷总也是从人生一个又一个小目标成长起来的，我们年轻人一定要有做成事的魄力。

生信研究¶

1.Science子刊｜癌症和游离DNA中的全基因组重复图谱约翰霍普金斯大学医学院的研究团队开发了一种名为ARTEMIS的新方法，可以在全基因组范围内识别和分析重复序列。这一突破性技术能够检测癌症组织和游离DNA中重复元件的变化，为癌症的早期诊断和监测提供了新的途径。研究发现，癌症中的重复序列景观发生了广泛改变，包括许多此前未知的变化；这些变化反映了癌症基因组中的结构、拷贝数和局部重复改变。更重要的是，这些变化可以在血液中的游离DNA中检测到，为无创癌症诊断开辟了新的可能性。

全文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.adj9283

2.Nat Methods | 中山大学贺雄雷团队提出一种量化祖细胞的统计方法，揭示了早期细胞命运的承诺这篇文章介绍了中山大学贺雄雷团队在Nature Methods上发表的一项重要研究成果。他们开发了一种名为靶向聚结分析(TarCA)的创新统计方法，用于量化生物体中任何组织或细胞群体的祖细胞数量。这一方法突破了传统方法依赖特异性标记基因的限制，通过分析细胞系统发育树来实现祖细胞的量化。TarCA的优势在于其多功能性和稳定性，能够适用于各种复杂生物体的细胞系统发育分析。重要的是，这一方法还能用于识别胚胎发育过程中的关键基因，揭示早期细胞命运的决定。

全文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02189-7

3、NEJM | 基于深度家系外显子测序的无创产前筛查技术（DES-NIPT）实现胎儿特异性致病变异的精准检测

这篇文章主要介绍了产前遗传诊断的重要性和最新进展。传统的产前家系外显子组测序虽然有诊断优势，但由于其侵入性和局限性，无法诊断更多的单基因疾病。无创胎儿检测（NIPT）技术的出现为产前筛查带来了革命性进步，但目前主要局限于染色体疾病的检测。文章重点介绍了丹麦研究团队开发的基于深度家系外显子组测序的无创产前筛查（DES-NIPT）方法。这种新方法具有以下特点： - 全面性：可高灵敏度检测胎儿单核苷酸变异、小片段插入和缺失、大拷贝数变异以及染色体非整倍体。 - 非侵入性：通过分析母体血液样本中的cfDNA实现。 - 高精度：利用超深度、错误校正和家系外显子组测序技术，能够精确检测胎儿De Novo变异。

这项研究成果发表在《新英格兰医学杂志》上，为产前遗传诊断领域带来了新的突破，有望提高先天性遗传疾病的早期诊断率。

博文资讯¶

4.详解XGBoost 2.0重大更新！这篇文章深入解析了XGBoost 2.0版本的重大更新：文章首先回顾了决策树、随机森林和梯度提升决策树的基本原理，为理解XGBoost的创新奠定了基础；随后，文章详细介绍了XGBoost的独特特性，如高效的计算、灵活的缺失值处理和正则化等。XGBoost 2.0的新功能，如多目标树、设备参数优化、新的默认树方法等，都得到了清晰的解释。

官方文档：https://github.com/dmlc/xgboost/releases

5、使用 docker init

Docker 开发人员结合了生成式人工智能，创建了一个 CLI 实用工具 — docker init。docker init 是一个命令行应用程序，可帮助初始化项目中的 Docker 资源。它根据项目的要求创建 Dockerfiles、docker-compose 文件和 .dockerignore 文件。这简化了为项目配置 Docker 的过程，节省时间并降低复杂性。

6、rlang 包 20 个操作技巧

rlang包提供了深入的函数式编程工具和语言抽象能力，让复杂的编程任务变得更加简洁和直观。然而，对于初学者来说，R语言的高级特性可能会显得有些难以接近。本文分享rlang包的20个实用技巧。

工具¶

7、Noodle - 一款提升学习效率的开源工具

Noodle是一款开源的学习效率工具，其核心理念是将学习过程分解为独立任务并进行可视化管理。主要功能包括:

任务管理：创建、设置优先级和截止日期
时间管理：基于番茄工作法的计时器
学习进度追踪：记录完成任务和学习时间，生成报告
跨平台支持：兼容多种操作系统和Web
开源特性：允许用户查看和修改代码

Noodle的优势在于简洁易用、功能强大、免费开源，以及良好的跨平台支持。它旨在帮助学生重新思考学习方式，提高学习效率，有望成为学生学习生活中的必备工具。

8、Xorbits，一个超强的 python 库

Xorbits 是一个开源计算框架，可以轻松扩展数据科学和机器学习工作负载，从数据预处理到调整、训练和模型服务。其具有熟悉的 Python API，支持各种库，包括 pandas、NumPy、PyTorch、XGBoost 等。感兴趣的小伙伴可以进行详细阅读。

链接：https://github.com/xorbitsai/xorbits

9、RNAseqQC｜给你的数据来个全面的 QC 检查

资源¶

10、Miniforge：特定于conda-forge 的最小安装程序

Miniforge是基于conda-forge的Conda和Mamba的最小安装程序。Miniforge 包含Conda及其依赖项，它是一个更快的Conda替代品。此发行版都旨在简化在各种平台上安装Conda和Mamba的过程。它们为用户提供了一种便捷的方式来设置 Python 环境和管理包。

11、动手实战人工智能 AI By Doing

一本很不错的人工智能教程。通过动手实战人工智能，作者希望从监督学习开始，带入读者入门机器学习和深度学习。教程剖析和推导每一个基础算法的原理，将数学过程写出来，同时基于 Python 代码对公式进行实现，做到公式和代码的一一对应。

12、Single Cell Sequencing Analysis

一本很好的单细胞分析的教程，值得翻阅和作为参考书。

历史上的本周¶

生信爱好者周刊（第 93 期）：来自妈妈的Y染色体

贡献者（GitHub ID）¶

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第132期

Sun, 21 Jul 2024 15:34:59 +0000

生信爱好者周刊（第 132 期）：985青年教授自爆学术不端？¶

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封面图¶

图源

本周话题：985青年教授自爆学术不端？¶

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。

生信研究¶

1、Nature | 印明柱团队发表泛癌时空多组学成果

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07698-1

2、Genome Biology | scCDC:单细胞RNA测序污染修正的新方法

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。

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。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-024-03284-w

3、Genome Biology｜基于长读长RNA测序鉴定RNA编辑位点的新算法L-GIREMI

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。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-023-03012-w

博文资讯¶

4、Cell ｜近50年，癌症研究的那些里程碑事件

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。

5、回归工具属性，测序的全面“药”化！

本文从基因组针对和药物方面对测序进行了工业化解读。

6、漫谈生物统计——宾夕法尼亚大学李洪哲教授

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。

工具¶

7、Positron，新一代数据科学IDE（R+Python+…）

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）。

8、collie ｜ mini 的订阅器

9、plane | 开源项目管理工具

资源¶

10、生物信息学系列汇总

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。

历史上的本周¶

第 89 期：视频学习胜过读书吗？

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第131期

Mon, 15 Jul 2024 13:29:06 +0000

生信爱好者周刊（第 131 期）：2023诺贝尔生理医学奖给了mRNA疫苗技术，没有终身教职的她拿奖了¶

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封面图¶

本周话题：2023诺贝尔生理医学奖给了mRNA疫苗技术，没有终身教职的她拿奖了 ¶

2023年诺贝尔生理学或医学奖宣布授予德国生物技术公司BioNTech的卡塔琳·卡里科（Katalin Karikó）、美国宾夕法尼亚大学教授德鲁·魏斯曼（Drew Weissman），以表彰他们在核苷碱基修饰方面的发现，这些发现使得针对 COVID-19 的有效 mRNA 疫苗得以开发。

两位科学家的突破研究使得高效率的新冠mRNA疫苗得以被快速研发，也已凭此获得了多项大奖，包括2022年美国科学突破奖（Breakthrough Prize）、2021年拉斯克基础医学研究奖（The Lasker Awards）、2023年盖尔德纳奖等。

生信研究¶

Nucleic Acid Research | 北京基因组所（国家生物信息中心）发布空间转录组综合资源存储库CROST

空间转录组学是生命科学领域的重大突破,而CROST数据库的推出无疑是该领域的里程碑事件。这个由中国科学院北京基因组研究所主导开发的综合资源存储库,整合了来自8个物种、35种组织和56种疾病的1000多个高质量空间转录组数据集,并提供了全面的生物信息分析。CROST不仅方便研究人员访问海量数据,还提供交互式可视化分析环境和一站式分析平台,即使没有编程基础的用户也能轻松开展研究。它尤其有助于临床医生快速评估特定癌症基因的表达、甲基化和拷贝数变异情况,推动精准医疗发展。

论文链接：https://doi.org/10.1093/nar/gkad782
Nature | Olink Explore里程碑研究开启大规模人群蛋白质组学新时代

瑞典Olink公司在《自然》杂志发表的三篇研究，利用Olink Explore平台在54,000名参与者样本中分析了3,000种蛋白标志物，揭示了14,000多个新的遗传关联，推动了大规模人群蛋白质组学研究。这些发现有助于识别生物途径，加速药物开发，促进精准医学的发展。Olink的技术平台因其高特异性和精确度，为多组学整合和生物标志物发现提供了重要工具。

论文链接：
Sun et al. (2023) Plasma proteomic associations with genetics and health in the UK Biobank. Nature, DOI: 10.1038/s41586-023-06592-6
Dhindsa et al. (2023) Rare variant associations with plasma protein levels in the UK Biobank. Nature, DOI: 10.1038/s41586-023-06547-x
Eldjarnet al. (2023) Large-scale plasma proteomics comparisons through genetics and disease associations. Nature, DOI: 10.1038/s41586-023-06563-x
Signal Transduction and Targeted Therapy丨这项研究为EBV阳性胃癌患者提供新的治疗方向

中山大学肿瘤防治中心徐瑞华教授团队在国际知名期刊STTT上发表重要研究成果，该研究团队通过动态单细胞测序技术，研究人员精细解析了EBV阳性和阴性胃癌免疫微环境的差异，发现EBV阳性胃癌具有更丰富的T、B细胞浸润，特别是ISG-15+CD8+T细胞亚群可预测更好的免疫治疗响应。研究还发现,LAG-3抑制剂可能是EBV阳性胃癌患者的潜在新靶点，这一发现已在临床试验中初步验证。该研究从细胞和分子水平阐明了EBV感染影响胃癌免疫治疗疗效的机制。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41392-023-01622-1
Nature Biotechnology | 基于分层图像特征提取的AI辅助新工具，可以超分辨率预测空间基因表达，实现更快速的癌症病理诊断

宾夕法尼亚大学李明瑶教授团队开发了一种名为iStar的AI辅助工具，可以超分辨率预测空间基因表达，实现更快速精准的癌症病理诊断，并发表在Nature Biotechnology上。iStar采用分层图像特征提取方法，捕获组织学图像的局部细胞结构和全局组织结构信息，并结合空间转录组学数据训练神经网络模型，以接近单细胞的分辨率预测未观察到的超分辨率基因表达。此外，iStar在多种肿瘤类型中展现出优异表现，能自动检测出肉眼难以识别的肿瘤细胞，有望辅助确定癌症手术切除范围。最后，iStar的计算速度比其他AI工具快200多倍。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-02019-9

博文资讯¶

如何制作CPU-基于图片的简单解释

本文通过图文结合介绍计算芯片如何从原始材料中被制作出来。

Promise: 异步编程的强大工具

这篇文章讲述了JavaScript中的Promise对象，它用于简化异步编程。Promise有三种状态：Pending、Fulfilled和Rejected。文章解释了如何使用Promise进行链式调用和错误处理，并提供了一些最佳实践，强调了Promise在提高异步代码可维护性方面的重要性。

一位博士把整个 CNN 都给可视化了，可交互有细节，每次卷积 ReLU 池化都清清楚楚

CNN是什么？美国有线电视新闻网吗？

每一个对AI抱有憧憬的小白，在开始的时候都会遇到CNN（卷积神经网络）这个词。但每次，当小白们想了解CNN到底是怎么回事，为什么就能聪明的识别人脸、听辨声音的时候，就懵了，只好理解为玄学。

好吧，维基百科解决不了的问题，有人给解决了。

这个名叫CNN解释器在线交互可视化工具，把CNN拆开了揉碎了，告诉小白们CNN究竟是怎么一回事，为什么可以辨识物品。

Python软件包管理的最佳实践

今天，很偶然地，当我觉得不再需要某个包时，终于祭出了 pip uninstall 命令。本以为它能够依然智能地查出那些曾经搭便车被安装到系统中的包，并加以清理。然而，没想到，它只删除了我所指定的那个包，全然忘记了其他那些依赖项的存在。

经翻查文档和询问ChatGPT，才发现人家 pip 就是这么设计的，管装不管卸，只要一经安装到系统，就“一视同仁”对待，并不区分是否来自搭便车。这可真要命！原来从我第一次运行 pip install XXX 起，Python环境就已无法保持整洁了……

所幸，会为这个问题烦恼的，并非我一个人。为此，有不止一个包，能够帮助解决这个问题。这些包大同小异，原理也差不多，这里就选择其中一个，pip-autoremove，来加以介绍。

工具¶

Python 库，用 Gooey 为你的程序添加GUI

大家有没有遇到过这样的情况：你写了一个非常棒的命令行程序，但当你分享给朋友或同事时，他们却因为害怕命令行而不愿意使用？这时候，一个简洁美观的图形用户界面（GUI）就派上用场了。

今天我们来介绍一个神奇的Python库——Gooey，它能让你的命令行程序秒变图形界面，完全不用写繁琐的GUI代码！

Cirrocumulus | 百万级单细胞数据集的可视化神器

Cirrocumulus可以读入多种单细胞、空间组学类型文件，交互式展示UMAP、dotplot、barplot等可视化结果。更重要的是，其不仅可以在本地运行，也可在云端展示数据，并通过分块读取单细胞数据，实现百万级单细胞数据集的秒加载。

bcbio-nextgen | 基于Python的高效自动化生信分析工具

bcbio-nextgen是一个社区驱动的生物信息学工具集，用于高通量的基因变异检测、RNA测序和小RNA分析。它通过一个配置文件实现自动化和并行处理，简化了从数据输入到分析的流程。该项目支持自动化验证和分布式计算，提供了安装脚本和文档，以促进研究人员专注于下游的生物学研究。

资源¶

18个机器学习核心算法模型！！

本篇推文中，作者介绍了18个机器学习核心算法模型，并提供了每种算法模型的核心公式和代码。

Learn Next.js 中文教程

comboSC

comboSC是一个基于单细胞RNA-seq的个性化肿瘤联合治疗预测软件。它使用了大量来自CMAP和GDSC数据库的分子药物信息，可以基于癌症患者的单细胞测序数据，设计高效的免疫评分，用于个性化免疫谱评估。

历史上的本周¶

2023 生信爱好者周刊（第 89 期）：视频学习胜过读书吗？

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（完）

第130期

Sun, 07 Jul 2024 08:02:02 +0000

生信爱好者周刊（第 130 期）：走出还原论，拥抱复杂性¶

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封面图¶

来源：Cell

本周话题：走出还原论，拥抱复杂性 ¶

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; 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。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。

@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。

生信研究¶

1、National Science Review | 免疫与肿瘤互作驱动的食管鳞癌空间定向进化

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。

论文链接：https://academic.oup.com/nsr/advance-article/doi/10.1093/nsr/nwae150/7656974?searchresult=1

2、Science｜5万代大肠杆菌，探究突变适应性效应的变化规律

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。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。 - 论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38271521/

3、Nature | 从原肠胚到出生的小鼠产前发育的单细胞图谱

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。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38355799/

博文资讯¶

4、描述进化树的若干基本概念

值得初学者作初步了解和学习。

5、RPython | 好看的火山图

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。

6、人类参考基因组38版与19版的区别

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。
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。
准确性提升：GRCh38在检测结构变异方面更准确，假阳性率更低。
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。

工具¶

7、scMetabolism | 单细胞代谢分析R包

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34417225/

8、留痕｜提取微信记录

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。

可视化报告 demo：https://memotrace.cn/demo.html

9、Dandelion | 10X Chromium 5’ 数据的单细胞 BCR/TCR V(D)J-seq 分析包

10、uwot

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。

资源¶

11、 ISLR-python

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。

历史上的本周¶

第 88 期：视频学习胜过读书吗

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（完）

第129期

Sun, 30 Jun 2024 11:09:23 +0000

生信爱好者周刊（第 129 期）：怎么才算真正拥有科研思维？¶

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封面图¶

来自BioByte 080

本周话题：怎么才算真正拥有科研思维？¶

@kkjtmac 科研思维是一种系统化的综合性思维，要求具备严谨的逻辑推理能力、创新的思考方式和批判性的评估态度。真正拥有科研思维的人能够通过提出问题、设计实验、收集数据、分析结果并得出结论的过程，不断优化和提升自己的研究能力。同时，还需具备开放的心态，善于吸收新知识，并在团队协作中发挥自己的专业特长。

生信研究¶

1、Nature | All of Us项目发表超24万个临床级基因组数据，鉴定超2.75亿种新变异

本文详细介绍了由美国国立卫生研究院(NIH)领导的”All of Us”研究项目的最新进展。该项目旨在收集100万以上美国人的健康数据，促进精准医疗的发展。研究团队在Nature上发表了24.5万余名参与者的全基因组测序数据，鉴定出超过10亿个遗传变异，其中2.75亿个为新发现的突变。通过将基因组数据与电子健康记录相结合，研究人员评估了3724个与117种疾病相关的遗传变异。这些高质量的临床级基因组数据为深入理解人类遗传多样性和开发个性化治疗方案提供了宝贵资源。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-023-06957-x

2、Cancer Cell | 第二代癌症依赖性图谱发表，优先筛选27种癌症类型的370个抗癌治疗靶点

这篇文章详细介绍了英国Sanger研究所Mathew J. Garnett团队构建的第二代癌症依赖性图谱(Cancer DepMap)的最新研究成果。研究整合了多组学数据，利用CRISPR-Cas9筛选分析了27种癌症类型的基因依赖性，并开发了一个靶点优先级排序框架，最终确定了370个潜在的抗癌治疗靶点。这项工作是迄今为止对癌症依赖性最全面的分析，为癌症个性化治疗提供了新思路。

论文链接：https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(23)00444-0

3、Nat Commun｜基于长读长测序进行癌症和免疫单细胞的综合基因分型

研究团队设计了一个灵活的长读长测序工作流程和分析管线，称为nanoranger，该方法从中间单细胞cDNA文库开始，检测细胞谱系定义特征，包括单核苷酸变体、融合基因、异构体、嵌合抗原和TCR序列。通过对这些天然“条形码”的系统分析，研究人员定义了nanoranger的最佳靶点，即靠近高表达基因5’端、转录长度短于4kB的基因位点。作为概念证明，研究人员将nanoranger应用于急性髓系白血病（AML）亚克隆的纵向追踪，并描述了数千个骨髓浸润免疫细胞的异质性亚型特征。总之，使用nanoranger可以增强细胞基因分型，改善对单细胞肿瘤和免疫细胞共同进化的追踪。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-44137-7

博文资讯¶

4、 R语言的24个高效操作

这篇文章介绍了24个非常实用的R语言高效操作技巧，包括如何修改默认语言、查看内存消耗、查看源代码、设置CRAN镜像等基本操作，以及如何使用管道操作、拆分列数据、自动加载常用包、迁移已安装的R包等进阶技巧。文章语言简洁易懂，每个操作都配有示例代码。无论是R语言初学者还是有经验的老司机，相信都能从中学到些使用的技能。

5、利用 bulletchartr 包绘制子弹图

子弹图(Bullet chart) 给大多数据人的第一印象可能就只是简单的柱形图叠加，但其所使用的场景和表达的含义却远远超过柱形图，特别是在分析环比、同比的时候。

6、6类肿瘤异质性研究模型

本文通过图文结合的方式介绍了研究肿瘤的6类模型： - 小鼠模型 - 基因工程小鼠（Genetically Engineered Mouse Models，GEMM） - 患者来源的异种移植（ patient derived xenograft，PDX）模型 - 类器官 - 微流控模型/器官芯片 - 酵母 - 斑马鱼 - 果蝇

7、LC24: 只需要一个纳米孔测序就够了!!!…??

ONT LC24上，CTIPO Clive Brown重点展示了几个方面的技术更新及进展： - 引入基于Transformer的大语言模型训练了新的base caller - v5 sup，实现了单链读取Q26、细菌组装Q50、indel变异识别错误率15%的降低，引入了HERRO校正算法实现了simplex组装前Q40的准确率； - 在只使用纳米孔测序技术（nanopore-only）的T2T完整基因组组装方面取得显著进步，使用4张flow cell实现了nanopore-only的Q50 T2T，相应的解决方案现在打包对客户提供

工具¶

8、editbl | 动态修改表格的R包

editbl是一个R语言包，提供类似电子表格的界面来修改表格数据，支持内存中的data.frame对象以及数据库中的数据。它具备多后端支持、可定制性、易于集成进Shiny应用、撤销/重做功能、无需将所有数据加载到内存、处理外键强制和隐藏替代键的挑战、事务性提交等特性。此外，它还支持为新行设置默认值，如UUID、当前日期、插入者等，使得数据编辑既灵活又尊重后端模式和约束。

9、Go Get Data

“Go Get Data”（ggd）是一个数据管理系统，它提供了访问包含自动整理的基因组数据的数据包。ggd数据包包含了数据提取、处理和处理所需的所有必要信息。随着科学数据集数量的增加，ggd提供了这些数据集的访问，无需您自己寻找、下载和处理它们。ggd利用conda包管理系统和Bioconda的基础设施，提供了一种快速且简便的方式来检索处理过的注释和数据集，支持数据来源追踪，并提供了可复制性的稳定来源。使用ggd数据管理系统，任何用户都可以快速访问所需的所有数据集，在环境中管理这些数据，并可以通过ggd数据包的名称和版本来引用数据访问和使用。

10、利用shinyjqui包作为jQuery UI javascript库的R封装器

shinyjqui包是jQuery UI javascript库的R封装器。它可以用来很容易地添加交互和动画效果。

资源¶

11、3Blue1Brown的微积分主题讲解

3Blue1Brown网站提供了一套微积分核心概念的视频教程，旨在通过直观的动画和易于理解的方式，让用户能够自行发现微积分的基本原理。教程以重新发现圆面积公式为例，阐释了这一发现与微积分基本定理之间的联系。视频系列涵盖了微积分的多个方面，包括导数、积分以及它们在数学和物理中的应用，致力于帮助用户深入理解微积分的精髓。

12、1000个用户指南官方手册

1000个用户指南是一个综合性的在线资源，提供了详尽的使用说明和帮助信息。该网站涵盖了各种主题和领域的指南，旨在帮助用户快速找到所需信息，提高效率。用户可以通过网站首页获取更新记录，并通过链接直接访问GitHub上的源代码，以便进一步了解或参与项目的开发和改进。

历史上的本周¶

第 88 期：Vim之父因病离世，一生写下Vim传奇

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（完）

第128期

Sun, 23 Jun 2024 07:44:48 +0000

生信爱好者周刊（第 128期）：什么事情使你放弃了学术理想？¶

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封面图¶

本周话题：什么事情使你放弃了学术理想？¶

一个人放弃科研，有无数种理由，而坚持，需要莫大的勇气。希望所有坚持这条道路的人，都能不被失败所击倒，不因欲望而放弃底线；也希望那些想放弃科研的人而言，都有勇气拥抱外面更加广阔的天地

生信研究¶

1、 Science|“与生俱来” 的变异如何 “塑造” 乳腺癌演化轨迹

这篇发表在Science上的研究揭示了“与生俱来”的组成型变异（constitutional variants或称之为胚系变异（germline variants））如何通过调节肿瘤细胞与免疫细胞的互作，”塑造”乳腺癌的亚型与演化轨迹。研究人员发现，某些癌基因的常见组成型变异如果增加其多肽被MHC-1呈递形成抗原表位的概率，会抑制以该基因扩增为特点的乳腺癌亚型的发生。但对于已经浸润的乳腺癌，若扩增的癌基因存在高抗原表位呈递，反而提示该肿瘤已经进化出更强的免疫逃逸能力，成为免疫抑制的”冷肿瘤”，转移风险更高。这一发现揭示了胚系变异如何通过免疫互作调控乳腺癌发生发展，为肿瘤预后与风险分析提供了新视角。

原文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh8697

2、Genome Biol|大规模食管癌甲基化综合分析揭示细胞类型和癌症特异性表观遗传调控

食管癌的发病率居世界第七位，死亡率居世界第六位。食管癌侵袭性强，患者预后差，5年生存率低于20%。在表观遗传学上，已有多项研究报道了食管癌的分子变化，特别是DNA甲基化水平的变化。但这些研究主要集中在基因启动子区域的DNA甲基化分析上，该区域仅占人类基因组中所有CPG位点的6%。已知DNA甲基化在其他非编码区域也发挥重要作用，如增强子、部分甲基化结构域（PMDs）以及重复元件。因此，食管癌的DNA甲基化组有待通过全基因组亚硫酸盐测序（WGBS）等单碱基分辨率方法进行进一步全面表征。近日，美国Samuel Oschin综合癌症研究所的研究团队与以色列耶路撒冷希伯来大学研究团队合作，对来自两种不同食管癌亚型及其相应的非恶性组织的45例食管样本的WGBS数据进行分析，并开发了一种新的sequence-aware方法来识别大的PMD，揭示了肿瘤样本中PMD的甲基化水平和基因组分布的高度异质性。此外，利用泛组织单细胞和泛癌症表观基因组数据集，研究团队证明食管癌中的大部分细胞类型特异性PMDs和差异甲基化区域（DMRs），实际上是源自相关细胞类型的其他癌症中共同发生的标记物。 - 文章链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-023-03035-3

3、Cancer Cell|重磅揭示全球首个早期肺癌头对头对比MRD检测策略的前瞻性临床研究结果

2023年9月，北京大学人民医院胸外科/胸部肿瘤研究所王俊院士团队的陈克终教授引领的全球首个早期肺癌头对头对比分子残留病灶（molecular residual disease，MRD）检测策略的前瞻性临床研究MEDAL的相关研究结果正式发表于Cancer Cell。 MEDAL系列研究历时长达5年，此次公布的研究结果聚焦早期可手术的非小细胞肺癌患者，对比了肿瘤未知的固定化Panel、肿瘤先验的固定化Panel、基于WES的个性化定制MRD Panel（PROPHET）的三种MRD策略的检测性能。更为重要的是，该研究创新性地解答了MRD临床应用转化中的常见问题，如MRD监测策略、非Ⅰ/Ⅱ类变异的MRD检测价值、个性化的MRD检测在复发监测较传统影像学检测的领先时间等。同时，该研究在全球范围内首次建立了Landmark MRD状态联合TNM分期指导患者预后分层的TNMB分期方法，以及ctDNA定量变化率可指导临床治疗决策等新的MRD应用策略。 - 文章链接：https://www.cell.com/cancer-cell/abstract/S1535-6108(23)00286-6

4、Nat Commun|复旦大学丁琛团队及合作者基于尿路上皮膀胱癌的蛋白基因组学分析，揭示不同癌症进展的分子特征

复旦大学丁琛教授团队与合作者在Nature Communications发表研究，通过对190名尿路上皮膀胱癌患者448个样本的多组学分析，全面揭示了膀胱癌不同进展阶段的分子特征。研究区分了侵袭性肿瘤的不同起源，与临床预后和分子特征相关；阐明了乳头状瘤、乳头状尿路上皮癌(PUC)和原位癌(CIS)的独特分子特征，发现CIS与APOBEC介导的DNA损伤密切相关，而PUC则表现出不同的代谢和免疫特征；还发现RBPMS基因可能通过调控AP-1转录因子在膀胱癌转移中发挥抑制作用。 - 原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-41139-3

博文资讯¶

5、我的折腾与 TBtools-II 的开发

讲述TBtools-II开发历程

6、肿瘤新抗原疗法面临的挑战

这篇文章深入分析了肿瘤新抗原疗法在临床应用中面临的主要挑战，包括新抗原靶点预测的局限性、肿瘤异质性带来的治疗难题等。针对不同免疫表型的肿瘤，作者提出了相应的新抗原疗法联合用药策略，如联合免疫检查点抑制剂、抗血管生成药物、免疫原性细胞死亡诱导剂等，以期提高新抗原疗法的治疗效果。尽管新抗原疗法目前还存在诸多障碍，但其高度肿瘤特异性的优势有望随着进一步研究而得到充分发挥，为癌症个性化精准治疗提供新的思路。

7、GATK4 流程预处理技巧

本文围绕 GATK4 流程中注意事项进行介绍，包括如何选择合适的线程和内存，如何按步骤进行数据预处理。

工具¶

8、WPS-AI助手

利用人工智能帮你撰写工作周报、PPT大纲等工作

9、typetracer-跟踪R包中函数参数类型

typetracer 是一个用于跟踪函数参数类型的 R 包。R 语言包含一组已定义的类型，但语言本身“极其动态”，并且缺乏方法来指定任何表达式所需的类型。typetracer 包可以跟踪代码，以提取传递给 R 函数的参数属性的详细信息。同时，typetracer 可以跟踪单个函数或整个包。

GitHub: https://github.com/mpadge/typetracer

10、ktplots|单细胞可视化工具箱

主要跟 CellPhoneDB 有关系。

教程：https://zktuong.github.io/ktplots/articles/vignette.html

11前端新轮子Nue

- 官网：https://nuejs.org/ - 仓库：https://github.com/nuejs/nue

资源¶

12、70个数据分析网址

该资源文章提供了 10 余类与数据分析有关的网址和工具。

13、唐库学习

世界名著在线阅读，英汉对照，适合影子跟读学习

14、ComboSC-基于单细胞RNA-seq的个个性化肿瘤治疗预测

combosc是一个可扩展的工具包，用于基于癌症患者单细胞测序数据的个性化联合治疗推荐，其主要使用来自CMAP和GDSC数据库的大量分子/药物集合。

历史上的本周¶

第87期：耿美玉的971是真药的可能性

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第127期

Mon, 17 Jun 2024 02:49:06 +0000

生信爱好者周刊（第 127 期）：高校“青椒”之死：困在“非升即走”里的海归博士¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：高校“青椒”之死：困在“非升即走”里的海归博士 ¶

无论是教学还是研究，没有考核当然也不可能。但需要明确的是，哪怕严格考核的大方向没错，也不意味着制度不可以完善。比如有人指出，很多高校的考核标准过于严格、单一，又缺乏充分客观的同行评议机制，导致评价机制过于机械，将资质各异、禀赋不同的“青椒”们挤到了同质化的道路上。所以，如何进行人性化的改造，比如提高评价标准的多元性，扩展考核内容的承载量，提供一定的救济空间，保持严格与灵活的平衡，是当前应该探索的方向。

生信研究¶

1、 Nature communications | ASGARD：单细胞指导的药物再利用新策略

这期的nature communications上介绍了一种名为ASGARD（A Single-cell Guided Pipeline to Aid Repurposing of Drugs）的新工具，旨在利用单细胞RNA测序技术(scRNA-seq)来指导药物再利用，以实现精准医疗。ASGARD通过定义药物评分系统，考虑所有细胞亚群来推荐药物，从而应对每个患者内部的细胞异质性。研究发现，ASGARD在单药治疗的平均准确性上显著优于传统的基于群体细胞的两种药物再利用方法，并且在细胞群落水平的预测方法中表现更佳。通过使用TRANSACT药物反应预测方法对三阴性乳腺癌患者样本进行验证，发现许多排名靠前的药物已经获得FDA批准或正在进行对应疾病的临床试验。总体而言，ASGARD是一个有前景的药物再利用推荐工具，它为个性化医疗提供了由单细胞RNA测序指导的新策略。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-36637-3 工具链接：https://github.com/lanagarmire/ASGARD

2、Nat Med|基于22种常见癌症NGS数据开发AI模型预测治疗反应

该研究开发了机器学习模型OncoNPC，可对肿瘤样本进行分类，并在已公布的多中心测试数据中提供了可靠且可解释的预测。研究团队观察到，通过OncoNPC预测方式进行治疗的CUP患者的生存期明显长于以不一致方式治疗的患者。OncoNPC极大地方便了个性化治疗的实施，对医生为CUP患者制定合适、精准的治疗策略具有重要意义。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-023-02482-6

3、Cancer Research丨绘制癌症中蛋白质的遗传调控位点图谱并揭示蛋白质丰度与药物响应和免疫浸润的关联

该研究利用癌症基因组图谱（TCGA）和癌症蛋白质组图谱（TCPA）中超过7000个癌症样本的数据进行了关联分析，对31种人类癌症的蛋白质遗传调控位点进行了鉴定，最终获得了超过10万个癌症pQTL。随后，作者进一步结合了癌症患者的临床数据分析了这些pQTL与患者总生存率的相关性，最终发现了超过8000个与患者总生存率关联的pQTL，这意味着这些变异位点可能通过影响特定蛋白质的表达，进而对癌症患者的预后产生影响 - 论文链接：https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-23-0758

4、Nature Communications | 基因组变异解码框架Huatuo

该研究提出了一种新颖的分析框架Huatuo（华佗），可仅依据来自少量生物学个体的基因表达谱，实现对突变转录效应在细胞类型水平上的推断，为解析复杂的基因表达遗传调控机制提供了一种高效途径。该研究进一步构建了一个全面的细胞类型特异性基因调控遗传变异景观，并通过各种基准测试验证了分析结果的合理性。最后，团队探索了基因组遗传变异与复杂表型之间的关系，为复杂性状和疾病的驱动细胞类型和因果变异提供了系统性见解。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-39538-7

博文资讯¶

5、deepin V23成功适配WSL

deepin 开发团队宣布，在已经发布的 deepin V23 beta 版本中，现已正式适配 WSL。团队称他们选择了基于 WSL2 的适配方案，因为 WSL2 提供了 WSLg 扩展，可以提高性能，增强系统调用兼容性，也能让用户在 Windows 上享受 deepin 的美观界面和强大功能。目前看来，deepin WSL 还处于测试阶段，存在一些性能、兼容性、稳定性等方面的问题或不足。团队表示正在对应用进行更多的测试，以便发现并解决问题，提升用户体验。

6、75岁Hinton中国大会最新演讲「通往智能的两种道路」

Hinton 本次的演讲题目为「通往智能的两种道路」（Two Paths to Intelligence），即以数字形式执行的不朽计算和依赖于硬件的可朽计算，它们的代表分别是数字计算机和人类大脑。演讲最后，他重点谈到了大型语言模型（LLM）为他带来的对超级智能威胁的担忧，对于这个涉及人类文明未来的主题，他非常直白地展现了自己的悲观态度。

7、如何通俗理解协方差、相关系数？

本文通过图文并茂的形式介绍了 2 个基本的统计概念。

工具¶

8、锐竞文献管理：构建实验室共享知识库

锐竞公司开发了许多有用的学术工具，这篇文章介绍了一个在线文献管理工具的使用。

工具链接：https://scholar.rjmart.cn/#/?tg=RK4W&tab=2

9、VCFshiny包处理数据变异信息

二代测序产生的变异通常以变异检出格式（VCF）文件重新编码。该VCF文件存储变异的详细信息，包括染色体位置，碱基序列，碱基质量，读取深度，基因型等。然而，对于没有生物信息学和编程背景的研究者来说，从VCF文件中破译相关的生物学见解可能是一项具有挑战性的任务。作者基于此开发了一个名为 VCFshiny 的 R/Shiny 应用程序包，用于以交互式和用户友好的方式解释和可视化存储在 VCF 文件中的各种变异。VCFshiny 能够汇总变异信息，包括总变异数、样本间变异重叠、单核苷酸变异的碱基改变、插入和缺失的长度分布、变异相关基因、基因组中的变异分布以及癌症驱动基因中的局部变异。在每次分析中，该软件提供了多种可视化方法，来获得用于发布和共享的图表。

GitHub: https://github.com/openbiox/weekly/issues/2337

10、csvtk:表格处理神器

一个跨平台的生信数据处理小工具，可以节省大量写Python或者R脚本的时间

Github: https://github.com/shenwei356/csvtk

11、ShellCheck | Shell脚本静态分析工具

ShellCheck是一个用于分析bash/sh Shell脚本的工具，旨在识别语法错误、语义问题以及潜在的陷阱。它提供了多种使用方式，包括网页、终端、编辑器集成以及构建或测试套件中。

资源¶

12、方糖技术

一个关于计算机内容且比较系统入门学习的博客

13、sc-pert | 单细胞扰动组学数据集与模型资源库

sc-pert是一个公共资源库，提供了一系列用于单细胞扰动组学（如CRISPR筛选和药物扰动）的模型和数据集。该资源库最初为2021年Cell system杂志的文章所策划，包含了多个与单细胞扰动模型评估相关的公共数据资源链接，如GDSC、DepMap PRISM、Therapeutics Data Commons等，以及不同来源的单细胞扰动数据集，支持研究人员进行深入分析和模型开发。

14、Appsilon-R Shiny Demo Gallery

Appsilon基于Shiny演示分享了一系列漂亮且易于使用的Shiny应用程序模板。每个模板都是开源的，完全可定制。

历史上的本周¶

第86期：如何做亮眼的研究生？

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第126期

Mon, 10 Jun 2024 12:30:45 +0000

生信爱好者周刊（第 126 期）：为什么细菌不能变得更大？或者更小？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

来源：https://centuryofbio.com/p/scaling-crispr-cures?utm_source=profile&utm_medium=reader2

本周话题：为什么细菌不能变得更大？或者更小？¶

空间约束控制着最大和最小细菌的尺寸。

细菌不能再缩小，因为剩余的空间不足以容纳DNA和必需的蛋白质。它们也不能变得更大，因为较大物种相较于其体积增加，能量需求更大。因此，较大的细菌需要更多核糖体。而试图比当前的最大记录保持者更大的细菌将无法容纳所需的额外核糖体。研究人员表示，了解微生物的最小尺寸有助于寻找地球以外的生命迹象，以排除过小的生命迹象。而知道细菌有最大尺寸也激发了生物学家更仔细地研究其他微生物（如单细胞真核生物）如何克服这种限制。

@ShixiangWang - 没有什么意外，仅仅是因为规律。

生信研究¶

1、Nature | “生命之树”猴面包树的演化历史

猴面包树，是锦葵科猴面包树属的大型落叶乔木，它的果实、叶、树皮、根均可食用或入药，被称为“生命之树”。目前，全球现存猴面包树总计8个物种，分布在澳大利亚（1种）、非洲大陆（1种）、马达加斯加（6种），其中3个马达加斯加分布的物种为濒危保护植物。北京时间2024年5月15日23时，中国科学院武汉植物园/中国科学院中-非联合研究中心、英国伦敦玛丽女王大学、英国皇家植物园、华大科技等国内外研究团队，在国际顶级学术期刊《自然》（Nature）杂志上发布了猴面包树的演化历史及保护研究论文，该研究基于现存的八种猴面包树物种的基因组数据，重建其演化历史，并提出马达加斯加是现存谱系的起源中心。基因组学和生态学的综合分析揭示了马达加斯加猴面包树物种多样性产生的原因。马达加斯加猴面包树的历史种群动态可能受到种间竞争和该岛地质历史的影响，特别是当地海平面的变化。基于上述结果，本研究对马达加斯加特定猴面包树物种分别提出了新的保护建议和策略。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07447-4

2、Cell Reports | 大规模并行报告基因分析揭示疾病相关3’ UTR突变可影响mRNA稳定性、翻译和癌症进展

研究团队在185个mCRPC（转移性去势抵抗性前列腺癌）患者中鉴定了3’ UTR体细胞突变，发现了14,497个富含致癌通路和3’ UTR调控元件的单核苷酸突变。通过两种互补的大规模并行报告基因分析（MPRA）方法，检测了数千个基于患者（patient-based）的突变，并发现影响mRNA翻译或稳定性的致癌3’ UTR突变与更快进展为晚期疾病相关。

论文链接：https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(23)00851-3

3、Bioinformatics | Ragged Experiment 可无损表示不规则基因组数据

在基因组研究中，科研人员通过对样本的DNA拷贝数、体细胞突变、单核苷酸多态性（SNP）和其他基因组属性进行分析，以了解基因如何发挥作用并导致癌症等疾病。这些分析可产生“ragged（不规则）”的基因组范围（Genomic Ranges）数据，即每个样本在不同的基因组坐标都有对应结果，不能整齐地组装在一起。不规则数据可以VCF格式存储在磁盘上，但由于其不是矩形或矩阵状的，为下游统计分析带来了信息学方面的挑战。研究团队提出了Ragged Experiment R/Bioconductor数据结构，可无损表示来自多个样本的不规则genomic ranges数据，并为每个样本中相同Ranges的矩阵格式汇总提供了灵活、高效的工具，以支持广泛的下游统计分析。经验证，Ragged exexperiment有效地表征了TCGA（癌症基因组图谱）和cBioPortal数据库中的拷贝数和体细胞突变数据，适用性较强。

论文链接：https://dx.doi.org/doi:10.18129/B9.bioc.RaggedExperiment
包链接：https://github.com/Bioconductor/RaggedExperiment

4、iMeta | 探索HPV相关肿瘤的肿瘤免疫微环境的shiny网页工具

南方医科大学罗鹏、张健，香港大学袁硕峰和中南大学程全等团队在 iMeta 在联合开发了一个名为HPV相关肿瘤免疫微环境分析平台（HPVTIMER）的网络工具，它作为一个综合分析平台，整合了基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）内现有的8种HPV相关肿瘤、共65个转录组数据集、2,290个样本、超过10,000个基因的表达数据。

论文链接： https://doi.org/10.1002/imt2.130
网站链接：http://www.hpvtimer.com/

博文资讯¶

5、Python转录组学分析框架：Omicverse的安装以及差异分析

OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。本文介绍了该软件的安装方法以及如何利用该软件进行差异分析。

6、两位“食肉糜”的女生（外加一位男生）

作者介绍了几位励志者的故事。

如作者所说：在无爹可拼，无矿可挖，人脉有限的情况下，把书读好是获得更好生活的最靠谱道路。一个人的发展中，人脉的重要性不能低估，每个年轻人都应该努力拓展并经营好自己的人脉。而读书与拓展经营人脉并不矛盾。一个有进取心，读书好，不整天怼天怼地中间怼空气的年轻人更容易让人愿意交往。

7、低通量市场正在成为 NGS 公司竞争的一个主战场

一则译文，讨论了当前市场环境下低通量测序领域的激烈竞争。尽管近年来大型测序公司主要专注于高通量和中通量仪器，但低通量市场仍在持续发展。文章认为,在低通量测序市场中,价格将是关键竞争因素。

工具¶

8、Rhino｜快速构建企业级 Shiny 应用程序

Rhino是一款R语言插件，能够帮助你像全栈软件工程师一样，按照「Appsilon之道」创建 Shiny 应用。基于Rhino的开发应用了最佳软件工程实践，模块化代码，并可以编写完善的测试，打造美观的 UI。对于需要开发Shiny应用的小伙伴，值得尝试。

9、Tidier.jl ｜ Julia 中用于数据分析的元包

Tidier.jl 是一个专为 Julia 语言设计的数据分析包，灵感源自 R 语言的 tidyverse。喜欢tidyverse编码风格的小伙伴可以尝试。

10、BigSeqKit | 一个并行大数据工具包，用于大规模处理FASTA和FASTQ文件

11、YouPlot | 命令行绘图工具

一个例子：

资源¶

12、15 个Web 开发者需要知道的杀手级网站

13、diff.blog | 一个开发者新闻网站

历史上的本周¶

生信周刊第85期：大学是否选生物：适合普通家庭、智力一般的学生

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第125期

Sun, 02 Jun 2024 10:05:48 +0000

生信爱好者周刊（第 125 期）：一周是一年的2%¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

重建的人类大脑皮层

本周话题：一周是一年的2%¶

本周的话题来自科技爱好者周刊（第293期）

我一直觉得，每周七天是很短的时间，尤其是发布周刊以后，更是过得飞快。但是，他的这句话让我意识到，每周其实是一年当中很重要的组成部分。虚度一周就是虚度一年的2%。你没有几周可以虚度的。只要多浪费几周，这一年很快过去。反过来，过好这一周，那么这一年的2%就有价值了。只要这样多过几周，一年就会变得很充实，有拿得出手的成果。我坚持写周刊，每周记录一点东西，整理一些思考，现在想起来，其实就是在督促自己过好这一年的2%。

@kkjtmac 一周作为一年52周中的一个，确实大约占据了一年时间的2%，这个数据突然让我认识到一年的短暂以及如何在一年中划分和利用时间。

生信研究¶

1、Nature communications | 100多个数据集的单细胞泛癌分析

这篇Nature Communications的泛癌scRNA-seq研究，作者系统整合了30多种癌症的104个数据集，涵盖单细胞、bulk和空间转录组学数据，构建了一个庞大而丰富的泛癌单细胞图谱。通过多角度、多层次的分析，揭示了肿瘤微环境中免疫细胞和间质细胞的异质性特征，绘制出各种细胞状态在不同器官和癌症中的分布图景。文章还利用空间转录组数据，分析了不同细胞状态在组织空间的相互作用和临床意义。这项研究展示了整合多组学大数据研究肿瘤异质性的新思路。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-48310-4
文章代码：https://zenodo.org/records/10651059

2、Science | 系统描绘转录起始连续动态全过程

《Science》杂志这篇研究通过58万张冷冻电镜照片，首次捕捉并重建了转录从头起始的16个连续动态过程，详细揭示了通用转录因子与RNA聚合酶Pol II协同调控转录起始向转录延伸转变的分子机制，为深入理解基因表达调控提供了重要视角。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi5120

3、Cell Reports | 14种不同癌症类型的mRNA-蛋白相关性分析揭示基因突变如何影响转录后调控

这篇发表在Cell Reports上的研究通过分析14种不同癌症类型的转录组和蛋白质组学数据，系统探索了癌症中转录后调控的全貌。研究发现一些关键基因在泛癌中受到强烈的转录后调控，且较高的mRNA-蛋白相关性与患者生存期缩短相关。此外，文章还揭示了癌症驱动基因突变如何影响转录后调控水平。这项工作加深了我们对癌症基因表达调控机制的理解，强调了系统性认识转录后调控在癌症诊断和预后中的重要性。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.113172

博文资讯¶

4、染色质三维结构 | compartment & TADs & loop

这几天听了有关三维基因组的几场报告，突然发现之前学的细胞生物学中染色体多级螺旋模型只是对染色质宏观的描述，染色质三维结构还能进行更精细的划分。这篇笔记主要整理一下染色质三维结构–compartment、TADs、loop。

5、人类基因组计划的 RNome 研究

美国国家科学、工程和医学院 (NASEM)的一份报告提出了一项雄心勃勃的计划，呼吁开展类似人类基因组计划的RNome研究，重点关注RNA及其表观遗传修饰的测序。但到目前为止，大多数 RNA-seq 都是通过短读长测序完成的，它无法绝对确定地对许多 RNA isoforms进行测序。NASEM的共识研究报告概述了一项公私合作伙伴关系的 15 年计划，旨在开发新方法可以直接对 RNA 分子进行测序，并检测在其上发现的数十个（如果不是数百个）表观遗传修饰。除了技术开发之外，关键任务还包括制定 RNA 标准（可能在美国国家标准与技术研究院的帮助下）、培养精通 RNA 的科学队伍，并为这些工具创建新的应用程序。

https://medicine.at.brown.edu/human-rnome-project-gets-underway/

6、KEGG通路分析的可视化炫酷可视化–KEGG流星图

这篇文章介绍了一种新颖的KEGG通路分析可视化方法——KEGG流星图，突破了传统散点图的局限，更加直观、精美地展示富集结果。该方法不仅考虑了每条通路的p值和参与差异物的数量，还能体现出每条通路中上调和下调差异物的整体变化趋势。文中提供了详细的R代码实现过程，可以让读者轻松掌握并应用到自己的数据分析中。对于想要提升KEGG通路分析可视化水平的研究人员来说，KEGG流星图是一个新的选择。

7、RNA速率分析

RNA速率能够通过叠加剪接信息来推断细胞分化的方向性。本文介绍了基于scVelo如何估计RNA速率。

工具¶

8、 Zotero不好用！计算机专业博士生，手搓一款开源免费且强大的文献管理神器！

你在用zotero时有下面这个痛点吗？很多会议论文例如，NIPS，ICLR，没有 DOI 编码，导致文献管理软件几乎无法匹配他们的发表信息元数据，那么在写论文的时候，不得不一次次的搜索 Google Scholar，DBLP 来确保引文的发表信息无误。特别是在计算机领域，会议论文占据主要地位，如果每次都需要自己重新检索来匹配论文元数据，那确实挺费事的！如果上面的痛点也是你的痛点，不妨继续往下看，看看一位计算机专业的博士生是如何解决这个问题的！ - 工具链接：https://paperlib.app/cn/

9、一行代码就能发生信顶刊的GPTCelltype做单细胞亚群注释

在朋友圈刷到了一个（Published: 25 March 2024）的文章：《Assessing GPT-4 for cell type annotation in single-cell RNA-seq analysis》，题目短小精悍，就两个作者，关键是发表在《Nature Methods》杂志，算是生信顶刊了。

工具链接：https://github.com/Winnie09/GPTCelltype

10、avatar | 在线虚拟形象设计网站

avatar是一个在线小工具，它允许用户创建虚拟形象或头像，可以用作社交媒体的个人资料图片、游戏中的代表角色等场合。用户可以通过选择不同的面部特征、发型、服装和其他自定义选项来设计自己的虚拟形象。

工具链接：https://sinqi.tools/zh/avatar

11、AppFlowy | 开源的 Notion 替代品

AppFlowy是一个开源的Notion替代品，由Flutter和Rust构建，支持私有化部署，强调数据隐私和本地流畅体验。它具有社区驱动的可扩展性，可定制化强，易于集成AI对话等能力。界面美观，支持暗黑模式，同时提供项目管理和任务可视化功能。

工具链接：https://www.appflowy.io/

资源¶

12、R Graphics Cookbook 第二版（英文）

该书介绍了 R 常用的常用的任务处理的例子，非常值得参考。之前的第一版本我们 Openbiox 组织翻译了第一个中文版本 Cookbook for R 中文版。

13、Outstanding User Interfaces with Shiny

本资源是David Granjon撰写的一本书籍，旨在填补Shiny初学者和高级用户之间的知识空白。该书深入探讨了如何深度定制和增强Shiny应用程序，使其界面与经典Web应用程序难以区分。自2012年Shiny首次提交以来，其社区已迅速发展，但直到2021年，还没有一个全面的资源来集中Shiny用户和开发者的经验和智慧。这本书由R包bookdown构建，由Kenton Russell推荐，认为它填补了搜索可能无法得到有用结果的主题空白。

历史上的本周¶

生信周刊第 84 期：认识自己的缺点

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「Openbiox 生信周刊」运维小队：

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（完）

第124期

Sat, 01 Jun 2024 13:39:28 +0000

生信爱好者周刊（第 124 期）：《Cell》癌症研究五十年：十大要点总结¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：《Cell》癌症研究五十年：十大要点总结 ¶

《细胞》杂志近期发表标题为“五十年来癌症研究的进展”，强调了过去五十年中癌症研究领域的重大进步，着重说明了我们对癌症的理解和治疗方式是如何演变的

生信研究¶

Cell | 崔亚/李蔚团队利用33万全基因组测序数据揭示人类跨族群串联重复序列扩张的遗传奥秘

TR-gnomAD项目开创性地构建了一个涵盖338,963个人类全基因组测序样本的串联重复扩展参考图谱，其中39.5%为非欧洲血统样本，体现了重要的遗传多样性。该研究利用先进的生物信息学工具如ExpansionHunter和GangSTR，准确识别和分类串联重复，并开发了创新的串联重复差异分数来量化不同人群间的差异。TR-gnomAD不仅为遗传病的诊断和解读提供了宝贵的资源，揭示了特定串联重复扩展与疾病的关联，还强调了在全球多样化背景下研究人类基因组变异的重要性。此项目标志着精准医学发展的重要里程碑，为未来串联重复和遗传疾病的研究奠定了研究基础。

论文链接： https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00252-6
Science | 维生素D通过改变肠道细菌，提高抗癌免疫力

2024年4月25日《Science》上发表了重磅研究，维生素D可以通过改变肠道微生物群，提高身体对癌症的免疫力。研究团队发现，富含维生素D的饮食可以促进一种名为脆弱拟杆菌的肠道细菌生长，从而增强小鼠抑制肿瘤生长的能力，并提高免疫检查点抑制剂的疗效。该研究揭示了维生素D、肠道微生物和癌症免疫之间的重要联系，为预防和治疗癌症提供了新的思路。研究人员分析了大规模人群数据，发现较低的维生素D水平与较高的癌症风险相关，而较高的维生素D水平则与更好的癌症免疫治疗反应和更高的生存率相关。这一发现强调了维生素D通过肠道细菌影响免疫系统的重要性，为通过饮食干预改善癌症治疗效果提供了令人兴奋的可能性。

论文链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh7954
bioRxiv | 第一个完全由AI生成的CRISPR-Cas基因编辑器！

人工智能蛋白质设计公司Profluent.bio于近日发布了一项突破性成果——全球首个由AI完全设计的CRISPR-Cas基因编辑器OpenCRISPR-1。该编辑器在人类基因组上展现出与常用的SpCas9相当的编辑效率和更高的特异性，但序列却有超过400个突变的差异。Profluent通过在大规模CRISPR数据集上训练大语言模型，极大拓展了已知CRISPR家族的多样性，并优化了生成的核酸酶及其配套sgRNA的活性。这一里程碑式的进展开启了AI设计基因编辑工具的新时代，有望加速基因编辑技术在研究和临床应用中的发展。

参考： https://www.businesswire.com/news/home/20240422399482/en/Profluent-Successfully-Edits-Human-Genome-with-OpenCRISPR-1-the-World%E2%80%99s-First-AI-Created-and-Open-Source-Gene-Editor

https://doi.org/10.1101/2024.04.22.590591

https://www.profluent.bio/blog/editing-the-human-genome-with-ai

Genome Medicine｜构建NK/T细胞淋巴瘤分子分型系统

本研究发现，与初治NK/T细胞淋巴瘤（NKTCL）患者相比，复发/难治患者碱基水平及结构水平变异（SNVs、INDELs、CNVs、SVs）均显著增加，特别是复杂结构变异事件如染色体碎裂、局部扩增等在复发/难治NKTCL中显著富集，体现了基因组不稳定性在NK/T细胞淋巴瘤进展演变中所发挥的重要作用。进一步通过整合基因组特征，研究团队构建了一套新的NK/T细胞淋巴瘤分子分型系统（C0-C4），对应该分子分型系统各不同亚型的基因组突变及及临床预后特征，为今后的NK/T细胞淋巴瘤精准临床诊疗提供有价值的指导。

论文链接：https://genomemedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13073-024-01324-5

博文资讯¶

李飞飞团队发布《2024年人工智能指数报告》：10大趋势，揭示AI大模型的“喜”与“忧”

斯坦福大学李飞飞领导的人工智能研究所（Stanford HAI）团队发布了《2024年人工智能指数报告》，这份报告全面追踪了2023年全球人工智能的发展趋势，并指出了当年AI行业的10大主要趋势，包括AI在特定任务上超越人类、产业界主导AI研究、模型训练成本上升、美国成为顶级AI模型的主要来源国、缺乏对大型语言模型（LLM）责任的标准化评估、生成式AI投资激增、AI提升工作质量和生产力、AI推动科学发现等方面。报告还强调了AI技术进步带来的社会影响和政府在推动和监管AI发展中的积极角色。

智源研究院中文互联网语料库 CCI 2.0 开放，打造大模型数据“共建-共享”新模式

在中关村论坛年会数据安全治理与发展论坛上，智源研究院发布了规模约500G、涵盖1.25亿个网页的中文互联网语料库CCI 2.0，该数据集经过严格的清洗和过滤，确保了高质量和合规性。智源研究院还联合多家企业建立了“共建-共享”的数据运营方式和首个数据集平台，制定了数据共享清洗过滤规范，并推动了行业专用数据集的建设，如医疗行业的MDH-Patho病理图像数据集。未来，智源研究院将继续推动高质量、安全的中文数据集的建设，提升数据处理的效率和质量，并秉承开源开放精神，加速中国高质量中文数据资源的有效利用。

图灵奖得主辛顿：坐学术冷板凳的30年

本文介绍辛顿的人生经历，每一大佬身后都有令人敬佩的精神。

卷积神经网络（CNN）基础知识整理

本推文总结了一些常见的卷积神经网络知识。

工具¶

AFFiNE｜下一代全功能知识操作系统

AFFiNE 不仅仅是一个工具，它是一个能够塑造你工作方式的伙伴。从文档创建到任务管理，再到视觉协作，AFFiNE 提供了一个全面、灵活且高度可定制的解决方案。

Microsoft Loop | 微软推出的新型团队协作平台

Microsoft Loop是微软新推出的团队协作平台，它通过跨应用同步、AI辅助协作、实时编辑与沟通、灵活的任务管理以及多平台支持等核心功能，提升了团队的协作效率。Loop特别适合项目管理、内容创作和远程工作等场景，其与Microsoft 365的紧密集成、直观用户界面和跨平台灵活性是其主要优势。然而，它也存在依赖于Microsoft生态系统、隐私和安全问题以及新用户学习曲线等潜在缺点。尽管如此，随着Loop的不断迭代，它有潜力成为未来团队协作的关键工具。

Lettura | 一款 Rust 编写的极简主义的桌面 RSS 阅读器

Lettura是一款基于Rust和Tauri技术的免费开源桌面RSS阅读器，适用于Windows、Mac和Linux系统。它以极简主义设计和无广告的干净界面，为用户提供了简单直观的阅读体验。Lettura支持跨平台同步阅读进度，提供定制化选项，并允许用户离线阅读文章。用户可以通过GitHub下载或自行编译安装Lettura，轻松添加和管理RSS源。这款阅读器特别适合追求简洁、高效阅读方式的用户。

工具链接：https://github.com/zhanglun/lettura

资源¶

中国大学矢量校徽合集

该网站收集整理全国各大高校的矢量校徽资源，提供高清大图和矢量图源文件免费下载。

WORKSHOP: Single cell RNAseq analysis in R

本资源是由澳大利亚生物共享联盟（Australian BioCommons）举办的WORKSHOP中使用的培训材料，其中展示如何使用R包Seurat进行单细胞分析，包括数据质量控制、分析和探索。将讨论每个步骤的原因，涵盖读取计数数据、质量控制、筛选、归一化、聚类、UMAP布局和识别聚类标记，并探索可视化单细胞表达数据的不同方法。

资源链接：https://zenodo.org/records/10042919
awesome-genome-visualization

该网站收集了一系列有趣的基因组可视化工具及其代码地址，包括各种图（气泡图、热图、火山图等等）的实现代码，助力研究者们快速画图。

历史上的本周¶

2023 生信爱好者周刊（第 83 期）2022 Science年度十大科学突破

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第123期

Sun, 19 May 2024 04:32:52 +0000

生信爱好者周刊（第 123 期）：Hello GPT-4o¶

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封面图¶

Decoding Bio

本周话题：Hello GPT-4o ¶

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。

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。

@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。

生信研究¶

1、Science | 肿瘤浸润 B 细胞图谱

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。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38696569/

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

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。

论文链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/16/8348/7223586?login=false

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

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。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-39784-9

博文资讯¶

4、BWA 对比针对较大基因组的并行计算和性能优化

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。

5、警惕某些公司临床前数据造假

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。

6、GENESPACE优雅的绘制基因组共线性图

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」。

工具¶

7、tidytof ｜一种可扩展和可重现的高维cytometry数据分析的整洁框架

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。

工具链接：https://github.com/keyes-timothy/tidytof

8、comut | 基于python的热图绘制

9、Pegasus ｜分析数百万个单细胞转录组的工具

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。

资源¶

10、中级编程课程

“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。

历史上的本周¶

生信周刊第 82 期：一种新的数字表示方法 Posits

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第122期

Sun, 12 May 2024 07:03:21 +0000

生信爱好者周刊（第 122 期）：他山之石——开启个性化医疗的基因组探索¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

via

本周话题：他山之石——开启个性化医疗的基因组探索¶

Genomics England是一家领先的基因组研究组织，致力于在英国推动个性化医疗的发展，Genomics England的使命是通过对参与者的基因组进行广泛测序和分析，为研究人员、临床医生和患者提供有关基因与健康之间关系的宝贵信息。2012年时任英国首相卡梅伦在伦敦奥运会上宣布“100,000基因组计划”启动，2013年7月5日Genomics England正式成立，该组织通过实施“100,000基因组计划”，计划测序和研究英国境内10万名患者的基因组数据，2018年12月就已达到了这一目标。通过推动基因组研究和应用，Genomics England成为了个性化医疗的先驱者，为医学科学和患者健康带来了革命性的变革，他们的工作不仅在英国范围内产生了深远影响，还为全球医学界提供了宝贵的经验和启示。

@ShixiangWang：这类项目是真正的他山之石。在落后十余年的情况下，目前国家层面还没有出现这种标志性的项目，我想原因有很多。我以前在想，国家的经济强盛，在这类国外项目中贡献和受益的华人学者不少，有很多相关的才俊都回国发展了，预期很快有相关的进展。但现在想来，顶层的设计、长期的布局、协作的意识、资源的分配、商业的运作、绩效的认可和科研项目的体制都面临着需要重重突破的困难。

生信研究¶

1、Science｜首个果蝇全生命周期单细胞图谱，揭示衰老相关机制与特征

研究人员使用单细胞RNA测序技术，对果蝇整个生命周期内163种细胞类型的基因表达变化进行了全面分析，建立了迄今为止最完整的果蝇衰老单细胞图谱(Aging Fly Cell Atlas)。该图谱揭示了不同细胞类型在衰老过程中基因表达和组成的动态变化规律，确立了预测生物学年龄的”衰老时钟”模型，为深入理解衰老这一重要生物学过程提供了关键资源。考虑到果蝇与人类在衰老方面的相似性，这一成果有望为延缓衰老、防治老年相关疾病带来新的思路和策略。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg0934

2、Nature Genetics | 更精准的预测异常剪接助力罕见病诊断

本研究报告了一种新的机器学习模型AbSplice，可以更精准地预测罕见DNA变异导致的RNA异常剪接。研究人员整合了DNA序列特征和RNA-seq数据，开发了两个版本的AbSplice模型：基于DNA的AbSplice-DNA将预测精确度提高了3倍，而整合RNA数据的AbSplice-RNA则将精确度提高了6倍。这些模型能够通过易获取组织如血液、皮肤的RNA剪接模式，来预测难以取样组织如心脏、大脑中的异常剪接。AbSplice模型有望加速罕见遗传病的分子诊断，为患者提供更精准的遗传学解释。该研究为开发新的基因组学分析工具、挖掘疾病新的遗传机制提供了新思路。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41588-023-01373-3

3、Genome Biology | 跨模态最优传输方法CMOT，可准确预测单细胞的多模态特征

本研究提出了跨模态最优传输（CMOT）方法，这是一种基于最优传输（OT）来推断单细胞缺失模式的计算方法，它将可用的多模态数据（源数据）中的细胞比对到一个共同的潜在空间，并推断另一模态（目标数据）中细胞的缺失模态，此推断并不需要成对的源数据多模态数据来进行比对。研究发现，在脑发育、癌症及免疫学等各种应用中，CMOT比现有方法更优秀，并提供改进细胞分类或癌症分类的生物学解释。

CMOT开源网站：https://github.com/daifengwanglab/CMOT
论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-023-02989-8

4、Nat Methods | 新泛基因组研究工具包PGR-TK，可在多种尺度上分析重复/临床相关复杂基因变异

研究团队开发了“PanGenome Research Tool Kit（PGR-TK）”软件包，可在多种尺度上分析复杂的泛基因组结构和单倍型变异。通过将PGR-TK中的图分解方法应用于二型主要组织相容性复合体（MHC-II）中，证明了人类泛基因组对分析复杂基因区域的重要性。综上，PGR-TK能够解析和可视化人类基因组中最复杂的区域。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-01914-y

博文资讯¶

5、2024美国国家科学院院士名单揭晓，鲍哲南等9位华人学者当选

美国国家科学院（National Academy of Sciences, NAS）是美国科学界最高水平的四大学术机构(美国国家科学院、美国国家工程院、美国国家医学院、美国国家自然基金会)之一。自 1863 年成立以来，NAS 每年增选新院士，以表彰他们在科技和工程方面取得的杰出成就。该奖项被视为美国学术界最高荣誉之一，目前，NAS 共有约 2,400 名院士和 500 名外籍会员，其中约 190 名获得过诺贝尔奖。近期，NAS 公布了新一届院士名单，此次评选新增共计 120 名院士及 24 名外籍院士。其中，当选的华裔科学家有鲍哲南（斯坦福大学），金芳蓉（加州大学圣地亚哥分校）、冯国平（麻省理工学院），付强（华盛顿大学），侯一钊（加州理工学院），Liu Chen-yu（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校），施扬（牛津大学），孙太平（杜克大学）。王贻芳（中国科学院高能物理研究所）当选为美国科学院外籍院士。

6、Cancer Cell | 肿瘤突变负荷检测亦有不同：算法过滤种系差异的临床有效性探讨

在Cancer Cell 2022年10月的一期中，Nassar等人从血统差异的视角研究了肿瘤突变负荷与接受免疫检查点抑制剂治疗的患者的预后之间的关系。他们使用名为Oncopanel的下一代测序（NGS）技术研究患者的遗传血统，发现肺癌患者基于TMB的临床结果存在差异，并将其归因于“TMB膨胀 (TMB inflation) ”和需要“重新审视纯粹肿瘤样本的TMB计算”。但是他们也承认他们分析的结果“可能受到小样本大小的限制”。2023年4月13日，来自剑桥大学的研究人员在Cancer Cell上发表了题目为Not all TMB assays are the same: Clinical validity of robust algorithmic germline filtering的文章，作者提出算法种系过滤可用于准确计算纯肿瘤样本中的TMB-H，而无需进行单独的种系测序。这种方法保持了不同血统的临床有效性，可用于选择肿瘤变异进行个性化ctDNA监测和分子残留疾病检测。作者还强调了在不同基因组分析的复杂生物标志物计算中保持一致性的重要性。

论文链接：https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(23)00090-9

7、UML活动图大白话入门教程

本文介绍了UML活动图的基本概念和不同应用场景下的示例，并推荐了PDDON这个在线画图工具。

8、Segment Anything

Meta 在论文中发布的新模型名叫 Segment Anything Model (SAM)，可能是 CV 领域的 GPT3 时刻。他们在博客中介绍说，「SAM 已经学会了关于物体的一般概念，并且它可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。SAM 足够通用，可以涵盖广泛的用例，并且可以在新的图像『领域』上即开即用，无需额外的训练。」在深度学习领域，这种能力通常被称为零样本迁移，这也是 GPT-4 震惊世人的一大原因。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643
项目地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything
Demo 地址：https://segment-anything.com/

9、Creating a blog with Quarto in 10 steps

这篇英文博客详细地介绍了如何使用 quarto 来创建个人博客站点。

10、英国版“中国行动计划”将1100名中国年轻学者和研究生“拒之门外”

留学近年来广泛受到政治因素的影响。2018年，美国发起“中国行动计划”，不断对华人科学家、学者进行莫须有的指控。紧随其后，英国政府也在效仿美国，不断减少与中国学者的科研合作，2022年，逾千名中国科学家和研究生被英国外交部拒之门外。英国一顶尖学者表示，“该计划使英国学府难以从国外招聘到最优秀的人才”。

工具¶

11、vg ｜处理基因组变异结构图

12、speedtest-cli | 在终端测网速

13、rproject-template

这是一个使用 docker 和 GNU Make 创建可复现 R 项目的模板。文件夹结构是主观的，旨在保持你的项目组织和可复现性。

14、gridea | 在几分钟内建造你的数字花园

资源¶

15、awesome-quarto

一个精选的Quarto演讲、工具、示例和文章列表！欢迎贡献！

16、Globe Explorer ｜革命性的信息发现之旅

Globe Explorer是一个创新的AI驱动的搜索引擎和知识探索平台，为用户提供了一种全新的搜索体验。通过简单输入感兴趣的主题，Globe Explorer就能利用尖端人工智能技术智能分析搜索请求，在网络上探索并呈现最相关的信息来源。与传统的搜索引擎不同，Globe Explorer将搜索结果以类似维基百科的结构化、可视化方式呈现，利用思维导图等方式帮助用户轻松探索知识的广度和深度。它整合了文章、研究报告、视频等多元形式的内容，全方位满足用户的知识需求。同时，Globe Explorer还鼓励用户参与协作式知识构建，用户可以为主题页面贡献自己的见解、添加注释和评论，并与社区分享自己的发现，促进集体智慧的生成。通过Globe Explorer，用户可以节省大量筛选信息的时间，快速高效地连接到可靠且相关的知识来源。总之，Globe Explorer开创性地融合了传统搜索引擎、维基百科和Perplexity AI等工具的优势，代表了知识搜索和探索领域的一大进步。

Website: https://explorer.globe.engineer/

17、百图生科推出生命科学AI评测榜“Life Science Leaderboard”

百图生科发布”Life Science Leaderboard”（http://www.biomap.com/sota/）评测榜单，该榜单覆盖了6个方向26个最具代表性和前沿性的任务。

历史上的本周¶

生信周刊第 81 期：好人情结

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第121期

Sun, 28 Apr 2024 09:41:59 +0000

生信爱好者周刊（第 121 期）：不唯论文，在中国可行吗？¶

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封面图¶

图示：幻想未来的生物技术。（由AI生成）

本周话题：不唯论文，在中国可行吗？¶

饶毅：科学研究当然有论文，“不唯论文”的意思是不仅仅看论文数量、论文在哪里发表，而看论文研究的问题是否重要、研究内容是否有科学意义或应用价值。

科学杂志主编霍尔顿·索普：我认为这个问题的根源与我之前所说高等教育竞争程度以及机构之间的相互竞争有关。竞争在某些方面是好的，对于大型研究机构来说，他们不断追逐各种排名，追逐从国家科学基金获得多少资金，并希望把所有这些放在他们的网站和宣传册上，犹如宣传自己的业绩一样。这种文化就是这样创造滋生而来，如明星教师被招聘的依据是他们所获的资金和他们在高知名度的出版物。在这整个过程中，教育被忽略了，它是整个事件中最不幸的牺牲品。科学和教育应该是有灵魂的东西，用量化非人性化的冷酷竞争模式，是现代科学出版的根源所在。
@ShixiangWang（王诗翔）：个人看来，不唯论文和绩效的量化在资源竞争激烈的当下是不可调和的矛盾，短期内无法实现。

生信研究¶

1、Cell | 崔亚/李蔚团队利用33万全基因组测序数据揭示人类跨族群串联重复序列扩张的遗传奥秘

2024年4月5日，美国加州大学（尔湾）研究助理教授崔亚和讲席教授李蔚实验室在Cell杂志上发表文章A genome-wide spectrum of tandem repeat expansions in 338,963 humans，该研究全面分析了33.9万人类全基因组测序数据，建立了第一个Biobank级别的人类多种族串联重复序列扩张遗传变异谱TR-gnomAD，促进TR expansions在人类遗传疾病中的研究。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.03.004

2、Advanced Science | 高远/赵方庆合作研发单细胞和空间转录组中环形RNA深度学习算法

本研究研发了深度学习模型CIRI-deep，以准确预测不同样本间的差异剪接环形RNA。该模型从环形RNA调控机制角度出发，整合了3527个环形RNA特异的顺式元件以及1499个样本特异的反式因子作为输入特征，且不依赖于传统的反向剪接信号识别，可以在任意转录组样本间预测差异剪接的环形RNA。评估结果表明，CIRI-deep可以实现多种转录组测序数据中差异剪接环形RNA的可靠预测，并在单细胞及空间水平实现细胞类型特异环形RNA的准确解析，具有广泛的应用场景。

论文链接：https://doi.org/10.1002/advs.202308115

3、Nature丨王红阳/白凡/陈磊/Steven Rozen团队联合揭示中国人群肝癌全基因组变异及演化特征

2024年2月14日，海军军医大学王红阳院士/陈磊研究员课题组联合北京大学生物医学前沿创新中心/北京未来基因诊断高精尖创新中心白凡教授课题组、杜克-新加坡国立大学医学院Steven G. Rozen教授课题组以及福建和瑞基因吴琳博士团队合作在Nature在线发表了题为 Deep whole-genome analysis of 494 hepatocellular carcinomas 的最新研究成果，完成了中国人群肝细胞癌全基因组深度特征分析。本研究对494例来自中国不同地区的肝细胞癌患者肿瘤组织进行了高深度的全基因组测序（平均120x），深入分析了编码区和非编码区的驱动基因、突变印记、拷贝数变异、聚集式变异事件、染色体外环状DNA以及突变演进规律等特征，揭示了以HBV相关肝细胞癌为主的全基因组变异景观，为深入理解中国人群肝细胞癌的演进机理提供了重要的线索。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07054-3

4、Nature Biotechnology | 基于时空单细胞的生成模型，揭示细胞-药物干扰反应和感染的动态轨迹

Biolord模型，是Mor Nitzan团队开发的一个前沿的深度生成框架，旨在通过输入单细胞转录组数据，解构和解码细胞类型、组织来源和分化阶段等复杂属性。该研究发表于2024年1月的《Nature Biotechnology》期刊，标志着单细胞数据科学的重要进展。面对单细胞数据中多重属性解析的挑战，Biolord通过其创新的建模方法独立解码每个属性，并利用细胞的潜在表示进行测量预测，显著提高了对药物和遗传干扰反应的预测准确性。该工具不仅为生物医学研究提供了新的视角，也为个性化医疗和精准治疗的发展提供了强大的分析手段。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-02079-x

博文资讯¶

5、第一作者解读 | 我们这篇广州出生队列基因组学研究的 Nature 文章都讲了什么

2024 年 1 月 31 日，笔者作为第一作者的广州出生队列基因组学研究的文章——“The Born in Guangzhou Cohort Study enables generational genetic discoveries”——正式在 Nature 主刊上发表了，这是广州出生队列第一个里程碑意义的成果。在这篇推文中，笔者对这项工作做了更专业、深入和完整的解读，讲述了这项研究的具体发现，以及项目过程中的一些思考和体会。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06988-4

6、生物信息学中的概率分布

生物信息学是一门跨学科的科学，涉及生物学、计算机科学、信息工程、数学和统计学等领域的知识。在生物信息学中，概率分布是一种重要的工具，用于描述和分析生物数据。本文将对生物信息学中常见的概率分布进行综述，包括离散分布、连续分布、抽样分布以及其他分布，并讨论它们在生物信息学中的应用。

7、中国新型大学和科研机构不断涌现

这篇文章介绍了中国近年来新兴的一批高等教育机构和科研机构，它们与国家高等教育革新和科技创新紧密相关，展现出活力和创新精神。文章特别提到了西湖大学、深圳医学科学研究院、首都医科大学创新研究中心、宁波东方理工、福耀科技大学、深圳理工大学、大湾区大学和上海科技大学等机构，并探讨了它们成为世界顶尖科研中心的潜力。

8、T2T基因组装教程之六：端粒和着丝粒的鉴定

本文介绍一种为了T2T基因组整套组装流程而去建自动化流程工具：quarTeT( Telomere-to-telomere Toolkit)。quarTeT实际上共有四个模块：AssemblyMapper、GapFiller、TeloExplorer和CentroMiner，分别对应基因组的组装，gap填充，端粒查找和着丝粒查找。

工具¶

9、R包｜splitstackshape

一系列R 函数，用于拆分串联数据、堆叠数据集的列以及将数据转换为不同的形状。

10、Black ｜ Python 代码 Styler

Black 是一个不妥协的 Python 代码格式化工具。使用它，你同意放弃对手工格式化细节的控制。作为回报，Black 提供了速度、确定性，并让你从 pycodestyle 对格式的唠叨中解放出来。你将节省时间和精神能量，专注于更重要的事情。无论阅读哪个项目，经过 Black 处理的代码看起来都是一样的。过一段时间，格式化变得透明，你可以专注于内容。Black 通过生成尽可能小的差异，使代码审查更快。

Playground: https://black.vercel.app/

资源¶

11、清华大学生物信息学课件资料分享

清华大学生物信息学课件和实践教程。

12、Compare Seurat or Scanpy for single-cell RNA-seq analysis

Seurat vs. Scanpy单细胞转录组分析比较的源代码。大家可以跑跑试试，同样的单细胞数据，可能得到的结果不一样。

13、Great Resources for Learning Generative AI and Large Language Models

收集多个学习资源来理解LLMs。想了解LLM的同学可以看看。

14、Common statistical tests

本文总结了常见参数和“非参数”测试的线性模型。

历史上的本周¶

第 80 期：生活就像一个鱼缸

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第120期

Sun, 21 Apr 2024 12:03:26 +0000

生信爱好者周刊（第 120 期）：技术写作的首要诀窍¶

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来自：https://www.decodingbio.com/p/biobyte-072-dna-printing-edible-neuromodulatory

本周话题：技术写作的首要诀窍¶

@kkjtmac 本周的讨论话题来自科技爱好者周刊（第 288 期），里面提及了关于技术写作的一些让人启发建议：1.技术写作的评价标准是只需要把问题说清楚 2.把问题说清楚的关键，在于你的思想是否清楚。3.每篇文章保持单线结构，坚持做到一篇文章只讲一点，而且争取把这一点讲透。

生信研究¶

1、Nature Communications | 空间转录组学新方法FISHnCHIPs可准确映射细胞类型

Nature Communications上发表了名为FISHnCHIPs的空间转录组学新方法，该方法通过同时成像多个共表达基因，提高了对细胞类型和基因表达程序进行原位分析的灵敏度，比传统单基因FISH技术高出2-20倍。FISHnCHIPs能够快速、大规模地分析细胞类型，揭示细胞间相互作用的复杂性，对理解复杂组织和细胞群体具有重要意义。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-46669-y

2、Cell Research | 人工智能驱动的CAR-T治疗设计平台: CAR-Toner

CAR-Toner取名自CAR-Tonic Signal Tuner，意为CAR-T基底信号调节器，通过人工智能深度学习技术，集齐了CAR-T设计三大功能：1. 输入单条CAR的抗原识别序列后可以一键计算反应其基底信号强度的PCP指数；2. 可同时成组输入多条CAR的抗原识别序列，一键计算各自序列的PCP指数；3. 在之前计算得出的PCP指数基础上一键给出PCP优化后的CAR序列供研究者参考（图2）。该工具界面简洁友好，对CAR-T研发者完全实现了傻瓜式一键操作功能。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41422-024-00936-1

3、Nature | 人类基因目录的现状

Nature上发表的这篇综述《The status of the human gene catalogue》回顾了人类基因组注释的进展和挑战。文章指出，自人类基因组计划以来，我们对基因组的理解已从简单的基因集合转变为包含替代转录本、非编码RNA和调控元件的复杂网络。尽管对蛋白质编码基因的注释取得了进展，但非编码RNA的功能和注释仍是挑战。基因数量的估计已从最初的10万降至不到2万。文章强调了为临床使用制定通用注释标准的重要性，并提到了长读长测序技术在完善基因目录中的作用。准确的基因注释对遗传病的诊断和治疗至关重要，而新技术的发展正在帮助我们更深入地理解基因调控和基因组的复杂性。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06490-x

4、Cell | 基于翻译后修饰的泛癌分析揭示不同癌症类型的蛋白质调控共同模式

美国麻省理工学院和哈佛大学Broad研究所的研究团队在《Cell》杂志上发表了一项泛癌分析研究，揭示了不同癌症类型中蛋白质翻译后修饰（PTM）的共同调控模式。研究利用了1,110名未接受治疗的患者的样本，包括基因组、蛋白质组学和PTM数据，发现癌症进展过程中蛋白质乙酰化和磷酸化的变化模式，并识别出肿瘤亚群。研究指出，PTM参与调控多种生物学活动，并可能指示潜在的治疗途径，为癌症的个性化治疗提供了新的视角。

论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(23)00781-X#secsectitle0010

博文资讯¶

5、aPEAR | 一个用于通路富集网络自主可视化的R包

- 工具链接：https://gitlab.com/vugene/aPEAR

6、CCPlotR | 轻松拿捏单细胞分析之细胞交互！

CCPlotR是一个用于可视化单细胞RNA测序数据中预测细胞间相互作用的R包。它支持多种工具生成的结果，如Liana、CellPhoneDB、NATMI等，只需要输入包含源细胞、目标细胞、配体、受体和分数的DataFrame。该包提供了六种类型的图表生成函数：cc_heatmap、cc_dotplot、cc_network、cc_circos、cc_arrow和cc_sigmoid，每种都可用于展示细胞间相互作用的不同视图。此外，该包还附带示例数据集，以帮助用户理解输入数据的格式。

工具链接：https://github.com/Sarah145/CCPlotR

7、R tips: ggplot图层编写

文章介绍了R语言ggplot2包中图层的编写技巧，包括图层对象的创建、ggplot对象的渲染过程，并通过自定义图层geom_whisker的例子，展示了如何扩展ggplot2。

工具¶

8、tidygenomics | 以“tidy-way”处理基因组数据框的R包

tidygenomics是一个按tidy方式处理基因组数据框的R包，通过它可以简化基因组区间数据处理，便于整合进数据整理流程。

9、Tiny RDM | 一个更现代化的Redis桌面管理客户端

Tiny RDM（全称：Tiny Redis Desktop Manager）是一个界面现代化的轻量级Redis桌面客户端，支持Linux、Mac和Windows。

10、Chromap | 利用卷积神经网络提升纳米孔测序数据的映射与校正

Chromap是专门设计用于处理纳米孔DNA测序数据的工具。它通过应用卷积神经网络（CNN）对长读长测序数据进行精确的序列比对和错误校正。Chromap的算法优化了映射质量，提高了错误校正的准确性，从而提升了纳米孔测序数据的可用性和可靠性。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-26865-w
工具链接：https://github.com/haowenz/chromap

资源¶

11、文章代码分享：孕前糖尿病导致出生缺陷的表观基因组和转录组的单细胞多模态分析

论文链接：https://www.nature.com/articles/s44161-023-00367-y
代码链接：https://github.com/SrivastavaLab-Gladstone/Nishino_DM_2022

12、40个生物信息人员需要关注的油管频道

本资源推荐了40个YouTube频道，适合生物信息学家学习新技能和知识，强调了生物信息学需要不断学习和探索。

资源链接：https://bioinformaticamente.com/2022/05/08/20-youtube-channels-every-bioinformatician-should-follow/amp/

历史上的本周¶

第79期：四千周

贡献者（GitHub ID）¶

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@ShixiangWang（王诗翔）
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（完）

第119期

Wed, 17 Apr 2024 06:17:37 +0000

生信爱好者周刊（第 119 期）：科学家首次改造了真核生物超过50%的基因组¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：科学家首次改造了真核生物超过50%的基因组 ¶

据《自然》新闻（Nature news）消息，2023年11月8日，合成酵母基因组计划（Sc2.0）的研究人员在《细胞》（Cell，论文1，论文2）和《细胞基因组学》（Cell Genomics）上发表了3篇研究，表示制造出了一种基因组中超过50%的DNA序列均是合成的酿酒酵母菌株。酿酒酵母的遗传信息存储在16条染色体上，而新菌株的6.5条染色体都是在实验室中编辑并合成的，此外还有一条染色体是由经过编辑的DNA片段拼接而来。

生信研究¶

1、 Nature Communications | 数字病理＋人工智能：四亿细胞图谱解析乳腺癌生态型

2023年10月25日，智慧医疗研究院徐军教授团队与复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授团队合作的论文《单细胞形态和拓扑图谱揭示了乳腺癌的生态系统多样性》的论文在英国《自然》旗下《自然·通讯》杂志在线发表。在国家自然科学基金重大研究计划的支持下，由复旦大学乳腺外科与病理科以及智慧医疗研究院人工智能等多学科团队深度合作，融合机器学习、数学图论、数字图像处理等多学科知识，首创肿瘤单细胞形态与拓扑学分析算法（sc-MTOP），绘制了包含4.1亿个细胞的乳腺癌单细胞图谱，全面刻画了乳腺癌生态系统多样性，为数字病理与人工智能赋能乳腺癌精准诊疗提供了全新的视角。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-42504-y

2、 Cell System | 系统地评估21种用于疾病基因发现的分子网络

基因网络在规模和数量上都在迅速增长，这就提出了哪个网络最适合特定应用的问题。在本篇文章中，研究团队评估了21个人类全基因组相互作用网络恢复通过文献整理、基因表达谱或全基因组关联研究确定的446种疾病基因集的能力。虽然所有网络都有一定的恢复疾病基因的能力，但他们观察到STRING、ConsensusPathDB和GIANT网络的性能范围很广，总体性能最好。一个普遍的趋势是，性能随网络规模的大小而变化，这表明新的交互发现目前超过了误报的有害影响。修正大小后，研究人员发现DIP网络提供了最高的效率(每次交互的价值)。在这些结果的基础上，研究团队创建了一个既高效又高性能的简约复合网络。这项工作为人类疾病研究中分子网络的选择提供了一个基准。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5920724/

3、Science | 空间组学新方法解析淋巴细胞克隆架构`

瑞典卡罗林斯卡学院(Karolinska Institutet) Jeffrey E. Mold等研究人员开发Spatial VDJ（spatial transcriptomics for variable, diversity, and joining sequences），在空间转录组的基础上，通过富集T细胞与B细胞抗原受体序列，更灵敏捕捉全长（具体指完整的CDR3 (complementarity determining region 3)序列）的TCR与BCR，从而在正常免疫组织以及肿瘤组织同时解析T、B细胞克隆分布（长读长版本）、空间转录组以及病理图片。

论文链接 1： C. Engblom et al., “Spatial transcriptomics of B cell and T cell receptors reveals lymphocyte clonal dynamics,” Science (80-. )., vol. 382, no. 6675, Dec. 2023, doi: 10.1126/science.adf8486.
论文链接 2： P. L. Ståhl et al., “Visualization and analysis of gene expression in tissue sections by spatial transcriptomics,”Science (80-. )., vol. 353, no. 6294, pp. 78–82, Jul. 2016, doi: 10.1126/science.aaf2403.

4、Genome Biology | CREaTor: 零样本学习预测细胞类型特异的基因表达顺式调控模式

发表在Genome Biology上的这个CREaTor（Cis-Regulatory Element auto Translator）层次深度学习模型通过监督学习任务，利用靶基因近邻的顺式调控元件序列和功能基因组学特征，预测靶基因在特定细胞中的表达水平。该模型在ENCODE项目的19个人类组织和细胞系的近2百万数据对上进行了训练，并在未见过的细胞类型中进行了准确的基因表达预测。CREaTor的零样本学习能力和跨细胞类型建模能力使其成为研究顺式调控规律的有力工具，可用于系统性预测各类细胞的基因调控模式。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-023-03103-8

博文资讯¶

5、谷歌大杀器终于来了，最大规模Gemini震撼发布：真超GPT4，三大版本，手机直接可用

迄今为止规模最大，能力最强的谷歌大模型来了。

2023年 12 月 6 日，谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊官宣 Gemini 1.0 版正式上线。

这次发布的 Gemini 大模型是原生多模态大模型，是谷歌大模型新时代的第一步，它包括三种量级：能力最强的 Gemini Ultra，适用于多任务的 Gemini Pro 以及适用于特定任务和端侧的 Gemini Nano。

6、英国生物样本库（UKB）向全球开放50万人全基因组测序数据

近日，英国生物样本库（UKB）表示已经向全球经批准的研究人员开放了其50万参与者的全基因组测序（WGS）数据。这是有史以来最雄心勃勃的同类项目代表了迄今为止世界上最大的单一测序数据集。该数据集有潜力为主要常见病的病因提供新见解，并指导潜在治疗靶点的选择。

这一大规模的WGS数据，结合UKB现有数据和生物样本，将带来非凡的生物医学创新，包括更有针对性的药物发现和开发、发现数千种致病的非编码基因变异、加速精准医疗、理解疾病的生物学基础。

7、密码子的探索发现过程

本文解读和介绍 1961 年发表的经典论文，作者是著名的Francis Crick及其同事们，这篇文章一共解决了四个重要问题：密码子由三个碱基组成、密码子不重叠、序列起始于特定密码子、密码子表是简并的。

喜欢推文作者的最后的点评：

在那个人们对遗传信息究竟如何存储都还知之甚少的年代，PCR实验和自动测序仪都尚未诞生，更别提如今各种纷繁复杂、强大无比的生物分子精确操作技术，就在这样的“原始”条件下，他们延续了1953年DNA双螺旋结构发现所带来的激动人心，通过整合当时不同实验室的探索成果，结合理论推导，并设计巧妙的实验加以验证，最终提出了至今仍然成立的密码子学说。

论文链接：https://www.nature.com/articles/1921227a0

8、2023年，CRISPR基因编辑领域10大研究，张锋实验室遥遥领先

本推文总结了2023年CRISPR基因编辑领域的十大研究进展，这些进展涵盖了新型CRISPR系统的开发、改造、治疗应用和安全性研究等多个方向。

工具¶

9、HMF Tools | 全基因组、靶向DNA和全转录组分析套件

这里是哈特维格医疗基金会（Hartwig Medical Foundation）提供的一套工具集，用于分析基因组学数据。这些工具被用于该基金会的全基因组、靶向DNA和全转录组分析流程中。

10、A Crash Course in Kubernetes

Kubernetes 是云服务的杀手级应用，本文介绍了它的核心概念与结构。

11、Photo to Anime

Photo to Anime是一款AI驱动的在线动漫创作软件，可以毫不费力地将图片转换为迷人的卡通风格艺术，无需艺术或编码技能。

资源¶

12、 advanced-shiny

这份文件包含了作者经常使用或很多人询问的各种shiny技巧的集合。每个文件夹都包含一个完整的功能性Shiny应用程序，这些应用程序演示了如何在Shiny中执行非琐碎的任务。

13、获取生信数据存档库源信息

以下是一些经典生信数据存档库及其源信息

14、Sketchfab | 3D和增强现实（AR）在线平台

Sketchfab 是一个3D和增强现实（AR）在线平台，它提供了一系列的工具和服务，让3D内容创作者、开发者和爱好者能够管理、分发、协作、展示和交易3D模型和AR体验。

历史上的本周¶

2023 生信爱好者周刊（第 78 期）霸凌是平庸科学家登上顶峰的手段

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（完）

第117期

Mon, 08 Apr 2024 01:08:33 +0000

生信爱好者周刊（第 117 期）：半个世纪的争论: 分子演化论中的中性论/选择论之争¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：半个世纪的争论: 分子演化论中的中性论/选择论之争 ¶

基因组演化是主要由自然选择驱动，还是主要反映随机的非适应性过程，可以说是分子演化领域的核心问题。>自从Kimura和Ohta首次提出中性和近中性理论以来，这两个理论就一直是分子演化领域的焦点。这场争论在>20世纪末达到了高潮，在21世纪初仍然十分明显。50 多年前提出的中性和近中性理论，直到现在科学家们仍在讨论分子演化的作用力及其相对重要性。这场争论最初集中在种内多态性的数量和替代率的恒定性上，后>来逐渐扩大和成熟，现在已成为一系列主题和问题的基础。中性论者/选择论者之争构建了这一领域，并影响着分子演化科学家的研究构想

生信研究¶

1、 Cancer Discov | 基于AI模型预测肿瘤何时会对化疗产生耐药性

研究团队报道了如何利用机器学习算法来解决癌症研究面临的最大挑战之一：预测肿瘤何时会对化疗产生耐药性。研究人员采用深度学习算法开发了一套预测模型，阐明了癌症突变如何影响癌症对常见RSi药物的反应，促进了多种药物的预测和机制解释。通过对肿瘤细胞的初步研究确定了41个分子组件（molecular assemblies），这些分子组件整合了数百个基因的改变，可以用于准确的药物反应预测。这些分子组件涵盖了在转录、修复、细胞周期检查点和生长信号传导中的作用，其中有30个通过功能丧失基因筛查来调节药物敏感性或复制重启。验证研究显示，该模型可用于预测宫颈癌患者的顺铂治疗反应。

论文链接：https://aacrjournals.org/cancerdiscovery/article/14/3/508/734904/Cancer-Mutations-Converge-on-a-Collection-of

2、 Cancer Discovery丨大规模泛癌细胞系筛选确定可行有效的药物组合

研究团队展示了迄今为止发布的最大的癌症药物组合筛选，其中包含750多个细胞系中109种药物（来自阿斯利康公司抗肿瘤小分子组合）组合的7×7浓度响应矩阵，并辅以多组学预测因子的响应和“新兴”组合生物标志物的识别。研究团队优先考虑新的发现，以优化临床转化能力，并通过实验验证新的组合假设。

论文链接：https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-23-0388

3、 Cell丨中性粒细胞的抗肿瘤潜能：抗原提呈

中性粒细胞是最先对病原体做出反应的免疫细胞，这篇论文通过分析225个样本中的单细胞中性粒细胞转录组，揭示了中性粒细胞在17种癌症中呈现出的10种不同状态，包括炎症、血管生成和抗原呈递等。特别地，抗原呈递与大多数癌症的良好生存率相关，可通过亮氨酸代谢和随后的组蛋白H3K27乙酰化修饰来诱导MHC-II 基因表达。这些中性粒细胞还能进一步激发特异性和非特异性T细胞反应。研究不仅展示了中性粒细胞在癌症中的多样性，还提出了如抗原呈递中性粒细胞输送等治疗机会。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38447573/

4、 Nature | 利用单细胞和空间转录组揭示肺腺癌最早的细胞起源

2024年2月28日，美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心的王凌华教授和Humam Kadara教授的合作团队在Nature在线发表了题为 An atlas of epithelial cell states and plasticity in lung adenocarcinoma的文章。这项研究的主要成果是在早期肺腺癌组织和癌旁区域发现了一群携带KRAS致癌基因突变的，KRT8表达阳性的肺泡中间态细胞。通过和Jichao Chen教授合作，该团队在基因工程小鼠模型中对肺泡上皮细胞进行了谱系标记和追踪，并证实了KACs最终可转化为肺腺癌细胞。这项研究不仅为开发针对早期肺腺癌的检测和预防策略提供了新的启示，也为推动在最早阶段检测甚至阻断肺腺癌的发展开辟了新的研究方向。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07113-9#change-history

博文资讯¶

5、孟德尔随机化理论知识一站式学习

本文是根据首都医科大学的王友信教授的课程所做的笔记，介绍了应用孟德尔随机化方法推断暴露因素与健康结局的因果关系。

6、seurat v5直播，一键完成五种数据整合：harmony，CCA，RPCA,FastMNN,scVI

这篇推文介绍了seurat v5版本的新功能，它能够一键完成五种不同的单细胞数据整合方法：Harmony、CCA、RPCA、FastMNN和scVI。作者提到了如何将seurat v4对象转换为v5对象，以便在同一个环境中同时使用v4和v5的对象，同时展示了CCA、RPCA和Harmony三种整合方法的结果。

7、 Science news | 人类免疫组计划

人类免疫组计划（Human Immunome Project，HIP）是一个正在进行中的宏伟计划，旨在构建迄今最大、最全面的免疫学数据库。 - 免疫组计划官网：https://www.humanimmunomeproject.org/

8、保姆级教程：R语言绝美云雨图！！

箱线图和小提琴图想必大家都不陌生，毕竟是显示数据分布最常用的图表了。

今天要给各位推荐一种将小提琴图、箱线图、抖动散点图三合一的高颜值组合图表！因其形状像正在下雨的云，顾名思义为云雨图！！

工具¶

9、工具 | 谷歌学术搜索 PDF 阅读器一个提升论文阅读体验的Chrome 插件。安装学术搜索阅读器后，就能在 Chrome 中以全新方式查看所有网站上的 PDF 文件。

10、LLM | 大语言模型可视化网址

LLM Visualization这个网站主要提供了一个关于LLM（大型语言模型）的三维动画可视化。通过这个可视化，用户可能能够以直观的方式理解大型语言模型的结构和工作原理。

11、VISION - 单细胞RNA-seq的signature分析和可视化

VISION通过选择描述细胞之间协调变异的基因特征，帮助解释单细胞RNA-seq（scRNA-seq）数据。虽然该软件只需要表达式矩阵和signature库（在线数据库中可用），但它也旨在通过利用预计算的维度缩小、轨迹推断或聚类结果来集成到现有的scRNA-seq分析管道中。此分析结果通过动态网络应用程序提供，该应用程序可以与合作者共享，而无需他们安装任何额外的软件。

资源¶

12、生物信息学中的 50 个常见问题

13、9 种权威的实验protocol查询网站

14、生信猿的Docker入门课1

本资源要面向生物信息学领域的读者，介绍了Docker技术的基本概念、优势、安全性问题以及如何在不同操作系统上安装和使用Docker。在最后文章提供了一些参考资料和书籍推荐，供读者进一步学习和了解Docker技术。本文汇总了 9 种权威的实验protocol查询平台，有助于读者搜索和学习。

历史上的本周¶

2023 生信爱好者周刊（第 76 期）人生是一个长板问题

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（完）

第118期

Sun, 07 Apr 2024 14:46:37 +0000

生信爱好者周刊（第 118 期）：滴血验癌¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

来源：Copilot

本周话题：滴血验癌 ¶

循环肿瘤DNA (ctDNA)检测是一种通过抽血诊断和监测癌症的无创方法，即使在肿瘤位置未知的情况下也可以识别肿瘤DNA。但是血液中 ctDNA 的稀缺意味着它需要非常灵敏的方法来捕获和分析存在的ctDNA。该研究引入了两种类型的引发剂，它们可暂时降低游离DNA (cfDNA) 清除率，从而增加血液中的 ctDNA 水平并增强液体活检的灵敏度。

@NiEntropy - 随着技术的不断进步，未来滴血验癌有望成为一种简单、快速且成本效益高的癌症筛查方法。这将极大地促进肿瘤的早期发现和治疗，避免肿瘤的转移和扩散，从而提高患者的生存率和生活质量。

生信研究¶

1、Nature Reviews immunology | 迟洪波团队发表CRISPR筛选在免疫系统中的最新应用的综述

基于CRISPR的技术代表了生物医学科学的重大突破，因为它们为包括免疫学在内的各个领域的无偏筛选和功能基因组学提供了一个强大的平台。 2022年12月8日，美国圣裘德儿童研究医院迟洪波团队在Nature Reviews Immunology（IF=109）在线发表题为“CRISPR screens for functional interrogation of immunity”的研究论文，该研究综述了用于免疫功能的CRISPR筛选。CRISPR筛选发现了先天和适应性免疫细胞中先前未知的细胞内驱动因素，用于免疫调节，以及介导细胞-细胞相互作用的细胞间调节因子。最近的单细胞CRISPR筛选平台将读数扩展到转录组，并能够推断基因调控网络，以获得更好的机制见解。CRISPR筛选还允许绘制遗传相互作用的图谱，以确定协同或缓解复杂免疫表型的基因。在这里，作者回顾了CRISPR技术的进展和新兴适应性，以推进基础的免疫学知识，并确定新的疾病靶点，用于感染、炎症和癌症的免疫治疗。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41577-022-00802-4

2、bioRxiv | 基于生物银行数据的罕见变异研究

由Weedon和同在埃克塞特大学的人类遗传学家Gareth Hawkes领导的研究小组对英国生物库数据中的前20万个完整基因组进行了挖掘，发现了29个罕见的DNA变体，这些变体与高达7厘米的身高差异有关；这些变体在以前的遗传研究中从未发现过。Weedon说，这项研究是对所有 50 万个基因组进行分析的试点，他计划进一步对基因组数据进行初步研究。最终，研究人员将需要50万个以上的全基因组来全面绘制罕见基因变异与健康之间的关联图。”我认为这是获得我们可能需要的数百万个样本的良好的下一步”。 - 论文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.11.19.566520v1

3、 Cancer Cell | 肝癌转移的时空多组学演化图谱

肝细胞癌（简称“肝癌”）是世界上最常见的恶性肿瘤之一，在我国尤为高发，每年新发病例和死亡病例均占全球近一半。论文通过整合多组学分析（包括基因组学、转录组学、单细胞RNA测序、空间转录组学和免疫组化），研究了182名患者的原发性和转移性肝细胞癌（HCC）的时空演化。研究揭示了转移性HCC中的高度肿瘤异质性、复杂的进化轨迹、亚克隆选择以及肿瘤微环境（如癌相关成纤维细胞和B细胞）在转移过程中的关键作用。

论文链接：https://www.cell.com/cancer-cell/abstract/S1535-6108(23)00401-4

4、scQTLbase | 首个集成的人类单细胞 eQTL 数据库这是第一个集成的人类 sc-eQTLs 门户，具有涵盖 57 种细胞类型和 95 种细胞状态的 304 个数据集。它包含约 1600 万个与细胞类型/状态基因表达显著相关的 SNP，以及来自 3333 种性状/疾病的约 69 万个与疾病相关的 sc-eQTL。此外，scQTLbase 还提供 sc-eQTL 搜索、UMAP 图中的基因表达可视化、基因组浏览器以及基于感兴趣的 GWAS 数据集的共定位可视化。scQTLbase 为 sc-eQTL 提供了一站式门户，将显著推进疾病易感基因的发现。

链接：http://bioinfo.szbl.ac.cn/scQTLbase/
论文连接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37791879/

博文资讯¶

5、基因表达热图+GO富集分析词云图

利用ComplexHeatmap包将GO富集的结果和热图结合起来

6、生存分析机器学习模型解释的一揽子解决方案-survex包（一）基本用法这篇示例总结了 survex 包的功能，通过比较两种生存模型。一种是 Cox 比例风险模型，另一种是随机生存森林，展示了解释功能，并找出两种模型之间的差异和相似之处。 - github:https://github.com/ModelOriented/survex

7、科普中国 | 内含子是干啥的

所谓的“垃圾DNA”——内含子——在人类基因组中的作用和重要性。它回顾了基因和DNA的发现历史，解释了内含子是如何被发现的，以及它们在细胞功能和生物演化中的关键作用。文章还讨论了内含子的不同类型、它们的产生机制，以及它们对生物演化的意义。通过对内含子的深入分析，文章揭示了这些DNA序列并非无用，而是对生物体的生存和发展至关重要。基因组通过组合外显子和内含子，通过可变剪接的机制制造新的变异，生成新的调控模式或功能模块（酶、蛋白质、通路等）。

工具¶

8、ggstats | ggplot2 绘制统计图拓展包

9、LIANA+ | 细胞间通信

基于Python，用于研究单细胞、空间解析和多模态组学数据中的细胞间通信的包。

教程：https://liana-py.readthedocs.io/en/latest/

10、ToppGene Suite

基于功能注释和蛋白质相互作用网络的基因列表富集分析和候选基因优先级排序的一站式门户网站。引用上千，维护十多年了！

论文：https://academic.oup.com/nar/article/37/suppl_2/W305/1149611

11、利用anndata包跟踪与注释数据

Github：https://github.com/dynverse/anndata
Getting strated：https://anndata.dynverse.org/articles/getting_started.html

资源¶

12、llamafile | 本地开源大语言模型

13、分享8个单细胞数据库的使用教程

历史上的本周¶

第 77 期：科研成果被截胡抢发

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第116期

Sun, 24 Mar 2024 09:43:07 +0000

生信爱好者周刊（第 116 期）：我国科研影响力是否已达到世界顶尖水平？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

英国的灯塔：每一个发光的点，就是一个灯塔。

本周话题：我国科研影响力是否已达到世界顶尖水平？PubMed论文按国别引用分析¶

@kkjtmac 这篇帖子从相对客观的指标-引用数（一个国家的论文被其他国家论文引用的次数）来反映该国的科研国际影响力，最终的结论是虽然我国虽然论文数很高（世界第二），但是论文的平均他引数并不高，大约是美国的1/3，在前10个国家中垫底。这一数据也提示了目前我国科研更加关注从数量向质量的转变（当下的整个评判体系也卷到这个层面了）。

生信研究¶

1、Nucleic Acids Research | 哈工大/腾讯AI实验室合作构建迄今最大规模的单细胞蛋白质组数据库SPDB

SPDB(Single-cell Proteomic Database)是由哈尔滨工业大学研究团队联合腾讯人工智能实验室团队构建的单细胞蛋白质组学数据库。SPDB集成了来自12种基于抗体和质谱技术的143个单细胞蛋白质组学数据集，涵盖了4个不同物种（人类、小鼠、猕猴和猪）的3亿个细胞和8000多种不同的蛋白质。作为一个用户友好的数据库，SPDB提供了广泛的功能，包括单细胞蛋白质组数据部署，数据集搜索和挖掘模块、蛋白质搜索和挖掘模块、数据统计模块，以及详细的用户手册。

论文链接：https://doi.org/10.1093/nar/gkad1018
数据库链接：https://scproteomicsdb.com/

2、Nature Genetics | BANKSY：革命性算法，重塑空间组学数据分析

Nature Genetics提供了一种名为BANKSY的空间组学数据分析算法（Building Aggregates with a Neighborhood Kernel and Spatial Yardstick），基于该算法的工具将空间组学数据中的细胞根据类型和组织域进行有效分类。通过结合细胞自身的转录组数据和其在微环境中的空间关系，有效地提高了细胞分类的准确性和效率。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-024-01664-3

3、Nature Methods | scPerturb：统一的单细胞扰动数据

研究人员的工作通过对44个公开的单细胞扰动数据集（CRISPR、药物等“扰动”，然后测单细胞转录组、染色质开放性以及蛋白质组等数据）统一质控和注释，从而构建便于进一步协同整合分析的数据集- scPerturb。进一步，研究人员结合分析不同细胞群之间特征差异的统计方法“E-statistics”，分析了不同数据集在各种条件（比如靶向不同的基因等）下的扰动强度（用E-distance显示）、扰动显著性（E-test分析（基于Monte Carlo permutation））及其分析影响因素（细胞数、测序深度）。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-02144-y

博文资讯¶

4、漫画介绍孟德尔随机化

原始素材通过动画以“吸烟会影响寿命吗？”为例介绍孟德尔随机化。

5、Molecular Cancer同款 | 桑基图

本文结合具体实例复现了Molecular Cancer一文中不同样本类型中各亚群细胞比例的可视化结果。

6、开源的测序仪，你敢想象？！

美国公司454 Bio的开源了DNA测序平台及相关技术（个人可以下载说明来搭建自己的DNA测序设备）。该平台的主要功能包括： - DIY DNA 测序设备的说明：易于遵循的可在家构建DNA测序设备的指南。 - 可定制的测序试剂盒：用户可以根据其个人研究需求创建特定于应用的测序耗材。 - 简化的分子生物学操作协议：该平台简化了复杂的程序，使非专家也可以管理使用。 - 社区驱动的创新：鼓励用户分享他们的修改和改进，为持续开发营造协作环境。

7、学术期刊的长期和短期影响力分析

本文通过2000到2023年之间pubmed生物期刊上发表的论文数和被引数，结合相关图表展示了不同期刊的长期和短期影响力： - 总被引用数：展示了过去23年中被引用最多的前20个期刊。PNAS位居榜首，其次是PloS one和Nature，尽管PloS one的发文量远超过Nature和其他顶级期刊。 - 发表论文数：展示了这些期刊上发表的论文数量。 - 平均被引数：计算了每个期刊论文的平均被引次数，这是一个长期的平均引用指标，与影响因子不同。PloS one和Scientific reports的平均被引数较低，主要是由于它们的高发文量。

工具¶

8、SEACells | 从单细胞基因组学数据推断转录和表观基因组细胞状态

SEACells算法通过克服单细胞数据的稀疏性问题，同时保留传统细胞聚类可能掩盖的异质性，来识别元细胞。该算法在检测RNA和转座酶可及染色质（ATAC）模式的元细胞方面表现出色，能够全面、紧凑且分离良好地识别具有离散细胞类型和连续轨迹的数据集。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-01716-9
工具链接：https://github.com/dpeerlab/SEACells

9、ShinyCell | 开发用于单细胞数据的交互式界面的R包

ShinyCell基于R语言的Shiny框架开放的开源工具包，用于构建交互式的数据可视化和Web应用程序。通过ShinyCell，用户可以创建直观的界面来展示和分析单细胞测序数据，使得复杂的数据更容易理解和探索。

工具链接：https://github.com/SGDDNB/ShinyCell

10、syncthing | 开源的文件持续同步软件

syncthing是一个支持多平台、允许用户在多个设备之间无缝同步文件和文件夹的开源软件。Syncthing使用了分布式的P2P（点对点）技术，这意味着同步操作直接在设备之间进行，无需通过中央服务器进行数据传输。

工具链接：https://github.com/syncthing/syncthing

资源¶

11、生信导师推荐

本文系统整理了生物信息方面的导师，感兴趣的同学建议都看看。

资源链接：https://github.com/DC-Jade/bioinfo_pi_atlas

12、Mastering Software Development in R

本资源是与Coursera上的课程“Mastering Software Development in R”配套使用的教材。通过学习可以获得包括处理复杂数据、构建R包和开发定制数据可视化的技能。

资源链接：https://rdpeng.github.io/RProgDA/index.html

13、每个生物信息学家都应该知道的十大免费在线工具本资源分享的是每个生物信息学家都应该熟悉的不可或缺的工具，这些工具在生物信息学的各个方面都很有用，帮助专业人员完成从访问数据库到分析基因序列和预测蛋白质功能的任务。

历史上的本周¶

第75期：学术需要批判氛围

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第115期

Sun, 17 Mar 2024 04:46:47 +0000

生信爱好者周刊（第 115 期）：罗莎琳德·富兰克林对DNA双螺旋结构的真实贡献¶

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封面图¶

来源：https://www.dreamstime.com/

本周话题：¶

Nature：揭开罗莎琳德·富兰克林对DNA双螺旋结构的真实贡献，她并非受害者，而是平等贡献者

1953年4月25日，詹姆斯·沃森（James Watson）和弗朗西斯·克里克（Francis Crick）在 Nature 期刊发表了一篇开创性论文，这篇论文揭示了遗传物质DNA的双螺旋结构，从此开启了分子生物学时代。1962年，沃森、克里克和威尔金斯一起荣获了诺贝尔生理学或医学奖。然而，一直有一个传言，DNA双螺旋结构这一划时代的伟大发现源于沃森在未获得罗莎琳德·富兰克林（Rosalind Franklin）同意或知晓的情况下看到了她拍摄的DNA的X射线图片，也就是著名的“照片51号”，这张照片也被认为是“分子生物学的点金石”。如今，“照片51号”已经成为了代表富兰克林的成就和她遭受的不公待遇的象征。外界认为，富兰克林是一个优秀的科学家，但她未能分辨出自己拍摄的这张DNA的X射线图片所传达的关于DNA的信息，她在照片拍摄后几个月都没有意识到照片的重要性，直到沃森一眼看出其中蕴含的双螺旋结构信息。所以，真实情况真的是这样吗？

@JnanZhang:“富兰克林对DNA双螺旋结构的贡献不容遗忘，但“DNA之母”绝不是富兰克林的全部注脚，富兰克林对科学的热爱，以及她对科学界女性的鼓舞，将在未来的历史长河中依然熠熠生辉。”

生信研究¶

1、 Genome Biology | 探索跨单细胞的功能蛋白质协变的新方法

本研究展示了nPOP，一种能够同时制备数千个单细胞的方法，包括裂解、消化和标记8-20nL体积的单细胞。nPOP实现了灵活、自动化和高度并行化的单细胞蛋白质组学样品制备。可以量化成千上万个单细胞的蛋白质协变，并揭示密切相关的细胞状态间功能协调的生物学差异。可在https://scp.slavovlab.net/nPOP 获得nPOP平台的支持。 - 论文链接：https://doi.org/10.1186/s13059-022-02817-5

2、PNAS | 卢煜明/江培勇团队基于末端基序反卷积分析绘制cfDNA片段化图谱

细胞游离DNA（cfDNA）片段携带了大量与DNA核酸酶活性和起源组织有关的信息，其片段化是非随机的，部分由各种DNA核酸酶介导，能够形成特征性的cfDNA末端基序。已有研究表明，cfDNA末端基序有助于预测多种不同的疾病类型，或可作为监测治疗反应（核酸酶活性）的生物标志物。该研究通过对cfDNA的短末端核苷酸序列（称为末端基序）进行数学分析，发现了六种不同类型的cfDNA片段模式，其中几种模式与核酸酶相关，如DFFB、DNASE1和DNASE1L3。这些模式图谱揭示了cfDNA片段化过程，其异常可作为癌症和免疫疾病的标志物。

论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2220982120

3、Genome Med | 灵敏检测所有类型de novo突变！仅HiFi长读长测序即可生成全面的WGS数据

研究团队仅通过HiFi长读长测序这一单一技术，构建了最全面的突变数据集，实现了准确的替换、indel、STR和SV检测。该技术的准确性甚至允许在所有不同变异水平上灵敏地检测DNM，并且还允许定相（phasing），有助于区分真阳性和假阳性DNM。 - 论文链接：https://doi.org/10.1186/s13073-023-01183-6

4、Nature Communications | 国产单细胞转录组技术实现FFPE样本高性能检测

本研究发表了一种新的基于随机引物的高通量单细胞核测序技术snRandom-seq，并成功将其用于对FFPE样本的检测。snRandom-seq是一种适用于FFPE样本，且具有高灵敏度和全长特点的高通量snRNA-seq技术。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-38409-5

博文资讯¶

5、英文 | 使用 slider 进行滚动汇总

slider 是一个使用窗口函数进行滚动分析的软件包。“窗口函数”是从SQL中借来的一个术语，这意味着当逐步浏览数据时，一些函数会反复应用于数据的不同“窗口”。窗口函数应用的典型示例包括滚动平均数、累积和和更复杂的事物，如滚动回归。

R 包：https://slider.r-lib.org/index.html

6、Creating interactive visualizations with {ggiraph} (with or without Shiny)

在这篇博文中，你将学习如何使用{ggiraph}将 ggplot 变为交互式可视化图。

7、Nature专题丨7篇研究论文聚焦肺癌进化的分子路径

Nature对非小细胞肺癌的分子进化特征、遗传因素、细胞水平变化以及相关治疗手段的发展进行的全面报道。

原文链接： - https://doi.org/10.1038/s41586-023-05729-x - https://doi.org/10.1038/s41586-023-05776-4 - https://doi.org/10.1038/s41586-023-05783-5 - https://doi.org/10.1038/s41586-023-05706-4 - https://doi.org/10.1038/s41586-023-05771-9 - https://doi.org/10.1038/s41591-023-02230-w

https://doi.org/10.1038/d41586-023-00934-0

工具¶

8、https://github.com/sumatrapdfreader/sumatrapdf

SumatraPDF 是一款适用于 Windows 的多格式（PDF、EPUB、MOBI、CBZ、CBR、FB2、CHM、XPS、DjVu）阅读器。

9、fastplotlib | 使用pygfx渲染引擎在WGPU上运行的下一代快速绘图库

10、https://github.com/nick-ulle/rstatic

rstatic是一个能让 R 代码分析变得更简单的软件包。

资源¶

11、Interactive Linear Algebra

这是一本线性代数入门教科书。

12、https://github.com/rmcelreath/stat_rethinking_2023

本课程教授数据分析，但重点是科学模型

历史上的本周¶

第 74期：新技术的最大风险

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第114期

Sun, 10 Mar 2024 08:38:46 +0000

生信爱好者周刊（第 114 期）：从复杂系统中，抓住奇妙的普适性¶

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封面图¶

Monarch Butterflies I, Mexiko 2007

本周话题：从复杂系统中，抓住奇妙的普适性 ¶

从统计学的经典规律到物理学中的相变现象，从自然数序列的神秘规律到量子力学的精确预测，普适性作为一种被广泛记录和验证的模式在各种不同尺度和领域中展现了其惊人的一致性。然而，尽管这些规律已被实证学科反复确认，但对于普适性的严格数学基础仍存在着诸多未知之谜。本文通过综合不同领域中的具体案例和研究成果，展示了当前科学界对这些宏观规律涌现机理的理解，并指出了这一研究领域所面临的挑战与前沿问题。

@JnanZhang：”在那些受普遍规律主导的庞大宏观系统和能够通过自然界基本法则来分析的简单系统之间，还存在一个庞大的中间领域。这些系统对于基础性分析来说过于复杂，但又不足以达到普适性的水平——简而言之，这为我们所熟悉的生活中的各种复杂性提供了广阔的空间。”

生信研究¶

1、Nature | 揭示肺癌的进化及亚克隆选择对临床预后的影响

TRACERx是一项前瞻性NSCLC多中心癌症研究项目（NCT01888601），旨在描述肿瘤从诊断、手术切除到治愈或疾病复发的整个演变过程，提供全面的NSCLC疾病描述，包括肿瘤多个区域的详细临床注释和广泛的基因组表征、以及临床结局。TRACERx的共同主要终点是确定ITH与临床结局之间的关系，以及复发疾病中辅助化疗对ITH的影响。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05783-5

2、 Nat Commun | HiPore-C技术揭示三维基因组的单分子拓扑结构多样性和细胞异质性

高等真核生物基因组存在复杂的三维空间结构，这些结构对于基因组稳定性的维持、基因表达的精准调控具有重要作用，从而影响细胞命运决定和表型建立。经典3D基因组结构主要通过染色体构象捕获及其衍生方法以及ChIA-PET为代表的多种形式的高通量技术揭示。这些技术可以捕获细胞核内空间相邻的成对DNA序列，但无法捕获细胞群体中基因组内协同的多位点相互作用和单分子拓扑结构。此外，基因组3D结构在细胞周期、发育和分化过程中动态变化，并与多个基因及调控区间的染色质相互作用相关。为了充分理解基因组的动态折叠机制和功能相关性，获得细胞群体中的染色体单分子拓扑结构至关重要。 2023年3月6日，中山大学中山眼科中心肖传乐团队与中国科学院昆明动物研究所侯春晖团队在Nature Communications在线发表了题为“High-throughput Pore-C reveals the single-allele topology and cell type-specificity of 3D genome folding”的研究论文，该研究优化建立了一种高通量的Pore-C方法，显著增加了高阶染色质互作的检测通量，并揭示了三维基因组的单分子拓扑结构多样性和细胞特异性。

原文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-36899-x

3、Nat Genet | 单细胞染色体外环状DNA和转录组的平行测序新方法

来自德国柏林洪堡大学的Anton G. Henssen团队描述了一种对单细胞环状DNA和全长mRNA进行平行测序的方法——单细胞染色体外环状DNA和转录组测序（scEC&T-seq），证明了其对包含结构复杂的多片段ecDNA和小环状DNA的单个癌症细胞进行分析的实用性，为癌症和其他疾病中的这些DNA元件的分析提供了重要手段。

原文链接： https://doi.org/10.1038/s41588-023-01386-y

4、 8篇Science齐发 | 生命演化研究中心张国捷团队联合中外科学家破译灵长类生命天书

人类作为灵长类中的一员，长期以来一直对灵长类动物的起源和演化过程热切关注。该方向研究不仅有助于我们回答人类的起源问题，也有助于更多地了解我们人类独特身体结构特征的演变历史。随着分子生物学的发展，近年来我们已经有能力通过基因来回答有关问题。浙江大学生命演化研究中心的张国捷教授团队，昆明动物所吴东东研究员团队，西北大学齐晓光教授团队，云南大学于黎研究员团队等联合国内外多个研究中心组成联盟开展灵长类基因组比较研究，通过多学科交叉技术手段和团队合作，研究人类在内的灵长类物种的起源和分化过程、灵长类社会行为和社会组织的起源、以及大脑等各种生理特征的演化和遗传基础。该联盟还旨在研究灵长类基因演化变异图谱及其对人类致病基因变异模式的提示意义。

这一计划的主要阶段性研究成果共计8篇论文已于近日以研究专刊的形式在著名学术期刊Science发表，此外，还有3篇卫星论文已经或即将发表于Science Advances、Nature Ecology & Evolution等知名学术期刊。新的研究回答了一系列相关问题，为理解人类在内的灵长类演化过程带来了许多新的发现。

博文资讯¶

5、Cell特刊：合力克服肿瘤难题

克服像肿瘤这样的全球性健康问题需要学术界、工业界、医院、公共卫生服务和整个社会的共同努力与智慧。通力合作是解决肿瘤这个复杂问题的唯一出路。我们致力于通过自己的期刊推进医学科学发展，并特意将这期专题献给那些正在该领域奋斗并给予我们希望的学者。

合集地址：https://www.cell.com/cell/issue?pii=S0092-8674(22)X0009-3

6、经验丨如何进行笔记管理

作者介绍了她从Notion+EndNote的1.0版本，到Obsidian+EndNote的2.0版本，再到Obsidian+Zotero的3.0版本的笔记管理工作流的变化和原因。Obsidian更适合本地存储、双链联动、软件联动和全库搜索；Zotero更开源和插件功能多。小编一直再用Zotero，非常好用，笔记软件之前用的Notion，可以联网非常方便，但是用了一段时间就需要付费使用了，就改回语雀了，联网笔记一旦没有网就很烦用不了，看到作者推荐的本地Obsidian，果断下载体验，非常方便！

7、ggplate 优雅的可视化 culture plates

本推文分享了可以用来展示 qPCR 等数据的R包——ggplate 。

工具¶

8、CommPath

CommPath是一个R包，用于从单细胞RNA测序数据中推断和分析配体-受体相互作用。

9、ChatDOC | 与文档聊天

一款可以从PDF等文件中提取数据、生成问答、分析文本、解释公式的智能助理。支持：PDF, DOC, DOCX, SCAN, WEBSITE, EPUB, MD, TXT等文件格式。

10、tinyplot

一个基本 R 图形系统的轻量级扩展的R包，支持自动分组、图例、切面和其他各种增强功能。

资源¶

11、Public data are a gold mine for bioinformatics. Ten Resources for easy access public genomic data 分享了便于访问公共基因组数据的十大资源。

12、https://rocker-project.org/

Rocker项目提供了一套广泛使用的Docker镜像，并为特定任务定制了R环境。

13、 over 150 useful Unix commands

一份 6 页的 PDF 文件，包含 150 多条实用的 unix 命令，供日常使用！

链接：https://divingintogeneticsandgenomics.ck.page/150commands

历史上的本周¶

第 73 期：迄今为止最开放、成果最多的大队列是如何建成的

贡献者（GitHub ID）¶

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第113期

Sun, 03 Mar 2024 04:28:57 +0000

生信爱好者周刊（第 113 期）：空间分析技术照亮肿瘤微环境研究¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

欢迎大家来到龙年的第一期。为更合理和及时地处理每期的内容，我们将招募 3-4 位新的成员加入，如果大家对本周刊感兴趣，请将个人简介和想法发送到 w_shixiang@163.com。

封面图¶

图片来源：https://nanostring.com/blog/why-spatial-biology/

本周话题：空间分析技术照亮肿瘤微环境研究 ¶

肿瘤微环境（TME）由许多不同的细胞和无细胞成分组成，它们共同驱动肿瘤的生长、侵袭、转移和对治疗的反应。肿瘤微环境的微观系统在介导肿瘤复杂现象（例如肿瘤进展和对治疗的反应）方面起着至关重要的作用。空间解析方法的最新技术进步有望捕捉TME的复杂性。这些方法可以检测组织标本中多种蛋白质和转录本的表达，同时保留组织结构。近年来，技术发展提高了空间和分子分辨率，使我们对肿瘤微环境的理解越来越清晰。

ShixiangWang - 新的测序检测和方法技术在不断革新基础研究的方向和领域。在肿瘤异质性方面，微环境的空间解析将为肿瘤观察带来新的视角，但个人愈加感受到一种矛盾，即基础研究的高精度和临床应用的可及性可能在演变成一种越行越远的联系。

生信研究¶

1、Science | 单细胞多组学技术揭示三维基因组与基因表达的关系

本文报道了一种新型单细胞多组学技术HiRES（Hi-C and RNA-seq employed simultaneously），首次基于测序方法实现了在单细胞水平对转录组和三维基因组的同时检测。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg3797

2、Nat Biotechnol | 多模态深度学习新模型联合高通量计算遗传筛选新方法，可准确预测不同细胞类型的染色质构象

研究团队开发了新型多模态深度学习模型C.Origami，以预测特定细胞类型的染色质构象，并基于遗传筛选原理提出了全新的高通量计算遗传筛选方法（in silico genetic screening，ISGS），可鉴定细胞类型特异性功能基因组元件，助力发现新的染色质构象调控机理。在正常和重排基因组中，C.Origami均实现了对细胞类型特异性染色质组织的精准预测，表明其可作为未来3D染色质组织研究的高通量平台选择。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01612-8

3、Nat Biotechnol | 从宏基因组文库中高效检索目标序列的新方法

宏基因组是环境微生物群落中所有微生物物种基因组的集合，且包含数千万个独特的克隆，数量庞大，但绝大部分微生物的不可培养性使微生物多样性的研究以及开发利用受到了限制。一直以来，从大型宏基因组文库中靶向检索克隆使用的是基于多步稀释和聚合酶链式反应(PCR)的筛选方法，此方法费时费力。虽然CRISPR/Cas技术已被用于检索克隆目标基因序列，但还未被验证能从复杂的宏基因组库中检索序列。该文章提出了一种适用于研究宏基因组微生物多样性的新方法——利用核酸酶缺陷型 Cas9 (dCas9)构建的反选择中断回路( CRISPR counter-selection interruption circuit，CCIC)，该方法将PacBio HiFi测序与CRISPRi技术结合，可从复杂文库中高效检索目标克隆，加速基因组信息的挖掘，为研究宏基因组微生物多样性提供了更多的可能性，并有望扩展到合成生物学等重要领域。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41587-022-01531-8

4、Nature Cancer | 基于WES数据的新分析方法PhylogicNDT，可推断缺乏癌前病变癌症的早期遗传进展

该研究通过分析原发性肿瘤全外显子组测序（WES）数据，来推断癌症早期遗传进展。研究团队开发了一种名为“PhylogicNDT”的分析方法，这是一套集成工具，使用连贯的概率框架重建克隆架构和遗传事件顺序。通过PhylogicNDT，研究团队验证了人类乳头瘤病毒阴性（HPV-）头颈部鳞状细胞癌（HSCC）的遗传进展，并对缺乏恶性癌前组织的HPV+ HSCC进行了评估，发现了未知的遗传进展，确定了早期驱动因素。综上，PhylogicNDT可以建立先前未知、无法获得癌前组织等癌症的早期遗传进展，有助癌症早期检测和预测的实验模型及方法的开发。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s43018-023-00533-y
代码链接：https://github.com/broadinstitute/PhylogicNDT

博文资讯¶

5、跨肿瘤医护全流程的分子检测正进入临床实践，且每年增速20%以上

ARK Invest推出了一年一度的BIG IDEAS 2023颠覆式创新14大主题，涵盖了人工智能、数字货币、电动车、卫星轨道空间等领域，其中也包括我们感兴趣的精准疗法和分子诊断两个领域。由于收集、测序和理解生物数据的成本正在急剧下降，多组学技术为研究、治疗和健康提供了前所未有的 DNA、RNA、蛋白质和健康数据的访问权限，解锁了不同的应用场景，包括针对癌症、罕见疾病和慢性病的新型精准疗法，包括可编程生物学的能力，包括设计和合成具有跨行业应用的新型生物结构，尤其是农业和食品生产。

而在DNA 测序方面，特别需要指出的是，深度神经网络可帮助实现更准确的长读长 DNA 测序。比如，Pacbio和谷歌在这方面的合作，先是将神经网络算法用于读取基因组数据，最近又直接在长读长测序仪中构建AI专用计算硬件，实现低于1000美元的长读长基因组。整体上，神经网络已经将长读长 DNA 测序的错误率降低了59%。

6、如何对单细胞中的基因表达进行相关性分析？

本文提供了对单细胞RNA测序数据进行基因相关性分析的教程。通过具体实例探讨了CD3D和CD4基因之间的相关性，并通过散点图等可视化展示了分析结果。

推文后续：https://divingintogeneticsandgenomics.com/post/how-to-do-gene-correlation-for-single-cell-rnaseq-data-part-2-using-meta-cell/

7、深度学习需要掌握的 13 个概率分布

Github上一个对深度学习的概率分布的总结。

Github: https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-needgithub.com

8、跟着iMeta学做图｜ggplot2绘制相关性分析线面组合热图

相关性热图 (Correlation Heatmap) 的使用在微生物组研究中非常普遍，尤其是线面组合的相关性热图，其中的相关性热图通常表示环境因子间的Pearson相关系数，连线则表示物种组成与各环境因子的Mantel相关性。本文将讲解和探讨如何基于ggplot2绘制线面组合的相关性热图。

9、贝叶斯 RStan 包入门教程

这是文章作者在学习 stan 时发现的一篇相关文章，很适合初学者。

工具¶

10、Reference Extractor | 从带有 Zotero 和 Mendeley 的 Word 中提取参考文献

Reference Extractor是一个免费的用于从Microsoft Word和LibreOffice文档中提取Zotero和Mendeley参考文献的工具。这个工具可以将引用保存为CSL JSON、BibTeX或RIS格式，或者以APA风格呈现的参考文献列表。

11、AutoGPT！GitHub3.6万+标星，解决复杂任务全程无需人类插手

AutoGPT的横空出世，一举将AI进程推向了新高度——自主人工智能。

Github链接：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

12、fastq-dl | 从ENA和SRA下载FASTQ数据的工具

fastq-dl 是可以从ENA或SRA数据下载FASTQ数据的开源工具。它通过输入ENA/SRA相关文件编号（如研究、样本、实验等编号），查询ENA以确定相关数据，并为每个结果下载FASTQ文件。该工具支持多种运行合并选项，并提供了详细的使用说明和安装方法，旨在简化研究人员从这些公共数据库中获取数据的过程。

13、ClusterMQ ｜发送R函数调用作为集群作业

# load the library and create a simple function
library(clustermq)
fx = function(x) x * 2

# queue the function call on your scheduler
Q(fx, x=1:3, n_jobs=1)
# list(2,4,6)

支持LSF、SGE、Slurm、PBS/Torque。

14、BISCUT-py3 ｜ Breakpoint Identification of Significant Cancer Undiscovered Targets

GISTIC2 作者开发的新型变异检测算法。

关联文章：Nature | 基于超1万例癌症样本分析，揭示染色体非整倍体如何驱动癌症进展

15、无道词典

无道词典，是一个简洁优雅的有道词典命令行版本。支持英汉互查的功能，包含释义、词组、例句等有助于学习的内容。

资源¶

16、大模型物种进化图

论文：https://arxiv.org/abs/2304.13712

17、17 个免费托管后端代码的网站工具

本文将分享17 个热门站点，这些站点能够免费托管用户的后端代码。

18、scRNAseq analysis notes from Ming Tang

历史上的本周¶

第 72 期：把时间当作朋友

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）
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订阅¶

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（完）

第112期

Fri, 09 Feb 2024 07:12:09 +0000

生信爱好者周刊（第 112 期）：龙腾虎跃、砥砺前行¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

视作新年的音符🎵

本周话题：龙腾虎跃、砥砺前行¶

龙年即将来临，我们在这个除旧迎新的日子里为大家献上旧年的最后一期。祝各位小编和读者新年龙腾虎跃、龙马精神、龙行天下！踏过今天，我们的周刊将进入第四个年头，感谢各位的阅读、支持、相伴和付出。在春节期间，我们的周刊计划暂停两周，期待我们再次相遇，龙年再会！

ShixiangWang - 在龙年到来前的一天，我整理最后一期的内容，回想着周刊的时间线、往事种种。在我们学习、长大、事业中，我认为我们总该为自己留一点不难么追求利益、又在坚持付出的事情，过去几年这个周刊其实就在填满我内心关于这一部分的空白。只是想单纯做点什么、坚持点什么。现实和生活越来越复杂多变，我需要一些恒定的东西记录着自己前行的脚步。特别感谢阅读的读者们和一路支持的小伙伴们。世界很大、未来很长，衷心祝愿各位每一步都能往自己的梦想和内心多靠近一点点。

生信研究¶

1、Nature Medicine | 100k基因组计划(100000 Genomes Project)癌症数据集，旨在为精准肿瘤学提供新方向

文章介绍了英国的100,000基因组计划（100,000 Genomes Project）的癌症数据集，旨在为精准肿瘤学提供新方向。该计划致力于收集大量癌症患者的基因组数据，以便更好地理解肿瘤的发展机制、个体差异和治疗响应。通过分析这些数据，研究人员可以发现潜在的治疗靶点，为个性化治疗提供指导。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-023-02682-0

2、Nature Medicine | 首次临床蛋白组学用于胰腺癌临床诊疗

本文介绍了由沈柏、陈赛娟、方海和印彤团队共同完成了将临床蛋白组学应用于胰腺癌治疗的工作。该工作首次将临床蛋白组数据应用于指导患者预后，还探索预测辅助治疗疗效的蛋白标志物，为制定胰腺癌临床诊疗方案提供了有力支持，同时为肿瘤领域的研究者们提供了一个深层次挖掘现有的肿瘤临床组学大数据的实际操作案例。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-023-02790-x

3、Nat Biotechnol | 用于DNA杂交染色质结构解析的空间基因组校准器

在细胞的生命周期中，真核生物染色体经历剧烈的压缩和解压缩过程，这一动态的结构对于细胞核中DNA复制，重组，修复及基因转录等过程十分重要。多路复用DNA荧光原位杂交（multiplexed DNA fluorescence in situ hybridization, M-DNA-FISH）是分析真核生物三维基因组结构的常用手段，能识别几十到几千个基因组位点，但其并不直接对染色质进行追踪，从噪点荧光信号中提取染色质构象信息一直以来都存在挑战，任兵教授团队报道了一个空间基因组校准器，通过将信号对准DNA聚合物模型，从噪声中解析真正的染色质信号。作者用此方法对以往的全基因组染色体追踪数据进行再处理，发现非同期的小鼠胚胎干细胞S/G2期姐妹染色单体会发生空间聚集，并为成年小鼠皮层有丝分裂后期神经元中保持紧密配对的胞外染色体的存在提供了证据。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41587-022-01568-9

4、Genome Med | 大规模长读长WGS队列分析揭示WES无法检测到的分子诊断结果

相比于短读长WGS，长读长全基因组测序（lrWGS）有可能解决WES的技术限制。目前，市场上主要有两种lrWGS技术：Pacific Biosciences（PacBio）的单分子实时（SMRT）测序和Oxford Nanopore Technologies（ONT）的纳米孔测序。近日，来自沙特阿拉伯的研究团队对疑似常染色体隐性遗传病的患者进行了迄今为止规模最大的低深度lrWGS应用的探讨，分析导致WES未能进行基因诊断的各种因素，以及lrWGS作为一种反射性检测的应用。该研究表明，虽然lrWGS清楚地揭示了被WES遗漏的因果变异，但注释挑战仍然是WES无法诊断的一个重要原因。

论文链接：https://doi.org/10.1186/s13073-023-01270-8

5、iMeta | 原核微生物泛基因组与基因组分析平台IPGA

IPGA是一个可以对较大规模微生物基因组进行比较分析的平台，它提供了基于基因组注释与泛基因组注释的包括进系统发育分析、基因组共线性分析和核心基因差异分析等后续分析在内的整合流程，并提供了免费、简单的页面操作环境。相关论文中展示了9个不同的数据集演示了IPGA泛基因组分析模块的性能，包括宏基因组组装的基因组，食源性病原体的基因组，以及来自几种细菌分支的基因组。

论文链接：https://doi.org/10.1002/imt2.55
平台链接：https://nmdc.cn/ipga/

博文资讯¶

6、“Linux 中国” 开源社区，停止运营

“Linux 中国” 这个社区，包括它的主网（ https://linux.cn/ ）、公众号、视频号，以及下属的《硬核观察》栏目，将无限期停止更新和运营。

硬核老王宣布这个运行了20年的社区将停止运维，这对开源来说是一个悲痛的消息，也预示着个人媒体在个人生活与时代变化中挣扎后的宿命。未来我们公众号和这个周刊的归宿是不是会与之相同？能安慰自我的是，不变的就是改变，干一天算一天的事情。

7、Polars (最强Pandas平替)

Pandas 和 Polars 都是 Python 中用于数据分析和处理的流行库。它们都提供了一组强大的工具，用于加载、清理、转换和分析数据。这篇文章简要介绍了Polars库的使用方法。

8、Diffusion 和Stable Diffusion的数学和工作原理详细解释

Diffusion Model

Stable Diffusion (Latent Diffusion Model)

文中总结：

扩散模型分为正向扩散和反向扩散两部分。
正扩散可以用封闭形式的公式计算。
反向扩散可以用训练好的神经网络来完成。
为了近似所需的去噪步骤q，我们只需要使用神经网络εθ近似噪声εₜ。
在简化损失函数上进行训练可以获得更好的样本质量。
稳定扩散(潜扩散模型)是在潜空间中进行扩散过程，因此比纯扩散模型快得多。
纯扩散模型被修改为接受条件输入，如文本、图像、语义等。

9、疫苗的发明

本文根据《生物学概念与途径》第七章内容整理展开了人类发明疫苗的进程。

10、全新编程语言「Mojo」：兼容Python核心功能，提速35000倍

Mojo 是一门新的编程语言，其将 Python 的易用性和 C 的性能结合起来，弥合了研究和生产之间的差距。使用 Mojo，用户可以编写比 C 语言更快的可移植代码，并与 Python 生态系统无缝互操作，其目标是成为 AI 研究和生产的理想选择。

工具¶

11、Polychrome ｜创建、查看和评估具有多种（20-30或更多）颜色的调色板的工具

读者感兴趣可以读读对应的论文：https://www.jstatsoft.org/article/view/v090c01

12、pipen | 基于 Python 的分析流程框架

from pipen import Proc, Pipen

class P1(Proc):
    """Sort input file"""
    input = "infile"
    input_data = ["/tmp/data.txt"]
    output = "outfile:file:intermediate.txt"
    script = "cat {{in.infile}} | sort > {{out.outfile}}"

class P2(Proc):
    """Paste line number"""
    requires = P1
    input = "infile"
    output = "outfile:file:result.txt"
    script = "paste <(seq 1 3) {{in.infile}} > {{out.outfile}}"

class MyPipeline(Pipen):
    starts = P1

if __name__ == "__main__":
    MyPipeline().run()

13、基于GPT的快速提示语言(Prompt)应用开发框架

https://github.com/mleoking/PromptAppGPT

14、基于shiny.semantic和Fomantic UI的Shiny快速、漂亮和可定制的仪表板模板

15、TransVar | 精准医学的多路注释器

TransVar是遗传元素和遗传变异的多路注释器。它在基因组坐标（例如，chr3:g.178936091G>A）和转录物依赖性cDNA以及蛋白质坐标（例如，PIK3CA:p.E545K或PIK3CA:c.1633G>A，或NM_006218.2:p.E545K，或NP_006266.2:p.G240Afs*50）上运行。它特别设计具有解决因差异转录使用而产生的模棱两可的突变注释的功能。TransVar在进行反向注释（通过从蛋白质水平到cDNA水平的模糊匹配）时，保持对潜在未知转录结构（外显子边界、参考氨基酸/碱）的认识。

16、babelgene | 满足你对基因互转的所有想象

babelgene是一个进行同种/异种间基因ID和symbol的转换的R包，本推文通过具体实例介绍了通过它进行ID转换工作。

工具教程：https://igordot.github.io/babelgene/articles/babelgene-intro.html

资源¶

17、单细胞测序术语 | Single Cell Vocabulary

本资源整理了单细胞研究中常见的名词及其解释。

18、在CRAN上发布带有Rust代码的R包

另外可以参考：https://cran.r-project.org/web/packages/using_rust.html

历史上的本周¶

第 71 期：博士生真的需要一天看20篇文献吗？

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（完）

第111期

Mon, 05 Feb 2024 15:16:17 +0000

生信爱好者周刊（第 111 期）：三十多岁博士后对于生活的挣扎¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：三十多岁博士后对于生活的挣扎 ¶

中国的高等教育体系和学术就业市场同样经历着变革，这对博士后的未来规划产生了影响。在这个过程中，如何有效地利用现有资源、把握职业机会，并在此基础上构建一个充实的个人生活，成为每个博士后需要思考的问题。最终，成功的关键在于找到个人与职业之间的平衡，实现学术追求与生活质量的双赢。 - @He-Kai-fly ：恰逢过年，凑巧看到另一篇帖子，深有感触博士返乡过年：没毕业没对象没发财的我，成了他们眼里的怪胎 - @ShixiangWang：正在经历博士后的阶段，普遍感知到年龄、阶层和认可等限制了青年科研主力军的个人独立发展。博士后在激增，未来学生、博后、老师未来可能存在更多的情感博弈。

生信研究¶

1、Nat Commun | 结合HiFi、Hi-C技术优势的新算法pstools，可高效、准确重建癌症染色体单倍型基因组

近日，丹麦技术大学Shilpa Garg团队在Nature Communications发表题为“Towards routine chromosome-scale haplotype-resolved reconstruction in cancer genomics”的文章。研究团队将高准确度的HiFi长读长测序和Hi-C长读长测序应用于黑色素瘤COLO829癌症细胞系中，并开发了一种高效的、基于图（Graph-Based）的pstools方法，可处理高分辨率的HiFi和Hi-C数据，用于染色体水平单倍型基因组重建，以精确表征癌症的SV情况。在没有亲本信息的情况下，pstools方法能在12h内生成染色体水平的高质量phased scaffold，优于现有方法。此外，该方法还在碱基分辨率下发现了准确的染色体水平SV。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-36689-5

2、Nat Commun | 新贝叶斯统计方法PhylEx，可利用单细胞转录组学重建肿瘤克隆树

研究团队介绍了一种名为PhylEx（Phylo Expression）的贝叶斯统计方法，其集成了DNA-seq和scRNA-seq数据，可利用在单细胞内观察到的单核苷酸变异（SNV）信息来识别克隆、改善克隆树重建，并将RNA表达谱信息高精度映射到克隆上。PhylEx解锁了系统表型分析的潜力，能够在与克隆基因型相关的单个克隆基因和通路水平上发现、描述肿瘤的进展及复发机制。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-36202-y
代码：https://github.com/junseonghwan/PhylExAnalysis

3、Commun Biol | 跨越20种癌症类型！基于基因表达谱精确预测泛癌肿瘤纯度的新方法——PUREE

近期，来自新加坡国立大学的研究人员及合作者在Communications Biology发表了题为“PUREE: accurate pan-cancer tumor purity estimation from gene expression data”的研究论文。研究团队开发出一种使用弱监督学习方法从基因表达数据中精确预估泛癌肿瘤纯度的新计算方法PUREE。PUREE可对不同实体瘤类型纯度进行高精度预测，并可推广到来自未知肿瘤类型和队列的肿瘤样本。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42003-023-04764-8

4、Nat Commun|空间分析工具包SPIAT & 组织空间数据模拟器spaSim联合表征、模拟组织微环境

近日，澳大利亚彼得麦卡勒姆癌症中心的研究团队在Nature Communications发表了题为“Spatial analysis with SPIAT and spaSim to characterize and simulate tissue microenvironments”的文章，报道了其开发的空间分析工具SPIAT和spaSim。SPIAT是一个与平台无关、用户友好型分析工具包，用于表征多重组织图像的空间模式；spaSim是一个新型的组织细胞空间模式模拟器，用于空间指标的基准测试。通过对多种不同癌症病例的分析，研究团队展示了SPIAT识别临床相关已知和新型免疫细胞亚型的能力。SPIAT和spaSim是量化空间模式、识别和验证临床结果相关性以及支持方法开发的有效工具，可帮助推动空间指标在基础、转化和临床研究中的应用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-37822-0

博文资讯¶

5、所谓“学术妲己”上热搜背后，真正的学术顽疾反而隐身了

互联网引发的舆论中，人们更热衷讨论所谓“学术妲己”，应该被郑重以待的学术不端和师生关系异化问题遮蔽在桃色新闻下。

6、谷歌DeepMind打破十年算法封印，AlphaDev惊世登场，颠覆人类算法格局！

「Alpha」家族再添新成员AlphaDev！谷歌大脑DeepMind合体后首发力作，全新AI系统将排序算法提速70％，C++排序库十年来首次更改。

7、华大等机构共同研制的宏基因组数据处理国际标准发布

5月19日，由深圳华大生命科学研究院联合中国科学院微生物研究所共同提出，中国食品发酵工业研究院有限公司、深圳华大智造科技股份有限公司等共同参与研制的国际标准《ISO/TS 24420:2023 Biotechnology — Massively parallel DNA sequencing—General requirements for data processing of shotgun metagenomic sequences（暂译名：生物技术-大规模并行DNA测序-鸟枪法宏基因组数据处理通用要求）》发布。

8、OPPO造芯的最后18分钟：CEO数次低头哽咽，3000人团队原地解散

3天前（5月12日），OPPO芯片设计公司哲库CEO刘君宣布宣布造芯业务终止，立即叫停所有业务，3000人团队就地解散。

工具¶

9、Flow：在注释集上进行本地配置和执行分析的R包

Flow 是一个 R 包，可在带注释的实体集（例如对、个体、样本）上进行本地配置和执行分析模块。工作可以部署在本地或集群中，然后进行监控和管理。工作完成后，它们的输出可以作为注释附加回各自的实体，以便轻松导入回数据库或与平面文件表合并。

10、liger | 整合分析单细胞多队列数据

LIGER是一个用于整合和分析多个单细胞数据集的软件包，由Macosko实验室开发并由Welch实验室进行维护和扩展。它依赖于整合性非负矩阵分解来识别共享因子和数据集特异性因子。

11、pyCirclize:基于Python进行的环状图可视化

pyCirclize是一个基于matplotlib实现的循环可视化python包。该软件包是为了在Python中轻松、精美地绘制圆形图形（例如Circos Plot和Chord Diagment）而开发的。此外，还实现了生物信息学领域有用的基因组和系统发育树可视化方法。 pyCirclize 的灵感来自 circlize 和 pyCircos。 - 文档：https://moshi4.github.io/pyCirclize/

资源¶

12、842个单细胞数据集，超5000万个单细胞的数量

Single Cell Portal: https://singlecell.broadinstitute.org/single_cell
单细胞门户网站：https://singlecell.broadinstitute.org/single_cell

13、ref-gen:人类基因组下载

人类参考基因组有多个版本。据 UCSC 称，迄今为止使用最广泛的是 GRCh38 或 hg38。 NCBI、GRC、UCSC 和 Ensembl 都提供了各自的 GRCh38 版本，这些版本彼此之间略有不同，并且通常不是最佳的。在分析中选择正确的参考基因组是非常重要的。

14、R宇宙:一个关于R语言的最强搜索引擎

历史上的本周¶

第70期：多彩多姿的科学家

贡献者（GitHub ID）¶

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第110期

Wed, 31 Jan 2024 08:45:09 +0000

生信爱好者周刊（第 110 期）：至少20年不过时的研究方向在哪里？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：至少20年不过时的研究方向在哪里？¶

前不久，一位国内一流大学的青年博导作为委员，参加老文（笔者）学院一个博士生的学位论文答辩会。答辩会结束后，几位导师喝茶闲聊，青年博导谈到自己的一个研究生给他提出选题的要求：希望研究方向至少20年不过时。青年博导说他不知道这样的方向在哪里。

老文第一时间对青年博导表达由衷羡慕之情，羡慕他遇到了一个千载难逢的好学生。

为什么说这个学生千载难逢？至少20年不过时的研究方向又在哪里？

生信研究¶

Genome Biology | 新型染色体外DNA（ecDNA）检测技术

ecDNA是近年来引起广泛关注的一种肿瘤基因组结构异常，超过14 %的原发性肿瘤和40 %的转移性肿瘤存在ecDNA扩增。ecDNA游离于染色体外，呈环状，且具有自我复制功能。其含量与耐药性呈正相关，是肿瘤基因组学研究的新方向，也是极具潜力的诊断标志物。目前除了将全基因组测序（WGS）、高通量染色质空间构象捕获测序（Hi-C）、三代测序（Third-generation sequencing）三种方法联合解读的策略，没有很好的办法对ecDNA的序列信息以及三维空间构象信息进行解读。

研究团队开发了一种新型多重基因组结构变异检测方法 - MGA-Seq（Multiple genetic abnormality sequencing）。该方法充分利用ecDNA在细胞核中游离的特性，首先将ecDNA与邻近的染色质进行交联，再利用限制性内切酶和连接酶对肿瘤染色质进行原位片段化、邻近酶连，将ecDNA片段与相邻的基因组DNA片段连接在一起。最后，将连接后的片段进行超声片段化，构建成测序文库。通过对反应体系的优化，研究人员将MGA-Seq所有的反应步骤合并到一个离心管中，只需9小时、花费56美金即可完成文库构建步骤，并实现对复杂基因组结构异常的精准检测。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-023-03081-x
Nature Cancer | Stereo-seq助力展现肝细胞癌“癌-胚”细胞类群的空间共定位关系

近日，上海市免疫学研究所Florent Ginhoux研究团队、澳大利亚科廷大学Ankur Sharma团队及新加坡国家癌症中心Pierce Kah-Hoe Chow团队，使用华大自主研发的时空组学技术Stereo-seq，并结合scRNA-seq和bulk RNA-seq，系统地描绘了肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）肿瘤相关成纤维细胞（cancer-associated fibroblasts，CAF）图谱及胎肝成纤维细胞图谱，首次鉴定出了一群参与HCC“癌-胚”重编程（onco-fetal reprogramming）过程的重要细胞类群POSTN+ CAF，并证明了POSTN+ CAF、FOLR2+ TAM和PLVAP+ EC这三群“癌-胚”细胞的空间共定位关系，揭示了“癌-胚”重编程过程对HCC患者术后复发及治疗耐药的影响，为HCC的分层诊疗及开发新的免疫治疗策略提供了重要的分子靶点。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s43018-023-00672-2
Science Bulletin | 华南农业大学夏瑞团队发表多功能植物小RNA分析工具——sRNAminer

小RNA广泛存在于植物中，对植物的生长发育和营养繁殖起至关重要的作用。目前已有多款植物小RNA分析工具，但大多数依赖于命令行环境，极大阻碍了湿实验室生物研究人员在植物小RNA生物功能挖掘上的深度探索。此外，当前的小RNA分析工具多集中在单一类型的小RNA分析上，且计算资源消耗较大，通常需要大量时间和精力来学习众多工具或脚本的使用并组成可用的流程以获得最终分析结果。

2023年12月30日，华南农业大学夏瑞团队在Science Bulletin（IF：18.9）上在线发表了题为“sRNAminer: a Multifunctional Toolkit for Next-Generation Sequencing Small RNA Data Mining in Plants”的研究论文，该研究开发了一款多功能植物小RNA分析工具——sRNAminer。利用该工具，研究人员可进行一站式小RNA分析及可视化。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2095927323009350
Cell | 无需参考基因组的统计算法SPLASH助力生物学发现

基因组学与生物学、生态学和医学有着密不可分的关联。近年来，随着测序数据的海量增长，如何才能更好地分析这些数据，揭示其规律和功能成为了迫切需解决的问题。基因组学的工作流程通常先将测序数据读取映射到参考基因组上，从而进一步展开下游分析。参考基因组是生信分析的基础，影响着下游分析的质量。参考基因组的缺失或不完整将极大的限制生物学发现。与参考基因组对齐这一步骤大大影响了测序数据分析的准确度与计算性能的敏捷性。同时，生物的多样性对对齐参考基因组以及下游生物学发现有着许多直接或间接的影响。

近日，来自美国斯坦福大学的Julia Salzman团队Cell 期刊上发表题为SPLASH: A statistical, reference-free genomic algorithm unifies biological discovery的文章。研究人员构建了一个新的、普适性强的高效统计算法——SPLASH。SPLASH 可直接从原始测序数据进行序列变化的统计驱动分析，克服了以往基因组学数据分析中对参考基因组的依赖，计算效率高，可大规模运行以检测各种形式的样本特异性序列差异。

论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(23)01179-0?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0092867423011790%3Fshowall%3Dtrue

博文资讯¶

面试官：你来说说 Linux 是如何启动的？

https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/qEtdU1oebKM6Wzj7Yr7uXFuKREs02LmUdIxMwiax7AiajqbYsVMCibAPIconqBFkJibkW3HkhVBPibdicqK7dqGDUibkw/640?wx_fmt=gif&from=appmsg&wxfrom=5&wx_lazy=1

Linux 是怎么启动的？

几乎每个软件工程师都用过 Linux，但并不是每个人都知道它的启动过程。让我们深入了解一下。

挑战最快 SVM！ReHLine 算法诞生记

长久以来，机器学习江湖中一直流传着两件神器——LibSVM 和 Liblinear，它们都是用来求解支持向量机（SVM）问题的，且都是由台湾大学的林智仁教授及其团队开发和维护。两者的不同在于，LibSVM 支持各类基于核函数的 SVM，而 Liblinear 只能计算线性 SVM。但从计算效率上来说，LibSVM 随样本量 n 增加的复杂度大约在 $\ce{O(n^2)}$ 到 $\ce{O(n^3)}$ 之间，而 Liblinear 则几乎是线性的复杂度 $\ce{O(n)}$ 。因此，如果考虑使用线性模型，那么 Liblinear 基本可以说是求解 SVM 的性能天花板。

那么 Liblinear 这柄屠龙宝刀是否就从无敌手，一直号令天下呢？属于 SVM 江湖的倚天剑又流落何方？我们的故事，便由此说起。

Python 深度学习路线图

本文指导初学者开始深度学习，对诸多基础概念和框架进行了介绍。

假如你不喜欢最新版的Seurat包的单细胞理念

本文介绍了如何从最新的Seurat v5版本降级到v4版本的方法。

工具¶

CELLxGENE

CZ CELLxGENE Annotate是一个用于单细胞数据集的交互式数据浏览工具，可以对来自人类细胞图谱的数据集实现至少100万细胞的快速可视化。

Stirling-PDF

Stirling-PDF是一款强大的本地托管的基于Web的PDF操作工具，借由docker允许用户对PDF文件执行各种操作，例如拆分合并、转换、重组、添加图像、旋转、压缩等。最初，这个本地托管的Web应用程序是一个100%由的ChatGPT制造的应用程序，现在发展出更广泛的功能，以满足用户对PDF的各种需求。

资源¶

11.珍藏：23年必看的十大高分热点综述

本文介绍了肿瘤免疫机制、CAFs、CD4+T、泛素化、T细胞应激反应状态、癌症的起源、中性粒细胞、PD-1和T细胞、肿瘤微环境的动态变化、组织驻留免疫细胞这十个方向的高分综述。

中国科学院大学的2023的基因组学授课视频和PPT

历史上的本周¶

2023 生信爱好者周刊（第 69 期）如何引导年轻科研工作者？

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第109期

Sun, 21 Jan 2024 08:18:08 +0000

生信爱好者周刊（第 109 期）：说说你今年用的顺手的工具吧？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

AI生成的巨型计算机横截面来源：u/yoyoyodojo on Reddit

本周话题：说说你今年用的顺手的工具吧？¶

@kkjtmac 1.flomo浮墨笔记-记录碎片化的内容 2.ChatGPT Next Web-通过api使用ChatGPT 3.CodeRunner-Mac上的简易编程开发软件 4.无边记-苹果生态中的数字白板App,自由发挥整理各类资料 5.Notion-一款将笔记、知识库和任务管理整合的协作工具

生信研究¶

1、Nature | gnomAD数据库研究新成果：基于7.6万人WGS数据构建全基因组突变约束图谱

gnomAD是由美国Broad研究团队领导开发的，研究人员聚合并重新处理了gnomAD中的153,030个全基因组，将其与人类参考基因组GRCh38进行比对，保留了来自76,156个个体的全基因组数据，进一步开发了gnomAD（v3），构建了人类全基因组突变约束图谱（Gnocchi），以识别在突变时最有可能导致疾病的非编码区域。该研究为理解非编码区域的约束提供了新视角；Gnocchi图谱提高了人们对基因组功能遗传变异的识别及理解。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-023-06045-0
数据库链接：https://gnomad.broadinstitute.org/

2、Nature |全自动科研机器来了！4分钟设计整套复杂实验，自主完成实验全流程

来自卡内基梅隆大学的研究团队开发了Coscientist——一款基于GPT-4等大型语言模型的AI系统，它可以快速、准确地自主完成从检索信息、规划及设计实验、编写程序、远程操控自动化系统来做实验再到分析数据的一整套流程。Coscientist的软件模块能够从互联网、文档数据和其他可用来源检索关于化合物的公开信息。通过学术期刊、维基百科、美国化学会等途径进行学习后，Coscientist能根据学到的信息指导自己的行动，进一步制定合成途径并决定实验方案。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0

3、Nature | 全方位绘制小鼠大脑图谱——约3200万个细胞，鉴别出约5300个细胞类型

2023年10-12月期间Nature上接连发布了10篇关于小鼠大脑图谱的文章，该系列文章由全球多个知名研究中心发表，利用多种技术包括scRNA-seq、snRNA-seq、snm3C-seq、MERFISH（Multiplexed error-robust fluorescence in situ hybridization）、Slide-seq、STARmap、SMART-seq、snmC-seq、snATAC-seq分析了小鼠大脑总计约3200万个细胞，鉴别出约5300个细胞类型，绘制了小鼠大脑详细的单细胞分子和空间图谱。

论文链接： https://doi.org/10.1038/s41586-023-06824-9 https://doi.org/10.1038/s41586-023-06819-6 https://doi.org/10.1038/s41586-023-06805-y https://doi.org/10.1038/s41586-023-06823-w https://doi.org/10.1038/s41586-023-06808-9 https://doi.org/10.1038/s41586-023-06818-7 https://doi.org/10.1038/s41586-023-06812-z https://doi.org/10.1038/s41586-023-06817-8 https://doi.org/10.1038/s41586-023-06638-9 https://doi.org/10.1038/s41586-023-06569-5

4、Nature Genetics | 基于健康单细胞参考图谱准确识别scRNA-seq数据中疾病相关细胞状态

本研究团队评估了单细胞参考图谱的选择如何影响从疾病样本scRNA-seq数据中识别细胞状态变化。利用公开的单细胞转录数据，建立了来自健康个体的单细胞参考图谱，证实使用该图谱进行潜在空间（latent space learning）学习，并对匹配对照进行差异分析，能更好地识别疾病相关细胞，特别是多种受干扰的细胞类型。该研究为设计疾病队列研究和优化细胞图谱的使用提供了指导。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41588-023-01523-7
代码链接：https://github.com/MarioniLab/oor_benchmark
代码链接：https://github.com/MarioniLab/oor_design_reproducibility

博文资讯¶

5、fanyi | 不仅仅是翻译R包

fanyi包，一个R翻译包，它支持多种翻译源，包括百度，bing，有道等。它可以帮助你在R中进行文本翻译，包括翻译图注，字符串。fanyi包的主要功能是提供了一个translate()函数，它可以接受一个字符串或者一个字符向量作为输入，然后返回一个翻译后的字符串或者字符向量。

工具链接：https://github.com/YuLab-SMU/fanyi

6、2023 Cell Research 年度杰出论文奖

兰雨、汤富酬、周鹏辉、宋春青等人论文获奖。

7、不要再出现25%的同源性这种说法了——生物知识科普

本推文通过同源性（homology）、相似性（similarity）、一致性（identity）这个三个易混淆的名字解释了”25%的同源性“的不科学性。

8、万字文解RNA-Seq上游分析

本文详细介绍如何使用 RNA-Seq 技术进行转录组数据的上游分析： RNA-Seq 的原理、流程和常用的分析方法。

工具¶

9、SCpubr | 一站式解决所有单细胞可视化难题

SCpubr是一个用于单细胞结果可视化的R包，通过它可以绘制出版物级质量的图表。

工具链接：https://github.com/enblacar/SCpubr
工具教程：https://enblacar.github.io/SCpubr-book/

10、scGPT ｜一种新的AI工具预测单细胞中的基因表达

多伦多大学的计算机科学家和细胞生物学家团队BoWang Lab建立了一种新的人工智能(AI)模型，称为单细胞生成式预训练转换器(Single cell generative pretrained transformer, scGPT)，可以通过微调来使用scRNA-seq数据执行各种任务。这些任务包括预测操纵特定基因的影响，并将不同批次的数据合并在一起，以揭示否则无法检测到的细胞类型。

工具链接：https://github.com/bowang-lab/scGPT

资源¶

11、图解机器学习：演化史、方法、应用场景与发展趋势

本文通过一系列机器学习信息图示，很好地将机器学习的发展历史、关键方法以及未来会如何影响社会生活展现了出来。

12、大数据、多组学研究的视频讲座

来自南方医科大学生物医学大数据研究中心（Bio Med Big Data Center, BMDC）的资源，该中心是专注于生物医学大数据的信息采集、研究分析、提取整合、应用转化的公共服务平台。

历史上的本周¶

第68期：颠覆性大滑坡，科研还能有实质创新吗？

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第108期

Sun, 14 Jan 2024 03:40:00 +0000

生信爱好者周刊（第 108 期）：肿瘤微生物组是污染，还是新突破¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

来源：Microbiome and cancer

本周话题：肿瘤微生物组是污染，还是新突破？¶

近年来，许多研究先后发现肿瘤内存在微生物，包括细菌、真菌等，并且还发现不同的肿瘤内存在不同的细菌特征。科学的发展常常伴随着质疑，这些肿瘤内的微生物是真实存在的吗？这究竟是一场来源于污染的闹剧，还是技术突破带来的新发现？

从胎盘中有无微生物的争议到肿瘤内是否存在微生物的思辨，都在提醒着我们要警惕低/微量微生物样本，并积极开发标准化方法来生成和分析微生物组测序数据，以更好地促进这一领域的发展。

@NiEntropy - 肿瘤微生物组是指与肿瘤相关的微生物群落，肿瘤微生物组可以通过多种机制影响肿瘤的发生、发展和治疗反应。肿瘤微生物组的组成和功能受到多种因素的影响，如宿主的基因、生活方式、饮食、抗生素等。研究肿瘤微生物组的特征和作用，有助于揭示肿瘤的发病机制，为针对肿瘤微生物开发治疗靶点提供依据。

生信研究¶

1、CancerProteome | 癌症蛋白质组图谱资源

作者收集并重新分析了公开的基于质谱的原始癌症数据集，包括21种癌症类型的7406个样本，涉及31 120种蛋白质和4111种微蛋白，以及84 257个翻译后修饰（PTM）位点。作者还整合了已知的癌症基因、药物相关信息、功能富集分析、蛋白质相互作用和临床相关性等数据，以揭示蛋白质在癌症发生发展中的作用。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10767844/
数据库链接：http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CancerProteome

2、The Lancet | 基于血液的多癌早期检测筛查癌症的可行性

发表在顶级医学期刊The Lancet上的题为“Blood-based tests for multicancer early detection (PATHFINDER): a prospective cohort study”的文章，报道了前瞻性队列研究PATHFINDER的最终研究成果，探讨了GRAIL的MCED用于癌症筛查的临床可行性。结果显示，MCED不仅可以在三个月时间内为大多数参与者提供诊断解决方案，缩短了患者的癌症确诊时间，其检测结果还有助于改善阳性患者的后续临床检查路径。

该研究使用的MCED可以检测细胞游离DNA（cfDNA）中的癌症特异性DNA甲基化模式，并预测癌症的组织来源。该检测在循环细胞游离基因组图谱（CCGA）中已进行开发并验证，结果表明，靶向甲基化的MCED检测从一次抽血中检测出了50多种不同癌症类型的甲基化信号，并准确预测了1435名参与者中1273人的癌症信号组织来源。

文章链接：https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(23)01700-2/fulltext

3、Nature Communications | 全基因组测序解析肿瘤的“过去”和“现在”

研究人员分析了从癌前病灶巴雷特食管 (Barrett’s esophagus，简称BE) 到早期食管腺癌 (esophageal adenocarcinoma，简称EAC) 的过程中单倍型特异DNA拷贝数 (haplotype-specific DNA copy numbers) 的变化，发现了在食管腺癌中DNA拷贝数变异的复杂性和异质性始于癌前细胞基因组的不稳定性。该项研究首次在临床样本中将单倍型特异DNA拷贝数变异模式与基因组不稳定性相关的生物学机制联系起来，并详细地阐明了基因组不稳定性是如何驱动肿瘤进化的。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-41805-6

博文资讯¶

4、《人类遗传资源管理条例实施细则》

政策解读：https://www.most.gov.cn/xxgk/xinxifenlei/fdzdgknr/fgzc/zcjd/202306/t20230601_186417.html

5、Annals of Medicine专刊：抗癌药物在肿瘤免疫微环境中的作用

来自Annals of Medicine的专刊，专刊强调抗肿瘤药物对肿瘤免疫微环境的影响，探讨化疗、靶向治疗、免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的肿瘤患者TME的变化和潜在的挑战，通过对TME变化的新认识，为抗肿瘤药物的联合治疗或抗肿瘤药物耐药提供理论依据。内容涉及受放疗/化疗和免疫治疗影响的TME的最新进展，包括但不限于：

肿瘤患者或用抗肿瘤药物治疗的人源化小鼠模型的免疫微环境的变化研究；
通过单细胞测序探索抗肿瘤药物治疗后肿瘤免疫微环境中免疫细胞的新功能亚群和功能分析；
研究不同抗肿瘤药物对免疫微环境影响的差异（如顺铂、吉西他滨、伊立替康等）;
研究同一药物对不同肿瘤类型对应的免疫微环境的影响差异；
研究抗肿瘤药物对肿瘤和免疫微环境中微生物平衡的影响;

6、All of Us项目公布近25万个全基因组序列数据

近日，美国All of Us研究项目最新发布了约25万个全基因组序列数据，用于广泛的研究用途。迄今为止，该项目已获得超过413,450名参与者的信息。除了全基因组序列，还包括来自调查、电子健康记录、物理测量和Fitbit设备的数据。其中，大约45%数据是由自我认同某个种族或族裔群体的个人捐赠，这些种族或族裔群体在医学研究中代表性不足。

工具¶

7、用Bypy直接下载百度云盘文件到服务器

文章介绍了如何利用 Bypy 下载百度云文件，对于一些频繁使用百度云的读者可能有所帮助。

module load miniconda 
conda create --prefix bypy
source activate /path to bypy/bypy
conda install bypy

项目地址：https://github.com/houtianze/bypy

8、 markdown-resume | 在线简历排版工具

markdown-resume是一款支持 Markdown 和富文本的在线简历排版工具。

工具地址：https://resume.mdnice.com/

9、shiny.molstar ｜大规模分子数据的可视化工具包

10、OmicVerse | 基于Python的转录组分析

Omicverse 是一个基于 Python 的多组学分析库，可以用于批量和单细胞 RNA-seq 数据的分析。

github：https://github.com/Starlitnightly/omicverse/
教程：https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/

资源¶

11、推荐初学者阅读的最佳生物信息学书籍

1/ Data Analysis for the Life Sciences https://buff.ly/3PysKjV if you use #rstats, that’s the best one to start

2/ Computational Genomics with R

3/ Bioinformatics Data Skills https://buff.ly/3PADAWE It covers unix commands, git, work with remote machines, Bioconductor, project organization, etc. It was an excellent read for me!

4/ Practical computing for biologist https://buff.ly/3E8gLlT by Steven H.D Haddock and Casey W. Dunn .This was the first book that I used to learn unix, regex and python.

tangming大佬推荐给初学者阅读的最佳生物信息学书籍。

12、GWASLab | TwoSampleMR

本资源是一个关于孟德尔随机化（Mendelian randomization，MR）的学习笔记，主要介绍了两样本MR（Two sample MR）的基本原理和操作方法。

13、Biomamba的在线工具合集

由Biomanba开发的各种在线小工具，部署在自建的服务器上，不限制访问速度和数量，可以尝试使用。

历史上的本周¶

第67期：你是如何活用ChatGPT给你打工的？

贡献者（GitHub ID）¶

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第107期

Sun, 07 Jan 2024 10:11:19 +0000

生信爱好者周刊（第 107 期）：生命起源与复杂性¶

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封面图¶

via

本周话题：生命起源与复杂性 ¶

在生命起源过程中，蛋白质和 DNA 谁先出现？从非生命到生命的关键一跃如何发生？从单细胞生命到人类，生命复杂性为何不断提升？

@ShixiangWang - 内心有时候会被生命震撼，但具体落到细节却无从谈起。到底是巧遇还是必然？

生信研究¶

1、Cell | 统一命名与整合跨人类细胞图谱数据

人类细胞图谱正在绘制人体所有细胞的详细参考图，以改变我们对生物学、健康和疾病的理解，而单细胞技术是实现这一远大的目标的基础。全球合作和开放数据共享对于实现具有代表性的人类细胞图谱的目标至关重要，这将造福于全世界的人类。CellHint 实现了单细胞数据的统一和共享，使全球研究界能够为世界各地正在进行的研究做出贡献并从中受益，帮助推动健康和医疗保健领域的进步。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.11.026

2、Nature | 辐射所致的父系DNA损伤可遗传给第三代，导致第三代出现极高的死亡率

电离辐射（以下简称“辐射”）是一种存在于自然界的短波高能射线。科学家发现，辐射可以直接造成DNA双链断裂并继而诱发癌症或细胞死亡。因此，国际原子能机构（IAEA）制定了严格的辐射防护安全标准，用以减少人群对辐射的暴露。 Nature这篇文章揭示了辐射所致DNA损伤的遗传机制，即辐射所致的父系DNA损伤通过组蛋白介导的修复抑制来遗传给后代。进一步的研究发现这些组蛋白和异染色质蛋白将损伤的父系DNA紧密的包裹起来，使之逃避了严格的生殖细胞DNA修复机制，从而产生了大量无法存活的非整倍体胚胎。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05544-w

3、Nature Communications | 系统性评价DIA蛋白质组学数据分析工具

本文通过创建多套标准与复杂样本数据集，全面评估了4种具有不同算法设计的 DIA 数据分析软件在解析常规蛋白质组和磷酸化蛋白质组数据时的性能和特点，明确提出了适用于特定类型蛋白质组学的DIA数据分析流程。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-35740-1

4、Science China Life Sciences | DEtail-Seq：绘制多物种减数分裂DNA断裂图谱的利器

研究人员开发了一种名为DEtail-seq的新技术，可以在多个物种中高效地检测减数分裂DNA双链断裂位点的3’末端。该技术具有接近单核苷酸水平的超高分辨率，并具有广泛适用性。基于这项技术，研究人员绘制了酿酒酵母、小鼠和人类的减数分裂DNA双链断裂图谱。

论文链接：https://www.sciengine.com/SCLS/doi/10.1007/s11427-022-2277-y;JSESSIONID=56f189e3-c69f-4903-9984-daf8d75ef6fe

博文资讯¶

5、基序2023｜步入100美元基因组的元年

文章讨论了100美元基因组测序的可能性。虽然当前测序本身的成本在下降，但是上游文库制备和下游数据端的成本项在整个测序的流程中依然占据非常重要的部分。如何持续降低测序流程上下游环节的成本、提高工作流程的效率依然是值得去探索和创新的机会。

6、陈润生院士：中国生物信息学启蒙、传承的三十年「大江大河」

文章介绍了中国生信30年的发展轨迹。

1990年5月，陈润生收到了一封来自NIH的邮件，信是“DNA之父”Watson委托美国人类基因组计划办公厅的主任所写。这封漂洋过海的邮件，开启了陈润生后半生重要的生信方向，也翻开了中国人类基因组研究的重要一页。

7、Ubuntu的shiny app图片缺少字体怎么办？

本推文分享了如何解决了部署在ubuntu服务器上的shiny app和本地显示的图片字体不一致的问题。

8、软件程序结构演变不完全简史

本文作者从个人角度整理了软件程序结构演变中的一些关键“发明”。

工具¶

9、5 个即将推出的可能会挑战 VS Code 的代码编辑器

23年年初的一篇文章，讨论了五款可能能挑战VS Code的编辑器，包括Pulsar, Atom Community, Lapce, Zed以及Lite XL，但是一年已经过去了，VS Code的地位没有被撼动。

10、Rye：一个实验性质的 Python 包管理系统

rye add numpy
# 同时安装几个包
rye add six easydict
# 设置安装包的版本
rye add "Flask>=2.0"
# 只在development环境添加包
rye add --dev black
# 添加github上的包
rye add Flask --git=https://github.com/pallets/flask
# 添加本地目录的包
rye add My-Utility --path ./my-utility

Rye是 Flask 的作者 Armin Ronacher最近推出的一个实验性质的 Python 包管理系统，目的是解决 Python 包管理目前面临的工具链碎片化的问题。

11、Just | Make 替代者？

just 提供一种保存和运行项目特有命令的便捷方式。

GitHub 地址：https://github.com/casey/just

12、Ultralytics YOLOv8 | 最新实时目标检测和图像分割模型工具

YOLO (You Only Look Once)是由华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi开发的流行目标检测和图像分割模型。YOLOv8 是Ultralytics的YOLO的最新版本，它在之前版本的成功基础上引入了新功能和改进，以提高性能、灵活性和效率。目前支持全范围的视觉AI任务，包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性使用户能够利用YOLOv8的功能应对多种应用和领域的需求。

工具教程：https://docs.ultralytics.com/zh/
工具链接：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master

13、FastAPI | 一个现代、快速（高性能）的Web框架

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于基于标准Python类型提示使用Python 3.8+构建的API。其主要特点是：

快速：性能非常高，与NodeJS和Go相当（感谢Starlette和Pydantic）。是目前可用的最快的Python框架之一。
快速编码：将开发功能的速度提高约200%至300%。
更少的错误：减少大约40%的人为（开发人员）错误。
直观：出色的编辑支持，以及更少的调试时间。
简单：易于使用和学习。阅读文档的时间更少。
简短：尽量减少代码重复以及每个参数声明中的多个功能，从而有更少的错误。
稳健：获取生产就绪代码。带有自动交互式文档。
基于标准开发：基于（并完全兼容）API的开放标准（OpenAPI和JSON Schema）。

14、TorchExplorer | 神经网络可视化新工具

GitHub：https://github.com/spfrommer/torchexplorer

资源¶

15、7个流行的强化学习算法及代码实现

目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，并且这些流行的算法还在不断发展和改进，本文结合相应的代码对上述算法做了一个简单的介绍。

16、10张图总结2023年人工智能状况

文章10张图表，捕捉了当今人工智能的基本趋势。

17、Top 计算生物学资源

历史上的本周¶

第66期：退休越晚、寿命越短？有关系么

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（完）

第106期

Sun, 31 Dec 2023 05:38:30 +0000

生信爱好者周刊（第 106 期）：哪些技能/知识使生物信息学不可替代？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

一粒沙子大小的太空垃圾在国际空间站上留下的大洞

本周话题：哪些技能/知识使生物信息学不可替代？¶

现在很多从事湿实验室工作的人开始学习生物信息学来分析他们的数据。那么，在你看来，作为一名生物信息学分析师，要想在就业市场上保持竞争力，应该提升哪些技能或关注哪些领域呢？我们是不是应该更多地关注计算机科学而不是生物学方面的知识。

来个大橙子：找好你的定位并重视以及十分重视生物知识的学习。以个人的愚见，我将生物信息工作者分为两大类，一类是bioinformatician/bioinformatics engineer, 着重生物信息技术面，例如开发算法，构建pipeline,建数据库之类。他们往往有比较强的computer science 和coding能力。第二类是bioinformatics scientist，更看重利用生物信息学手段解决生物学问题。当然我属于后者。我想大部分生物信息工作者也属于这类。对于定位第一类的，我经验不多，无法给出好的建议。对于第二类，我想特别强调生物知识的重要，尤其是当你不想成为工具人。一般来说，在药企里当你对生物学了解更多，就可以和bench scientist 更好的交流，你也更能提供数据分析的独特角度，发现数据中体现的生物学故事。如果你想往上成为管理岗位，更是要如此。这点对大部分在科研院所从事生物学研究的实验室也是如此。我曾经问我们CSO 如何成为一个好的bioinformatics scientist 他的回答就是重视生物学知识的学习，而很多人却过于重视编程或者数据分析技术的学习。我想以后类似于chatGPT等工具的应用更需要你将重心转移到生物的学习上了。

生信研究¶

1、Nature | 综合多组学图谱揭示癌症转变过程的表观遗传调控

作为NCI人类肿瘤图谱网络（HTAN）的一部分，研究团队从201名患者中收集了225个样本，包括158个原发性肿瘤样本、52个转移性肿瘤样本和15个正常邻近组织（NAT），共涵盖11种癌症类型。研究团队构建了一个综合多组学图确定了与癌症相关的表观遗传驱动因素，并强调了转录因子（TF）作为预后标志物的潜力。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06682-5

2、Briefings in Bioinformatics | 一种无需参考基因组在转录组数据中识别可变剪切的新方法“MkcDBGAS”

北京师范大学团队提出了一种新的名为“MkcDBGAS”的方法，此方法在没有参考基因组的情况下，只利用转录组来识别所有七种类型的可变剪切事件。

论文链接：https://doi.org/10.1093/bib/bbad367

3、Genome Medicine | 发布实现单细胞水平肿瘤细胞群突变与表达异质性的同步研究计算方法

浙江大学报道了一种高精确度（precision）直接从scRNA-seq数据中提取体细胞突变的算法框架RESA（RecurrentlyExpressed SNV Analysis），该算法在多种类型的不同来源的癌症单细胞数据集上进行测试，均取得了较高的精确度。该算法可以应用于癌症的肿瘤异质性与耐药机制研究，实现单细胞水平表达量变化与体细胞突变的双重检测，推进肿瘤单细胞水平基因型到表型变化的理解与认知，对肿瘤分子机制研究、临床诊断、以及个性化治疗方案的制定都有重要意义。

论文链接：https://doi.org/10.1186/s13073-023-01269-1

4、Cell | 一种测量人体细胞随时间变化的方法

研究人员首次开发出一种跟踪和测量体内单个细胞随时间变化的方法。这种方法被称为zman -seq(来自希伯来语zman，意思是“时间”)，这种方法有不同的“时间戳”标记细胞，并在健康或病理组织中跟踪它们。利用这种细胞时间机器，研究人员可以了解细胞的历史，以及每个细胞在组织中停留了多长时间，最终了解组织中发生的分子和细胞的时间变化。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.11.032

博文资讯¶

5、R、python读取空间转录组的8种方式

空间转录组测序主要包括5个步骤，包括下游分析部分：空转数据分析和可视化。这篇文章主要分享如何使用python和R读取空转数据，主要使用scanpy stlearn seurat包。

6、生物信息学中的里程碑事件

这篇文章总结了在过去的几十年中发生在生物信息学的诸多里程碑，包括早期的蛋白质序列数据库和序列比对方法，到目前的基因组学和新兴的人工智能算法，这些重要的里程碑使我们对生物学的理解产生了重要影响。

7、博文资讯 | 预后模型 vs. 预测模型：别在错误方向上拼尽全力

本文澄清了两个概念：prognostic（预后的）和 predictive（预测的）。

8、博文资讯 | 大海哥带你解码bulk RNA-seq的反卷积新工具 —— BayesPrism

本文介绍了BayesPrism，一种基于贝叶斯模型的前沿技术，它巧妙地将单细胞RNA测序（scRNA-seq）作为参考谱融入Bulk RNA测序（RNA-seq）数据中，从而实现细胞类型评分和基因表达的后验分布推断。

工具¶

9、hoelzer-lab/rnaflow ｜一个基于 Nextflow 的 RNA 差异表达分析流程

10、一行代码下载原始数据—Kingfisher

##下载整个Bioproject
kingfisher get -p PRJNA486534 -m ena-ascp ena-ftp prefetch aws-http 1>down_prjan486534.log 2>&1

##下载单个样本
kingfisher get -r SRR14615558 -m ena-ascp ena-ftp prefetch aws-http --download-threads 10  1>down.log 2>&1

##下载多个样本
kingfisher get --run-identifiers-list SRR_list.csv -m ena-ascp ena-ftp prefetch --download-threads 10 --check-md5sums 1>down_srr_list.log 2>&1

-p ：批量下载BioProject IDs 中的所有数据
-m ：指定下载源 ena-ascp、ena-ftp、prefetch、aws-http、aws-cp、gcp-cp 等
-r ：下载某个确定的SRA数据 
--run-identifiers-list ：SRR样本列表文件，单列SRR号
--download-threads -t :  指定线程数

kingfisher是由昆士兰科技大学微生物组研究中心的 Ben J. Woodcroft 教授开发的一款专门用于高通量测序数据下载的工具。其可以用于从公共数据库（ENA、NCBI、SRA、Amazon AWS 和 Google Cloud）获取序列文件及其元数据注释。其输入可以是一个或多个“Run” accession（例如DRR001970），或一个 BioProject accessions（例如PRJNA621514或SRP260223）。

资源¶

11、理解P值

本文用浅显易懂的方式来讲解P值。

12、Guide to a Postdoc

本文系统地讲述寻找博士后position需要考虑的问题。

13、史上最好的博士论文

本文分享自Dr. Andrew Stapleton（昵称Andy）斯台普顿博士的博文“The best PhD thesis and dissertations in history”（世上最好的博士论文）。列出了历史上重要的博士论文。

14、Overview of R Modelling Packages

本文概述了用于拟合不同类型回归模型的 R 软件包和函数。

15、资源推荐 | Online R learning

一个基于R学习应用统计的教程，包含代码和讲解。

历史上的本周¶

第 65 期：125个科学问题：探索与发现

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第105期

Sun, 24 Dec 2023 23:37:48 +0000

生信爱好者周刊（第 105 期）：你愿不愿意在一个小县城待一辈子？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

来自BioByte 057

本周话题：你愿不愿意在一个小县城待一辈子？¶

@kkjtmac 这个决定很大程度上取决于个人的价值观和生活目标。有些人可能更喜欢小县城的生活方式，包括较低的生活压力，亲近自然，以及紧密的社区联系。他们可能觉得这种生活更有意义，更能实现他们的人生价值。另一方面，有些人可能更倾向于大城市的生活，因为那里有更多的工作机会，更多元化的生活方式，以及更多的社交和文化活动。他们可能认为这样的生活更能满足他们的职业和个人发展需求。

生信研究¶

1、Nature | 单细胞分辨率的免疫词典

细胞因子是一大类小型分泌蛋白，通过与靶细胞上的同源受体结合而局部或全身发挥作用，进而触发下游信号传导并协调免疫系统细胞类型之间的活动。基于细胞因子的疗法和细胞因子拮抗剂用于治疗多种疾病，包括癌症和自身免疫。作者使用86种细胞因子在小鼠身上的特异性反应。通过注射不同的细胞因子到小鼠体内，并在特定时间点收集皮肤引流淋巴结进行分析，绘制了细胞因子对各种免疫细胞的影响图谱，并搭建了富集分析平台。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06816-9

2、Nucleic Acids Research | DeepBIO: 面向生物序列功能分析的“一站式”深度学习计算平台

DeepBIO是首个生物序列功能分析的深度学习计算平台，该平台主要面向生物学家或者没有编程基础的研究者们提供“一站式”计算服务；给定任意的生物序列数据，平台总共支持42 种深度学习算法全自动建模训练、比较、优化等流程，以及提供全面的结果可视化分析，涵盖数据集分析，模型性能比较、可解释性、特征分析、序列功能区域发现等。

平台链接：https://inner.wei-group.net/DeepBIO
论文链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/7/3017/7041952?login=false

3、Genome Research ｜对32种癌症的预后至关重要的超4700个基因簇

共表达基因模块（基因簇）反映了通路相关基因的整体特征，因此它们对癌症预后和功能解释具有强大的意义。本研究通过结合基因组、转录组学和表观基因组学数据，研究团队分析了癌症基因组图谱（TCGA）队列中的所有32种主要癌症类型，全面表征了癌症中的共表达网络，确定了在调控癌症进展中起重要作用的4749个关键预后模块。

论文链接：https://genome.cshlp.org/content/33/10/1806.full
代码链接：https://github.com/penguab/Pancancer_Networks；https://doi.org/10.5281/zenodo.8271601

博文资讯¶

4、R包BioEnricher：一键式富集分析和可视化

BioEnricher是一个进行基因集富集分析和可视化的一站式R 包，本推文通过具体实例展示了如何通过BioEnricher进行富集分析及结果可视化。

工具链接：https://github.com/Zaoqu-Liu/BioEnricher

5、使用 Micromamba + Apptainer 容器化 bioconda 应用

容器有时候比 conda 的更适合软件部署，而且容器和 conda 并不冲突，如果将 bioconda 的软件部署到容器里，能更方便进行软件部署，本文对此分享了一些经验。

6、单细胞数据跨物种比较：理论，方法与未来

对于多细胞动物演化的研究来说，细胞类型的跨物种比较与基因序列比较同样重要。随着近年来单细胞组学技术的发展，这种比较在技术上变得可以实现。结合细胞谱系示踪、单细胞组学数据构建“一致性个体发育树”，以及基于细胞分化调控关键基因的同源性识别原则，为细胞类型演化领域的发展提供了一种可能的思路。

7、肿瘤多克隆起源

这篇文章探讨了单个肿瘤中存在多个独立起源的细胞克隆的可能性，这些克隆可能增加了肿瘤的遗传多样性和适应性。作者提出了一个进化假说，认为单个肿瘤中可能经常隐藏着多个独立起源的克隆，但只有一个克隆足够大而被检测到。这些克隆被称为肿瘤内肿瘤，尽管它们的尺寸很小，但它们可以将肿瘤内的多样性提高几个数量级。这种增加可能导致与癌症治疗耐药性相关的遗传多样性缺失。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9869076/

工具¶

8、PacBio WGS Variant Pipeline用于人类WGS数据分析的完整生信流程

PacBio WGS Variant Pipeline将使客户能够一次分析许多不同的变异类型，包括单碱基变异、插入和缺失、结构变异、串联重复、片段重复和拷贝数变异，此外还提供甲基化和单倍型定相数据。

工具链接：https://github.com/PacificBiosciences/HiFi-human-WGS-WDL

9、irGSEA | 基于秩次的单细胞基因集富集分析整合框架

许多Functional Class Scoring (FCS)方法，如GSEA, GSVA,PLAGE, addModuleScore, SCSE, Vision, VAM, gficf, pagoda2和Sargent，都会受数据集组成的影响，数据集组成的轻微变化将改变细胞的基因集富集分数。相反，基于单个细胞表达等级的FCS，如AUCell、UCell、singscore、ssGSEA、JASMINE和Viper，只需要计算新添加的单细胞数据集的富集分数，而无需重新计算所有细胞的基因集富集分数。原因是这些方法生成的富集分数仅依赖于单个细胞水平上的相对基因表达，与数据集组成无关。因此，这些方法可以节省大量的时间。本文详细地介绍了 irGSEA 这个全面的 FCS 方法整合工具包，为使用者带来福音。

工具链接：https://github.com/chuiqin/irGSEA

10、MAGeCK-VISPR | CRISPR/Cas9 筛选的质量控制、建模和可视化

工具链接：https://bitbucket.org/liulab/mageck-vispr/src/master/

资源¶

11、你应该关注的 36 个 R 博客和网站

12、JupyterLab非官方的插件与工具清单

历史上的本周¶

第64期：“讨好型人格”：越是乞求，越是被推开

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第104期

Sat, 16 Dec 2023 13:50:56 +0000

生信爱好者周刊（第 104 期）：百度文心一言和GPT的差距有多大？¶

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封面图¶

本周话题：百度文心一言和GPT的差距有多大？¶

文心一言和ChatGPT都是基于深度学习技术的自然语言处理模型，有各自的优势和使用场景，无法简单地比较 ChatGPT 和文心一言哪一个功能更强大，它们各自具有优势和局限性，需要根据具体需求进行选择。

生信研究¶

1、Cell|黄海所、华大等机构发表迄今最大动物基因组参考序列

2023年3月2日，由中国水产科学研究院黄海水产研究所、青岛华大基因研究所、德国阿尔弗雷德.魏格纳研究所、澳大利亚联邦科学与工业研究组织等机构组建的国际研究团队，完成了迄今为止最大动物基因组参考序列–南极磷虾基因组组装，并揭示了南极磷虾适应极端环境和群体历史演化的分子基础。相关研究成果于国际顶级学术期刊《细胞》在线发表。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.02.005

2、Nature Communications | 人类肿瘤全基因组范围内增强子元件-目标基因映射调控图谱及其作用机制

武汉大学公共卫生学院缪小平和田剑波教授采用Activity-by-Contact (ABC) 模型，即候选调控元件对目标基因表达的定量影响应该取决于它作为增强子的活性（Activity），加权于它与目标基因启动子的染色质接触频率（Contact）；而一个候选调控元件对目标基因表达的相对贡献值取决于该元件的定量影响除以目标基因所在区域内所有候选调控元件的总定量影响，在全基因组范围内绘制增强子-目标基因映射图谱。该研究在全基因组范围内系统绘制了目前为止人类肿瘤最全的增强子调控元件-目标基因遗传调控映射图谱，为全面解析癌症的遗传复杂病因和易感新机制提供了新的理论线索和分析框架，发现的功能遗传标志物可为肿瘤高危人群识别和个体化精准防治和提供有效工具，具有潜在的早期筛查和临床应用转化价值。

论文链接: https://www.nature.com/articles/s41467-023-41690-z

3、Nucleic Acids Research | 全面预测表观基因组、染色质组织和转录组的通用框架

本研究提出了EPCOT框架，该框架能够细胞特异性地预测多种基因组学特征，并且能够在不同预测任务之间共享通用表示。通过使用染色质可及性数据作为输入，EPCOT能够为新的细胞类型提供有意义的预测。此外，EPCOT还能够识别转录因子序列结合模式、分析细胞特异性转录因子对增强子活性的影响，从而提供生物学洞察。

论文链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/12/5931/7177889

博文资讯¶

4、一行命令完成 Counts 到 CPM、FPKM、TPM、UQ、CUF、TMM 、CTF 的转换

本文介绍了通过Python实现RNAseq中Counts 到 CPM、FPKM、TPM、UQ、CUF、TMM 、CTF 的转换工具RNAnorm和执行代码。

工具链接：https://github.com/genialis/RNAnorm

5、“科学探索奖”之初

支持45岁以下青年科学家的“科学探索奖”成为我国单一企业与科学家发起支持科学最大的民间科学奖项。它与之前2015年多个企业家和多个科学家发起联合成立的表彰我国科学家突出的终身科学成就的“未来科学大奖”、之后2022年开始的支持55岁以下科学家的“新基石研究员项目”，鳞次栉比，形成我国科学界一以贯之的标杆。它们不仅确立我国科学卓越的标准，而且提倡探索自然的趣味、坚持公正的文化，让重要（S）、原创（C）、优雅（E）在我国科学界逐渐成为我国科学界的追求。

6、图神经网络在科学领域的应用

如今机器学习模型的可解释性已经引起人们的广泛关注，而图机器学习作为机器学习领域的重要组成部分，其可解释性更值得人们的深入研究。GNN for Science 将科学知识融入机器学习领域，从另一方面体现了机器学习的可解释性，也可以对人们如何提高模型可解释性有所启发。本文介绍的是黄文炳老师讲解的 GNN for Science 报告，主要内容包括：

Science、GNN 背景介绍
GNN for Science 相关研究
最新进展——欧式等变图神经网络
总结

7、余光创-ggtree: 系统发育数据集成与可视化

Y叔基于ggtree包对系统发育数据集成和可视化讲解，感兴趣可以听下

8、人类细胞的内部长什么样？

在所有细胞研究中，有一个看似简单而基础，却被证明相当难以量化和回答的问题，那就是，我们的细胞是如何组织它们的内部结构的？今日，科学家首次提出了一种新方法来研究这个问题。艾伦细胞科学研究所的团队通过使用数十万张高分辨率图像，对人类细胞的内部组织进行了统计。通过这项研究，科学家捕捉到了大量有关细胞形状变化的细节，这些形态变化即使是在相同条件下生长的有着相同基因的细胞也会出现。论文已发表在《自然》杂志上。

工具¶

9、Reminders：一个漂亮的开源 Linux 应用，可帮助你完成工作 | Linux 中国

“Reminders” 应用可以成为你的小帮手，提醒你未完成的工作。

10、boxly包制作交互箱线图

boxly 包可为临床试验分析和报告创建交互式箱形图。 - Github链接：https://github.com/Merck/boxly

11、ggflowchart | ggplot 绘制流程图

data <- tibble::tibble(from = c("A", "A", "A", "B", "C", "F"),
                       to = c("B", "C", "D", "E", "F", "G"))

ggflowchart(data)

资源¶

12、2023ASCO丨肺癌，靶向免疫治疗最新进展汇总

本文概要：非小细胞肺癌的靶向治疗和免疫治疗。

13、图解机器学习特征工程

本文（约16000字，建议阅读20+分钟）对机器学习中数据预处理和特征工程的实战应用细节做一个全面的解读。

历史上的本周¶

第64期：“讨好型人格”：越是乞求，越是被推开

贡献者（GitHub ID）¶

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第103期

Sat, 09 Dec 2023 10:26:21 +0000

生信爱好者周刊（第 103 期）：取消论文发表硬性规定，读博变轻松了吗？¶

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封面图¶

本周话题：取消论文发表硬性规定，读博变轻松了吗？¶

取消发表论文的硬性要求，不是鼓励博士生不发论文，而是要打破“唯论文、唯数量”的怪圈，避免简单以学术论文发表数量代替学位论文撰写质量。“对学位论文质量的评价、把关要回归论文本身，引导博士生聚焦真问题、开展真研究、产出真成果”。

生信研究¶

1、Genome Biology|一种全新的线性泛基因组构建策略和分析流程（PSVCP）

1月26日，广东省农业科学院水稻研究所水稻分子育种团队在基因组学研究权威杂志Genome Biology（影响因子：17.9，中科院大区生物学一区）发表题为 “A pangenome analysis pipeline provides insights into functional gene identification in rice” 的研究论文。该研究创建了一种全新的线性泛基因组构建策略和分析流程（PSVCP），构建了一个新的水稻泛基因组，并对国际稻种资源进行基因组变异、演化和遗传分析，实现了水稻泛基因组研究的突破。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-023-02861-9

2、Nature Communications| 多倍体杂草适应人类环境的快速进化机制

中国科学院分子植物科学卓越创新中心王佳伟研究组题在Nature Communications发表名为“Common evolutionary trajectory of short life-cycle in Brassicaceae ruderal weeds”的研究论文。该研究以十字花科多倍体杂草碎米荠(Cardamine occulta)为研究对象，通过基因组组装、群体进化分析、遗传学和分子生物学等手段，发现转录因子FLC (FLOWERING LOCUS C)的功能缺失以及蓝光受体CRY2 (CRYPTOCHROME 2)的持续激活型突变是C. occulta生命周期缩短、适应高干扰环境的遗传学基础，并进一步在另一种杂草蔊菜(Rorippa palustris)中发现CRY2具有类似的突变，提出了一条以“FLC-CRY2”为核心、进化上保守的十字花科杂草进化路径。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-35966-7

3、Cell | 发现母婴微生物群垂直传播新模式！母体和婴儿的肠道微生物共享基因

美国麻省理工学院、哈佛大学Broad研究所等机构的研究人员在Cell上发表了题为“Mobile genetic elements from the maternal microbiome shape infant gut microbial assembly and metabolism”的文章通过追踪70对母婴组合从妊娠后期到婴儿一岁期间微生物组和代谢组的数据，发现了大规模母婴可移动遗传元件的转移，主要涉及与饮食相关的适应性基因。该研究扩展了肠道微生物组垂直传播的概念，并为孕晚期和产后初期的母婴微生物组和代谢组的发展提供了原创性见解。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.11.023

博文资讯¶

4、TCGA 同源重组缺陷（HRD）

本文介绍了同源重组缺陷及相关的生物学概念，以及如何下载和使用 TCGA HRD 数据。

同源重组修复（homologous recombination repair，HRR）是DNA双链断裂（double strand break，DSB）的首选修复方式。

同源重组修复缺陷（homologous recombination deficiency，HRD）通常指细胞水平上的HRR功能障碍状态，可由HRR相关基因胚系突变或体细胞突变以及表观遗传失活等诸多因素导致，常存在于多种恶性肿瘤中，其中在卵巢癌、乳腺癌、胰腺导管癌、前列腺癌等肿瘤中尤其突出。

杂合性缺失（loss of heterozygosity，LOH）:大于15 Mb且小于整个染色体长度的杂合性缺失；

端粒等位基因不平衡（telomeric allelic imbalance，TAI）:延伸到其中一个亚端粒但不超过着丝粒且大于11 Mb的等位基因不平衡的染色体片段；

大片段迁移（large-scale state transition，LST）:两个相邻区域（两个区域长度均大于等于10 Mb，且区域间距小于3 Mb）之间的染色体断裂位点，肿瘤基因组截断点的总数可以用来描述基因组的不稳定性。

5、传奇谢幕：88岁MIT教授的最后一堂线性代数课

早在 YouTube 存在以前，麻省理工学院教授吉尔伯特・斯特朗（Gilbert Strang）就已经是个著名的 YouTube 明星了，Strang 教授的研究重点是数学分析、线性代数和偏微分方程。他编写了有关线性代数、计算科学、有限元、小波、GPS 和微积分的多本教科书。大多数人都喜欢他讲课的话语，节奏，所有深入的内容都紧扣主题。Gilbert Strang 的教科书也是一代经典，用简单的示例就能让我们领会背后的知识。

6、2023年生信领域里排名前10的编程语言

程序可以由其他研究人员共享和利用，从而促进协作并推动该领域的发展。编程是生物信息学研究人员和从业者的一项基本能力，因为它可以提高他们的技能和生产力。本文介绍了2023 年生物信息学最值得学习的 10 种编程语言。

7、在进化树上添加物种丰度饼图

绘制物种分类树和相对丰富度饼图。

8、不会Triwise怎么办？看了这篇分分钟提高

Triwise 是 saeyslab团队开发的 R 软件包，可以用于探索、分析和可视化三种生物条件下的基因表达变化。官方说明文档见链接：https://zouter.github.io/triwise/index.html#introduction

工具¶

9、nest 框架

Nest是构建高效，可扩展的 Node.js Web 应用程序的框架。它使用现代的 JavaScript 或 TypeScript（保留与纯 JavaScript 的兼容性），并结合 OOP（面向对象编程），FP（函数式编程）和FRP（函数响应式编程）的元素。

在底层，Nest 使用了 Express，但也提供了与其他各种库的兼容，例如Fastify，可以方便地使用各种可用的第三方插件。

10、cnn-convoluter ｜交互式 CNN 探索

方便学习和把玩 CNN 网络。

11、muscat | 多样本、多组单细胞 RNA 测序分析工具

muscat 包是用于分析多样本、多组、多亚群单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据中的差异状态工具包。通过上述分析可以进行：1.分析不同组织或细胞类型中的细胞类型分化; 2.分析不同药物或治疗方案对细胞的影响; 3.分析不同发育阶段或激活状态下的细胞。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-020-19894-4

资源¶

12、保护开发者视力的开源新等宽字体

英特尔开源了一款面向开发者的新等宽字体 “ Intel One Mono ”，这是一种富有表现力的等宽字体系列，集清晰度、易读性和开发者视力保护于一体。 Intel One Mono 字体涵盖了 200 多种使用拉丁文字的语言，提供四种粗细 —— Light、Regular、Medium 和 Bold，并带有默认的斜体。

资源地址：https://github.com/intel/intel-one-mono

13、使用Awesome-CV简单制作简历

Quick Start：
https://www.overleaf.com/latex/templates/awesome-cv-cover-letter/hzvvsbxccjhz
https://www.overleaf.com/latex/templates/awesome-cv/dfnvtnhzhhbm

历史上的本周¶

第63期：停止寻找的最佳时间

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第102期

Sun, 03 Dec 2023 02:51:10 +0000

生信爱好者周刊（第 102 期）：中国为什么没有世界一流的研究型医科大学¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：中国为什么没有世界一流的研究型医科大学 ¶

8月12日，首都医科大学和首都医学科学创新中心联合举办的“2023年医学研究暑期培训班”落幕。围绕着“中国为什么没有世界一流的研究性医科大学？”、“到底是先培养临床能力？还是科研能力？”、“怎样建立新型的医学人才培养模式”、“要不要办4+4学制”等多个关键问题，在首都医学科学创新中心创建人梅林的主持下，北京生命科学研究所所长王晓东、首都医科大学附属北京天坛医院院长王拥军、北京大学常务副校长乔杰、首都医科大学校长饶毅、首都医科大学特聘校长助理廖新生进行了深入的交流。

@ShixiangWang - 就我观察而言，医学生的培养工作需要更为脚踏实地，去芜存菁。去掉一些形式主义的机制，分开系统培养临床和科研能力，建立完善灵活的选择机制、评价机制、退出机制等等。不能因为不想搞科研就断掉好医生的晋升、也不能只想搞科研而不提供机会。

生信研究¶

1、Science | 大数据算法一次性发现了188种新型CRISPR-Cas系统

本研究中张锋团开发了一种基于快速局部敏感哈希聚类算法（FLSHclust），通过对现有的三个公共数据库（包含各种不同寻常的细菌的数据）进行挖掘，该算法中识别出了188种新型CRISPR系统。同时，研究团队对其中4个系统进行了详细表征，这些新系统可能被用来编辑哺乳动物细胞，其脱靶效应比目前的CRISPR-Cas9系统要少，也有可能在被用于诊断或用来记录细胞内部活动。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi1910#Fa

2、Nature Genetics | 环状染色体外DNA促进肿瘤异质性

美国加利福尼亚大学圣迭戈分校医学系的Lukas Chavez教授团队通过回顾性分析髓母细胞瘤的WGS和临床结果数据，揭示了髓母细胞瘤中ecDNA的频率和多样性，阐明了ecDNA在髓母细胞瘤发病机制中的分子作用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-023-01551-3

3、Nature Cancer | 基因网络标记物模型预测乳腺癌病人对HDAC6抑制剂Ricolinostat的反应

来自美国西奈山伊坎医学院（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）的Jose Silva研究团队、来自美国圣裘德儿童研究医院（St. Jude Children’s Research Hospital）的于吉洋研究团队以及来自哥伦比亚大学欧文医学中心（Columbia University Irving Medical Center）的Kevin Kalinsky研究团队在Nature Cancer发表了题为Network-based assessment of HDAC6 activity is highly predictive of pre-clinical and clinical response to the HDAC6 inhibitor ricolinostat的研究论文。该研究基于乳腺癌基因调控网络开发了新的药物敏感度预测模型，可准确预测临床前及临床样本对Ricolinostat的治疗反应。同时该研究通过开展Ib期临床试验证明了Ricolinostat与紫杉醇（Paclitaxel）联合用药方案治疗乳腺癌的安全性与有效性，并通过多组学数据分析揭示了Ricolinostat抑制乳腺癌肿瘤发生发展的新机制。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s43018-022-00489-5

博文资讯¶

4、施一公《自我突围》揭秘他的第一桶金

西湖大学校长、中国科学院院士施一公首部作品《自我突围》出版发行，并引起社会关注。书中，施一公写到，父亲为其取名为“一公”，是取意“一心为公”，“父亲赋予这个名字的寓意，在我一生中的很多重要关头，潜移默化地影响着我的选择。”此外，施一公在书中写到了自己一些不为人熟知的青年时期经历。比如，大学时期父亲去世后，面对现实问题，他一度不再想规规矩矩做一名科学家，在当时“从政必先经商”的观念影响下，曾打算先经商再从政，最终又在经历变数后决定赴美留学，走上学术道路。

5、在 R 中绘制大矩阵

在基因组学以及许多其他经济学或大数据领域，我们经常尝试绘制大矩阵，即比设备中拥有的像素更多的列和/或行的矩阵。例如，如果我们有一个50列矩阵，每个基因一行（~20,000行），那么这个矩阵中的行可能比高清屏幕中的1080垂直像素还要多。绘制屏幕上线条多于像素的矩阵的问题恰恰是：每个像素必须代表矩阵中的几个值。在这种情况下，R的默认参数可能不适合我们准备展示的内容。本文就将介绍如何通过对R代码的调整来改善这个问题。

6、提问的智慧

当你拋出一个技术问题时，最终是否能得到有用的回答，往往取决于你所提问和追问的方式。本指南将教你如何正确地提问以获得你满意的答案。

7、一个半月备考雅思，首考 7 分经验贴

该文作者备考雅思拿到了 7 分的成绩，完整的复习时间大概在一个半月左右，没有参加辅导机构，全靠网上搜罗的资料来学习。现在将自己用到的资料和做题方法分享给大家，希望能给备考雅思的小伙伴带来一些帮助，让大家少走弯路，高效提分。

8、深度操作系统deepin V23 Alpha正式发布

深度操作系统 V23 发布了首个 Alpha 版本，这是 V23 的阶段性版本（该新闻已过时，目前已更新到 Beta 2 版本）。公告写道，设计上，deepin V23 基于最新的 “行云设计” 理念，从 UI 界面、交互体验上，为用户呈现崭新视界；功能上，积极响应社区用户反馈的需求，开发并集成许多实用功能，满足用户在更多场景下的使用需求。其他变化包括对大量使用问题进行修复，部分预装应用替换为玲珑包格式，使系统兼容性与流畅性全面提升。

镜像下载：https://cdimage.deepin.com/releases/23-Beta2/deepin-desktop-community-23-Beta2-amd64.iso

工具¶

9、Regexper

一个正则表达式的在线测试网站。

10、Docusaurus | 快速搭建静态网站的工具

Docusaurus是一个基于React的静态网站生成工具，通过它能够快速构建一个网站包括个人网站，产品，博客，市场落地页等。

11、Sepia Search

Sepia Search 提供了搜索许多视频资源网站的引擎。

资源¶

12、[庄闪闪的可视化手册](https://liangliangzhuang.github.io/R-tutorial/index.html)

这本电子书是《庄闪闪的可视化笔记》。主要内容来自一次市场调查大赛公益课程的教学内容。

这个文稿主要是在一次公益课上整理出来的。经过一年的时候，在实践中添加了一些新的内容，希望能为各位科研人提供一些参考。

13、[HTTP testing in R](https://books.ropensci.org/http-testing/index.html)

这本书旨在成为访问网络资源的R软件包开发人员的免费中央参考，以帮助他们进行更快、更强大的开发。我们的目标是开发一个有用的指南，以搭配最近的伟大工具vcr、webmockr、httptest、httptest2和webfakes。

历史上的本周¶

2023 - 生信爱好者周刊（第 62 期）：回望与兔年寄语

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第101期

Wed, 29 Nov 2023 01:33:49 +0000

生信爱好者周刊（第 101 期）：一生不被允许gap的中国人¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：一生不被允许gap的中国人 ¶

说到按部就班，国人就像是一具具被上紧发条、设置好程序的机器人。

一生都在努力的上岸，不被允许有别的思想。

那上岸之后呢？

还会有下一个“岸”。

于是有了网友的自嘲：“中国人是泡在水里了吗？”

@Tomcxf：我们从小就被教导好好学习，考上大学然后就可以如何如何，仿佛考入大学后美好的未来就已经收入囊中，可现实是世间没有所谓的标准答案，也没有那么多所谓的理所当然。所以，当对未来感到迷茫时，学生时代的惯性总是驱使我们向身边的人看，于是继续陷入相同的怪圈中不能自拔。

生信研究¶

1.Science | 利用scCRISPR高通量研究GWAS位点的靶基因和途径

全基因组关联研究（GWAS）已经确定了数千种与疾病结果和疾病相关表型相关的遗传变异，但这些关联几乎总映射到非编码区域，因此难以捉摸它们的靶基因和功能，这也被称为variant-to-function（V2F）问题。本文作者利用英国生物银行（UKBB）中29种血液性状GWAS和来自血细胞联盟（BCX）的15种性状，筛选出候选顺式调控组件（candidate cis-regulatory elements，cCREs），然后利用CRISPR抑制（CRISPRi）技术批量干扰这些位点，并结合单细胞转录组和蛋白质组测序，分析这些位点对基因和蛋白质表达的影响。作者还使用碱基编辑技术（base editing）精确插入特定的GWAS变异，进一步验证这些变异的因果作用。

原文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh7699
NAR | STOmicsDB：用于时空组数据共享、分析和可视化的综合数据库

时空组学的最新技术发展使研究人员能够在单细胞水平上检测细胞的基因表达及其空间位置，从而对生物过程产生详细的生物学见解。综合数据库可以促进时空组数据的共享并简化研究人员的数据获取过程。

2023年11月11日，由深圳国家基因库和华大生命科学研究院共同研发的时空组学数据库（STOmicsDB）在国际学术期刊《Nucleic Acid Research》在线发表，STOmicsDB是一个用户友好的时空组学综合数据库，为时空组学研究提供“一站式”服务。

数据库链接：https://db.cngb.cn/stomics/

3.Cancer Commun | 基于辅助化疗后残留ctDNA可有效预测II-III期胃癌复发

中山大学肿瘤防治中心王峰、周志伟、徐瑞华团队合作对100例II/III期可切除GC患者的ctDNA进行了分析，使用425基因NGS panel准确捕获了ctDNA的肿瘤特异性体细胞突变，探究了ctDNA检测能否预测围手术期或ACT后的疾病复发，并分析了ctDNA作为术后反应评估生物标志物的附加价值。研究表明，ACT术后残余ctDNA可有效预测II/III期胃癌的高复发风险，结合组织基础和循环肿瘤特征可更好地实现风险预测。

论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cac2.12494

博文资讯¶

R session中软件包依赖关系网络

在R markdown文档中将sessionInfo()放在末尾几乎已经成为一种标准。sessionInfo()能够打印出加载到R session中的的包的列表。但这些包之间的依赖关系又如何呢？在这篇博文中，让我们来看看。

5.和降维图保持一致的细胞类群统计图

Y 叔团队正在开发名为 ggsc 的包用于更优雅地可视化单细胞数据分析结果。在本文中，它展示了在组合图形时如何保持调色板的一致性。

Seurat 版本4和5共存

Seurat升级了，更快了，能够应对更大的数据集了，当然还有新功能。升级是肯定的，但现在的问题是Seurat善于折腾用户，每次大版本更新，数据结构都有所改动，会有兼容问题。比较好的解决办法是同时安装两个版本的Seurat，于是Y叔将把版本4改名成Seurat4，让两个包可以共存。

工具¶

ggkegg

ggkegg是一组可以与tidygraph、ggraph、ggplot2配合的，用于分析和绘制 KEGG 信息的函数。

torchdrug

TorchDrug 是一个基于 PyTorch 的机器学习工具箱，被设计用于多种用途：

在 GPU 支持下以 PyTorchic 风格轻松实现图形操作
对药物发现知之甚少的从业者友好
支持用于机器学习研究的快速原型设计
这一款 Mac 系统终端工具，已经用的爱不释手了！

作为程序员或者运维管理人员，我们经常需要使用终端工具来进行服务器管理及各种操作，比如部署项目、调试代码、查看/优化服务、管理服务器等。

相信大家用的最多的终端工具就是 Xshell、iTerm2和Mobaxterm，尽管这些成熟的终端工具也很好，但是如果有更好用更灵活且强大的工具，我们可以一一体验选择适合自己的那一款。

在Windows系统上的终端工具百花齐放，但是Mac系统上的好用的终端工具却寥寥无几！今天推荐的这款Mac平台终端工具 Warp 就深得我心！小编从去年刚开始用，已经爱不释手了！

资源¶

10.大语言模型教程

大型语言模型（LLMs）是一种基于Transformer的神经网络架构，可以在大量未标记的文本数据上进行预训练，然后根据不同的任务进行微调或零样本转换。本文是LLMs的教程，作者介绍了LLMs的基本原理、不同的训练和微调方法、以及一些应用和挑战。

CRISPR screening 分析软件 MAGeCK

MAGeCK是一种计算工具，用于从最近的基因组规模 CRISPR-Cas9 敲除筛选（或 GeCKO）技术中识别重要基因。MAGeCK由Dana-Farber癌症研究所Xiaole Shirley Liu博士实验室的Wei Li和Han Xu开发，并由美国国家儿童医学中心的Wei Li实验室积极更新。

分享18个单细胞数据分析数据库

历史上的本周¶

2023 生信爱好者周刊（第 61 期）：基因对寿命的影响

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第100期

Tue, 21 Nov 2023 00:42:43 +0000

生信爱好者周刊（第 100 期）：朋友好¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

在美国阿拉斯州加克拉克湖国家公园，沙尘暴中的灰熊在海滩上用一只爪子挡住自己的眼睛躲避风沙。Ingo Arndt/高品图像 Gaopinimages

本周话题：朋友好¶

一个健康的社会，年轻人应该不仅希望自己有好朋友，而且希望朋友做的好，为朋友高兴。我们会有越来越多的人期待：中国的学术界将更多互相激励和欣赏而逐渐成熟；中国的社会将建立、营造和加强“互信、互乐、互助”的环境。

@kongjianyang：从自身做起，相信这种期待同行越来越好的环境不仅会存在于学术界，也会扩散到整个社会！

生信研究¶

1、Nature Genetics | 迄今最全面的人类肺细胞空间图谱，首次揭示腺体相关的免疫生态位

近日Nature Genetics上题为“A spatially resolved atlas of the human lung characterizes a gland-associated immune niche”的文章对已故器官捐献者的健康肺和气道进行了深层组织分析，沿着呼吸树近端到远端轴线对细胞类型进行描述，并使用无偏空间转录组学（ST）的方法确定健康人类肺和气道的组织微环境中的细胞类型和状态。

在文章中研究团队共区分了80种细胞类型和状态，其中包括11种在先前的肺图谱研究中未被注释的细胞群，绘制了迄今为止最全面的肺细胞图谱，并定义了一个腺体相关的免疫生态位。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-022-01243-4

2、Genome Biology | 精细解析胃癌肿瘤微环境中的关键特征

研究团队使用单细胞转录组测序技术（scRNA-seq）全面分析了胃癌TME，并匹配了24例胃癌患者的正常样本，以生成胃癌间质的高分辨率细胞图谱。通过将这些单细胞数据与匹配的转录组测序数据相结合，研究团队捕获了胃癌中重要的失调生物过程，并确定了与胃癌生存率相关的细胞类型。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02828-2

3、Cancer Cell | 序祯达生物多组学技术助力全球最大规模食管鳞癌分子分型研究

这是一篇由中国医学科学院肿瘤医院刘芝华/焦宇辰团队、深圳湾实验室詹启敏/崔永萍团队联合上海序祯达生物科技有限公司（以下简称“序祯达生物”）在Cancer Cell上发表的关于食管鳞癌分子分型研究文章。研究基于多组学数据分析，将食管鳞癌分为四个分子亚型：细胞周期通路激活型（CCA）、NRF2通路激活型（NRFA）、免疫抑制型（IS）和免疫调节型（IM）。这是国际上首次基于多组学数据的食管鳞癌分类标准，并为每个亚型寻找了潜在的治疗靶标和/或诊断标志物。该项研究为未来ESCC的研究提供了宝贵的资源。

博文资讯¶

4、强化学习发现矩阵乘法算法，DeepMind再登Nature封面推出AlphaTensor

去年的一篇Nature 封面论文《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》。在该文中DeepMind 提出了 AlphaTensor，并表示它是第一个可用于为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且可证明正确的算法的人工智能系统。简单来说，使用 AlphaTensor 能够发现新算法，并且有助于加深我们对矩阵乘法算法丰富性的理解。这项研究揭示了 50 年来在数学领域一个悬而未决的问题，即找到两个矩阵相乘最快方法。

5、前向-前向神经网络训练算法

在NeurIPS 2022 会议演讲中，Geoffrey Hinton 表示，「机器学习研究社区在意识到深度学习对计算机构建方式的影响上一直表现缓慢。」他认为，人工智能的机器学习形式将引发计算机系统的变革，这是一种将 AI「放入你的烤面包机」的新型软硬结合。

在这次演讲中，Hinton 花了大部分时间谈论一种新的神经网络方法，他称之为 Forward-Forward（FF）网络，它取代了几乎所有神经网络中使用的反向传播技术。Hinton 提出，通过去除反向传播，前向网络可能更合理地接近现实生活中在大脑中发生的情况。

论文链接：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.cs.toronto.edu/~hinton/FFA13.pdf

6、npj Precision Oncology｜Foundation Medicine 发表超大人群KRAS突变泛癌研究

去年12月由Foundation Medicine发表在 npj Precision Oncology 的文章。在这项研究中，作者进行了一项全面的泛癌基因组分析，确定了24种癌症类型中KRAS突变的发生率，包括G12C和KRAS以外突变的分布。通过与TMB、PD-L1表达、互斥伴发和mutation signature等相关分析，评估了不同KRAS突变相关的基因组特征。此外通过 FMI 临床基因组数据库(CGDB)中收集到的临床生存信息，还评估了非小细胞肺癌(NSCLC)、结直肠癌(CRC)和胰腺癌(PDAC)队列中不同 KRAS 突变亚型的预后影响。

工具¶

7、babeldown | 实现文档内容的自动翻译

babeldown::deepl_translate_markdown_string(
  "[So _incredibly_ **wonderful**](https://ropensci.org "So _incredibly_ **wonderful**")!",
  source_lang = "EN",
  target_lang = "ES"
)
#> [1] "[Así que *increíblemente* **maravilloso**](https://ropensci.org "1] "[Así que *increíblemente* **maravilloso**") ¡!"

https://docs.ropensci.org/babeldown/articles/quarto.html

8、WiggleTools：大规模并行处理基因组数据

WiggleTools 软件包允许将基因组数据文件作为数值函数来处理，并配备了所有标准的函数分析运算符和衍生统计计算。

9、Knowledge | 定制化内容的大语言模型工具

Knowledge是一个大型语言模型工具，根据个人输入并保存的所有网站、文档和文件内容进行动态对话，深入探索概念，加深理解。

工具教程：https://github.com/KnowledgeCanvas/knowledge/wiki/Getting-Started

资源¶

10、Shiny for Python APP范例

Shiny可以基于R也可以基于Python，这是一个基于Python开发Shiny APP的范例，值得参考。

11、 Stable Diffusion整合包v4_汉化

由UP主发布在bilibili上面的基于开源项目Stable Diffusion WebUI制作的整合包，需要的话可以去看看视频。

12、七款网工在线画拓扑工具

本资源推荐了7款在线的绘制拓扑图的工具： 1. zen flowchart 2. Excalidraw 3. draw io 4. xGraph 5. processon 6. 迅捷画图 7. 坚果云绘图

历史上的本周¶

生信爱好者周刊（第 60 期）：孟德尔诞辰 200 周年

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第99期

Sun, 12 Nov 2023 14:46:07 +0000

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？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

图片来源：https://demo-zh.photoprism.app/library/browse#&gid=1&pid=12

本周话题：发论文还是生孩子，女性在学术界会遭遇什么？¶

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。

@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。

生信研究¶

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

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-32995-6

2、Nature｜大规模基因组分析绘制全面的癌症rRE图谱

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05515-1

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

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。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02816-6

博文资讯¶

4、Method of the Year 2022

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。

5、R tips：R包安装之二三事

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。

6、遗传学与基因组学原理 | 遗传方式及多因素遗传

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。

工具¶

7、 https://github.com/astral-sh/ruff

ruff是一个用 Rust 编写的，非常快的 Python linter 和代码格式化程序。

8、rmt.rs ｜安全的rm

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）。

9、Replit: Build software collaboratively with the power of AI

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。

资源¶

10、 https://github.com/kevinblighe/E-MTAB-6141

本文为关于ComplexHeatmap的一个简易教程。

11、 infercnv

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。

12、14种癌症模型优缺点

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。

历史上的本周¶

第59期：AlphaCode 编程大赛卷趴一半程序员

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第98期

Sun, 05 Nov 2023 07:39:45 +0000

生信爱好者周刊（第 98 期）：自然选择主要作用于基因上吗？¶

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封面图¶

图片来源：最酷的乐高作品

本周话题：自然选择主要作用于基因上吗？¶

在生命演化研究中，自然选择总是被反复提及和讨论。达尔文作为“自然选择”概念的提出者，对其做出了较为严谨的定义：自然选择是个体因表型差异而产生的生存和繁殖差异。它是生命系统演化的一个重要驱动力，即一个种群世代相传的可遗传特征的变化规则。随着沃森和克里克关于DNA双螺旋结构的研究发现，基因作为生物性状遗传的主要物质载体逐渐登上了生命科学的舞台。由此，关于自然选择是否主要作用于基因之上的争论便由此拉开序幕。

选择确实可以直接作用于基因、表型和群体，但是哪个才是主要的作用单元、哪一种选择更普遍是存在争议的。站在正方的角度，基因是那个因，是几乎所有遗传形式的基础，而表型只是果，从基因到表型的顺式调控关系是非常清晰的。打个比方就是，选择的这个过程就像复杂的化学反应，但是其中在大多数过程中都有“速率限制”步骤，尽管每一步都很重要，但是基因突变比其他步骤的突变具有更大的表型效应。站在反方的角度，有机体的表型和表达的蛋白不仅仅是果，它也可以主动的去改变环境，从而改变调控网络，在不涉及DNA序列的情况下遗传。但是这种现象是普遍存在的吗？这种逆向改变、可遗传的机制是尚不明了的，其遗传的载体到底是什么？也许当我们能够回答这些问题的时候，该争论才会有答案。

生信研究¶

1、Science丨任兵团队绘制人脑单细胞表观图谱

近日，Science杂志在线发表了加州大学圣地亚哥分校Bing Ren团队的研究论文：A comparative atlas of single-cell chromatin accessibility in the human brain。该新工作是美国国立卫生研究院的通过先进神经技术推动脑的创新研究（BRAIN）计划的一部分，该计划于2014年启动，旨在通过开发用于新型技术，从而彻底改变对哺乳动物大脑的理解。

论文链接：https://doi.org/10.1126/science.adf7044

2、Nature Methods | 南京大学黄硕团队开发纳米孔蛋白质测序方法

近日，南京大学化学化工学院黄硕教授课题组构建了一种工程化的耻垢分枝杆菌膜蛋白A (MspA) 纳米孔，实现了全部蛋白质氨基酸及它们的翻译后修饰检测。研究团队在MspA纳米孔的收缩区域引入了一个镍离子-次氮基三乙酸（Ni-NTA）适配体，利用氨基酸和金属镍离子的配位相互作用，实现了全部蛋白质氨基酸的直接检测和区分，准确率高达98.8%，是世界上第一个能完全分辨所有20种蛋白质氨基酸的纳米孔。基于纳米孔的蛋白质测序仪将产生重大影响，包括对蛋白质更敏感的检测、对翻译后修饰物更好地表征以及用于点对点医疗诊断等应用的便携式蛋白质测序。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41592-023-02021-8

3、Nature Communications | VAX-seq:基于纳米孔测序的mRNA疫苗质量分析新方法

VAX-seq是一种使用纳米孔测序分析mRNA疫苗和疗法的简化方法，它可以全面检测关键的mRNA疫苗质量特征，包括序列、长度、完整性和纯度，最终能够灵敏、定量地检测关键的mRNA质量特征，包括序列一致性，完整性和污染物。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-41354-y

4、Sci Adv | DNA修饰检测新方法DARESOME

近日，新加坡国立大学Lih Feng Cheow领导的研究团队在Science Advances上发表了题为“DARESOME enables concurrent profiling of multiple DNA modifications with restriction enzymes in single cells and cell-free DNA”的文章。研究团队提出了一种基于限制性内切酶、可同时检测多种表观基因组状态的DNA分析方法“DARESOME”。该方法通过测序可唯一识别全基因组中CCGG位点的DNA修饰状态，包括未修饰的胞嘧啶、5mC和5hmC，并同时进行定量分析。

论文链接：https://doi.org/10.1126/sciadv.adi0197

博文资讯¶

5、ggsc | 用ggplot语法来画你的单细胞数据

ggsc是由Y叔基于ggplot2开发的单细胞可视化R包。

工具链接：https://github.com/YuLab-SMU/ggsc

6、熊说肿瘤｜MRD们重拳出击，NGS大Panel突然获批，以及无锡

这一期，熊聊了几个新闻资讯。特别有意思的是，在 TMB 目前产业化前景不佳的情况下，世和官宣425基因的大panel获得了NMPA批准。用于定性检测EGFR基因突变阴性和ALK阴性的非鳞状非小细胞肺癌患者经福尔马林固定的石蜡包埋（FFPE）组织样本中的肿瘤突变负荷（TMB）。

7、肿瘤免疫循环概念和 CD8+ T 细胞

本文从CD8+T细胞在肿瘤微环境内的分化过程着手，总结其受四种信号调控：分别包括抗原信号、共刺激信号、细胞因子信号和新提出的营养物质信号。文中详细介绍了各种信号在CD8+T细胞活化、分化和功能形成中的作用。此外还阐述肿瘤微环境内存在复杂的代谢网络关系，不同细胞对营养的竞争也影响CD8+T细胞的状态。全文以机制为线索，系统梳理了肿瘤免疫作为一种“前体药物”的新认识。值得阅读！

工具¶

8、solara，一个超酷的 python 库

文章总结介绍了一个Python框架库Solara。首先给出了Solara的介绍，它是一款可以用纯Python构建Web应用的框架。然后给出了它的优点,如采用与React类似的API,不需要担心可扩展性问题。通过这篇文章介绍，给读者提供了一个快速了解这个新Python Web框架的途径。

9、工具 | quarto-webr

quarto-webr扩展旨在通过熟悉的报告工具，使用户能够直接在Web浏览器中运行R代码，而无需外部R服务器。此外，该扩展还抽象出了使用webR时了解HTML或JavaScript的需要。然而值得注意的是，您也可以选择通过直接使用webR的JavaScript API来解锁webR的全部潜力，并利用R的强大功能。

10、GenomeSpy | 基因组可视化的工具包

GenomeSpy提供的构建模块允许用户构建定制的、交互式的基因组可视化，可以嵌入到网页或JavaScript应用程序中。精心设计的GPU加速渲染引擎保证了平滑动画交互和愉快的用户体验。

工具链接：https://genomespy.app/

资源¶

11、Algorithms for Competitive Programming

该项目的目标是翻译精彩的俄文算法资源https://e-maxx.ru/algo，该资源提供了许多竞赛编程领域特别流行的算法和数据结构的描述。此外，网站希望通过扩展文章并向收藏中添加新文章来改进已收集的知识。

12、中国色调色板🎨

网站提供了中国系颜色的调色板，可以通过 RGB 等值在自己的应用领域里使用。

另外，针对中国色，有不少网站提供了类似的调色功能，包括 https://chinese-colors.heyfe.org/和http://www.2kil.com/。

13、2023 Nature 肿瘤相关巨噬细胞（TAM）研究简史

这篇文章总结了研究肿瘤相关巨噬细胞的历史，阐述了从19世纪中叶到今天我们对巨噬细胞生物学认识的不断深化。文章重点介绍了我们对肿瘤相关巨噬细胞功能的认识是如何从最初被视为杀死癌细胞，逐步认识到其实在促进肿瘤进展和转移中起重要作用。这得益于新技术如基因工程小鼠模型以及对巨噬细胞活化状态和生长因子如集落刺激因子的深入研究。随着时间的推移,我们了解到肿瘤微环境及其中丰富的免疫细胞对癌症的影响，这激发了以巨噬细胞为目标的新的治疗策略。

14.推荐】资源推荐 | tidytranscriptomics.html

本文作者介绍了R软件tidytranscriptomicst 中的两个R包tidySingleCellExperiment和tidySummarizedExperiment的安装和使用方法。

15、资源推荐 | 单细胞入门必读5篇cns综述

生信技能树收集整理了大概2000多单细胞相关综述，但是只有其中5个佼佼者被翻译整理并且发布在《单细胞天地》公众号了，所以统称为：单细胞入门必读5篇cns综述，希望对大家有帮助！

历史上的本周¶

第58期：说说你是怎么度过阳了的日子？

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第97期

Sun, 29 Oct 2023 10:22:35 +0000

生信爱好者周刊（第 97 期）：失败的读博经历：如何从跌倒中爬起来？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

这幅来自SCIENCE杂志封面（VOLUME 381|ISSUE 6660|25 AUG 2023）的图像展示了完整的染色体，其中一些可能存在于癌症中的结构异常。

本周话题：失败的读博经历：如何从跌倒中爬起来？¶

@Geszvain 我想给大家做个榜样，让大家知道即使读研的一开始失败了，最后还是能取得成功。希望这能让大家的压力小一点，放松一些。

@Akazue 在脑中有一个清晰的目标，就更容易把目标转化成行动；很多事情将超出你的掌控范围，把精力集中在能掌控的事情上。

@Thakurela 失败不是结局：通往成功的道路上，挫败无处不在。中考分数不理想没有什么好大学可以选。本科毕业后，没通过医学院的入学考试，后来拿到了计算生物学的硕士学位，但找不到读博的机会。

@kkjtmac 用几个短语总结吧：放开心（接受失败）、换个角度（换个心情再继续or换个方向继续）

生信研究¶

1、Nature Reviews Cancer | 癌症起源理论综述

在本综述中，作者讨论了癌症起源的主要理论及其基础因素的相对重要性。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41568-023-00602-5

2、Nucleic Acids Research | 端粒序列多样性综合数据库TeloBase，覆盖超9000个物种

端粒是一种复杂的核蛋白结构，可以区分染色体的自然末端和DNA断裂，并保护基因组的编码区不因染色体末端的不完全复制而丢失。在哺乳动物和植物中，端粒酶的活性在发育过程中受到严格调控，并且仅限于具有高增殖能力的组织。TeloBase数据库包含9000多个物种的端粒序列，不仅提供交互式操作和数据可视化的图形，还允许基于用户的管理，避免了今后数据更新对管理员的过度依赖，以确保数据库更新的及时性。

论文链接：https://doi.org/10.1093/nar/gkad672

3、Journal of Investigative Dermatology | 首个人类头皮发旋GWAS研究揭示多基因遗传效应

中国科学院计算生物学重点实验室、中国科学院上海营养与健康研究所汪思佳团队通过对来自中国身体特征调查队列的2149名个体进行了发旋的全基因组关联研究（GWAS），并使用泰州纵向研究队列的1950名个体对GWAS结果进行验证，最终确定了四种相关的遗传变异（7p21.3、5q33.2、7q33和14q32.13），表明发旋方向受多个基因累积效应的影响，即存在多基因遗传。该研究发现，这些基因变异很可能通过调节毛囊的细胞极性来影响头发的生长方向，并可能对颅神经管的闭合和生长起作用。

论文链接：https://www.jidonline.org/article/S0022-202X(23)01995-4/fulltext

博文资讯¶

4、使用snakemake管理转录组流程

本文介绍利用 snakemake 进行转录组流程实现的实战演练，并介绍很多遇到的问题及应对技巧。

5、ChIP-Seq带有spike-in的处理流程

spike-in就是在提取的 DNA 或 RNA 样品中加入等量的非目标生物的基因组，但其 GC 含量与目标生物的 GC 含量类似。掺入spike-in的 DNA 片段的长度一般与文库构建前的 DNA 片段大致相同。spike-in应用很广泛，尤其是可能引起整个基因组大部分区域发生改变的实验，例如组蛋白修饰或者转录因子的敲减、激活等（人的H3K27me3建库样本中加入果蝇的基因组）。

6、开发纳米孔测序很难吗？

现如今，测序已经变成了一个老生常谈的话题，似乎也已经变成了一个成熟的不能成熟的技术。同样，ONT纳米孔测序在过去18年间的持续投资也在落地开花，我们也将逐渐享受到这一投资的便利，它至少启发了国内多家纳米孔测序公司的创立和创新发展。很多事物，一旦多起来了，就会有人觉得“好像这个事情不难嘛”。经常会有人问，ONT的技术路线很难实现吗？我们似乎容易犯的一个错误就是，以为脑子里想清楚了就都能做到，以为原理很简单那么实施就不会太难。那么，开发ONT这种技术路线的纳米孔测序真的很难吗？本文可能会对你有所启发

7、 Linux文件上下传小技巧-BaiduPCS-Go

BaiduPCS-Go是一款仿 Linux shell 文件处理命令的百度网盘命令行客户端，可进行Linux文件传输，本文从软件部署、登录以及使用方面对其进行了介绍。

工具¶

8、DXMarkers| 多数据库批量检索，一键驾驭单细胞注释！

DXMarkers 是一款精心设计的 R 包，其目标是在单细胞测序(scRNA-seq)分析中手动注释细胞类型时中提供更高效的工具来区分细胞类型。它利用在特定细胞类型中高表达的基因-也称为 Marker，可以在 CellMarker、CellMarker2.0 和 PanglaoDB这三个主流的 Cell Marker 数据库中进行高效的检索。除此之外，DXMarkers 提供了按物种和组织类型筛选搜索结果的功能，从而可以为用户提供更为精准的信息。

工具链接：https://gitee.com/DaXuanGarden/dxmarkers

9、TOmicsVis | 一个all in on进行e转录组分析和可视化R包

TOmicsVis (Transcriptomics Visualization)专注于整合并提供给生物学科研者转录组学从样品性状统计到转录组学基因挖掘的完整可视化方案，递进地包含6大分类：①Samples Statistics -> ②Traits Analysis -> ③Differential Expression Analyais -> ④Advanced Analysis -> ⑤GO and KEGG Enrichment -> ⑥Tables Operations

工具链接：https://benben-miao.github.io/TOmicsVis/
中文介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/g8sRcK_ExlsOFniMWEJnVQ

10、1Panel | 开源Linux服务器运维管理面板

1Panel 是一个现代化、开源的 Linux 服务器运维管理面板。1Panel 的功能和优势包括： - 快速建站：深度集成 Wordpress 和 Halo，域名绑定、SSL 证书配置等一键搞定； - 高效管理：通过 Web 端轻松管理 Linux 服务器，包括主机监控、文件管理、数据库管理、容器管理等； - 安全可靠：基于容器来管理和部署应用，最小漏洞暴露面，提供防火墙和日志审计等功能； - 一键备份：支持一键备份和恢复，备份数据到各类云端存储，永不丢失； - 应用商店：精选各类高质量开源工具和应用软件，助力您轻松安装和升级。

工具链接：https://github.com/1Panel-dev/1Panel

11、BPCells | 高性能单细胞转录组和ATAC-seq分析R包

BPCells可以在大约10分钟内使用2GB的内存分析130万细胞的数据集，这使得在笔记本电脑上分析百万级别的数据集成为可能。另外BPCells支持与其他单细分析包（如Seurat）转换衔接。

工具链接：https://bnprks.github.io/BPCells/index.html

资源¶

12、深度学习之强化学习100题

13、Docker-OSX | 在Docker中运行原生苹果系统

历史上的本周¶

第57期：深度学习并非“简单的统计”，二者距离已越来越远

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第96期

Sun, 22 Oct 2023 09:44:14 +0000

生信爱好者周刊（第 96 期）：如何取得杰出成就¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

来源：https://demo-zh.photoprism.app/library/browse

本周话题：如何取得杰出成就 ¶

取得伟大成就的因素在字面上，数学上是因素，它们是：能力、兴趣、努力和运气。运气是我们无法左右的，所以可以忽略它；并且，如果确实想要取得伟大成就，我们可以假设每个人都很努力；所以问题归结为能力和兴趣 —— 我们能否找到一种工作，将自己的能力和兴趣结合起来，让新想法迸发？我们有乐观的理由。有很多不同的方式来取得伟大成就，与此同时，还有更多的方式还未被发现。在所有这些不同类型的工作中，我们最适合的那一种可能是非常接近的匹配，可能是一个滑稽的接近的匹配 —— 这其中只有一个问题，我们要找到它，以及我们的能力和兴趣能带自己走多远 —— 我们只能通过尝试来回答这个问题。

@JnanZhang：”一直走或跑同样的路线可能有所帮助，因为这给思考留出更多注意力。”

生信研究¶

1、Genome Medicine | 包含空间信息的肝癌多区域测序新策略，揭示空间异质性和分子异质性关联

上海交通大学附属仁济医院团队联合华中科技大学附属同济医院团队提出了一种空间定位抽样（SLS）策略，该策略可以在二维（2D）空间中记录每个采样点的坐标。研究团队开发了标准化多样性评分，可以减少抽样偏差。同时，研究团队还开发了一种计算方法用于定量检测这种异质性，从而直接比较不同特征的ITH程度。结果显示，SLS方法可以揭示空间和分子异质性之间的显著关联。 - 论文链接：https://genomemedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13073-022-01143-6

2、Science | 综述：空间组学技术概览与展望

空间组学是继单细胞测序技术之后的又一个生物技术研究热点，其能够弥补单细胞测序技术无法获取细胞空间分布信息的缺陷，本技术主要研究细胞在组织样品中的相对位置关系，用于揭示细胞空间分布关系对疾病的影响，主要检测蛋白质及其修饰或mRNA。虽然该领域在过去的5年里发展迅猛，但仍然面临一些挑战：进入技术壁垒，稳健性、实验设计及最佳分析实践不明确，以及缺乏标准化。该综述中，研究团队系统介绍了不同的空间组学技术，全面阐述了其优势及局限性，并给出了合理的建议。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abq4964

3、Cell | 张泽民课题组合作通过大规模整合生物信息分析揭示泛癌种自然杀伤细胞异质性

这篇文章总结了张泽民课题组等在国际期刊Cell上发表的一项研究。研究通过整合来自14个数据集的1223个样本中的NK细胞scRNAseq数据,首次在泛癌水平上系统画出了NK细胞的亚群表型及功能多样性。研究发现NK细胞在不同肿瘤中的亚群组成有明显偏好性,不同组织类型的NK细胞亚类也有差异。同时识别出RGS1基因可作为非血液NK细胞的新标志物。文章还报道研究者在肿瘤组织中发现的一类功能障碍的NK细胞,称为TaNK细胞,其丰度与多种癌症的不良预后和免疫治疗耐药相关。总之,这项研究通过大规模整合分析,系统阐明了NK细胞在不同肿瘤中的异质性,为NK细胞治疗提供重要依据。

论文链接：https://authors.elsevier.com/sd/article/S0092-8674(23)00849-8

4、Nature Communications | scMerge2 实现跨样本、跨条件单细胞数据高效整合分析

随着多样本、多条件单细胞研究的快速出现和用于集成数据集数量的增加，scMerge2能够解决细胞和研究的可扩展性以及产生分析准备数据（即调整表达矩阵）相关的挑战。scMerge2存在三个关键的创新点：（1）通过分层整合捕获不同研究之间的局部和整体差异；（2）通过伪bulk构造确保计算可扩展性；（3）在每个条件内进行伪复制来捕获来自多个条件的信号。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-39923-2

博文资讯¶

5、GPT让你的RStudio如虎添翼

介绍如何使用在RStudio里面使用gptstudio插件，从而使用Chat-GPT功能的文章。感兴趣的可以翻翻。

6、WGCNA,all in 还是DEGs？

WGCNA 和 DEG 是两种并行又可以相互整合的转录组分析方法，本文介绍后总结：在所有情况下，WGCNA + DEGs的表现明显优于DEGs + WGCNA。另外，DEGs+WGCNA会影响网络的结构并导致错误的结论。此外，这种方法的有效性从未被证实，官方也并不建议在WGCNA之前应用DEGs。

7、一步实现文库制备和靶向富集！安捷伦携手Element Biosciences发布人全外显子测序简易工作流程

自2009年安捷伦推出全球第一款人全外显子产品至今，已走过十四载春秋。十四年来，安捷伦人全外显子产品在医学转化研究和临床应用中受到了全球用户的广泛信赖，PubMed相关引文数量连年攀升。2021年4月，安捷伦宣布首款基于机器学习探针设计方案的全外产品——人全外显子组V8（SureSelect Human All Exon V8）正式在中国上市，继续书写人全外显子靶向捕获技术新篇章。目前，安捷伦SureSelect文库制备和靶向富集试剂盒与元素生物科学（Element Biosciences, San Diego, CA）的AVITI测序系统在肿瘤变异分析等关键NGS应用上，实现了对单核苷酸多态性、结构和拷贝数变异、基因融合、插入和缺失的高灵敏度检测。

8、太神奇了，网页上简简单单的5步完成转录组差异分析！！！

本推文介绍了基于iDEP0.96进行的转录组差异分析，重点查看iDEP差异分析结果与R差异分析的区别，并查看两者PCA结果的差异。

工具¶

9、ChatGPT-Next-Web

ChatGPT-Next-Web可帮助用户一键免费部署跨平台私人 ChatGPT 应用，具有体积小、速度快等优势。

10、PESSA ：一款基于通路富集基因集激活水平作为肿瘤预后分子标志物的预后分析可视化网页工具

这篇文章介绍了一款新的肿瘤预后分析在线工具PESSA。PESSA运用ssGSEA算法,根据预设基因集的整体表达水平来判断其在不同癌种中的激活程度,作为肿瘤预后分子标志物进行研究。

工具链接：https://smuonco.shinyapps.io/PESSA/

11、CellAnn | 网页版的单细胞注释工具

CellAnn是一个包含204个人类和191个小鼠单细胞数据集的细胞注释数据库。作者开发了一种从参考数据集到查询数据集的聚类对聚类对齐方法，可以实现将细胞标签从参考数据集转移到查询数据集，相比现有方法具有更高的准确性和可扩展性。

工具链接：https://www.cellann.io/
论文链接：https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad521

资源¶

12、Interactive Bayesian Updating

这是一个 Notebook，介绍了贝叶斯更新的公式和实际基于 Python 的实现与可视化。

13、RNAstructure

RNA是一种重要的生物分子。它被细胞用来表达基因和调节基因表达，它可以催化反应。RNA也是重要的药物靶标。Mathews实验室使用计算方法研究RNA，开发软件工具来预测RNA的结构，模拟构象灵活性，自动化从基因组序列到3D结构的RNA结构和功能建模。

14、实用R语言技巧和快捷方式资源

本资源收集了一些鲜为人知但非常有用的R语言技巧和快捷方式的合集，从而于编写简洁而高效的R代码。

历史上的本周¶

第56期：2022诺贝尔奖的点击化学或可作为单细胞多组学开发的有力工具

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第95期

Sun, 15 Oct 2023 03:47:58 +0000

生信爱好者周刊（第 95 期）：中国人群泛基因组联盟¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：中国人群泛基因组联盟 ¶

中国人群泛基因组联盟是由复旦大学、西安交通大学、中国医学科学院等26家单位发起的一个科研项目，旨在构建能够代表中华民族遗传多样性的中国人群泛基因组图谱。

目前，通用的人类参考基因组主要是基于欧洲白人为主体样本构建的，难以代表非欧裔族群、尤其是我国族群的基因组多样性。而我国作为人口大国，拥有丰富的人群多样性和悠久的人群历史，其遗传特征对于理解人类起源与演化、疾病易感性与表型多样性、精准医学与健康中国战略都具有重要意义。

因此，建立我国自己的人群泛基因组图谱十分必要和紧迫。这也是中国人群泛基因组联盟的主要目标之一。在其第一期研究中，CPC对代表中国36个族群的58个样本进行了深度测序和高质量单倍型基因组组装，构建了高质量中国人群参考泛基因组。

@NiEntropy ：泛基因组与我们熟知的参考基因组的区别，参考基因组是一个线性的、单一的、一维的基因组序列，通常是从一个或少数几个个体中选取的代表性样本，不能完全反映个体之间的遗传变异。泛基因组是一个图形的、多样的、多维的基因组序列集合，包含了一个物种或一个群体中所有个体的遗传变异信息，能更好地反映基因组的结构和功能。参考基因组是泛基因组的一个子集，泛基因组比参考基因组包含了更多的新序列、新变异和新功能。

@eplants：为什么要开展泛基因组测序？在漫长的进化过程中，由于地域因素，环境因素等的影响，每个个体都形成了极其特别的遗传性状，单一个体的基因组已经不能涵盖这个物种的所有遗传信息。

生信研究¶

1、Science | 错义突变预测模型AlphaMissense

AlphaMissense是一种能够识别DNA中导致蛋白质氨基酸变化的错义突变的人工智能模型。它基于AlphaFold模型，结合了大量的遗传和群体数据，可以预测71百万个错义突变的致病性或良性。它的准确率高达89%，远超人类专家的水平。它旨在帮助快速诊断和治疗遗传疾病，并向研究社区开放了预测结果和模型代码。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg7492

2、Cancer Cell｜基于AI 的生物标志物预测模型加速CRC活检分析

研究团队开发了一种新的基于Transformer的分析框架，通过将预训练的Transformer编码器与用于补丁聚合的Transformer网络相结合，从CRC常规病理切片中进行端到端的生物标志物预测。通过对来自16个队列13,000多名结直肠癌患者组成的大规模、多中心队列进行训练和评估，该方法在手术切除组织样本的MSI预测方面达到了99%的灵敏度，阴性预测值超99%。与当前最先进的算法相比，基于Transformer的方法大大提高了预测性能、通用性、数据效率和可解释性。

论文链接：https://www.cell.com/cancer-cell/pdf/S1535-6108(23)00278-7.pdf

3、 Genome Biology | 用于单细胞RNA-seq和ATAC-seq数据多视图分析的深度生成模型本文作者提出了一种多模态深度生成模型——单细胞多视图分析器(scMVP)，它被设计用于处理同时测量同一细胞中基因表达和染色质可及性的测序数据，包括来自10X Genomics的SNARE-seq，sci-CAR，Paired-seq，SHARE-seq和Multiome方法。scMVP通过聚类一致性约束的多视图变分自编码器模型(VAE)自动学习scRNA-seq和scATAC-seq数据的共同潜在表示，并通过分层数据生成过程，包括变压器基于自关注的scATAC生成通道和基于掩码关注的scRNA生成通道，从多组数据的共同潜在嵌入中推导出各单层数据。scMVP可以帮助缓解数据稀疏问题，并通过共同的潜在嵌入准确识别不同联合分析技术的细胞群。最后，作者在几个实际数据集上展示了scMVP的优势。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02595-6

博文资讯¶

4、线性模型中的高级特征选择技术（岭回归，LASSO，弹性网络）

线性模型在机器学习问题中是非常有效的。当今很多数据集具有数量庞大的特征（feature），即高维性。此外，随着我们要处理的数据规模不断增大，最优子集和逐步特征选择这样的技术会造成难以承受的时间成本。在很多情况下，要得到一个最优子集的解需要花费数小时。这种情况下有更好的解决方式。本文会讨论正则化的概念，正则化会对系数进行限制，甚至将其缩减到0。现在有很多种方法和方法组合可以实现正则化，我们会集中讨论岭回归和最小化绝对收缩和选择算子，最后讨论弹性网络，它将前面两种算法的优点合二为一。

5、GREAT富集分析时请使用正确的基因组版本

GREAT分析是用来直接对基因组区间进行功能富集的一种分析方法，这里通过一个例子说明分错误的基因组版本会对结果产生非常大的影响，尤其是那些只关联了较少的用户基因组区间的基因集合。因此在进行GREAT分析时，选择正确的基因组版本非常重要。

6、小牛生信 | R 语言基础课总结笔记

这篇推文是一位生物信息学爱好者写的R语言基础课总结笔记。内容包括：

R语言的预备知识，如获取和设置工作目录，变量名的命名，赋值，注释，查看和清除变量等。
R语言的数据类型和数据结构，如向量，矩阵，数据框，列表等，以及如何生成，赋值，取子集，修改，合并，排序等操作。
R语言的函数和参数，如如何使用内置函数，查看帮助文档，自定义函数等。
R语言的R包，如如何安装和调用R包，以及一些常用的R包的介绍和使用方法。
R语言的文件读写，如如何读取和导出不同格式的文件，以及R特有的数据格式Rdata等。

7、 Oxford Nanopore 在London Calling大会上宣布突破性的技术性能和路径，让任何人可以在任何地方测序

在2023年5月17日至19日举行的公司年度London Calling大会上，Oxford Nanopore的首席技术、创新和产品官Clive G Brown在技术更新介绍中宣布了突破性的性能数据和新平台的最新情况，包括直接RNA测序以支持以RNA为基础的疗法的发展。随着Oxford Nanopore社区用户群体不断扩大，覆盖的科研领域也更加广泛，这些改进的工具正在临床研究和工业应用市场中建立起应用场景，这些市场需要近样品、可访问的实时分析工具。而之前，由于可及性和效用性等障碍，测序还未被广泛应用于这些场景中。

工具¶

8、funkyheatmap ｜显示混合数据类型的数据框

9、grf | 广义随机森林R包

斯坦福大学和其他机构的研究人员开发和维护的名为grf的R语言包，它可以实现广义随机森林（Generalized Random Forests）的方法。广义随机森林是一种基于树的统计估计和推断的非参数方法。

教程链接：https://grf-labs.github.io/grf/

10、BioTIP：用于表征生物临界点的 R 包

突然且通常不可逆转的变化（或临界点）在生物过程的进展中具有决定性作用。这个 R 包可以用于使用基因表达谱来表征生物临界点。 BioTIP 具有两种功能：(1) 准确检测临界点，(2) 识别重要的关键转变信号 (CTS)。

11、NanoBlot | 用于从长读 RNA 测序数据中可视化 RNA 同工型的 R 软件包

12、ggside

这个工具是一个名为ggside的R语言包，它可以扩展ggplot2包的功能。它可以让用户在主图的某个轴上添加图形信息，比如离散轴的元数据，或者连续轴的汇总图形，如箱线图或密度分布。

资源¶

13、丁鹏在伯克利的因果推断讲义

一本关于因果推断的新书A First Course in Causal Inference，地址：https://arxiv.org/abs/2305.18793 本书中文版正由作者丁鹏亲自翻译，名曰《因果推断基础教程》，预计不久后将正式出版。

本书是根据丁鹏老师过去七年里，在加州大学伯克利分校的“因果推断”课程的基础上编写的。受众都是本科生和研究生，该讲义只需要概率论、统计推断以及线性回归、逻辑回归的基础知识。如果您发现任何错误，请随时给作者发电子邮件。

14、LangChain and LlamaIndex Projects Lab Book

一本使用python语言来介绍 LangChain 和 LlamaIndex 项目，通过使用 LangChain 和 LlamaIndex,结合开放AI的模型来解决一系列有趣的问题,比如信息检索、自然语言处理等。值得有兴趣的的同学翻阅。

15、Human Genome Variation Lab

由The Johns Hopkins Data Science Lab 提供的人类基因组变异与计算课程，帮助学生学习人类基因组变异的原理和方法，以及如何使用计算工具进行分析和解释。

历史上的本周¶

第55期：科学创新四十年，我们可能还没搞明白科学和技术的基本概念

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第94期

Sun, 24 Sep 2023 08:17:00 +0000

生信爱好者周刊（第 94 期）：非线性的世界，线性的你¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

Despite the wind and rain, I am still standing still-任凭风吹雨打我自巍然不动

本周话题：非线性的世界，线性的你 ¶

现实世界是非线性的、非因果的，而人的思维是线性的、因果关系的，会不知不觉从单一的线性因素，去解读非线性关系。你不断加大努力的程度，长时间工作、长期加班、没有个人生活，会带来成功吗？很可能不会，因为两者之间没有因果关系。

@kktjmac 因为这个非线性的世界，所以更应该从多元化、全局化的角度去认识、理解生活与工作。

生信研究¶

1、Cell | 人类免疫发育图谱

中国科学院深圳先进技术研究院李汉杰课题组联合深圳市宝安区妇幼保健院、深圳大学、上海交通大学和复旦大学等单位在Cell期刊上发表了题为“An immune cell atlas reveals the dynamics of human macrophage specification during prenatal development”的文章。研究团队结合单细胞转录组测序、先进的生物信息学手段、多重免疫荧光染色、体外功能实验等技术构建了横跨18个发育阶段、19种组织的人类胚胎免疫系统发育高分辨率图谱。研究团队重点关注了最具组织特异性的巨噬细胞，鉴定了15种巨噬细胞亚型，其中包括两种新的巨噬细胞亚型，即存在于表皮、睾丸、心脏等外周组织的类小胶质细胞（Microglia-like cells）和具有血管生成促进功能并广泛分布于多个组织中的促血管生成巨噬细胞（Proangiogenic macrophages, PraM）。该研究通过构建人类产前免疫细胞发育的时空动态图谱，揭示了多种巨噬细胞亚型在发育过程中的分化起源、空间定位、功能特征及转录调控机制。

可视化平台链接：http://119.8.233.169/
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.08.019

2、Nature Methods | 单分子测序平台的scNanoHi-C技术，可精准检测单细胞高阶染色质互作

这是一篇汤富酬课题组在Nature Methods上发表的文章，该研究在国际上率先使用单分子测序平台开发了一种基于邻近连接的单细胞染色质构象捕获方法，称为scNanoHi-C。该方法实现了在单细胞水平的高阶染色质相互作用检测，并且在通量上具有很好的灵活性，能够满足不同的实验需求。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-01978-w

3、Nature Biotechnology | 全球首套多组学标准物质“中华家系1号”最新成果

国际学术期刊《自然·生物技术》（Nature Biotechnology）在线发表了由复旦大学/上海国际人类表型组研究院石乐明、郑媛婷团队联合中国计量科学研究院方向、董莲华团队，国家卫健委临床检验中心李金明、张瑞团队共同研发的全球首套多组学标准物质“中华家系1号”的最新研究成果。同期刊发的2篇科研论文分别聚焦：“使用基于中华家系1号标准物质的相对定量进行多组学数据整合（Multi-omics data integration using ratio-based quantitative profiling with Quartet reference materials）”和“中华家系1号 RNA标准物质与基于比值的分析方法提高了转录组数据的质量（Quartet RNA reference materials and ratio-based profiling for assessing and improving the quality of transcriptomic data）”。这也标志着中国科学界自主研制、获批为“国家一级标准物质”的“中华家系1号（Quartet）”多组学标准物质的研发和效用得到了国际同行的认可，开创了生物医学“度量衡”新体系，将提升生命科学创新的源头质量，为全球推进人类表型组计划奠定坚实的标准基础。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-01934-1
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-01867-9

博文资讯¶

4、视频：研究蛋白质与DNA相互作用的新技术–CUT&Tag

CUT&Tag 是一种新的检测目标蛋白质与染色质 DNA 相互作用的一种技术。CUT&Tag 方法比经典的 ChIP-seq 方法的信噪比提升了10倍以上，并且所需的起始样本细胞的数量少了10倍，实验操作时间只需 1～2 天。它的核心技术点在于，利用抗体把目标蛋白和基因工程改造过的 Tn5 转座酶吸附在一起，利用 Tn5 酶的转座功能对目标蛋白吸附区附近的 DNA 进行切断，并在切下的片段两端加上标签序列，然后构建成深度测序文库。

5、一文看懂什么是免疫系统人源化小鼠

一篇介绍了免疫系统人源化小鼠模型,以及它在人类疾病和生理研究中的应用的文章。免疫系统人源化小鼠模型通过将人类的造血细胞或组织植入免疫缺陷小鼠体内,从而建立起近似于人类的免疫系统。目的是弥补普通小鼠模型与人类在免疫系统上的差异。文章根据重建免疫系统的不同方法,将人源化小鼠模型分为三类:Hu-PBMC模型、Hu-HSC模型和Hu-BLT模型。它们各有优劣分别适用于不同研究领域。

6、IGV数据可视化

IGV(Integrative Genomics Viewer)是一种开源基因组浏览器，是一种可视化工具，用于观察基因组数据集中具有生物学意义的模式，包括序列数据，基因模型，比对和DNA微阵列数据。本文对 IGV 的界面和操作进行了基本的介绍。

工具¶

7、SCENICprotocol | 可扩展的单细胞基因调控网络分析流程

SCENICprotocol介绍了如何使用pySCENIC对单细胞数据进行基因调控网络推断分析，并结合既往的“最佳实践”分析流程进行分析。具体包括： - 交互式分析的Jupyter notebooks - Nextflow DSL1工作流程，提供半自动化和简化的方法来运行这些步骤 - 关于pySCENIC的安装、使用和下游分析的详细信息

8、rtables | 生成、展示复杂图表的R包

rtables包可以通过R创建、展示复杂的表格。rtable中的单元格可以包含任何高维数据结构，同时支持输出ascii html、pdf以及Power Point等多种格式（通过转换为flextable对象）。

9、scrnapip | 单细胞RNA测序数据分析流程

这个GitHub库提供了一个单细胞RNA测序数据分析流程。本分析流程使用Docker容器技术打包相关分析软件,实现从原始数据预处理至下游分析的完整工作流。用户只需设置参数文件和提供数据,即可一键运行整个分析流程。该管道旨在简化和加速单细胞RNA测序数据分析,为研究人员提供一个分析平台,助力生物学发现。

工具链接：https://github.com/OpenGene/scrnapip

10、colorblindr | 针对色觉缺陷用户优化可视化结果的R包

色觉缺陷用户可能对R中常规的配色方案无法辨识，针对这个问题，colorblindr包提供了相关解决方案。

资源¶

11、RM2Target | RNA修饰相关调控蛋白靶基因的综合数据库资源

RM2Target收集了来自2个物种的419种不同的细胞系和组织的文献和公开数据集，涵盖了9种RNA修饰类型（m6A, m6Am, m5C, m5U, m1A, m7G, pseudouridine, 2’-O-Me, A-to-I）和63个相关的WER，目前共收录了1,801,980条记录，涉及1,619,653条WER-靶基因关联。

资源链接：http://rm2target.canceromics.org/#/home
论文链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/D1/D269/6775386

12、RNA-seqblog | RNA测序技术和应用的博客网站

RNA-Seq Blog，一个关于RNA测序技术和应用的博客网站。它提供了以下内容：

RNA-Seq的基本原理、优势和挑战
RNA-Seq的最新进展和研究成果
RNA-Seq的不同类型和方法，如单细胞RNA-Seq、转录组分析、拷贝数变异检测等
RNA-Seq的相关工具、软件和数据库的介绍和评价
RNA-Seq的相关课程、研讨会和招聘信息

历史上的本周¶

第54期：人类和人生的意义

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）
@kongjianyang（空间阳）

订阅¶

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（完）

第93期

Sat, 16 Sep 2023 22:54:19 +0000

生信爱好者周刊（第 93 期）：来自妈妈的Y染色体¶

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本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：来自妈妈的Y染色体¶

在人类繁殖方面，传统认知以为只有拥有来自父亲的Y染色体才能发育成男性，性染色体为XY的为男性，Swyer综合征患者无生育能力。但是，医学上却有这样的现实案例：一名发育为正常女性，性染色体为XY 的母亲经历了自发性青春期、月经初潮，拥有卵巢且月经规律，经历了两次妊娠，并最终生下一名性染色体同样为XY但性腺完全发育不全的女儿。

@kongjianyang：性别不仅只是XX或者XY，应该认识到人群中每个人的性别有差异，不应强加定型。应该尊重每个人的性取向和性别自我认同选择。

生信研究¶

1、《科学》重磅：首次实现监测多种神经元间实时毫秒级互动

来自耶鲁大学The John B. Pierce实验室的Madhuvanthi Kannan、Ganesh Vasan、Vincent A. Pieribone和斯坦福大学的Mark J. Schnitzer，在先前开发的绿色和红色荧光GEVI（Ace-mNeon和VARNAM，在细胞膜电位去极化时荧光减弱）的基础上[2,，进一步开发了灵敏度更高的下一代GEVI（Ace-mNeon2和VARNAM2），以及对应的具有相反响应极性的荧光GEVI——pAce和pAceR（在细胞膜电位去极化时荧光增强），相关结果发表于《科学》杂志。该研究中的新一代GEVI可在同一视野下对超过50个细胞（放电频率达0.4-1kHz）进行电活动监测，且在果蝇中的连续监测时间长达30分钟。利用这一电压成像系统，理论上可同时记录多达四个不同的神经元类型，为首个可对不同类型神经元进行实时、亚毫秒级监测的技术。

论文链接：https://doi.org/10.1126/science.abm8797

2、Nature | 张宁/张泽民/朱继业合作揭示肝癌免疫微环境亚型和中性粒细胞异质性

由张宁、张泽民和朱继业等研究人员团队在Nature杂志上发表的一项关于肝癌免疫微环境异质性研究。研究人员采用单细胞转录组技术,对189例肝癌标本和8只小鼠标本进行了全面检测,首次定义出肝癌免疫微环境的五种亚型。他们还发现了肿瘤相关中性粒细胞中11个新的亚群,并鉴定了其中两个亚群CCL4+ TAN和PD-L1+ TAN可能通过不同机制促进肿瘤生长。利用小鼠肝癌模型,他们进一步证实了中性粒细胞在肿瘤发展中的作用,中性粒细胞清除能延缓肿瘤生长。这项研究通过单细胞测序技术系统揭示了肝癌免疫微环境异质性,证实了中性粒细胞在肝癌中的促肿瘤作用,为将来开发针对肿瘤相关中性粒细胞的新型免疫治疗提供了理论依据。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05400-x

3、Nature Genetics | 新型表观组测序法助力临床诊断

基因调控元件的系统鉴定和功能研究对于了解人类疾病机制十分重要。在这项研究中，研究人员基于靶向纳米孔测序法，富集测序长达115 kb的DNA分子片段，克服了二代测序覆盖和读取长度的限制。同时，研究团队结合NOMe-seq法，在广泛的发育、免疫等位点上对遗传变异、DNA甲基化和染色质可及性进行分期，评估基因组中元素的相互依赖性，捕获单分子动力学，加深对基因调控元件的认识，并对H19/IGF2上游的印记控制区的修饰状态与其转录水平进行分析。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-022-01188-8

博文资讯¶

4、靶向肿瘤的上市小分子药物—受体酪氨酸激酶抑制剂

自2001年美国食品药品监督管理局(FDA)批准首个酪氨酸激酶抑制剂伊马替尼(imatinib)进入市场以来，越来越多的小分子靶向药物被开发用于治疗恶性肿瘤。截至2020年12月，已有89种小分子靶向抗肿瘤药物获得美国FDA和中国国家药品监督管理局(NMPA)的批准。尽管小分子靶向抗癌药物取得了很大的进展，但仍面临着反应率低、耐药等诸多挑战。

5、可以用ChatGPT搜索论文了

文章介绍了利用OpenAI技术进行语义搜索的论文搜索网站arXiv Xplorer。它利用OpenAI的embedding技术，将arXiv上的论文标题和摘要进行向量嵌入,实现论文的语义搜索。用户只需要输入关键词或论文URL,就可以找到与之最相关的论文。亲测好用！

arXiv Xplorer地址：https://arxivxplorer.com/

6、MSKCC 尚待解决的肿瘤基因组检测临床应用问题

熊的这篇文章总结了MSK前瞻性临床队列 MSK-IMPACT和MSK-ACCESS样本量突破10万之后，MSKCC的分子肿瘤中心 (Center for Molecular Oncology, CMO) 主任 David Solit 对当前临检问题的相关看法，或许对读者有启发意义。

cfDNA能否取代肿瘤组织进行检测，如果可以的话是针对哪些病人，什么时候cfDNA和肿瘤组织检测又是互补的呢？
更全面的全外显子组/全基因组测序在临床中的应用是什么？
与其配套其它技术平台，比如全转录组测序和蛋白质组学的的应用又是什么？
哪些人应该进行胚系检测？胚系突变不仅可以为遗传性癌症风险提供信息，而且还可以成为药物反应的生物标志物。
怎样才能提高肿瘤/胚系检测的可及性？如果需要进行基因组分析来确定最有效的治疗方法，无法获得这种技术的患者很可能就不能得到最好的治疗。
如何才能扩大精准肿瘤治疗的影响？最重要的是需要更好的药物，仍然有太多「无法治疗」的靶点，比如RB1、TP53、STK11、NF1和多数RAS突变。我们也需要更多具有选择性/低毒性的药物以便进行更精准的联合治疗。
我们还需要更低的检测价格（这是采用全基因组测序的主要障碍）以及更好的报告注释。
还能从目前的panel测序中得出哪些更丰富的信息：大片段拷贝数；杂合性缺失评估；靶向突变克隆性评估；更好的signatures分析来为突变解读提供信息。

工具¶

7、Cancer Genomics Cloud：癌症基因组的云平台

由美国国立癌症研究所（NCI）和美国国家基因组研究所（NHGRI）共同创建的网站Cancer Genomics Cloud，旨在为癌症研究人员提供一个平台，共享和分析癌症基因组数据。

网站链接：https://www.cancergenomicscloud.org/

8、Chat Thing AI

chatthing.ai 是一个聊天机器人平台，允许用户创建、管理和使用聊天机器人。它提供拖放式界面、多语言支持、机器学习和集成等功能，可用于各种目的，包括客户服务、教育和娱乐。

网站：https://chatthing.ai/

9、ggquiver

ggquiver是ggplot2的扩展，提供矢量、可视化的箭头图。

资源¶

10、港大单细胞培训公开课

资料地址：

https://statbiomed.github.io/HKU-single-cell-workshop/
https://statbiomed.github.io/SingleCell-Workshop-2021/

整体上是完备和有益的资料，但部分内容可能过时了，需要读者自行甄别。

11、Sandbox.bio：Interactive bioinformatics tutorials

Sandbox.bio 是一个生物信息学沙盒平台，允许用户在安全隔离的环境中运行生物信息学实验。它提供各种工具和资源，包括数据库、算法和工具包，可用于各种生物信息学任务，例如数据分析、模型构建和机器学习。

网站：https://sandbox.bio/

12、OpenAI Cookbook

openai-cookbook是一个存储库,内容包括使用OpenAI API的代码示例和使用指南。

工具地址：https://github.com/openai/openai-cookbook

历史上的本周¶

生信爱好者周刊（第 53 期）：为什么现在的中国大学生普遍焦虑内卷？

贡献者（GitHub ID）¶

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@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
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（完）

第92期

Sun, 10 Sep 2023 07:33:40 +0000

生信爱好者周刊（第 92 期）：医疗反腐的困境和选项¶

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「生信周刊讨论区」

祝各位读者老师教师节快乐！

封面图¶

韩国宣布将在首都首尔，建造世界最大的无辐摩天轮。via

本周话题：医疗反腐的困境和选项 ¶

中国医疗反腐的困难在于：怎么对待大专家、科室和医院领导。也就是说，所谓“千里驹”和“害群之马”，在中国医疗界很有可能实际重叠率不低。容易争论“千里驹”中到底有多少“害群之马”，但很难争议“害群之马”中有多少“千里驹”，后者的比率恐怕很高。四十年来积累的结果，导致这个比率有可能高到难以做到：全部清除害群之马，而同时保留足够的千里驹。万一因为千里驹被反腐而出现不得不去监狱看病/做手术的景象，可能对大家（医疗界内外）都比较尴尬？

@ShixiangWang - 屠龙少年，成为恶龙，屡见不鲜。今年我们通过新闻资讯看到了很多医院的领导们落马，可见当下腐败的严重和国家的决心。肃清毒瘤固然重要，但我觉得更应该深思的是为什么它们会存在？会长期存在？肃清后恢复会复发？每个人都有着内心的阳光面和阴暗面，塑造良好的文化、良好的环境让人心向阳而生，可能需要更为长期的实践。

生信研究¶

1、Nature | 肿瘤细胞染色体不稳定性导致免疫逃逸

本研究利用全新的基于单细胞RNA测序数据的细胞间交互作用分析手段ContactTracing，分析具有不同染色体不稳定性水平的小鼠和病人肿瘤的肿瘤微环境，发现负责感受细胞质内DNA的天然免疫通路的慢性激活促进了免疫逃逸和肿瘤转移。具体而言，肿瘤细胞的染色体不稳定性造成了Sting的慢性激活。有趣的是，这种Sting通路的慢性激活并没有引发与肿瘤免疫清除相关的干扰素通路，而是通过ER stress机制，进而导致肿瘤的免疫逃逸。这一发现为针对肿瘤细胞染色体不稳定性的治疗方案提供了理论基础，同时也提示了肿瘤细胞中Sting通路激活与免疫系统之间的关系比最初预计的更加复杂。这也为Sting激活剂在临床试验中未能达到预期的效果提供了可能的解释。与此同时，ContactTracing算法的开发充分利用了复杂样品中细胞的异质性，为单细胞RNA测序数据分析提供了全新的工具和思路。这将有助于更深入地了解细胞间相互作用的复杂性，从而推动医学研究和治疗的进展。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06464-z

2、Cell Discovery | 缺血性脑卒中患者全基因组测序分析

近期发表在Cell Discovery上的文章，报道了一项来自中国10241例缺血性脑卒中患者的全基因组测序和分析研究。研究团队通过深度全基因组测序鉴定了这些个体中的13.55亿个高质量变异,并通过随后的关联分析揭示了10个新的基因位点与脑卒中相关性状之间的联系,为未来研究脑卒中机制、新的治疗靶点提供了线索。这是迄今为止针对中国脑卒中患者队列进行的最大规模的全基因组研究,极大丰富了人们对中国群体遗传结构和自然选择的了解。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41421-023-00582-8

3、Cell | 基于35种癌症类型构建首个泛癌真菌微生物组图谱，揭示癌症与微生物相互作用

以色列魏茨曼科学研究所领导的研究团队全面表征了组织和血液中的35种癌症的真菌群落，构建出首个泛癌真菌微生物组图谱。研究团队将真菌群落与匹配的细菌组和免疫组进行比较，发现两者共存的双结构域生态系统，通常具有许可性而非竞争性的微环境和独特的免疫应答。临床评估结果表明了组织和血浆分枝杆菌群的预后和诊断能力，即使在I期癌症中也是如此，并且与菌群具有协同预测性能。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.09.005

4、Nature Communications | devCellPy:对复杂的多层单细胞转录组数据进行自动注释的机器学习管道

在单细胞RNA测序分析中，由于细胞表现出复杂的多层身份或过渡状态，导致对数据集的精确注释成为主要挑战。devCellPy作为一个高度精确的机器学习工具能自动预测跨复杂注释层次结构的细胞类型，可推广到任何scRNA-seq数据集。随着大规模发育细胞图谱的发展，devCellPy将提供资源来帮助识别跨平台和物种的细胞类型，特别是在注释良好的参考数据集中显示复杂的多层注释方案。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-33045-x
工具链接：https://github.com/devCellPy-Team/devCellPy

5、Cell Reports | DeepFavored: 揭示适应性突变与疾病易感性关联

中国南方医科大学朱浩教授团队开发了DeepFavored ，可以用于识别有利突变、搭便车突变和普通突变。在东亚（CHB）、欧洲（CEU）、非洲（YRI）三个人群的分析中，发现有利突变和搭车突变在GWAS位点的比例明显高于普通突变，是为适应性进化和疾病易感性间的平衡关系分析提供了证据。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36103812/

博文资讯¶

6、“基因组与AI：一作面对面”开放投稿啦！

“基因组与AI”一作面对面论坛致力于将一作面对面打造成一个青年学子的共同成长的家园。从现在开始，“基因组与AI：一作面对面”论坛邀请所有信心和勇气的学生、博士后以及青年研究人员来分享自己工作。

7、harmony、不harmony，这是个问题

本文通过具体实例介绍了harmony基本原理、harmony后可能导致的问题以及相应的解决方法。

8、临床试验数据共享的十条(并非如此)简单规则

Rule 1: Abide by local legal and regulatory data protection requirements
Rule 2: Anticipate the possibility of clinical trial data-sharing before obtaining funding
Rule 3: Declare your intent to share data in the registration step
Rule 4: Involve research participants
Rule 5: Determine the method of data access
Rule 6: Remember there are several other elements to share
Rule 7: Do not proceed alone
Rule 8: Deploy optimal data management to ensure that the data shared is useful
Rule 9: Minimize risks
Rule 10: Strive for excellence.

9、Windows下新装R的极简指南

来自Y叔公众号的文章，主要记录了他在Windows下使用scoop安装R以及在vscode里面使用R的一些步骤。Scoop是Windows的命令行安装程序，是一个强大的包管理工具。可以试着用用看。

工具¶

10、Highcharts

让开发人员可以轻松地为web和移动平台创建图表和仪表板。适用于Javascript、Angular、React、VueJS、iOS、R、。net、Python等。(涉及许可协议)

11、elvis

{elvis}包的目标是通过提供原生的tryCatch()机制，在{shiny}包中提供更安全的render和observe。

例如下面的示例：

output$plot <- try_renderPlot({
    stop("a")
  },
  errorHandler = function(e){
    showNotification("There was an error in the plot")
  }
)

基本思想是给所有函数加上try_前缀，这样就更容易将旧代码移植到{elvis}包。

12、CNAViz | 肿瘤DNA测序数据分割网页工具

一个非常直观的工具，让用户可以对肿瘤DNA测序数据进行交互式的分割，查看和编辑分割结果，以及查看分割的统计信息和驱动基因。

教程：https://github.com/elkebir-group/cnaviz/blob/master/docs/Tutorial.md

13、aliyunpan

阿里云盘CLI。仿 Linux shell 文件处理命令的阿里云盘命令行客户端，支持JavaScript插件，支持webdav文件协议，支持同步备份功能。

14、configr | 在R中生成、修改常用配置文件参数的R包

R包’configr’支持对多种配置文件格式：’JSON’、’INI’、’YAML’和’TOML’，通过相应的函数可以对上述文件进行操作。

资源¶

15、Diving into Genetics and Genomics

计算生物学大佬Ming Tang的博客，涉及生物信息学、数据科学、免疫学、单细胞分析等多个主题，他分享了一些有用的资源、工具、书籍和教程，以及一些自己的心得和经验。他还有一个自己的书籍《潜入遗传学与基因组学》，可以帮助想要学习计算生物学的人。

书籍：https://divingintogeneticsandgenomics.com/

16、各大PD-1管线经FDA批准的时间线

本资料整理不同肿瘤类型中PD-1药物经FDA批准的时间线，点击相应的点还能看到更加详细的药品等信息。

历史上的本周¶

第 52 期真正的“科技与狠活”：全球首个人工“优选基因”的“完美婴儿”马上2岁啦！

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第91期

Sat, 02 Sep 2023 12:26:17 +0000

生信爱好者周刊（第 91 期）：探索的动机¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：探索的动机 ¶

人类自古以来就对世界有恐惧感，而科学可以帮助人们了解宇宙的规律、增长智慧，有了智慧之后，人类就不再困惑，也不再因为自身在宇宙中的存在而感到恐惧不安。当心安定了，人们做任何事情，成功也好，不成功也罢，都不那么容易患得患失。人心的焦虑往往源于此：没有时怕得不到，得到后又唯恐失去。用爱因斯坦的话来说，人类探索的一个主要目的就是追求思想上的解放。尽管科学探索的路并非坦途，但归根到底依然是为了仁、智、勇，为了真正做好一个“人”，这也是科学探索的最终奥义了。

@ShixiangWang: 探索的动机既是对未知的恐惧，也是对掌握的渴望。它塑造信息的不对称，又推进着文明的进程。

生信研究¶

1、Briefings in Bioinformatics | 一站式肿瘤精准诊疗文献挖掘平台OncoPubMiner

研究论文是科研发现的第一展示阵地，也是肿瘤精准诊疗知识数据的重要来源。该项目以文献数据挖掘为目标，从NCBI下载可公开使用（open-access）的PubMed摘要（Abstract）和PMC全文（Full-text），经过脚本处理、解析和格式转化后，利用基于人工智能的NLP技术对肿瘤精准诊疗相关的实体（如癌种、基因、变异、药物、临床意义、证据方向）进行挖掘。同时，利用业界常用的术语集（terminology）和本体（ontology），分别对自动化标注的实体进行标准化和层级化处理。最后，基于数据挖掘结果，构建一套包括文献检索、文库管理、团队搭建、表单定制、项目管理、数据摘录及审核等功能在内的全流程一站式平台。

论文链接：https://academic.oup.com/bib/article-abstract/23/5/bbac383/6691792?redirectedFrom=fulltext
网址：https://oncopubminer.chosenmedinfo.com/

2、Nature Cancer | MSK团队开发新技术MACHETE，揭示染色体9p21.3缺失是肿瘤细胞免疫逃避和转移的介质

癌症中经常发生的一种大规模基因变化是拷贝数变异改变（CNA），有研究显示，一个典型的肿瘤平均有24个不同的CNA，影响其高达30%的基因组。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心（MSK）此前的研究发现，具有较高水平CNA的肿瘤与乳腺癌、前列腺癌、子宫内膜癌、肾透明细胞癌、甲状腺癌和结直肠癌的复发和恶化有关。CNA的大小和种类影响了数千甚至数百万对DNA碱基对，而不仅仅是DNA序列中一个碱基的改变，因此不能通过操纵单个基因来重现，很难在实验室模型中重新生成以进行深入研究。近日，MSK研究团队开发了一种基于CRISPR新技术MACHETE，可以切割基因序列的重要靶标部分，反映癌症和其他人类疾病中出现的变化，可用于实验室模型中高效地研究大规模基因缺失，例如CNA。研究团队利用MACHETE揭示了一种导致约15%癌症的基因变化，这可能有助于识别对免疫疗法有反应的患者。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s43018-022-00443-5

3、Nature丨鉴定促进肠道炎症的环境因素

近日，美国哈佛大学Francisco J. Quintana研究组在Nature上发表了文章Identification of environmental factors that promote intestinal inflammation，通过结合公开的数据库、斑马鱼化学筛选、机器学习以及小鼠临床前模型等识别控制炎症性肠病的环境因素以及具体的发病机制。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-022-05308-6

4、Nature Machine Intelligence | 基于对比学习的方法可快速映射到数百万规模的多模态单细胞图谱

Nature Machine Intelligence上介绍了一个基于深度学习的、通过推导非线性细胞嵌入处理百万规模多模态单细胞数据的对比方法-Concerto。通过对真实数据集和模拟数据集进行基准测试，学习的嵌入可以针对各种下游需求进行微调，包括自动细胞类型分类、聚类、批次效应校正的数据集成以及query-to-reference映射。Concerto 可以灵活地处理多组学数据集，并在每个任务中优于其他方法。此外，作者利用Concerto 根据包含健康和感染样本的综合参考图谱查询 COVID-19 免疫细胞数据集，概括了具有不同疾病状态的患者的几种不同免疫特征。实验结果表明，Concerto 是一个强大、准确、可扩展的表示学习框架，可用于 1000 万个细胞规模的单细胞多模态分析。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s42256-022-00518-z

博文资讯¶

5、PyTorch 2.0

一条稍微有些过时的资讯。

PyTorch 2.0 引入了 torch.compile，这是一种编译模式，可以在不更改模型代码的情况下加速模型。在 163 个涵盖视觉、NLP 和其他领域的开源模型中，该团队发现使用 2.0 可以将训练速度提高 38-76%。

6、国内外开源免费的建站CMS有哪些？

知乎讨论话题，总结了一些国内外著名的开源免费的建站CMS(Content Management System，内容管理系统)，例如WordPress、Django CMS等。对每款CMS进行了简要描述,并给出了相关GitHub地址和简单的安装步骤。

7、回顾 | 系统进化树构建的常见方法

构建进化树的方法主要分为:

距离矩阵法（含 UPGMA、ME、NJ等）
最大简约法（MP）
极大似然法（ML）
贝叶斯法（Bayesian）

8、MetaTiME:解析肿瘤免疫微环境中的元成分

MetaTiME通过整合数百个肿瘤scRNA-seq数据中的数百万个单细胞来学习数据驱动、可解释和可复制的基因程序。其想法是从大规模数据中学习具有生物学意义方向的单细胞空间地图，这有助于理解功能细胞状态并将知识转移到新的数据分析中。MetaTiME提供预训练的元组件(mec)，以自动注释细粒度细胞状态，并绘制肿瘤微环境新单细胞的特征连续谱。

Tutorial: https://colab.research.google.com/github/yi-zhang/MetaTiME/blob/main/docs/notebooks/metatime_annotator.ipynb

工具¶

9、ChatBot TheB.AI

多种对话模型选择（包括 ChatGPT）以及国内付费方案。可以一试。

10、跟着Environ. Pollut.学群落组装机制（iCAMP）可视化

为了系统展示itol.toolkit（辅助iTOL进行可视化的R包）的多个功能协同使用，本文选择了一些用iTOL制作并已发表的图来复现，本期的主题是群落组装机制，这是近些年微生物生态领域的大热门。

11、WebR | 在浏览器中搭建R

工具链接：https://github.com/r-wasm/webr

资源¶

12、Shiny.gosling: R shiny中的基因组可视化

文章介绍了shiny.gosling包，可以将Gosling.js的语法引入R/Shiny中，实现基因组可视化。

13、单细胞多组学数据分析最佳实践(2023典藏版)

本文将引导读者了解单模态和多模态单细胞数据分析的各个步骤，并讨论隐藏在其中的分析陷阱和建议(图1)。在某些地方，由于工具的新颖性或缺乏独立的基准而无法确定最佳实践，作者将列出广泛采纳的工具和建议。作者将文章组织成特定于模式的部分和分析步骤组，而不是单一的工作流，在现代单细胞分析中，由于任务的多样性，这已经很少存在了。为了进一步阅读，作者提供了更广泛和定期更新(但没有同行评审)的单细胞最佳实践在线书籍(https://sc-best-practices.org/)，全书超过50章，包括详细的代码示例，分析模板以及计算需求的评估。

14、程序员需知的 58 个网站，一次性整理全了！

文章总结了程序员学习和工作常用的58个网站,涵盖的范围包括语言和框架教程、电子书资源、官方文档、技术社区、博客、开源项目、面试练习等常用资源类型。对程序员学习和进阶具有很好的参考价值。

历史上的本周¶

第51期：职业对性格的改变

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）
@kongjianyang（空间阳）

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（完）

第90期

Sun, 27 Aug 2023 03:59:55 +0000

生信爱好者周刊（第 90 期）：性别视角下的中国科研人员画像¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

野生动物喝水照片

本周话题：性别视角下的中国科研人员画像¶

《性别视角下的中国科研人员画像》是首部以性别视角研究中国科研生态、多维度分析和展现中国女性的科学参与度、贡献度和影响力的报告。研究表明，中国科研领域的性别差异逐步改善，女性科研人员在科研参与度、职场竞争力等方面都取得了进步，各学科领域中的性别差异也在逐步弱化，女性在生命科学和医学领域表现更出色。相对而言，在科研产出和基金资助等方面，女性仍低于男性，可见消弭科研领域的性别差异任重而道远。

@kongjianyang：女性科研人员在科研领域内一般会面临更多的挑战，,如家庭责任、隐性歧视、资源和晋升机会缺乏等。改善这种性别不平等的现象需要整个社会的更多努力，例如制定反歧视政策、增加女性科研资源、建立弹性评价机制等。

生信研究¶

1、Plos computational biology | CNVkit: 靶向DNA测序的全基因组拷贝数检测和可视化

生殖细胞拷贝数变异 (CNV) 和体细胞拷贝数改变 (SCNA) 在综合征和癌症中具有重要意义。大规模并行测序越来越多地用于从测序数据中读取深度的变化推断拷贝数信息。然而，这种方法在靶向重测序的情况下存在局限性，这会在选择用于富集的区域之间留下覆盖空白，并引入与目标捕获和文库制备效率相关的偏差。加利福尼亚大学旧金山分校（UCSF）的Boris C. Bastian团队在Plos computational biology提出了一种拷贝数检测方法，在软件包 CNVkit 中实现，该方法使用靶向读取和非特异性捕获的脱靶读取来平均推断整个基因组的拷贝数。这种组合在目标区域实现了外显子水平的分辨率，并在较大的内含子和基因间区域实现了足够的分辨率，以识别拷贝数的变化。

论文链接：https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004873

2、Nature｜首个高质量二倍体人类参考基因组！PacBio、Nanopore、Bionano、Hi-C技术各显神通

近日，国际人类泛基因组参考联盟（HPRC）在Nature上发表了题为“Semi-automated assembly of high-quality diploid human reference genomes”的文章，报道了其评估结果。研究人员确定了目前可以实现最完整和最准确的二倍体基因组组装的基因组测序和组装方法组合，且人工整理的工作量最小；组装了第一个高质量的二倍体参考基因组；发现了更多单倍型之间的遗传变异，约48%的蛋白质编码基因在单倍型间存在非同义氨基酸变化，其中中心粒区多样性最高。为实现自动化、完整、无错的二倍体基因组组装，研究人员还确定了需要改进的部分。总之，该研究为大规模组装接近完整的二倍体人类基因组提供了基础，能捕获从单核苷酸到结构重排的全局遗传变异。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05325-5

3、Nucleic Acids Res. | scHumanNet:用于研究疾病基因细胞类型特异性的单细胞网络分析平台

本文介绍由哈佛医学院的Martin Hemberg和韩国延世大学生命科学与生物技术学院生物技术系的Insuk Lee共同通讯发表在Nucleic Acids Research的研究成果：单细胞生物学面临的一个主要挑战是识别细胞类型特异性基因功能，这可能会大大提高精准医学的水平。基因的差异表达分析是一种流行但不充分的研究方法，需要补充与细胞类型相关的功能。因此，作者提出了单细胞网络分析平台scHumanNet，用于解决人类不同基因功能的细胞异质性。scHumanNet是基于HumanNet参考相互作用组构建细胞类型特异性基因网络(CGN)，它在单细胞转录组数据上构建的CGN比其他方法显示出更高的细胞环境功能相关性。此外，基于跨细胞类型网络紧致性的基因信号的细胞反褶积揭示了与T细胞相关的乳腺癌预后标志物。scHumanNet还可以利用CGN的中心性对与特定细胞类型相关的基因进行优先排序，并确定CGN在疾病和健康状况之间的差异中心。作者通过揭示乳腺癌预后基因GITR的T细胞特异性功能效应，以及抑制神经元特异性自闭症谱系障碍基因的功能缺陷，证明了scHumanNet的有效性。

文章链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/2/e8/6814446

博文资讯¶

4、R软件包生态系统依赖沉重性分析

顾祖光发表在软件工程期刊Journal of Systems and Software上的文章，主要探讨了R软件生态系统包依赖的复杂性和脆弱性。文章提出了一个新的度量指标”依赖重量”(dependency heaviness),用来量化一个上游包(parent package)向下游包(child package)独特贡献的额外依赖数量。通过网络分析方法找出了主要传送重依赖的顶级包和关键路径。结果表明,很少数量的顶级包独占了系统中大部分的依赖关系,这使生态系统变得更易受这些顶级包失败的影响。文章内容很长，但是值得一读。

5、深度梳理 | 各大肿瘤免疫疗法优劣、临床、上市和全球布局

文章概括介绍了五种主流的抗肿瘤免疫疗法,包括免疫检查点抑制剂(ICIs)、细胞疗法(TILs、TCR-T和CAR-T)以及肿瘤疫苗。分别介绍了这几种免疫疗法在全球和国内的上市情况以及临床研发进展。特别提到了一些知名产品如信迪利单抗、特瑞普利单抗、奕凯达等。对比总结了这几类免疫疗法的优势和局限。比如ICIs广泛适应但依赖率较低，T细胞疗法依赖率高但适应症窄等。最终指出抗肿瘤免疫已成为重要治疗手段之一,各类免疫疗法都有其应用前景,未来重点在于寻找更优的靶点和联合模式。

6、PacBio MAS-Seq – 开启肿瘤单细胞研究新时代

目前绝大部分的单细胞 RNA 测序都是基于 NGS 测序平台完成的，由于 NGS 测序短读长的原因，转录本均需要片段化后进行测序，只能得到转录本的各端的信息，得到的测序数据只能提供细胞内基因水平的表达信息，缺少可能对疾病或生物功能发挥十分关键作用的重要异构体多样性等信息。为解决以上问题，PacBio 推出了 MAS-Seq 试剂盒，通过将短的 cDNA 进行串联建库的方式连接起来再进行HiFi测序，从而解决了长读长单细胞 RNA 测序的通量瓶颈。MAS-Seq 的发布，将使单细胞转录组研究从基因研究推进到转录本异构体的新领域，而近期，瑞士苏黎世联邦理工学院研究团队创新性地采用了与 MAS-Seq 类似的实验策略，测序得到了基于 PacBio 的全长 scRNA-seq 数据，与传统基于 NGS 的 scRNA-seq 测序相比，在测序成本差不多的情况下，获得了足够的单细胞全长转录本数据，通过分析发现 PacBio 全长单细胞转录组不仅可以对细胞类型进行准确的鉴定，同时还能发现二代单细胞转录组无法测到的融合基因表达，患者特异性和肿瘤组织特异性的 isoform 选用偏好性，以及能够发现更多外显子结合位点。这些信息的获取，为研究肿瘤的发生发展、克隆演化，提供了进一步探索的基础。

工具¶

7、rconfig | 在命令行管理R配置

export USER=Jane

Rscript --vanilla test.R deploy \
  -f rconfig-prod.yml \
  -j '{"trials":30,"dataset":"full-data.csv"}' \
  --user.name $USER \
  --verbose
# List of 6
#  $ trials     : int 30
#  $ dataset    : chr "full-data.csv"
#  $ cores      : int 1
#  $ user       :List of 1
#   ..$ name: chr "Jane"
#  $ description: chr "This is a multi line\ndescription."
#  $ verbose    : logi TRUE
#  - attr(*, "trace")=List of 2
#   ..$ kind : chr "merged"
#   ..$ value:List of 4
#   .. ..$ :List of 2
#   .. .. ..$ kind : chr "file"
#   .. .. ..$ value: chr "/Users/Peter/git/github.com/analythium/rconfig/inst/examples/rconfig.yml"
#   .. ..$ :List of 2
#   .. .. ..$ kind : chr "file"
#   .. .. ..$ value: chr "/Users/Peter/git/github.com/analythium/rconfig/inst/examples/rconfig-prod.yml"
#   .. ..$ :List of 2
#   .. .. ..$ kind : chr "json"
#   .. .. ..$ value: chr "{\"trials\":30,\"dataset\":\"full-data.csv\"}"
#   .. ..$ :List of 2
#   .. .. ..$ kind : chr "args"
#   .. .. ..$ value: chr "deploy --user.name Jane --verbose"
#  - attr(*, "command")= chr "deploy"
#  - attr(*, "class")= chr "rconfig

8、Windows Terminal

Windows 终端程序是一款新式、快速、高效、强大且高效的终端应用程序，适用于命令行工具和命令提示符，PowerShell和 WSL 等 Shell 用户。主要功能包括多个选项卡、窗格、Unicode、和 UTF-8 字符支持，GPU 加速文本渲染引擎以及自定义主题、样式和配置。

9、Scoop：Windows平台最好用的软件管理器

Scoop是一款适用于Windows平台的命令行软件（包）管理工具。简单来说，就是可以通过命令行工具（PowerShell、CMD等）实现软件（包）的安装管理等需求，通过简单的一行代码实现软件的下载、安装、卸载、更新等操作。其灵感来源于macOS的Homebrew。

资源¶

10、Kaggle Solutions

正如其名称所示，这份仓库包含了过去Kaggle竞赛中所有顶级选手分享的可用的解决方案和想法。这个列表会在每场比赛结束后立即更新，并允许你搜索过去Kaggle竞赛的解决方案和想法。

11、prompt 绘图标签

12、ith.Variant：从多样本测序数据中确定体细胞突变的pipeline

由SunPathLab团队在GitHub上开源的用于从多样本基因组测序数据中调用体细胞变异的pipeline，管道包含了对Illumina测序数据的处理、质控、比对等模块，主要的变异调用模块使用了Mutect2、Scalpel等工具。还包含了对变异进行注释、过滤、汇总统计等后处理流程。提供了docker的使用选项。

历史上的本周¶

生信爱好者周刊（第 50 期）：顶级1区期刊宣布：明年起将不再拒稿！

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（完）

第89期

Sun, 20 Aug 2023 08:41:19 +0000

生信爱好者周刊（第 89 期）：视频学习胜过读书吗？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

生物信息学的 11 大机器学习用例

本周话题：视频学习胜过读书吗？¶

@kktjmac 在短视频盛行的年代，通过视频学习新知识、入门新领域越来越普遍。视频学习从一定程度上可以缩短学习周期，更直观地理解复杂的概念和过程，但是读书提供更深入的理论和概念解释，以及更广泛的视角和观点，同时在读书的过程中可以锻炼自己的独立思考能力和阅读理解能力。因此将两种学习方式结合使用，以达到更全面的效果。

生信研究¶

1、Nature | 1000多种肿瘤的转录异质性特征

近期发表在Nature上面的一篇文章，通过scRNA-seq分析的1000多个肿瘤，对肿瘤内转录异质性（intratumour heterogeneity）进行了系统的泛癌症特征分析。研究人员在恶性细胞中确定了41个共识转录异质性元程序（meta-programs）。每个元程序由数十个基因组成，这些基因在许多肿瘤中的细胞亚群中协调上调。文章还将这些元程序分析扩展到六种常见非恶性细胞类型上,以描绘肿瘤微环境中的细胞互动。这项泛癌症研究系统地定义和注释了肿瘤内转录异质性特征，为未来探索新的治疗策略提供了框架。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06130-4

2、Protein & Cell | 基于R语言的微生物组数据挖掘的最佳流程

随着测序技术的逐步成熟，许多生物信息相关微生物组软件相继发表。然而，数以万计的R包和无数类似的分析工具给许多研究人员挖掘微生物组数据带来了重大挑战。如何从众多的R包中选择合适、高效、方便、易学的工具已经成为许多微生物组研究人员面临的问题。作者整理了324个用于微生物组分析的常用R包，并根据应用类别对其进行分类，以帮助研究人员快速找到用于微生物组分析的相关R包。此外，又对微生物组分析的集成R包进行了系统的分类，并总结了它们的优点和局限性，以帮助研究人员选择合适的工具。最后，对用于微生物组分析的R包进行了全面的回顾，总结了微生物组中大多数常见的分析内容，以构建最适合微生物组分析的流程。

论文链接：https://doi.org/10.1093/procel/pwad024

3、Nature Biotechnology | BioCypher 推动生物医学知识表征大一统

标准化的生物医学知识表征是一项难以克服的任务，它阻碍了许多计算方法的有效性。为了促进知识表征的协调和互操作性，该工作将知识图谱创建的框架标准化。本文提出的BioCypher实现了这一标准化，这是一个FAIR（可查找、可访问、可互操作、可重用）框架，可以透明地构建生物医学知识图谱，同时保留源数据的来源。将知识映射到生物医学本体有助于平衡协调、人类和机器可读性以及对非专业研究人员的易用性和可访问性的需求。本文展示了该框架在各种用例中的有用性，从维护特定于任务的知识存储，到生物医学领域之间的互操作性，再到为联邦学习按需构建特定于任务的知识图。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41587-023-01848-y

博文资讯¶

4、 Nature带来基因研究新风向：人工智能系统预测基因修改的后果

大型语言模型（Large language models），也被称为基础模型，是一种人工智能系统，它从大量的通用数据中学习基础知识，然后应用这些知识来完成新的任务——这个过程被称为迁移学习 (Transfer Learning)。随着ChatGPT的发布，这些系统最近获得了主流的关注，ChatGPT是一个基于OpenAI模型构建的聊天机器人。在发表在《Nature》杂志上的这项新研究中，Christina Theodoris博士开发了一个理解基因相互作用的基础模型。这个新模型被称为Geneformer，它从大量人体组织的基因相互作用数据中学习，并将这些知识用于预测疾病中可能出现的问题。 Theodoris团队使用Geneformer来阐明心脏细胞在心脏病中是如何出错的。此外，这种方法也可以治疗许多其他细胞类型和疾病。

5、区分肿瘤细胞的单细胞CNV分析原理

本文介绍 3 种单细胞拷贝数变异分析软件，cna、inferCNV、copyKAT，它们的分析原理各有不同，其中cna方法是基迪奥参照最初的单细胞CNV分析相关的文献方法自写的脚本，inferCNV是继最初的cna算法发展而来的，copyKAT是一个全新开发的适用于细胞通量高和基因表达稀疏的软件算法。

6、DNA甲基化的时间和地点

这篇文章阐述了DNA甲基化主要发生位点和机制,并指出组蛋白修饰在指导DNA甲基化模式形成中的重要作用。一些要点：

DNA甲基化主要发生在基因组CpG位点,如启动子、增强子和基因体上。
DNA甲基化由DNA甲基转移酶DNMTs负责,其中DNMT1负责维持甲基化,DNMT3A和DNMT3B负责新一轮甲基化。
组蛋白修饰如H3K4me3可以阻止启动子区域的甲基化,H3K36me3可以招募DNMT3B实现基因体区域的甲基化。
最新研究发现NSD1通过H3K36me2修饰实现基因间区和非CpG位点的甲基化。
组蛋白修饰可以指导DNA特定区域的甲基化模式,但是否始终如此及DNA甲基化是否也可以反过来影响组蛋白修饰尚不明确。

7、肿瘤药临床试验IIa期与IIb期区别

这篇文章悉数了肿瘤药临床试验II期中的IIa期和IIb期，其二者的目的和设计有明确区别。IIa期的目的是初步证明药物的临床疗效和生物活性,也称概念证明研究。采样受试者较少,给药剂量接近MTD,疗效终点重在生物学指标。IIb期的目的是寻找临床效果最大并且安全性最佳的剂量,也称剂量发现研究。采样受试者数量更大,给药剂量设多个剂量组,疗效终点重在临床指标。

工具¶

8、rPanglaoDB | 获取PanglaoDB单细胞转录组数据的R包

PanglaoDB数据库，这是2019年发布的一个单细胞转录组数据库，收集了人和小鼠的单细胞数据，目前共计包含来自1300+例样本、250+种组织的550万+细胞数据，另外还有6000多个marker基因可以用来做细胞注释。现在作者团队开发了对于的R包可以在R中完成单细胞的注释工作。

论文链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/38/2/580/6329823
工具链接：https://github.com/dosorio/rPanglaoDB/

9、Pandora | 顺畅访问ChatGPT的工具

工具链接：https://github.com/pengzhile/pandora

10、pinyin |将汉字转换为拼音的R包

工具链接：https://github.com/pzhaonet/pinyin

11、logomakerr | AI辅助设计个性化logo的在线工具

logomakerr是一个AI辅助的logo设计工具，通过输入logo的名称、应用领域、风格就可以快速多个定制化的logo。

工具链接：https://logomakerr.ai/

资源¶

12、2023年Single Cell Genomics Day From Satija Lab

做过单细胞分析的人没有谁不知道Seurat，其开发者Satija是单细胞分析领域的领航者之一。Satija实验室每年都会举办Single Cell Genomics Day活动，本资源提供了2023年度活动的相关内容。

资源链接：https://satijalab.org/

13、生物信息入门Linux命令行的教程

资源链接：https://github.com/telatin/learn_bash/wiki

历史上的本周¶

第27期：真与假的界限在哪里

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第88期

Wed, 16 Aug 2023 03:16:47 +0000

生信爱好者周刊（第 88 期）：Vim之父因病离世，一生写下Vim传奇¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

图片来源：pixabay

本周话题：「Vim之父」因病离世，一生写下Vim传奇 ¶

8月3日，「Vim之父」Bram Moolenaar因病离开了所有人，年仅62岁，开发者社区的人们纷纷缅怀悼念。在Bram的一生中，他将近半的时间全部奉献给了Vim，为开源社区做出了巨大的贡献。与此同时，他还是一个慈善家，资助了乌干达儿童。

生信研究¶

Nature Methods | 新方法从单细胞多组学数据解析动态基因调控网络

哈佛大学医学院研究人员开发了一种新工具Dictys，它可以整合分析单细胞转录组(scRNA-seq)和染色质开放性数据(scATAC-seq)，结合转录因子结合足迹和转录因子表达/调节活性分析，从单细胞多组学数据中解析动态基因调控网络。该工具在人造血系统等方面实现了发育连续过程基因调控网络的动态分析，并提高了时间/细胞状态分辨率以及feedback loop分析等能力。

工具链接：https://github.com/pinellolab/dictys
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-01971-3
JAMA Oncol | 基于31基因的AI模型实现对结直肠癌-肝转移的精准分型

结直肠癌（CRC）的一个主要转移部位是肝脏，大约25%的CRC患者最终会发生肝转移，这部分患者往往生存率较差。来自美国芝加哥大学医学院的研究团队及合作者首次对一个新型的31基因神经网络分类器进行了临床验证，其可以准确预测CRC肝转移分子亚型。该神经网络分类器是基于切除的转移瘤的mRNA和miRNA的表达谱训练，并以96%的准确度预测了CRC的分子亚型（典型、免疫或基质亚型）。这篇文章也为转移分期和分类提供了一个新框架。

文章链接：https://jamanetwork.com/journals/jamaoncology/article-abstract/2807472
同日9篇！人类生物分子图谱计划（HuBMAP）里程碑登Nature封面，肠道、肾脏和胎盘空间分辨细胞图谱发布

人类生物分子图谱计划（HuBMAP）是美国国立卫生研究院于2018年发起的一个项目，旨在利用单细胞技术，建立一个涵盖人体器官中各种生物分子（如转录、蛋白质和代谢物）的空间分布的综合图谱。近日，HuBMAP发表了最新研究成果，报道了人类肠道、肾脏和胎盘空间分辨细胞图谱。

论文链接：https://www.nature.com/immersive/d42859-023-00019-y/index.html
Nature | 基于超1万例癌症样本分析，揭示染色体非整倍体如何驱动癌症进展

研究团队开发了一种名为BISCUT（Breakpoint identification of significant cancer undiscovered targets）的算法，通过研究端粒或着丝粒边界拷贝数事件的长度分布以确定受适应度优势或劣势影响的基因位点。研究人员将BISCUT应用于癌症基因组图谱（TCGA）中的超10,000例肿瘤，系统地量化了选择和机械偏差在驱动非整倍体方面的作用，对癌症内和癌症间染色体臂非整倍体模式的影响，并发现arm-SCNA的速率与其对细胞适应度的影响高度相关。

值得注意的是，研究团队对 Arm 水平的拷贝数变异进行了细分，除了覆盖整个 Arm 的变异，还包括：从端粒或着丝粒开始的SCNA断点位置（分别被称为tel-SCNA和cent -SCNA，统称partial-SCNA）。

另外，该论文通讯作者之前是著名拷贝数分析软件 GISTIC2 文章的共同通讯。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06266-3

博文资讯¶

“生物科学俱乐部”中的“生信规则”

本推文介绍了生物信息书籍Biostar Handbook中生物信息学的四条”规则“，并进行了解读。

图解！决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

一篇以图片形式总结了常见的机器学习算法的文章，写的略显粗糙，可以翻翻。

全新单细胞+分子标签测序试剂盒

本文介绍了由Takara推出的这套单细胞测序试剂盒SSmRNA + UMIs，其具有以下优势特点： - 获得全长转录组信息 - 添加UMI校正 - 免费的数据分析流程

Jupyter 中的生成式 AI

Jupyter AI为Jupyter笔记本带来了生成式人工智能，使用户能够解释和生成代码，修复错误，总结内容，询问有关本地文件的问题，并从自然语言提示生成整个笔记本。使用其强大的魔法命令和聊天界面，Jupyter AI将Jupyter与来自AI21, Anthropic, AWS, Cohere和OpenAI等提供商的大型语言模型(LLM)连接起来。我们使用LangChain来支持所有流行的llm和提供商，让您在新模型发布时访问它们。LangChain也会让Jupyter AI使用本地模型。用于JupyterLab 3的Jupyter AI版本1.0和用于JupyterLab 4的Jupyter AI 2.0现在都是免费的开源软件。

我只能说很强大，安装和使用都免费。喜欢用 Jupyter 的伙伴赶紧试试，向大家分享使用体验。

文章链接：https://blog.jupyter.org/generative-ai-in-jupyter-3f7174824862

工具¶

aplotExtra: 利用“aplot”生成复合图

许多复杂的图表实际上是由复合图表组成的。我们可以使用’ggplot2’生成子图，然后使用’aplot’将它们组合起来创建复合图表。通过在最终图表中添加、删除或修改子图，很容易自定义这些复杂的图表。这个软件包提供了一套实用工具，帮助用户创建子图和复杂图表。

工具链接：https://github.com/YuLab-SMU/aplotExtra
kitty: 跨平台GPU终端

Kitty是一个基于GPU的跨平台终端，其速度快，内置了丰富的功能。它的配置是一个简单的、可由人编辑的单个文件，以便易于复制。它不依赖于任何庞大而复杂的用户界面工具包，仅使用OpenGL进行渲染。最后，它的设计目标之一是易于扩展，以便未来可以相对轻松地添加新功能。

工具链接：https://github.com/kovidgoyal/kitty
ThemePark | 一款有意思的流行元素配色方案R包

ThemePark是一个提供当下热门电影、游戏和电视剧等配色方案的R包，这些方案包含权力游戏、星球大战和塞尔达等。

工具链接：https://github.com/MatthewBJane/theme_park/?anything
webR4Shiny

webR4Shiny可以在用户的Shiny包项目中设置与webR兼容的基础设施。该包基于George Stagg关于{webR}的工作，特别是用于在Netlify上部署Shiny应用程序的这个存储库。

工具链接：https://github.com/RinteRface/webR4Shiny

资源¶

《TypeScript 教程》发布了

Learn Makefiles

Makefile是一个文本文件，它告诉Make工具如何编译和链接一个由多个C或C++源文件和头文件组成的项目。编译是将源代码转换为可执行文件的过程，而构建是将多个文件编译成一个完整的程序的过程。Make是GNU提供的一个构建工具，它可以根据Makefile中的规则和命令，自动执行编译和构建的任务，从而节省程序员的时间和精力。要使用Make，我们需要学习如何编写Makefile，以及如何利用Makefile的各种特性和技巧。

这篇教程是一个很好的入门资源，它可以帮助你掌握Makefile的基本概念和用法，并避免一些常见的陷阱和错误。

教程链接：https://makefiletutorial.com/

本文对 Python 的核心基础知识进行了梳理。

文章作图icon资源

这篇文章分享了比较常用的免费的icon资源，方便文章绘制示意图。

https://www.iconfont.cn/
https://healthicons.org/
https://bioicons.com/
https://erikflowers.github.io/weather-icons/
https://www.smashingmagazine.com/2021/08/open-source-icons/
https://thenounproject.com/
https://www.phylopic.org/
https://www.flaticon.com/
https://reactome.org/icon-lib/
https://smart.servier.com/
https://www.svgrepo.com/
http://www.gerdarntz.org/isotype.html
https://fonts.google.com/icons
图书下载：Statistics and Machine Learning in Python

在本书中，我们将回到数学领域，学习统计学以及如何基于数据集计算重要的数值。我们还将学习如何使用各种Python模块来获取所需的答案，并学习如何根据所学知识创建能够预测结果的函数。

下载链接：https://pyoflife.com/download-statistics-and-machine-learning-in-python/

历史上的本周¶

第 48 期：人生不能只有一个支点

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

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（完）

第87期

Sat, 05 Aug 2023 07:06:55 +0000

生信爱好者周刊（第 87 期）：耿美玉的971是真药的可能性¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

图片来源：SuperhumanAI

本周话题：耿美玉的971是真药的可能性：小于她是中国爱因斯坦的可能性 ¶

文章讨论了所谓耿美玉发明、绿谷药厂推广的GV-971，它声称能治疗阿兹海默病（老年痴呆）。文章列出了多个理由来质疑GV-971的有效性和耿美玉的研究方法。文章最后提到，如果GV-971真的是一个奇迹，那么耿美玉可能是一个超越爱因斯坦的天才。

@wangdepin - 饶毅老师一直是我很敬佩的生物学家，他一直发文质疑971的有效性，让社会大众对这个药引起关注。我们从小的教育都是教育我们要顺从，很少提反对意见。对于公众议题，我们总是默不作声，但是真理应该是越辩越明的。另外，借用施一公老师对饶毅老师的评价：饶毅，忧国忧民的科学大家，光明磊落的正人君子，犀利耿直的现代鲁迅，我行我素的半老顽童。无论你是否喜欢他，饶毅在用自己的方式启蒙中国社会、也注定留下重要影响。(饶毅其人其事)

生信研究¶

1、ESHG | 英国“10万人基因组计划”转录组数据，揭示RNA-seq对罕见疾病的诊断潜力

在2023年欧洲人类遗传学会议（ESHG）年会上展示了英国“十万人基因组计划”（UK100K）中一个大型患者队列的转录组数据。研究团队分析了去除珠蛋白RNA和核糖体RNA的血液样本，并使用Illumina 100bp双端测序技术对其进行RNA测序，从基因表达和剪接角度揭示了RNA-seq在改善罕见疾病诊断方面的潜力。

2、Science | 空间翻译组测序技术RIBOmap

RIBOmap的建立基于一种三元探针策略，包括：(i) splint 探针杂交结合到核糖体rRNA，并且作为splint环化临近的锁式探针；(ii) 锁式探针靶向特定基因并且含有基因特异条形码；(iii) 引物探针作为滚轮复制的引物。只有与splint 探针临近的锁式探针才能被环化并生成DNA扩增子，实现对于核糖体结合mRNA的选择性检测。研究人员利用非编码RNA，RNA翻译抑制剂和体外转录RNA等实验验证了RIBOmap特异性检测核糖体结合mRNA。

论文链接：https://doi.org/10.1126/science.add3067

3、PNAS | 麻省理工团队开发类ChatGPT模型，基于蛋白质大语言模型，加速AI药物发现

2023年6月8日，麻省理工学院（MIT）教授、计算分子生物学先驱 Bonnie Berger 在《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表了题为：Contrastive learning in protein language space predicts interactions between drugs and protein targets 的研究论文。研究团队设计了一种基于大语言模型的AI算法——ConPLex，它可以像ChatGPT那样分析大量文本并找到最可能一起出现的单词（在这项研究中则是氨基酸），从而将目标蛋白质与潜在药物分子相匹配，而无需执行计算分子结构的密集计算步骤。ConPLex可以利用预先训练的蛋白质语言模型（PLex），并采用蛋白质锚定的对比共嵌入（Con），超越目前最先进的算法，实现通过蛋白质语言空间的对比学习来预测药物和目标蛋白质之间的相互作用。

论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2220778120

4、PNAS | 机器学习策略解析葡萄风味的古往今来

北京时间6月6日，《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS）在线发表了基因组所周永锋课题组在葡萄群体遗传学与育种领域的最新研究成果“Adaptive and maladaptive introgression in grapevine domestication”(葡萄驯化过程中适应与不适应的基因渐渗)。该研究首次利用机器学习手段，结合溯祖模拟、正向模拟和进化保守性等群体遗传学方法揭示了葡萄风味的形成机制，解析了驯化对葡萄基因组的影响，进一步阐明了葡萄的驯化历史。该研究有助于葡萄野生资源的利用，为下一步葡萄培育提供理论支持。

论文链接：https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2222041120

博文资讯¶

5、一文了解最大似然估计

Rob Taylor 博士写的两篇博文，详细介绍了最大似然估计。

6、熊说肿瘤｜跨越60年的癌症靶向治疗里程碑

ASCO 官网专门建立了一个叫做 Cancer Progress Timeline 的页面。本文挑选其中靶向治疗相关内容进行梳理，非常详细。

7、基因测序20年后，终于搞清了垃圾DNA是干啥的

从1990年到2003年，人类基因组的大部分已经被测定。令人惊讶的是，人类的基因并不是一个完整的信息链，而是被许多不能编码遗传信息的串行所切割。这些不能编码的DNA被称为“垃圾”。但为什么大自然会在人类基因中放置这么多的“垃圾”呢？经过二十年的研究，科学家们发现这些被称为“垃圾”的DNA其实有其特定的功能，其中一个非常重要的类别就是“内含子”。内含子在细胞中有多种功能，如维持基因的稳定性、参与基因的表达和调控等。此外，内含子还与生物的演化有关。

8、生信软件公司如何发展？

在JPM23大会上，瑞典私募股权基金Summa Equity收购了三家生信软件公司：Pierian、Seven Bridges 和 UgenTec，将其集成成了新公司Velsera。该文详细的介绍了被收购的三家生信软件公司的研究领域，并对未来Velsera的研究方向和前景进行了展望。

工具¶

9、snakePipes | 简化NGS数据分析的工作流程工具

基于snakemake和python的可定制工作流程，用于分析NGS数据。

10、R包 infer

这个软件包的目标是使用一个与设计框架一致的表达性统计语法来进行统计推断。

11、R包 datawizard

datawizard是一个轻量级的软件包，可以轻松地操作、清洗、转换和准备数据进行分析。它是easystats生态系统的一部分，这是一套用于处理整个统计分析过程的R软件包，从数据清洗到结果报告。

资源¶

12、在微软Azure服务器上部署Shiny Server教程

本文详细介绍如何在 Azure 上部署Shiny 服务器。

13、AI蛋白质设计的进化｜David Baker近两年半发表19篇CNS主刊文章

David Baker是AI蛋白质设计领域的全球最顶尖科学家之一。本文整理了David Baker团队自2021年至今发表的19篇Cell/Science/Nature主刊文章的简要内容。

14、生物信息学相关的网站工具资源

本文介绍了十几个与生物信息学相关的网站。

15、The ReScience Journal

ReScience 是一份开放获取同行评审期刊，以计算研究为目标，鼓励明确复制已发表的研究，促进新的开源实现，以确保原始研究的可重复性。为了实现这一目标，整个编辑链与任何其他传统科学期刊截然不同。 ReScience 位于 github 上，每个新的实现都可以与评论、解释和测试一起使用。每次提交都采用拉取请求的形式，并经过公开审查和测试，以保证任何研究人员都可以重复使用它。

历史上的本周¶

第 47 期：RStudio 改名 Posit

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（完）

第86期

Sun, 30 Jul 2023 07:48:56 +0000

生信爱好者周刊（第 86 期）：如何做亮眼的研究生？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

苍穹巨灵——麋鹿。麋鹿是我国特有物种、世界珍稀动物。图片来源 - 新华社

本周话题：如何做亮眼的研究生？¶

近日，颜宁在面试 20 余位研究生后公开评价没有让她眼前一亮的。

她的面试问题是：

假设时间来到10年后，你已经成为一名PI（Principal Investigator，即独立带领一个实验室的博导），你拥有所需要的所有资源（优秀的科研团队、充足的经费、完善的实验设备、大把的时间），那你最想探索的科学问题是什么？换一种说法，这一辈子有什么科学问题或者技术难题，你能解答或者突破，就觉得今生无憾了？

这样的评价是否正确？又如何做亮眼的研究生呢？

@ShixiangWang：我觉得可能颜教授在国外呆的太久，又全是在顶级高校中呆着，所以对学生产生了不合理的预期。我们国家当前的文化、环境往往在多个方面消磨人的兴趣和耐心，社会又进入了“卷”时代，恐怕不能做太多的要求吧？不要说学生，颜教授大可以问问国内的 PI 们，有多少人在研究生的时候想过这个问题？目前是否还在想这个问题？还在实际探索这种问题？我个人觉得研究生阶段最重要的是培养自我的独立思考能力和专注工作的能力，兴趣可以培养、大部分人也到不了领域金字塔的尖端，但这两项能力是扎根科技工作的根本，无论到哪里，终究会“亮眼”。

生信研究¶

1、Nat Rev Clin Oncol | 肠道肿瘤微生物组标签(GOMS)是癌症免疫治疗的下一代生物标志物

来自法国巴黎-萨克雷大学的Laurence Zitvogel教授课题组讨论了各种亚型的癌症患者如何与看似无关的慢性炎症性疾病患者共享几个GOMS，而这些患者的GOMS又往往不同于健康个体。作者讨论了上述在不同癌症类型(808例患者)中与ICI临床获益或耐药相关的GOMS模式荟萃分析的结果，重点关注肠道生态失调的代谢和免疫学替代标志物，并提出了在免疫肿瘤学前瞻性临床试验决策中纳入GOMS的实用指南。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41571-023-00785-8

2、Nature | 基于空间分辨转录组学分析良、恶性组织拷贝数状态，揭示全基因组CNV的独特克隆模式

发表在Nature上面的一篇文章，研究团队利用空间组学技术系统地研究了前列腺器官的原位基因组的完整性，并描述了先前未被确定的克隆关系，同时推测了良性和恶性组织中多个器官约12万个区域的空间拷贝数变化，揭示了全基因组拷贝数变异（CNV）在肿瘤和附近的良性组织中独特的克隆模式。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05023-2

3、Scientific Reports | 群体遗传研究中基于主成分分析（PCA）的结果存在高度偏倚，必须重新评估

主成分分析（PCA）是一种多变量分析，可在保留数据协方差的同时降低数据集的复杂性。结果可以在彩色散点图上可视化，理想情况下只有最小的信息损失。PCA应用程序在EIGENSOFT和PLINK等被广泛引用的软件包中实现，被广泛用作群体遗传学和相关领域（例如，动物和植物或医学遗传学）中最重要的分析。PCA结果用于塑造研究设计，识别和表征个体和人群，并得出有关起源，进化，分散和相关性的历史和种族生物学结论。科学中的可复制性危机促使研究人员评估PCA结果是否可靠，稳健和可复制。作者的结论是，PCA可能在遗传调查中具有偏倚作用，相关的32000到216000项遗传研究应重新评估。同时，作者讨论了另一种混合混合群体遗传模型。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41598-022-14395-4

4、Nature | 揭开p53基因与癌症发生之间的全新关系，为广谱抗癌药物开发指明方向

纪念斯隆凯特琳癌症研究所的研究人员发现当细胞缺失p53后，并不是单纯地引起基因混乱，而是促进一种可预测的、有序而确定的癌症基因组进化。这种出人意料的发现提供了一种新的方式来思考治疗癌症的可能性。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05082-5

博文资讯¶

5、Colossal 推动分子革命

Colossal 由“当代基因组学教父”George Church、新兴技术和软件企业家Ben Lamm和一众知名遗传学家共同创立。Colossal 在复活已灭绝物种猛犸象和塔斯马尼亚虎的工作吸引了业内人士的广泛关注。Colossal 团队认识到传统生物信息学流程在快速分析大量数据方面的不足以及市场上缺乏必要的软件功能。Form Bio最初是为了推进重现史前灭绝猛犸象而开发的，可解决数据泛滥的问题，同时满足行业对简单、用户友好的平台的迫切需求。目前，Form Bio由Colossal的内部工具转变为独立软件公司，旨在使科学家能够在更短的时间和更少的努力中获得发现和突破。

Form平台位于生物学和现实发现的交叉点。它将数据管理、工作流程、结果可视化和协作的核心组件整合到一个解决方案中。Form Bio包括了经过验证的工作流程的广泛目录，涵盖从古代DNA分析和转录组学到AAV基因治疗的广泛科学用例。该平台还为针对特定行业和学术领域的需求量身定制的基于人工智能的高级应用程序奠定了基础。

对比国内国外的生信发展感觉差距好大。国外的专业生信软件公司都出来了，还有这么大的风险投资，但国内的生信还不被研究机构认可。

6、科学探索奖 2023 年获奖名单揭晓

近日，民间科学大奖揭晓，白洋、白凡等 10 人斩获今年的科学探索奖。

“科学探索奖”秉承“面向未来、奖励潜力、鼓励探索”的宗旨，鼓励青年科技工作者心无旁骛地探索科学“无人区”。奖项面向基础科学和前沿技术的十个领域，每年遴选不超过50位获奖人，每位获奖人将在5年内获得总计300万元人民币奖金，是目前国内金额最高的青年科技人才资助计划之一。科学探索奖设立于2018年，5年来一共资助248位青年科学家，他们来自26个城市，90所科研机构，平均年龄41岁。

7、手把手教你绘制进化树（理论与实践）

本文图文并茂的介绍了如何绘制进化树，从最基础的软件下载、配置到最终的结果可视化（基于编码区DNA的系统发育分析）。

8、国自然“十四五”优先发展领域公布，生物医学领域节选近 50 项

可见生物医学领域的产业化价值很大的。这里节选跟生物信息学直接相关的条目：

机体功能活动的生物信息流：生物信息流是生命存在的基本特征和生物学的前沿科学问题，重点研究基因的结构、功能、变异、传递和表达规律，核酸修饰与调控，染色质装配及高级结构，表观遗传信息的建立与继承，发育与衰老相关的遗传和表观遗传调控，细胞对环境信号的响应与记忆，代谢信息流的产生与调控等问题，以揭示生物信息流基本规律，理解其在健康与疾病状态中的意义。

9、aplot版本的oncoplot

来自余老师实验室的R包aplot现在也支持绘制oncoplot图了，大家可以多多使用并提出自己的需求以完善这个功能。

工具链接：https://github.com/YuLab-SMU/aplot

10、生物信息学领域有哪些牛刊？

本文罗列了生物信息学领域的有影响力的期刊，并从投稿角度推荐了一个投稿顺序。

工具¶

11、Greed

Greed 是一个基于贝叶斯贪婪算法的聚类工具，能够使用不同类型的生成模型对网络、计数数据矩阵等进行基于模型的聚类。通过优化综合分类似然度，同时进行模型选择和聚类。

12、sioyek

Sioyek 基于键盘操作，可以快速搜索打开你之前交互过的文档，而且就算文档中的引用没有链接也可以直接跳转，特别适合阅读和研究论文、技术书籍。

13、ctop | 实时监控多个容器资源占用的软件

14、reactR：帮助R用户更快整合react到R的包

React现在非常流行，并且基于react的生态系统也非常强大。 reactR 旨在让 R 用户更轻松地整合React到R语言中的R包。其提供了很多方便的功能，用于在 R 中使用 React，并且可以借由React生态的丰富组件来增强R Web 和 Shiny应用的使用体验。

15、joplin

Joplin 是一个免费、开源的笔记和待办事项应用程序，可以处理大量组织成笔记本的笔记。这些笔记可以进行搜索、复制、标记和修改，也可以直接在应用程序中或从使用者自己的文本编辑器中进行编辑。这些笔记采用 Markdown 格式进行信息记录。

资源¶

16、15 个适合开发人员的博客平台

17、World top 2% scientists 榜单

顾祖光开发的一个 Shiny app，展示世界的学术引用大佬们，快去膜拜吧！

18、Mermaid | 在Markdown中创建与修改图表

Mermaid 是一个基于 Javascript 的图表绘制工具，通过解析类 Markdown 的文本语法来实现图表的创建和动态修改，其主要目的是让文档的更新能够及时跟上开发进度。

历史上的本周¶

第 46 期：你的苹果M系列芯片电脑跑生信顺利么？

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第85期

Sun, 23 Jul 2023 10:08:38 +0000

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¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

撒哈拉沙漠中的岩石艺术

本周话题：大学是否选生物：适合普通家庭、智力一般的学生 ¶

@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。

生信研究¶

1、Nature Chemical Biology | DM-Seq全酶、无损单碱基分辨率直接测序5mC

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41589-023-01318-1

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

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06252-9

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

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-023-01355-5

4、Nature | 原发性和转移性实体瘤的泛癌全基因组比较

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。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-023-06054-z

博文资讯¶

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

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。

6、当clusterProfiler遇见stringdb…

本文介绍了如何使用clusterProfiler衔接实现PPI网络的构建。

7、癌症中的三级淋巴结构

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。

工具¶

8、SCP | 单细胞处理和下游分析工作流

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。

9、TwoSampleMR | 使用 GWAS 数据进行孟德尔随机化分析

10、learnr包 | 可以将任何 R Markdown文档转变为交互式教程的R包

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。

工具链接：https://github.com/rstudio/learnr

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

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。

工具链接：https://github.com/LiuLab-Bioelectronics-Harvard/UnitedNet

资源¶

12、Learn Genomics | 简单、易懂入门基因组学

资源链接：https://github.com/stjude/learngenomics.dev

13、2023NAR数据库特刊：单细胞数据库合辑

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。

2023NAR数据库特刊链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/D1/D1/6964796

历史上的本周¶

第45期：读博还是择业？

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第84期

Mon, 17 Jul 2023 06:17:16 +0000

生信爱好者周刊（第 84 期）：认识自己的缺点¶

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封面图¶

本周话题：认识自己的缺点？¶

人人都有优点和缺陷，但不一定都能认识到自己的优缺点。不能意识到自己的缺点更是常态。认识自己缺陷深刻到可以推动人类知识的提高，这需要一定的才能，比如英国科学家道尔顿具有这样的才能。

@He-Kai-fly - 与别人的比较中认识自己，以身边的人为参照物，知道自己在这些参照物中所处的位置，完善自己。

@ShixiangWang - 每个人都有自己的缺点，缺点常常是一类人共有的精神/行为特征，而在自身/他人看来是一种不完美的体现。有时候，缺点难以或者完全没办法改正，但如果自身能认识到，那么就可以尽量减少对其他人的伤害。

生信研究¶

1、Nature Communications| AI 赋能全身危及器官勾画，加速放射治疗

近日，由上海科技大学生物医学工程学院与联影智能、复旦大学附属肿瘤医院、联影科技合作完成的全身多器官「AI 放疗勾画」,其有效性和安全性首先依赖于危及器官(Organ At Risk, OAR) 和靶区的准确勾画。传统的放疗计划 (Radiotherapy Treatment Planning, RTP) 需医师手动勾画器官和靶区，耗时较长且不同医师勾画结果差异性较大。针对该痛点，本课题设计了一种通用型的分割网络框架以实现多种器官和病灶的自动、快速、精准分割，为后续 All-In-One 一站式放疗提供一致性高、重现性好的靶区勾画结果。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-34257-x

2、Genome Biology | iDNA-ABF: 基于多尺度深度学习的生物序列与功能语义模型实现DNA甲基化可解释性预测

魏乐义教授团队提出了一种基于多尺度深度学习的生物序列与功能语义模型iDNA-ABF实现对DNA甲基化的可解释性预测。在多物种数据集及人类细胞系数据集中，iDNA-ABF均展现出较好的性能。通过引入对抗训练策略，增强了模型的鲁棒性从而让模型在不同大小的训练集上都获得较优异的性能，也可以预防出现大模型的过拟合问题。另一方面，通过引入attention机制，iDNA-ABF获得了良好的可解释性，能够有效从序列层面建立起甲基化功能的关系，从而为生物学家的研究和发现提供启发。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01652-0

3、Nature Biotechnology丨 PRPS 有效消除文库大小、肿瘤纯度和批次效应对RNA-seq数据分析的影响

为从RNA-seq数据中获得有意义的生物学结果，准确识别和有效去除不同因素产生的基因表达差异至关重要，特别是在大型、复杂的研究数据中。研究团队利用来自TCGA的RNA-seq数据，开发了一种名为RUV-III-PRPS的方法，能够有效去除文库大小、肿瘤纯度和批次效应对TCGA RNA-seq数据的影响。经验证，该方法可用于整合、规范来自多个实验室或平台的其他大型转录组数据集。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w

4、nature systems biology and applications | 疾病建模和药物控制中的计算系统生物学

基于Omics的方法在确定疾病机制和药物应答方面的影响越来越大。考虑到疾病和药物应答在相关的组学数据交互中是共同表达和调节的，传统的从单个孤立获取组学数据的方法不能总是获得有价值的推断。此外，药物有可能给患者带来副作用，而且针对疾病推出新药的成本很高。系统生物学通过整合基因组、蛋白质组、转录和代谢层的组学数据来预测潜在的分子相互作用。结合已知的药物应答，由此产生的模型通过药物重利用并结合药物分子提高药物的治疗性能，而不会产生非靶向效应。基于确定的计算模型，药物管理控制旨在平衡毒性和疗效。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41540-022-00247-4

博文资讯¶

5、两院院士评选“2022年中国/世界十大科技进展新闻”揭晓

由中国科学院、中国工程院主办，中国科学院学部工作局、中国工程院办公厅、中国科学报社承办，中国科学院院士和中国工程院院士投票评选的2022年中国十大科技进展新闻、世界十大科技进展新闻于2023年1月12日在京揭晓。

6、Multipass | 免费轻量级的虚拟机命令管理工具

本文推荐了一款虚拟机工具：Multipass，它是非常轻量级的虚拟机命令管理工具，运行环境支持 Linux、Windows 和 macOS。此外，作者还简要介绍了本工具的基本操作。

工具链接：https://multipass.run/

7、Python也能画漂亮的complex heatmap？

介绍一款可以在python中画出类似于R中ComplexHeatmap效果的包：PyComplexHeatmap

Github: https://github.com/DingWB/PyComplexHeatmap

8、使用dendextend包进行两个聚类树的成对比较

为了比较同一数据使用不同聚类方法的差异（例如，平均聚合聚类和Ward最小方差聚类），或者评价两组存在某种关联的数据间的一致性（例如，来自同一采样点的物种和环境，同一个体的基因表达和蛋白表达等），这种涉及两个聚类树的比较的情况，在R中可借助dendextend包来实现。

工具¶

9、gpttools | 将chatGPT整合至Rstudio的R包

gpttools的目标是为R包开发人员扩展gptstudio，使其更容易将大型语言模型(llm)的使用合并到他们的项目工作流中。

10、超过 230 个的纯 Python 实用工具库

本文推荐第三方库 – Boltons，和大多数第三方库不太一样，它并不是针对某一功能的工具库，而是将开发中那些重复性（经常使用）及复杂度较高（不容易编写）较高的代码剥离出来，并按照操作对象分门别类整合在一起的工具库。

Boltons 使用的是 BSD 许可证，到目前为止已经收录超过 230 个的纯 Python 实用工具库，这些工具库与 Python 标准库并没有重合，是补充的关系。

11、Workflowy| 提供了一种工作流项目管理

Workflowy提供了许多工作流的模板供使用，感兴趣可以尝试

资源¶

12、Orchestrating Single-Cell Analysis with Bioconductor

《Orchestrating Single-Cell Analysis with Bioconductor》这本书教给用户一些分析单细胞RNA-seq数据（scRNA-seq）的常见工作流程。本书将展示如何利用生物处理工具来处理、分析、可视化和探索scRNA-seq数据。

13、Arch-guide系统简明指南

中文Tutorial : https://github.com/ArchLinuxStudio/ArchLinuxTutorial

14、深入了解Bioconductor项目的教程

本教程提供了在R和RStudio中如何有效地使用Bioconductor上的包进行多组学数据分析和可视化的相关基础知识和流程。

历史上的本周¶

第44期：为何动物的寿命差异那么大？

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）
@kongjianyang（空间阳）

订阅¶

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。

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（完）

第83期

Sun, 09 Jul 2023 13:47:39 +0000

生信爱好者周刊（第 83 期）：2022 Science年度十大科学突破¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：2022 Science年度十大科学突破 ¶

每一年，《科学》杂志的编辑团队都会评选出一项年度科学突破冠军以及九项年度科学突破入围奖。它们是一年里最重大的科学发现、科学进展和趋势。

@NiEntropy -2022年 Science推出的十大科学突破中，有一项让我这个生信爱好者很感兴趣——冻土古DNA序列揭示失落世界。这项突破展示了环境DNA在重建过去生态系统方面的巨大潜力，为生物信息学提供了新的数据来源和研究对象，揭示了地球历史上的生物多样性和演化过程，为生物信息学提供了新的知识和理解。另一项让我这个普通人受益匪浅的突破是——创造性人工智能的快速发展。它让生活充满了便利和乐趣，我可以生成各种我喜欢的图片、音乐、视频等。它也让学习更加高效和有意义，我可以利用创造性人工智能来辅助我学习和获取知识。

@ShixiangWang -看到「惊人的巨型细菌」，不得不感慨人类总是为自己的见识所束缚，自然界存在种种超脱人意料的可能。

生信研究¶

1、 Nature Methods | Cue: 一个用于发现结构变异和基因分型的深度学习框架

来自美国布罗德研究所、威尔康奈尔医学院的研究团队在Nature Methods上发表了一种名为Cue的深度学习框架，用于从DNA测序数据中检测和基因分型结构变异（SV）。SV是一组大于50个碱基对的基因组改变，是人类基因组中遗传多样性和疾病的关键驱动因素。现有的SV检测器依赖于手工设计的特征和启发式方法来建模SV，无法扩展到SV的广泛多样性，也无法充分利用测序数据中可用的信息。Cue将比对转换为编码SV信息的图像，并使用堆叠沙漏卷积神经网络来预测每个图像中捕获的SV的类型、基因型和基因组位点。Cue在合成和真实的短读数据上检测多种类别的SV方面表现优于现有技术水平，并且可以轻松扩展到其他测序平台。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41592-023-01799-x

2、NC | 蛋白质-蛋白质相互作用的层次图学习

由香港科技大学、中国科学院大学、腾讯公司人工智能实验室共同发表在nature communications的文章。文章提出了一个双视图层次图学习模型HIGH-PPI，以预测蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）并推断所涉及的分子细节。HIGH-PPI检查人类相互作用组的蛋白质外部和内部，以建立对PPI的强大机器理解。该模型在预测PPI方面表现出高精度和稳健性。此外，HIGH-PPI可以通过精确识别重要的结合和催化位点来解释PPI的作用模式。总体而言，HIGH-PPI是一个领域知识驱动和蛋白质相互作用预测研究的可解释框架。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-36736-1#citeas

3、 NC| 深圳湾实验室孙坤课题组揭示游离DNA片段化模式的调控机理及其应用

近日，深圳湾实验室孙坤课题组在Nature Communications期刊发表了题为“DNA methylation analysis explores the molecular basis of plasma cell-free DNA fragmentation”的文章。该研究揭示了DNA甲基化是外周血中循环血浆游离DNA（cell-free DNA，cfDNA）的重要调控元件，并基于此原理开发了全新的泛癌种、跨平台癌症诊断标志物，深入探索了cfDNA片段化模式的分子机理以及临床转化价值。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-35959-6

4、Nature Genetics︱预测免疫治疗反应性的新生物标志物

本文研究人员开发了一种算法——SOPRANO（蛋白质注释区域的选择），其可以计算任何目标基因组区域内部（ON target或ON-dN/dS）和外部（OFF target或OFF-dN/dS）的三核苷酸背景校正的dN/dS，允许在多个或单个个体之间进行队列和患者特异性的dN/dS比较。同时，本文的方法使用了由（1）单个HLA等位基因（即HLA-A0201）、（2）由6个HLA单倍型组成的原始HLA等位基因或（3）患者特定的6个HLA I类等位基因组成的靶免疫多肽组中的点突变（错义和/或截短单核苷酸变体）。基于此，研究人员在不同的背景中应用SOPRANO来量化免疫选择，并确定免疫逃逸的影响，分析了>10,000例原发肿瘤和356例ICI治疗的转移瘤，利用免疫dN/dS（即免疫多肽组中非同义突变与同义突变的比率）来测量队列和个体的免疫选择，成功使用dN/dS来区分免疫编辑肿瘤和免疫逃逸肿瘤、测量潜在的抗原性，并最终实现对治疗反应的预测，以此强调了考虑肿瘤进化动力学对未来个性化医学的重要性。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41588-023-01313-1

博文资讯¶

5、生信学习入门常见错误可能的原因分类总结和求助指南

本文作者整理了入门生信时R或shell中可能遇到报错，并且分享了相应解决方案。

6、单细胞上游数据处理

本文介绍单细胞处理的上游分析步骤和代码。

7、eulerr| 优雅的可视化韦恩图

eulerr是一款能够生成面积比例欧拉图的R包，可以显示集合关系（交集、并集和不相交），并且不要求所有集合交互都存在（无论它们是否为空）。另外也可以尝试VennDiagram和ggvenn。

教程：https://cran.r-project.org/web/packages/eulerr/vignettes/

8、PanCanSurvPlot | 一款解决泛肿瘤KM生存分析的Shiny网页工具

PanCanSurvPlot是一款以网页为基础的便捷肿瘤相关生存分析工具，能够提供给用户探查不同肿瘤、不同生存状态下转录组标志物的生存预测结果。推荐使用！

工具链接：https://smuonco.shinyapps.io/PanCanSurvPlot/

工具¶

9、starship | 个性化命令行

Starship是一个命令行提示符，它可以在终端中显示有关系统和shell状态的信息。它旨在提供一个快速，可定制且易于使用的提示符，适用于各种不同的shell环境，例如Bash、Zsh、Fish等。它可以显示有关当前目录、Git分支、Docker容器、Node.js版本、Python虚拟环境等信息，并且可以通过配置文件进行自定义和扩展。Starship是一个跨平台的工具，可以在Windows、macOS和各种Linux发行版上使用。

10、scverse ｜单细胞组学数据分析的基础工具

得益于研究团队利用 Python 处理单细胞数据的不断深耕，创造了一系列工具，现在，它们组成了 Python 处理单细胞数据的生态 scverse，推动了 Python 在该领域的应用。

11、Typst | 一款强大的语言的排版系统

Typst 是一种全新的基于标记语言的排版系统，它的设计目标是与 LaTeX 一样强大，但更加易于学习和使用。相较于 LaTeX，Typst 内置了用于处理最常见格式化任务的标记语言，同时为其他所有任务提供了灵活的功能。

12、Truvari | 结构变异的比较、合并和注释工具包

文献链接：https://doi.org/10.1186/s13059-022-02840-6

资源¶

13、在Docker中使用R和Rstudio进行可重复性研究的教程

本教程是针对R和RStudio使用者的Docker入门指南。教程首先介绍了Docker的基本概念以及其用途，然后详细介绍如何在可重复且可转移的项目中使用Docker。

14、Single-cell best practices | 单细胞最佳实践

《Single-cell best practices》是一本详尽且定期更新的在线书籍，全书53个章节，其主要内容有单细胞数据的预处理、可视化、聚类、细胞亚群注释、染色质可及性、空间组学、蛋白质学、免疫组学等等。

历史上的本周¶

第43期：RNA-seq差异分析究竟应该用什么？

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）
@kongjianyang（空间阳）

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（完）

第82期

Sun, 02 Jul 2023 07:22:56 +0000

生信爱好者周刊（第 82 期）：一种新的数字表示方法 Posits¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

森林小屋-图源。

本周话题：一种新的数字表示方法 Posits ¶

训练许多现代 AI 工具背后的大型神经网络需要真正的计算能力：例如，OpenAI 最先进的语言模型 GPT-3 需要惊人的数亿次操作来训练，并且花费了大约 500 万美元的计算时间。工程师们认为他们已经找到了一种通过使用不同的数字表示方式来减轻负担的方法。这些数字，称为 posits，被提议作为对当今使用的标准浮点算术处理器的改进。而现在，研究人员开发了第一个在硬件中实现 posit 标准的处理器内核，并表明，与使用标准浮点数进行计算相比，基本计算任务的精度逐位提高了四个数量级。

@ShixiangWang: 机器学习正在深度革新基于逻辑和人类设计的计算机底层构架，这意味着以后任何人使用的电子设备都有可能存在着机器学习的硬件设计应用。这是资源配置的优化，生物信息学从业者如何参考类似的设计去进行核心算法/软件的优化将来可能是一个前沿领域。

生信研究¶

1、Science | 果蝇全生命周期的单细胞图谱 Aging Fly Cell Atlas

果蝇从卵到成虫的存活时间称为果蝇寿命。它受温度和食物供应等环境因素的影响，一般为 10 至 50 天。Aging Fly Cell Atlas 是黑腹果蝇不同生命周期的单核转录组图谱，揭示了雄性和雌性果蝇一生中多数组织的变化。研究团队还开发了衰老时钟模型，发现核糖体基因表达是一个保守的年龄预测因子，并且细胞类型特异性的衰老模式可以用来衡量生物年龄。

文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg0934
数据库：https://hongjielilab.org/afca/

2、Science | 智慧之图：人类多器官单细胞转录组学图谱

《智慧之图》是人体超过400种细胞类型的分子参考图谱。智慧之图联盟利用单细胞转录组学技术，对来自24种组织和器官的近50万个细胞的信使RNA分子进行了测量。这些数据为我们提供了关于人类基因组构成如何用于在人体内创建独特细胞类型的全新洞见。除了创建了这些细胞类型的详细分子定义外，该图谱还揭示了人类生物学的许多其他方面，包括同一基因如何在不同细胞类型中发生不同剪接，不同组织中共享的细胞类型如何在其身份上有微妙差异，以及免疫系统的克隆如何在多个组织之间共享。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl4896

3、Science | OpenCell - 用于人类细胞组织制图的内源性标记

提高对蛋白质在人体细胞内如何组织的理解，将增强我们对细胞功能的系统级理解。Cho等人使用CRISPR技术以接近内源性的量表达了1000多种不同的蛋白质，其标记既可以对其位置进行荧光成像，也可以对相互作用的蛋白质伴侣进行免疫沉淀和质谱分析。大规模数据在交互式网站上提供，通过机器学习进行聚类和分析。这些研究强调了RNA结合蛋白的不寻常特性，并表明蛋白质定位是非常具体的，可以预测功能。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abi6983

4、Nature Communications | 比较纳米孔直接RNA测序的RNA修饰检测

大多数利用纳米孔dRNA-seq数据检测RNA修饰的软件都无法避免使用Tombo的结果。但Tombo并不适合最新的fast5格式。作者开发的Nanocompore，通过利用nanopolish的结果进行RNA修饰检测来解决这个问题。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-27393-3

5、Cell Genomics | De novo提取算法SigProfilerExtractor在癌症基因数据中发现4种新突变特征

SigProfilerExtractor和其他13个突变特征提取工具在34个不同场景中的比较表明，SigProfilerExtractor对噪音具有很强的鲁棒性，并且突变特征De novo提取方面优于所有其他计算工具。将SigProfilerExtractor应用于全基因组泛癌分析项目（PCAWG）发布的2778个全基因组测序（WGS）和19184个全外显子组测序（WES）数据，揭示了四种新的突变特征。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.xgen.2022.100179

博文资讯¶

6、gtExtras：协助gt包创建美观表格的R包

gtExtras是一款协助gt包创建美观表格的R包，除了内置的7种表格主题，用户还可以自定义主题。除此之外，使用该包还能在表格内添加一些图标或者图像，甚至可以在表格内绘制一些简单的条形图或者数据分布图，是一款非常强大的表格可视化包。

7、Aspera for HTS Data TurboDL | 自动化批量从 ENA|GSA 高速下载 fastq/SRA 数据

8、跨越生物信息学“数据鸿沟”，解码基因储存的奥秘

在大数据、人工智能和高性能计算逐渐融合的趋势下，面临海量生物数据的生物信息学领域虽然存在着“数据鸿沟”，面临着诸多挑战，但也为行业发展带来新的机会。

工具¶

9、PRIMUS | 单细胞数据整合包

PRIMUS是一种能够同时考虑数据来源（如患者、样本、数据集）特定的组分和技术噪声，从 scRNA-seq 数据中发现细胞表型的整体聚类方法。PRIMUS 采用双线性泊松回归模型，将表达数据分解为明确的干扰因素、未定义的细胞表型以及它们对应的转录组学特征。

github：https://github.com/KaiyangZ/PRIMUS

10、shinybones

shinybones是一个R包，它提供了一种非常固执己见的方式来组织大型、多页的闪亮仪表板。它允许用户专注于按照最小的约定集为每个页面构建独立的模块，并将所有涉及在仪表板中布局它们的样板代码放在一个简单的YAML配置文件中。

11、groundhog

groundhog通过将 library（pkg）替换为 groundhog.library（pkg，date）来重现 R 脚本. groundhog.library（）可以加载在 CRAN 上选定日期可用的包及其依赖项。如果需要，其会自动安装软件包，而且安装将保留（而不是替换）该包的现有其他版本。与此同时，所有操作系统和 R 版本都可安装/加载相同的包版本。

12、MutScape | 一个用于探索癌症基因组中突变景观的分析工具包

一个用户友好的Python工具包，它提供了一个全面的管道，可以轻松地探索基于队列的突变特征，用于研究癌症基因组学。

13、alist | 一个支持多存储的文件列表程序

alist是一个支持多种存储，支持网页浏览和 WebDAV 的文件列表程序，由 gin 和 Solidjs 驱动。支持docker安装，可以在全平台使用。

14、sunmao-ui

Sunmao(榫卯)是一个前端低代码框架。通过 Sunmao，您可以轻松将各种前端 UI 组件库和自己开发的前端组件，封装成低代码组件库，从而搭建您自己的低代码 UI 开发工具，使前端开发变得如榫卯般严丝合缝。

15、PyOxidizer

PyOxidizer是一个用于生成嵌入 Python 的二进制文件的实用程序。其首要目标是使复杂的包装和分发问题变得简单，以此让程序维护者可以专注于构建应用程序，而不是在构建系统和打包的工作中耗费精力。

16、FreeTube

FreeTube 是一款开源的桌面 YouTube 播放器，在构建时充分考虑了隐私。使用时可以自动跳过所有广告，无需帐户即可订阅频道，并且可以防止 Google 使用 cookie 和 JavaScript 跟踪您。软件可用于 Windows、Mac 和 Linux平台。

17、giscus

利用 GitHub Discussions 实现的评论系统，让访客借助 GitHub 在你的网站上留下评论和反应吧！本项目深受 utterances 的启发。（weekly网站的评论系统就是基于giscus做的）

开源。🌏
无跟踪，无广告，永久免费。📡 🚫
无需数据库。所有数据均储存在 GitHub Discussions 中。:octocat:
支持自定义主题！🌗
支持多种语言。🌐
高可配置性。🔧
自动从 GitHub 拉取新评论与编辑。🔃
可自建服务！🤳

资源¶

18、zola | 静态站点生成器

一个类似 hugo 的工具，但 hugo 是 golang 构建的，而 zola 是使用 rust 构建的。

网站：https://www.getzola.org/

19、根据 RNA 测序数据进行T细胞受体库重建和分析

这里介绍了一个分析 TCR 的 nextflow 流程。

链接：https://github.com/ConesaLab/TCR_nextflow

20、openverse | 创意作品库

Openverse是一个免费的创意作品库，包括超过7亿张照片、图像和音频，所有内容都是在创意共享许可证下或属于公共领域的，可以自由使用。

历史上的本周¶

第 42 期：极简主义的胜利

贡献者（GitHub ID）¶

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第81期

Sat, 24 Jun 2023 21:55:57 +0000

生信爱好者周刊（第 81 期）：好人情结¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

韦伯望远镜的第一张照片，发布于2022 年 7 月 12 日，这张来自于世界上目前最强大的太空望远镜的照片预示着人类进入宇外探索的新时代。

本周话题：好人情结¶

有一种心理疾病叫“取悦症”（Disease to Please），也就是常说的“讨好型人格”，意思很好理解，就是不自觉地想要讨好别人，取悦别人，满足别人的要求，行为被一种“好人情结”左右。

@kongjianyang：生活中想做一个与人为善的人本无可厚非，但是如果是一味的讨好则很可能伤害自身。要适度的做到内心坚强，不要为了赢得别人的认可或者好感而一味的讨好别人。

生信研究¶

1、DeepPseudoMSI: 使用深度学习对pseudo-质谱图像分析用于精准医学

发表在生物信息学top杂志Briefing in Bioinformatics上的文章。该项工作开发了基于深度学习的pseudo质谱图像(deepPseudoMSI)，可以将 LC-MS 原始数据转换为pseudo- MSI(质谱图像图像)，然后通过深度学习对其进行处理,从而用于精准医学。通过真实数据验证，deepPseudoMSI优于传统的LC-MS处理方法。

文章链接：https://academic.oup.com/bib/advance-article/doi/10.1093/bib/bbac331/6659741?searchresult=1

2、CAP | 免疫治疗患者的dMMR、MSI检测指南

美国病理学家协会（CAP）最近提醒医务工作者，为了更好地指导患者选择免疫治疗方案，要慎重选择检测dMMR或MSI的方法。CAP的专家小组对于不同的检测方法（包括免疫组化（IHC）、PCR和下一代测序（NGS））的优缺点和推荐，以及针对不同的癌症类型的建议。文章强调了这些检测方法并不是完全可互换的，而且在某些癌症类型中，目前还缺乏足够的证据来支持使用NGS来检测dMMR或MSI。

文章链接：https://www.precisionmedicineonline.com/molecular-diagnostics/cap-weighs-dmmr-msi-assays-immunotherapy-patient-selection

3、Nature Methods | 基于DNA序列的单细胞ATAC-seq卷积神经网络建模

单细胞ATAC-seq（scATAC）在研究表观遗传景观中的细胞异质性方面具有巨大前景，但由于数据高维性和稀疏性的特点，scATAC的分析仍然面临重大挑战。为此，作者提出了一种基于DNA序列的卷积神经网络方法(scBasset)来对scATAC数据进行建模。实验表明，通过利用可及性峰值下的DNA序列信息和神经网络模型的表达能力，scBasset在scATAC和单细胞多组数据集的各种任务中展现了最先进的性能，包括细胞类型识别、scATAC去噪、数据集成和转录因子活性推断。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-022-01562-8

博文资讯¶

4、关于bioRxiv文章的解读

一位斯坦福的博士定期更新生物医药领域的最新进展，非常有启发。

5、ggThemeAssist | 鼠标交互修改ggplot2图形主题参数

ggThemeAssist是一个R语言的包，它可以帮助用户在RStudio中轻松地定制ggplot2图形的主题。用户只需要在RStudio中选择一个ggplot2对象，然后点击“Addins”菜单中的“ggThemeAssist”，就可以在一个交互式的窗口中调整图形的各种元素，如标题、坐标轴、图例、背景、颜色等。用户可以实时地看到图形的变化，并且可以复制或插入生成的代码到脚本中。我强烈推荐你试一试ggThemeAssist包，个人感觉学了这个包直接秒杀GraphPad Prism，你一定会喜欢上它的！

工具链接：https://github.com/calligross/ggthemeassist

6、micromamba的安装使用

Micromamba 是一个轻量级的 Python 环境管理器和包管理器，它是 Miniconda 的替代品。它的目标是提供一个更快速、更小巧的选择，用于管理 Python 环境和安装第三方软件包。这篇文章简单记录了micromamba的安装过程。

工具¶

7、workflowr：管理和分享重复性研究的R包

workflowr包能够帮助研究人员进行有效的项目管理、进行可重复性研究、协作和分享自己分析结果。workflowr 结合了文字编程（knitr 和 rmarkdown）和版本控制（Git，通过 git2r）来生成一个包含时间戳、版本化和记录结果的网站。任何 R 用户都可以快速轻松地采用工作流程。

工具链接：https://github.com/workflowr/workflowr

8、Observable Plot：用于探索性数据可视化的JavaScript库

一款可以用来做数据化可视化的JavaScript库，做出来的图形都很精美，可以尝试下。

工具链接：https://observablehq.com/plot/what-is-plot

9、le-git-graph：将 git graph 添加到 GitHub 网站的浏览器扩展

一款可视化任何GitHub库的git graph的浏览器扩展

工具链接：https://github.com/NirmalScaria/le-git-graph

资源¶

10、SingleR | 自动化细胞类型注释

SingleR是一个R语言的包，它可以将新的单细胞数据与已知的参考细胞类型进行比较，根据表达谱的相似度，为每个新细胞分配一个参考类型。这样可以避免手动地对单细胞数据进行聚类和注释，节省时间和精力，提高准确性和可重复性。教程从SingleR的动机和方法描述开始，然后通过一些实例数据，展示了如何使用SingleR的不同模式和选项，以及如何进行注释结果的诊断和评估。

教程链接：https://bioconductor.org/books/release/SingleRBook/

11、洛克菲勒大学的在线生物信息训练教程

洛克菲勒大学的生信团队提供的在线培训课程，培训涵盖 ChIP-seq 和 RNA-seq 分析、数据可视化和 R/Bioconductor 编程等主题。

教程链接：https://rockefelleruniversity.github.io/

12、Cookiecutter Data Science

Cookiecutter 是一个强大的模板工具。Cookiecutter Data Science提供了对数据科学项目的初始化，方便构建相关的分析项目，会生成大体如下的目录结构：

├── LICENSE
├── Makefile           <- Makefile with commands like `make data` or `make train`
├── README.md          <- The top-level README for developers using this project.
├── data
│   ├── external       <- Data from third party sources.
│   ├── interim        <- Intermediate data that has been transformed.
│   ├── processed      <- The final, canonical data sets for modeling.
│   └── raw            <- The original, immutable data dump.
│
├── docs               <- A default Sphinx project; see sphinx-doc.org for details
│
├── models             <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
│
├── notebooks          <- Jupyter notebooks. Naming convention is a number (for ordering),
│                         the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.
│                         `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── references         <- Data dictionaries, manuals, and all other explanatory materials.
│
├── reports            <- Generated analysis as HTML, PDF, LaTeX, etc.
│   └── figures        <- Generated graphics and figures to be used in reporting
│
├── requirements.txt   <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.
│                         generated with `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.py           <- Make this project pip installable with `pip install -e`
├── src                <- Source code for use in this project.
│   ├── __init__.py    <- Makes src a Python module
│   │
│   ├── data           <- Scripts to download or generate data
│   │   └── make_dataset.py
│   │
│   ├── features       <- Scripts to turn raw data into features for modeling
│   │   └── build_features.py
│   │
│   ├── models         <- Scripts to train models and then use trained models to make
│   │   │                 predictions
│   │   ├── predict_model.py
│   │   └── train_model.py
│   │
│   └── visualization  <- Scripts to create exploratory and results oriented visualizations
│       └── visualize.py
│
└── tox.ini            <- tox file with settings for running tox; see tox.readthedocs.io

历史上的本周¶

第 41 期：人体是一个共生生态系统

贡献者（GitHub ID）¶

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@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
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（完）

第80期

Sun, 18 Jun 2023 12:58:23 +0000

生信爱好者周刊（第 80 期）：生活就像一个鱼缸¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

鱼缸-马岩松

本周话题：生活就像一个鱼缸 ¶

当代人看上去很自由，但是实际上，（大多数人的）自由很有限，生活中到处都是看不见的高墙，财富、职业、家庭、阶层等等限制了你能去的地方，每个人其实都生活在自己的鱼缸里面。

@kktjmac 这里借用Chatgpt的回复：1.生活就像一个鱼缸，我们就像鱼缸里的鱼，被困在一个有限的空间里，有时候我们会感到无聊，甚至绝望，但是我们也可以在这个有限的空间里找到乐趣，找到生活的意义。2.生活就像一个鱼缸，我们需要自己创造自己的环境。鱼缸里的水质、温度、光照等都需要我们自己去调整，这就像我们在生活中需要自己去调整自己的心态，去创造自己的生活环境。3.生活就像一个鱼缸，我们需要不断地学习和成长。鱼缸里的鱼需要不断地游动，才能保持健康，这就像我们在生活中需要不断地学习和成长，才能保持心理的健康。

@科技爱好者周刊可以去一些没有去过的地方，做一些没有做过的事情，读一些以前不读的书，接触一些”同温层”之外的朋友。这样就相当于在生活中搭建出各种奇怪的空间，活得可以更有意思一些，遇到更多的可能。

生信研究¶

DNA甲基化是一种重要的表观遗传标记，但现有的人类DNA甲基化数据集存在很大的局限性。大多数DNA甲基化分析主要针对大块组织，因此掩盖了那些罕见细胞类型。作为部分解决方案，近期有研究利用来自全组织的单细胞转录组测序数据来识别在特定细胞类型中表达的标记基因，然后鉴定出甲基化与表达负相关的特定CpGs，但这对于鉴定液体活检中的罕见细胞可能仍不够准确。近日，为了克服这些限制并准确表征人类细胞甲基化特征，来自以色列希伯来耶路撒冷大学等单位的研究团队在Nature发表了题为“A DNA methylation atlas of normal human cell types”的文章。研究团队构建了39种不同细胞类型的深度甲基化图谱，并将整个基因组的甲基化模式合并为甲基化的CpG位点模块，使用这些模块来研究不同细胞类型甲基化模式的变化。同时，研究团队还识别描述了组织或细胞类型特异性的甲基化基因组区域，分析了其可能的生物学功能。该甲基化图谱为研究基因调控、疾病相关遗传因素以及开发用于液体活检的组织特异性生物标志物提供了宝贵的数据资源。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05580-6

2、Genome Biology | 稳健、快速、低成本！INSERT-seq方法可对DNA整合特征进行高分辨率定位

近日，西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学的科研人员在Genome Biology上发表了题为“INSERT-seq enables high-resolution mapping of genomically integrated DNA using Nanopore sequencing”的文章。研究团队开发了一种名为“INSERT-seq”的测序方法，其主要工作流程包括single-tail adapter/tag（STAT-PCR）文库制备和牛津纳米孔（Oxford Nanopore）长读长测序。INSERT-seq方法将整合DNA的靶向扩增、基于唯一分子标记（UMI）的PCR偏差校正以及Oxford Nanopore长读长测序相结合，可以稳健、快速和低成本的方式解析已编辑的基因组中未知的有效载体整合位点，定量分析不同体外、体内样本的DNA整合特征，检测极限为1%。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02778-9

3、Nature | 迁移学习使得基因互作网络预测成为可能

Geneformer是一种基于深度学习的、对上下文敏感的模型，通过大规模转录组数据的预训练，可以在数据有限的场景中进行预测。本文中作者利用3000万个单个细胞转录组构成的大规模语料库进行了预训练,以在有限数据情形下实现下游网络生物学任务的预测。同时在有限患者数据的疾病建模的应用中,Geneformer鉴定了心肌病的候选治疗靶点。 Geneformer代表了一个预训练的深度学习模型,可通过微调适应广泛的下游应用，进一步促进对关键网络调节因子和候选治疗靶点的发现。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06139-9

博文资讯¶

4、测序冷知识，为什么illumina测序叫做P7与P5接头？

推特上关于为什么illumina测序连接的是3’端和5‘端的接头，但是接头命名是P7与P5而不是P3与P5的讨论，原因是illumina收购的solex测序技术里面，P7和P5是测序效果最好的接头，所以就保留了第5个和第7个接头原始的编号，而不是符合常识的命名为P3和P5。

5、基因集分析的前世今生

本文作者通过两篇文献，展示了GSA的前世今生，包括当下富集分析的主流算法、方法，统计学原理及其在解释科学问题时的局限性和不足，最后作者还补充了在选择对应方法、工具进行GSA时需要注意的问题。

6、前瞻性研究VS回顾性研究，分清了吗？

前瞻性研究和回顾性研究是流行病学中两种主要的观察性研究方法。本文介绍它们的含义和区别。

7.一文掌握卡方检验

本文从假设检验入手，详细介绍了卡方检验的基本内容。

工具¶

8、buildr ｜舒适地组织和运行构建脚本

处理可重复的报告或任何其他类似的项目通常需要运行脚本，以指定的方式“构建”输出文件。buildr可以帮助你组织、修改和舒适地运行这些脚本。该软件包提供了一组功能，以交互方式指导你完成整个过程，这些功能可以作为RStudio插件使用，这意味着你可以设置键盘快捷键，使你可以随时随地一键选择并运行所需的构建脚本。

工具链接：https://github.com/netique/buildr

9、ProjectTemplate | 项目管理的R包

ProjectTemplate是一个可以自动化管理R语言项目的R包，可以简化日常使用R语言的一些流程，推荐使用。

工具链接：https://github.com/KentonWhite/ProjectTemplate

10、Zotero Better Notes | Zotero笔记管理工具

Zotero Better Notes作为Zotero一个插件，是Zotero中进行笔记管理的强大工具。

工具链接：https://github.com/windingwind/zotero-better-notes

11、circrna| circRNA分析流程工具

nf-core/circrna是基于Nextflow进行circRNA定量、差异表达分析和miRNA靶向预测的分析流程。

工具链接：https://nf-co.re/circrna/dev

资源¶

12、CRAN平台多组学分析的R包集合

本文介绍了CRAN平台上组学分析时重要的R包工具，可用于基因组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学等。

资源链接：https://cran.r-project.org/web/views/Omics.html

13、单细胞测序的里程碑文献集锦

本资源整理了2009年以来的单细胞领域的里程碑文献（见上图）。

历史上的本周¶

第 40 期：bTMB指导肿瘤免疫治疗临床研究

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）
@kongjianyang（空间阳）

订阅¶

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。

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（完）

第79期

Sat, 10 Jun 2023 14:50:20 +0000

生信爱好者周刊（第 79 期）：四千周¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

图片来源：宋人心中的“斗茶神器”

本周话题：四千周 ¶

一篇名为《反生产力宣言》的文章讨论了生产力的概念及其潜在的陷阱。作者引用了奥利弗-伯克曼（Oliver Burkeman）的《四千周》一书，该书强调了我们生活中有限的时间，并批评了对效率的无情追求。作者认为，高效往往会导致更多工作而不是更多闲暇时间，因为其他人开始期望你做得更多。这是由于工作量本质上是无限的。作者使用一个商人和渔民的寓言来说明追求效率以享受生活时的讽刺之处，当时生活中令人愉快的部分通常不需要效率。文章还讨论了被落下或变得无关紧要的恐惧，这影响着每个人，无论他们成功与否或财富如何。这场持续不断地竞赛经常导致遗憾，正如垂死之人普遍后悔过度劳累一样。作者建议解决这种生产力跑步机问题的方法是积极选择对你重要并花时间去做那些事情，无论是友谊、爱好还是健康等方面。作者还警告不要陷入沉迷于工作行为而非工作本身的陷阱。文章最后强调了珍视生命有限和我们所做选择的重要性，以及需要欣赏当前时刻而不是不断追求更美好未来的必要性。

@wangdepin - 很有意思的一点：高效率的人往往会得到更多的工作，而不是更多的休闲时间，因为其他人开始期待你能做更多的事情。

生信研究¶

1、Cancer Cell | d-MMR/MSI-H 肠癌免疫微环境解析

免疫检查点抑制剂(ICI)治疗可以诱导错配修复缺陷和微卫星不稳定性高(d-MMR/MSI-H)结直肠癌(CRC)的完全缓解。然而，免疫治疗实现病理完全反应(pCR)的潜在机制尚未完全了解。该研究首次对PD-1阻断剂(托利帕单抗)或托利帕单抗联合COX-2抑制剂(塞来昔布)治疗的d-MMR/MSI-H CRC患者的肿瘤细胞群进行了深入的细胞和分子分析。该研究旨在揭示肿瘤残余患者对ICI治疗的耐药性和敏感性的基础，并提示ICI治疗的潜在治疗靶点。该研究比较了实现病理完全缓解(pCR)的患者暴露于ICI前后的细胞类型分布和功能变化，以阐明与ICI治疗成功相关的机制(−ICI vs +ICI/pCR)。该研究还分析了pCR和非pCR反应在治疗动力学上的差异，以探讨免疫治疗耐药的机制。

文章链接：https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(23)00137-X#%20

2、NEJM | 英国“破译发育障碍”项目揭示五千余例罕见病的遗传原因

近年来，基因组测序在识别罕见单基因疾病的分子机制方面取得了非凡的进展，并越来越多地应用于多种疾病的诊断。最早将大规模基因组研究与个体患者反馈相结合的研究之一是英国破译发育障碍（Deciphering Developmental Disorders, DDD）研究项目。该项目招募了13500多个家庭，获得了外显子组测序和微阵列数据，并与200多名临床医生记录的丰富临床表型相补充。

近日，该项目团队在国际顶级期刊The New England Journal of Medicine发表了题为“Genomic Diagnosis of Rare Pediatric Disease in the United Kingdom and Ireland”的文章。在该文章中，研究团队描述了DDD研究多年来开发的分析策略。通过该项目，大约5500例严重发育障碍患者了解了其疾病相关遗传因素。平均而言，每个父母-后代三人组中有1.0个候选变异，每个单例先证者有2.5个变异。通过使用临床和计算方法进行变异分类，约41%的先证者（13,449人中有5502人）得到诊断，其中76%的个体携带致病性新生突变。另外22%的先证者（13449人中的2997人）在与单基因发育障碍密切相关的基因中存在意义不明变异。

论文链接：https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2209046

3、TRACERx研究：利用遗传信息预测肺癌的下一步行动

肺癌是最常见的恶性肿瘤之一。近年来，肺癌的全球发病率及死亡率均以惊人的速度上升。非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的肺癌类型，约占所有病例的85%。了解肺癌的特征变化可以揭示肿瘤如何演变，进而帮助开发新的更有效的治疗方法。

近日，发表在《自然》与《自然医学》上的TRACERx研究系列文章中，TRACERx联盟团队描述了癌细胞DNA的变化如何帮助研究人员预测细胞未来的行为，包括癌症将在何时何地转移扩散到身体的其他部位。研究团队从基因组、转录组、细胞、组织以及临床表现等不同层面对肺癌的进化和转移、异质性等关键癌症特征进行了表征，揭示了基因组变异在不同的肿瘤克隆演化模式和转移中的作用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05783-5

4、Nat Mach Intell | 彭绍亮教授课题组在基于多模态网络表征学习的药物发现方法研究中取得重要进展

近日，湖南大学信息科学与工程学院彭绍亮教授课题组在国际顶级期刊Nature Machine Intelligence发表了题为“Multi-task Joint Strategies of Self-supervised Representation Learning on Biomedical Networks for Drug Discovery”的研究论文。该研究提出了面向药物发现的生物网络自监督表征学习的多任务联合框架MSSL2drug，系统地研究了如何有效地组合多个自监督模型这一人工智能领域的挑战性问题，探索发现了基于生物网络的多模态网络表征学习技术，为缺乏生物或临床标注数据的药物发现提供了新的研究思路。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-023-00640-6

博文资讯¶

5、多分享

华南农业大学夏瑞老师写给学生的建议，公众号还有其他的文章。能感受到夏瑞老师是一个特别爱分享的人，给我们这些初入科研的学生很多诚恳的建议，很希望这样的老师多一点。

6、白话孟德尔随机化

本文用通俗易懂的语言解释了什么是孟德尔随机化及其研究相关要素，在文末作者还分享了7篇孟德尔随机化热点论文。

7、AI 时代，重识羊驼

少数派网站发表的题为 “人工智能时代，重新发现骆驼 “的文章，讨论了以骆驼家族命名的人工智能模型的出现，骆驼家族是一个包括骆驼、羊驼、瓜纳科和骆驼在内的动物群体。文章首先介绍了骆驼如何成为中国流行的网络流行语的简要历史。然后，文章深入探讨了骆驼家族的生物分类，解释了各种物种之间的差异。文章的主要重点是开发以这些动物命名的人工智能模型。2023年2月，Meta AI发布了一个大型语言模型，名为LLaMA（大型语言模型Meta AI）。尽管LLaMA的参数比OpenAI的GPT-3少，但它的意义在于它是在非商业许可下发布的，主要用于学术研究。在LLaMA发布之后，其他几个以骆驼家族成员命名的AI模型也被开发出来。这些模型包括斯坦福大学基础模型研究中心开发的Alpaca 7B、Guanaco、来自不同大学的团队开发的Vicuna-13B，以及Chines-Vicuna。这些模型中的每一个都是通过用特定的数据集对LLaMA进行微调而开发的。文章最后指出了这些人工智能模型的快速发展，并将其比作新生骆驼的快速成熟，它在出生后就能立即奔跑。作者表示，希望在不久的将来，人工智能将变得人人可及。

8、Why it’s worth making computational methods easy to use

约翰霍普金斯大学生物医学工程系的助理教授Jean Fan在Nature上发表的一篇博文。文章讨论了Jean Fan和她的团队发起的一个数字活动，该活动利用YouTube、GitHub和博客等平台，使每个人都能获得计算生物学工具。文章探讨了这样一个观点：一个计算方法，就像艺术一样，在被他人分享和使用之前是不完整的。这篇文章是《自然》职业社区的一部分，《自然》读者可以在这个平台上分享他们的职业经验和建议。

9、What makes a good computational genomics method?

多伦多大学的助理教授Kieran R Campbell的博文，讨论了创建和评估新的计算生物学方法的原则。该文章强调了从问题而不是解决方案开始的重要性，寻求新的视角而不是改进的分数，有一个评估优先的方法，以及平衡什么是重要的和什么是可能的。

工具¶

10、Trinka

Trinka，一个用于学术和技术写作的语法和校正的人工智能（AI）工具。

11、PyComplexHeatmap ｜绘制复杂热图的Python包

可以看作是 ComplexHeatmap 纯 Python 实现。我看了下，这不是 R 的接口调用。非常有意思的工作。

12、ChatPaper | 全流程加速科研：论文阅读+润色+优缺点分析与改进建议+审稿回复

ChatPaper是一款论文总结工具，AI用一分钟总结论文，用户用一分钟阅读AI总结的论文。

资源¶

13、计算机专业学习路线

本学习路线主要参考美国四大CS名校（卡耐基梅隆CMU、斯坦福Stanford、加州伯克利UC Berkeley、麻省理工MIT）以及哈佛Harvard、普林斯顿Princeton等6所计算机名校的课程安排与内容。而这六所名校也恰好是图灵奖得主最多的前六所，排名依次为：斯坦福、MIT、伯克利、普林斯顿、哈佛、CMU。世界上那些最优秀的IT名人可能都学过这些课程，耕耘其中，尽享奇妙。本学习路线会尽可能列出配套的视频、书籍、作业、项目等相关资源，而且会不断更新。

14、16 个公共表达数据再分析资源

Ming Tommy Tang 在推特上总结的数据资料列表。

RNA meta Analysis has ~26,700 studies (5,717 RNA-Seq and 20,955 Microarray) https://rnama.com/docs/search-evaluation
refinebio will have harmonized over 60,000 gene expression experiments https://www.refine.bio/
BioJupies https://maayanlab.cloud/biojupies/
Recount2-FANTOM - Recounting the FANTOM Cage Associated Transcriptome. Long non-coding RNAs. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/659490v1
Recount3 https://rna.recount.bio/
Digital Expression Explorer 2. Digital Expression Explorer 2 (DEE2) is a repository of uniformly processed RNA-seq data mined from public data obtained from NCBI Short Read Archive. https://dee2.io/
Extracting allelic read counts from 250,000 human sequencing runs in Sequence Read Archive https://www.biorxiv.org/content/10.1101/386441v1?rss=1
MetaSRA: normalized sample-specific metadata for the Sequence Read Archive https://www.biorxiv.org/content/10.1101/090506v1
ARCHS4 provides access to gene counts from HiSeq 2000, HiSeq 2500 and NextSeq 500 platforms for human and mouse experiments from GEO and SRA. https://maayanlab.cloud/archs4/
DEP-reads: Uniformlly processed public RNA-Seq data. Read counts data for 5,470 human and mouse datasets from ARCHS4 v6 and 12,670 datasets from DEE2 for 9 model organisms by steven Ge. http://bioinformatics.sdstate.edu/reads/
SRA-explorer - This tool aims to make datasets within the Sequence Read Archive more accessible. https://sra-explorer.info/
intropolis is a list of exon-exon junctions found across 21,504 human RNA-seq samples on the Sequence Read Archive (SRA) from spliced read alignment to hg19 with Rail-RNA. https://github.com/nellore/intropolis
batch recompute ~20,000 RNA-seq samples from larget sequencing project such as TCGA, TARGET and GETEX. Used hg38 and gencode v21 as annotation. https://toil.xenahubs.net
A cloud-based workflow to quantify transcript-expression levels in public cancer compendia used kallisto for TCGA/CCLE datasets and gencode v24 as annotation. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/063552v1
MiPanda is an online resource for the interrogation and visualization of gene expression data from the myriad of publicly available cancer and normal next generation sequencing datasets. https://mipanda.med.umich.edu
Curation of over 10,000 transcriptomic studies to enable data reuse. https://biorxiv.org/content/10.1101/2020.07.13.201442v1

15、Single-cell RNA-seq data analysis workshop

一个单细胞分析入门教程的GitHub库。可以跟着助教学，也可以进行自学。教程提供了详细的数据和代码，值得花时间学学。

历史上的本周¶

第 39 期：人生不短

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第78期

Sun, 04 Jun 2023 22:53:56 +0000

生信爱好者周刊（第 78 期）：霸凌是平庸科学家登上顶峰的手段¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

图片：地图的失真

有时候，看地图会误判，地图上俄罗斯过大（6400公里），非洲过小（7200公里）。这并不是地图画错了，而是地球为球形，投影成平面地图会失真，高纬度地区被拉长了。

本周话题：霸凌是平庸科学家登上顶峰的手段 ¶

如今大家早已不再痴迷于所谓的「好学生」滤镜，能够更加理性地认识到，「霸凌他人」与「擅长学术」两件事并不冲突。

可事实也许还要更糟糕一些：一篇来自 Nature Correspondence 的文章表示，许多所谓的「明星学者」之所以能够出人头地，正是因为他们在职业生涯中选择了当个坏人——

霸凌行为，正是这些平庸的学者登上顶峰的手段。

@kongjianyang：学术圈中的霸凌行为远未得到足够的重视，每年都会有研究生和导师之间的问题被曝光。虽然人们普遍认为，面对霸凌最好的做法是勇敢地寻求帮助并奋力对抗，但只有科研人员才知道，当霸凌者是自己的导师或PI时，想要反抗是多么困难。这篇文章为受到霸凌的科研人员提供了一些建议，希望每位科研工作者都能开心科研，对于霸凌行为勇敢的说不。

生信研究¶

1、Cancer Cell | 基于bulk RNA-seq精准重建肿瘤TME的机器学习新算法Kassandra

美国MD安德森癌症中心和BostonGene公司的研究团队共同开发了一种名为“Kassandra”的决策树机器学习（ML）算法。这个算法经过训练，使用超过9,400个组织和血液分选的细胞RNA图谱，并将其与数百万个人工转录组数据整合在一起，以准确地重建肿瘤微环境（TME）。Kassandra算法基于细胞RNA的独特特征，可以适用于不同类型的细胞，并帮助我们更好、更全面地理解仅包含RNA-seq数据的档案样本中的生物学信息。这项研究未来有望在多种疾病的临床应用中发挥重要作用。

文章链接：https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(22)00319-1#secsectitle0015

2、Science封面！华大构建全球首个脑再生时空图谱

2022年9月2日，由杭州华大生命科学研究院主导，联合来自3个国家的17个单位的科学家共同组成的研究团队分析比较了蝾螈脑发育和再生过程，构建了首个蝾螈脑再生时空图谱，这也是全球首个脑再生时空图谱, 相关成果以背靠背封面文章的形式发表于国际顶级学术期刊《科学》。科学家找到了蝾螈脑再生过程中的关键神经干细胞亚群，描绘了此类干细胞亚群重构损伤神经元的过程，同时还发现脑再生与发育过程具有一定的相似性，为认知脑结构和发育过程提供助力，为神经系统的再生医学研究和治疗提供新的方向。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abp9444

3、NPJ GENOM MED | 43万人大型临床诊断队列研究揭示，DNA和RNA配对检测能更准确地诊断遗传性癌症

美国Ambry Genetics公司在npj Genomic Medicine杂志上发布了一项大规模队列研究的结果，研究团队通过将DNA和RNA测序配对来解决剪接变体识别和解释的难题，并描述了由43,524名接受遗传性癌症易感基因检测的个体组成的临床队列中的突变和剪接情况。该研究证明了DNA和RNA-seq配对检测的效用，其可以检测到影响剪接的致病变异，包括深内含子变异，从而能够鉴定出额外的具有临床可操作结果的个体。该研究结果强调了RNA-seq在提高仅采用DNA诊断方法可能会漏检的高危人群识别方面的重要性。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41525-022-00323-y

博文资讯¶

4、jjVolcano | 一行代码绘制单细胞火山图

本文介绍如何使用 scRNAtoolVis 包中的 jjVolcano 函数进行多组火山图的绘制。

5、UCSCXenaTools探索各类型肿瘤的TN差异分析

UCSCXenaTools是由@ShixiangWang开发的R客户端，用于下载UCSC Xena平台的数据。这篇文章给出了利用UCSCXenaTools探索各种肿瘤与对照组之间在全局水平上（例如mRNA，lncRNA，miRNA，甲基化和蛋白质）的差异情况的分析流程。

6、2 万字系统总结，带你实现 Linux 命令自由

Linux命令在生物信息分析中的重要性不言而喻。本文对Linux平台上一些常见命令进行了系统梳理，值得一读。

工具¶

7、gptstudio：大语言模型的Rstudio插件

一款能够将大语言模型整合到R语言分析工作流中的插件。这个插件很火，不到几个月已经在GitHub拿到了超过600的star，感兴趣的可以去尝试使用下它。

工具链接：https://github.com/MichelNivard/gptstudio

8、GPT Academic：GPT 学术优化

同样是一款基于大预言模型开发的工具，为ChatGPT/GLM提供图形交互界面，特别优化论文阅读润色体验，模块化设计支持自定义快捷按钮&函数插件，支持代码块表格显示，Tex公式双显示，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持清华chatglm等本地模型。

工具链接：https://github.com/binary-husky/gpt_academic

9、tidyclust ｜聚类模型的 tidy 通用接口

资源¶

10、适合撰写课程论文的 LaTeX 模板

本文推荐了几个适合写书和笔记的LaTeX模板：

Elegant LaTeX: https://github.com/ElegantLaTeX
ElegantPaper: https://github.com/ElegantLaTeX/ElegantPaper
ElegantBook: https://github.com/ElegantLaTeX/ElegantBook
ElegantNote: https://github.com/ElegantLaTeX/ElegantNote

11、推特上最新超15w阅读的科技论文写作新手指南

这是一篇在推特上广受关注的科技论文写作指南的中文译文，对于需要一些论文写作思路的同学来说，可以参考一下。

12、AI工具导航网站

随着ChatGPT的火爆，各种人工智能工具不断涌现，这个网站汇集了国内外热门的人工智能工具和网站，可以浏览一下，看看是否能找到你所需的人工智能工具。

网站链接：https://ai-bot.cn/

历史上的本周¶

第 38 期：选人不选项目的「基石项目」能否走向成功？

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第77期

Sun, 28 May 2023 13:28:55 +0000

生信爱好者周刊（第 77 期）：科研成果被截胡抢发¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

来源：Ling Li 海星骨架

本周话题：科研成果被截胡抢发 ¶

一篇关于科研剽窃的新闻报道，讲述了一名博士生的研究成果被博士后抢先发表的事件，以及导师为其讨回公道的过程。

@NiEntropy：科研剽窃是指在科学研究中，未经原作者同意或未明确引用，擅自使用他人的创意、数据、方法、结论等，作为自己的研究成果发表或申请专利的行为。博士后剽窃博士生的研究成果，不仅侵犯了博士生的劳动成果和创新精神，也违背了导师和同事之间的信任和合作，造成了严重的心理伤害和学术纠纷。这种行为是不可容忍的，应该受到严厉的惩罚和谴责。

生信研究¶

1、Briefings in Bioinformatics | 最大的生物医学可视化疾病—靶标知识图谱平台eTSN

e-TSN(the explorer for Target Significance and Novelty,)是由华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验李诗良/李洪林团队搭建的一个基于生物医学文本挖掘的可视化疾病—靶标知识图谱平台。该平台对200多万篇生物医学全文文献中疾病-靶标关系数据进行提取，生成与药物-靶标-疾病相关的知识图谱，通过可视化表示，可为疾病提供潜在靶标谱，为靶标提供疾病谱，并关联已有和在研药物数据库，为寻找合适的靶点这一难点问题提供了实用的解决方案，同时也为数据驱动的靶点临床决策和新药研发立项提供了线索和理论依据。

论文链接：https://doi.org/10.1093/bib/bbac465
平台链接：http://www.lilab-ecust.cn/etsn/

2、Nature Medicine | 多染色深度学习模型可用于结直肠癌的预后和预测

本文构建了一个可利用人工智能确定1000多名患者IS（AImmunoscore, AIS）的多染色深度学习模型（MSDLM），该模型具有很强的预后能力，优于其他基于临床、分子和免疫细胞的参数，还可用于预测直肠癌患者对新辅助治疗的反应，是一种能够为临床医生提供基于肿瘤免疫微环境的有价值的决策工具。多染色组合模型中表现最好的组合是CD4、CD8、CD20和CD68，定义 “无复发”的最重要的免疫细胞亚型依次是CD8+T细胞和B细胞，而对“复发”分类贡献最大的是CD68+单核-巨噬细胞，这些发现与在CRC和其他实体癌中的已知作用完全一致。此外，之前的工作表明IS不仅可用于预后，它在直肠癌的新辅助治疗中也具有预测价值。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-022-02134-1

3、Bioinformatics | 宏基因组物种组成分析软件KMCP

日益增加的微生物参考基因组促进了宏基因组物种组成分析准确性的提高，同时也对宏基因组物种组成分析软件的建库效率、数据库大小、分析时间带来了严峻的挑战。此外，大多数软件主要关注细菌、古菌和真菌，而缺少对病毒群落的关注。研究团队推出了KMCP，一个新的基于k-mer的宏基因组物种组成分析软件。它将参考基因组分割成多个相同大小的区块，并将每个区块的k-mer存储在修改和改进的COBS索引中用于序列的快速搜索。KMCP通过结合k-mer相似性和基因组覆盖信息来减少基于k-mer的宏基因组分类和物种组成分析软件的高假阳性。基于模拟和真实数据的基准测试显示，KMCP虽然比其它软件运行时间更长，但是KMCP不仅能在原核生物和病毒群落上准确地分析物种组成，还能在低深度临床样本中提供高可信度的病原微生物检测结果。

论文链接：https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac845

4、Nat Genet发表大规模多组学研究结果，揭示上百种结直肠癌相关新遗传风险因素

由弗雷德·哈钦森癌症研究中心的研究人员对10万余例结直肠癌（Colorectal cancer，CRC）病例、15万余例欧洲和东亚血统的对照组进行了全基因组关联研究（GWAS）荟萃分析，确定了100多个与CRC密切相关的新遗传风险因素。这项研究是迄今为止对结直肠癌常见遗传风险因素进行的最大、最全面的研究。该研究成果可以帮助临床医生更准确地预测、确定患CRC风险较高的患者，以便其能够接受早期筛查，对患者实施更加精准的治疗方案。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-022-01222-9

博文资讯¶

5、自上而下的因果关系：数学结构与观察者

这篇文章讨论了自上而下因果关系的两个方面，乔治·埃利斯（George Ellis，著名物理学家与复杂系统学者）对这一复杂概念进行了令人信服的解释。这篇文章很大程度上同意埃利斯的总体信息，但可能对某些细节的理解略有不同。作者是在广泛的经验主义背景下阐明了这一信息。

文章链接：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-71899-2_3

6、Nature Reviews Cancer：未来10年肿瘤精准治疗的6个未解之谜

思考问题的熊解读 6 大未解之谜：

治疗是否和时间有关？
有害突变何时致病？
突变是否具有组织偏好？
应该靶向哪个肿瘤克隆？
肿瘤科医生应该多了解他们的患者？
何时进行免疫治疗？

7、徐瑞华教授：2022十大消化道肿瘤临床研究进展、待解决问题

本文由中山大学肿瘤防治中心内科徐瑞华教授团队撰文，文中回顾了食管癌、胃癌和结直肠癌治疗领域的进展及有待解决的问题。

8、2022单细胞关键意见领袖的关键文章

生活的细节，靠近了看仿佛散落海滩的贝壳，七零八落，当我们把视角拉长一些，这一颗颗串起来，就是一串串有迹可循的珍珠项链，不可方物。当我们把2022以春夏秋冬这样铺展开来，历历在目的往事，以某种逻辑连结，2022不再只是一个数字，有了故事也有了温度。2022年单细胞课题怎么样？单细胞技术接下来会往哪个方向发展？更多组学？更高通量？让我们跟随单细胞大佬2022年发表的文章，看未来已来。

工具¶

9、imgpalr｜从任何图片中创建调色板

imgpalr包可以很容易地从图像文件创建调色板。

工具链接：https://github.com/leonawicz/imgpalr

10、monocle3 | 单细胞轨迹分析

Monocle 3是一个用于分析单细胞基因表达的工具包，可以执行三种主要类型的分析：

1.聚类、分类和计数细胞。单细胞 RNA-Seq 实验可让您发现新的（可能罕见的）亚型细胞。2.构建单细胞轨迹。在开发中，疾病，在整个生命过程中，细胞从一种状态过渡到另一种状态。3.差异表达分析。表征新细胞类型和状态始于与其他更好理解的细胞的比较。

工具链接：https://github.com/cole-trapnell-lab/monocle3

11、clustergrammer | 矩阵可视化交互工具

Clustergrammer是一个基于Web的工具，用于将高维数据（例如矩阵）可视化为交互式和可共享的分层集群热图。Clustergrammer的前端是使用D3.js构建的，它的后端则由Python构建。Clustergrammer 产生高度交互式的可视化，能够直观地探索高维数据，并具有多种生物学特异性特征，以促进基因级生物数据的探索。

工具链接：https://github.com/MaayanLab/clustergrammer

12、EnhancedVolcano | 火山图

火山图是一种常见的用于可视化差异表达基因的方法。EnhancedVolcano是一个高度可定制化的R包。采用其默认模式也可以快速做出美观的火山图。

工具链接：https://github.com/kevinblighe/EnhancedVolcano

资源¶

13、孟德尔随机，十大文章汇总

孟德尔随机化研究已成为当下又一个发文热点，本文总结了从今年年初开始关于这个方向的十多篇文章，为入门学习该领域的研究提供了既往文献基础。

14、prompt 写作指南

这是一篇针对BoostPixels引擎的生成式AI的prompt教程，具有参考价值。

资源链接：https://boostpixels.com/guide

历史上的本周¶

第 36 期：“费钱、费力、不费脑”是中国该提倡的科研吗？

贡献者（GitHub ID）¶

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@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
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（完）

第76期

Sun, 21 May 2023 08:29:41 +0000

生信爱好者周刊（第 76 期）：人生是一个长板问题¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

被海浪扔回陆地的加菲猫（图源：BBC Future-Richard Fisher）

本周话题：人生是一个长板问题 ¶

来自科技爱好者周刊的话题：除了著名的“水桶原理”-水桶的容量由最短的那块木板决定。“长板问题”也应该得到关注，它是指问题的关键不在于最弱点，而在于最强点。只要有一个点特别出色，这件事情就成功了，其他点的好坏无所谓。

@kkjtmac 这个问题可以用一个俗语概括：“一招鲜，吃遍天”，但是另外一个词可能更合适一点：“取长补短”。就像科技爱好者周刊的评论-“我们必须学会区分”短板问题”和”长板问题”，它们的解决方法完全不同。短板问题的解决，需要盯着薄弱环节，补齐最短的那块板；长板问题的解决，只需要推进最强的环节，不要在乎别的。”

生信研究¶

1、Nature | 首个人类泛基因组草图公布

人类泛基因组参考联盟（Human Pangenome Reference Consortium）提出了首个人类泛基因组参考草图以及两个使用这一参考为基础进行新遗传学研究的发现。此次公布的泛基因组草图，源自47名祖先不同个体的阵列，为当下的参考人类基因组（GRCh38）添加了1.19亿碱基对和1115个基因重复（一个DNA区域里含有一个基因重复的变异）。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05896-x

2、PNAS | 同时检测同一DNA分子的遗传和表观遗传特征的新方法——MethylSaferSeqS

美国约翰霍普金斯大学医学院的研究团队报道了一种名为“MethylSaferSeqS”的方法。在样本量有限的情况下，该方法能够检测同一DNA模板分子中的遗传和表观遗传变化，且适用于不同大规模平行测序的标准文库制备。经验证，MethylSaferSeqS具有检测癌症患者和健康个体cfDNA中预期突变、甲基化和拷贝数变化的能力。

论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.2220704120

3、Nature | 通用医学人工智能基础模型

这是一篇由Eric J. Topol和 Pranav Rajpurkar研究团队发表的一篇关于医学人工智能的综述论文。文章介绍了GMAI (Generalist Medical Artificial Intelligence) 模型的概念和其在医疗保健中的应用。GMAI模型能够处理多种数据模态，并具有在执行任务时学习新内容的能力和利用领域知识的能力，这为医疗保健任务提供了无限的机会。GMAI的灵活性使得模型能够适应新的环境和应对新兴疾病和技术的变化，而无需经常重新训练。此外，GMAI应用程序将部署在传统的临床环境和远程设备上。但是，GMAI模型也存在独特的挑战，包括验证模型的准确性、收集和保护大规模的训练数据以及应对计算成本。面对快速发展的AI技术，这篇文章值得有志于投身医疗人工智能研究的科研人员深度阅读。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05881-4

博文资讯¶

4、你为什么找不到「完美」的键盘？macOS 的按键到底特殊在哪

本文介绍了macOS 下的键盘发展历史，进而解释了苹果系统的按键的特殊性。

5、Linux 系统性能监控工具

top命令是Linux系统自带的系统资源监视工具，除此还有简洁功能强大的类似工具htop、atop、vtop、btop++、Glances、nmon。该推文精简地介绍这些工具的特点和安装方法。

6、重新认识中性粒细胞

最近发现的许多“新”中性粒细胞( Neutrophils)功能令人兴奋不已。人们逐渐认识到中性粒细胞具有比抗菌反应更多的功能，并且在不同的组织和病理条件下具有不同表型，这表明中性粒细胞确实有未被刻画的异质性。然而，在大多数已发表的文章中，证据往往是间接的，我们需要可靠的实验证明所描述的细胞实际上是新的中性粒细胞亚群。

7、单细胞测序在药物研发中有什么用？

这篇文章探讨了单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 技术在药物研发中的主要作用。为了理解单细胞技术是如何应用于药物研发流程，文章系统回顾了单细胞测序的基础，并基于此讨论了其他的一些单细胞技术，例如单细胞CRISPR 筛选技术，单细胞T细胞受体和B细胞受体测序技术。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41573-023-00688-4

工具¶

8、RTutor.ai | 让AI帮你处理数据

RTutor 是一款基于 chatGPT的API的开发的工具，可以快速生成和测试 R 代码。RTutor 将自然语言翻译成 R 脚本，然后在 Shiny 平台内执行。你可以上传一个数据集，然后用英语提出问题或者请求分析，RTutor.ai会自动生成和测试R代码。需要chatGPT的API。

工具链接：https://github.com/gexijin/RTutor

9、Word GPT Plus | 集成chatGPT 模型的 Word 插件

Word GPT Plus 是一个集成了 chatGPT 模型的 Word 插件。它允许你基于你在文档中写的内容生成文本。你可以使用它来翻译、总结、润色或者从零开始写一篇文章。

工具链接：https://github.com/Kuingsmile/word-GPT-Plus

10、XClone | 单细胞克隆拷贝数变异推断

XClone是基于Python开发的一种算法，可以从低覆盖度和稀疏的单细胞RNA测序数据（例如，由10x Genomics，Smart-seq等生成的数据）中推断细胞中的等位基因和单倍型特异性拷贝数。

工具链接：https://github.com/single-cell-genetics/XClone

资源¶

11、MetaSRA ｜ SRA的标准化元数据

MetaSRA 是一个规范化管理SRA人类特定样本元数据的数据库，受启发并遵循于ENCODE项目元数据管理的模式。该模式包括将样本映射到生物医学本体中的术语，用样本类型类别标记每个样本，并提取实值属性。我们通过一套新的pipeline实现了这些任务的计算自动化。

资源链接：https://metasra.biostat.wisc.edu/

12、在R中搭建可重复的分析流程

本书的目的是教你如何使用软件工程和DevOps中的一些最佳实践来使你的项目稳健、可靠和可重现。无论您是独自工作，在小团队还是大团队中工作都无关紧要。无论你的工作是否经过（同行）评审或审计并不重要：本书中介绍的技术将使您的项目更加可靠，并为您节省很多挫败感！

13、使用R语言做临床统计分析在线书籍

一本介绍如何使用R语言做临床统计分析的英文小册子，并有配套的视频教程。可以用来翻翻读读。

资源链接：https://bookdown.org/MathiasHarrer/Doing_Meta_Analysis_in_R/

历史上的本周¶

第35期：生物信息行业的经济生态

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第75期

Sat, 13 May 2023 09:37:07 +0000

生信爱好者周刊（第 75 期）：学术需要批判氛围¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

图片:A critique of academic criticism

本周话题：学术需要批判氛围 ¶

我们的大学和学术界普遍缺乏批判氛围，这既有历史文化传统中长者为尊的因素，也有大学教师自身原因。正如钱理群先生提到某些中国知识分子的精致主义，就是只顾自己利益，凡是对我个人不利的事情坚决不做，而批评别人，尤其是批评某些权威人士往往就会伤害到自己。事不关己高高挂起，明哲保身是精致主义的典型特征，这与批判精神相悖。

@He-Kai-fly - 只有把握好学术批判利弊之间微妙的客观思想和个人情感的平衡，个人和社会才能有所进步和提高。

生信研究¶

1、Cancer Discovery | 多区域单细胞测序解析肺腺癌的空间和细胞结构

德克萨斯大学安德森癌症中心的研究团队利用单细胞测序技术系统地研究了人早期肺腺癌（lung adenocarcinoma，LUAD）组织及癌旁和远端肺样本的单细胞数据，构建了肺上皮细胞、免疫细胞等其他多个细胞群体的转录组学数据集，揭示了早期肺癌演化的特征，为研究LUAD演化轨迹和制定早期肺癌治疗策略提供了宝贵资源。感谢董炜投稿。

论文链接：https://aacrjournals.org/cancerdiscovery/article/11/10/2506/665617/Resolving-the-Spatial-and-Cellular-Architecture-of

2、Nature Machine intelligence| 华大智造研发团队发布基于对比学习的多模态单细胞算法，快速实现千万级单细胞多组学数据建模

近日，华大智造研发团队在Nature Machine intelligence（IF=25.898）上在线发表了题为“Contrastive learning enables rapid mapping to multimodal single-cell atlas of multimillion scale”的研究成果。研究人员开发了一种基于对比学习的多模态单细胞算法工具——Concerto（协奏曲）。”协奏曲”的命名，既包含了“对比学习建模细胞表征”的英文首字母，又暗含了组织器官中不同类型、不同状态的细胞协同发挥作用之意。该算法通过自监督训练的方式，可快速对千万级无标注的单细胞多组学数据进行建模，得到的细胞表征（cell embedding）可以用于自动注释、多模态整合、聚类、跨批次整合、参考映射注释等下游应用。目前，Concerto在各项任务都展现了优异的性能，进一步丰富了单细胞大数据领域的算法工具。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00518-z

3、 Nature发布15万人全基因组测序研究成果，揭示多个罕见变异的性状关联

冰岛雷克雅未克大学联合deCODE Genetics公司、安进公司等团队对来自英国生物银行（UKB）的150119个个体的WGS数据进行分析，重点介绍了发现的具有较大影响的罕见变异性状关联，这些信息是WES和SNP阵列数据集难以鉴定或无法鉴定的。这是迄今规模最大的全基因组测序工作。该研究结果已发表Nature上。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04965-x

4、Nat Med | 基于73万人遗传和健康数据揭示遗传风险因素对寿命的影响

芬兰赫尔辛基大学FIMM分子医学研究所的研究团队将来自两项生物库研究的80种疾病的遗传关联结果与2019年GBD研究的DALY预估值相结合，阐述了遗传变异对个人和群体层面上健康寿命年数损失的影响。该研究将不同的遗传风险因素按其对健康的影响进行排序，并将遗传风险因素与传统的可改变风险因素进行比较，提出了遗传风险因素的比较风险评估模板。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-022-01957-2

5、Nat Commun | 利用机器学习准确分析FFPE样本的基因组学特征，解锁临床癌症样本的遗传密码

美国赫尔辛基大学研究团队从FFPE样本中提取了福尔马林暴露导致的全基因组突变特征，并设计了FFPEsig算法。该算法能够准确分析癌症活检FFPE样本中基因组学数据，使用机器学习方法校正了受损DNA，并揭示肿瘤样本中真正的突变过程。该方法能够对FFPE样本进行稳健的突变特征分析，从而为使用FFPE-WGS数据进行临床应用铺平了道路，有助于在数百万现有癌症储存样本中释放巨大的医学价值。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-32041-5

博文咨询¶

6、Wasmtime 1.0 正式发布：快速、安全、可用于生产环境

历经三年开发，Bytecode Alliance（字节码联盟）宣布 WebAssembly runtime —— Wasmtime 1.0 正式发布，并可用于生产环境。Wasmtime 是 Bytecode Alliance 开发的 WebAssembly runtime，采用 Rust 编写，构建于编译器 Cranelift 之上。Wasmtime 完全开源，符合 WASI 标准，还支持与 C/C++、Python、.NET、Go 和其他编程语言集成，可运行在 Windows/Linux/macOS 等平台。

Release Process: https://docs.wasmtime.dev/stability-release.html
发布公告：https://bytecodealliance.org/articles/wasmtime-1-0-fast-safe-and-production-ready

7、使用TPM/FPKM/RPKM进行差异分析真的可以消除系统误差吗？

本文通过解读一篇文章探索差异表达分析一个比较有意思的数据科学问题：虽然TPM/FPKM/RPKM是一种“全局归一化”，在理论上可以消除线性系统误差。但是，研究者认为这种假设对组学数据分析来说太天真了，并且强调组学数据的非线性系统误差没有生物信息学方法可以消除，并以GSE159751为例进行了相关分析。

工具¶

8、3D图解神经网络

一位来自维也纳的3D特效师创建了一个CNN可视化工具。该工具的主要功能包括，卷积、最大池化和完全连接层的可视化表示，以及各种能实现更清晰可视化的简化机制等等，让初学者通过最直观的方式，来get到CNN的重点。

Github: https://github.com/julrog/nn_vis

9、cellRatioPlot 浅浅的画个细胞比例

本文介绍了 scRNAtoolVis 包新增的一个可视化功能，方便用户快速绘制美观的单细胞常见比例图形。

工具¶

10、使用G2.js交互可视化图形

g2r是G2.js JavaScript可视化库的接口。G2.js本身就是一个图形语法(GG ~= 2G)，尽管在某些方面与R对ggplot2中实现的语法的一般理解有所不同，但有些地方与ggplot2类似。

Github: https://github.com/devOpifex/g2r
Get start: https://g2r.opifex.org/articles/get-started.html

11、使用brename对文件批量重命名

brename是一个跨平台命令行工具，其可以通过正则表达式安全地批量重命名文件或目录。

链接：https://github.com/shenwei356/brename

资源¶

12、工具 | AI大神李沐开源新手剪辑神器！只看字幕就能剪视频，卡壳重复片段一键删除

AL大神李沐最近开发了一款软件-AutoCut。它可以对视频自动生成字幕，接下来，用户就可以对照字幕，将空白停顿、反复重读的地方进行删除，AutoCut也将自动对视频中对应的片段裁切并保存。该软件使用户无需使用视频编辑软件，只需要编辑文本即可完成剪切。

13、helix：一个基于Rust的文本编辑器

helix是一个基于Rust的文本编辑器，其类似 Vim 的模态编辑，并支持多选、通过树形定位器进行智能的增量语法突出显示和代码编辑等功能，并内置语言服务器。

资源¶

14、一次搞定所有的富集分析

gson包可一次搞定所有的富集分析。

15、人人都能用英语

李笑来写的关于如何学习以及使用英语的小册子，李笑来虽然因为在币圈割韭菜的事情风评不好，但是他一直在学习，并且持续输出的能力还是值得学习的，这个小册子可以翻翻。

16、scRNA-seq相关工具和基因组数据分析资源

网站归类整理了各种单细胞测序和基因组数据相关的出版资料和工具，方便读者挑选感兴趣的内容阅读学习。

历史上的本周¶

第34期：中国百万人群大队列，何去何从

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第74期

Sun, 23 Apr 2023 14:43:43 +0000

生信爱好者周刊（第 74 期）：新技术的最大风险¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

图片：印度的第一家苹果商店

本周话题：新技术的最大风险 ¶

我记得，有人做过研究，企业软件的成本，只有20%是早期的开发成本，剩下的80%都是后期的维护和更新成本。很多的新技术，看上去可以节省前面20%的开发成本，但可能大大增加后面80%的维护成本。

@kongjianyang：企业应优先选择经过考验、长期维护良好的老技术用于长期项目，而不是追求时髦的新技术，以避免增加维护成本和风险。虽然新技术有其创新性和乐趣，但在需要长期维护的项目中使用未经考验的新技术是非常冒险的。因此，选择技术时应该注重项目需求，而非个人兴趣。可能这也是为什么很多大型药企的统计分析还是依赖于SAS语言的一个原因。

生信研究¶

1、Genome Biolog | 全新衰老理论，衰老是我们身体的软件设计缺陷所致，表观遗传改变是关键

Genome Biology 期刊发表了题为：Ageing as a software design flaw 的综述论文提出了关于衰老的新观点：衰老主要是我们身体“软件设计缺陷”的结果。文章中的一些观点与著名抗衰老研究学者、哈佛大学 David Sinclair教授在Cell中提出的“表观遗传才是衰老的主要驱动力”非常契合。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-023-02888-y
Nat Commun发表肿瘤空间转录组数据辅助分析工具——SpaCET，可准确预测细胞空间分布

近日，美国国家癌症研究中心姜鹏团队在Nature Communications发表了题为“Estimation of cell lineages in tumors from spatial transcriptomics data”的文章，并详细介绍了团队自主开发的计算模型——SpaCET（Spatial Cellular Estimator for Tumors）。SpaCET可以预测肿瘤ST数据中每一个空间位置的细胞成分，解决了肿瘤异质性、组织密度变化、免疫细胞完整性和细胞谱系间共线性的挑战。经验证，SpaCET在横跨7种癌症类型的8个肿瘤ST数据集中的预测性能优于其他方法。此外，SpaCET还可提供肿瘤进展相关潜在细胞间互作分析功能。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-36062-6

3、首个男性健康单细胞数据库网站MHA正式上线啦

MHA数据库目前版本整合了2类物种（人、小鼠）、4种组织器官（睾丸、前列腺、附睾/输精管、阴茎海绵体）生理发育或相关疾病的单细胞转录组数据，共有9大数据集。数据的分析、处理由赵亮宇博士（具有男性健康相关生物学背景）与赵艺凡工程师（具有多年生物信息学数据处理经验）合作完成，保证了结果的专业性与准确性。网站提供了中英文双语的帮助信息，访问者可方便地查阅单个或多个基因，在各类男性特有器官中的细胞表达情况，或在生理与病理过程中的变化情况。

论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/andr.13402

4、Nat Genet | DeepNeo预测MHC II人类肿瘤表位新景观

2023年1月9日，韩国科学技术院、宾得医疗Jung Kyoon Choi和Dae-Yeon Cho与韩国成均馆大学医学院Se-Hoon Lee研究小组合作在Nature Genetics杂志上发表题为MHC II immunogenicity shapes the neoepitope landscape in human tumors的研究论文，这篇文章通过使用36000多个免疫原性测定结果，开发了一种鉴定pMHC的新方法DeepNeo，该方法预测了MHC II和MHC I的新表位，这些新表位不仅能够结合MHC蛋白的免疫原性，而且还能够刺激T细胞反应性免疫原性，对免疫检查点阻断有反应，同时证明了MHC- II限制性自然免疫对于癌症的重要性。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-022-01273-y

5、PNAS | 基于肿瘤代谢生物标志物的多癌症液体活检方法

瑞典查尔姆斯理工大学的科研人员在PNAS上发表了题为“Noninvasive detection of any-stage cancer using free Glycosaminoglycans”的文章。研究团队分析了不同癌症类型的糖胺聚糖组（GAGomes），并开发了一种高通量超高效液相色谱结合三重四极质谱（UHPLC-MS/MS）方法来检测游离的GAGomes。该研究纳入了来自1,260名癌症或健康受试者的2,064份样本，证明了GAGomes作为14种癌症类型MCED的肿瘤代谢生物标志物的潜力，并开发了三种基于尿液和血浆GAGomes的机器学习模型，可以检测任意癌症。与新兴的基于DNA的MCED检测相比，该方法能更灵敏地检测出无症状健康人群中I期癌症患者。

论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2115328119

博文资讯¶

6、NF-κB：维持免疫稳态的核心

这篇公众号文章简单回顾了NF-κB的两条激活通路：经典通路和替代通路，以及NF-κB通路在维持免疫稳态中的核心功能。

7、用R语言10分钟上手神经网络模型

本文从实操开始介绍了运用R语言进行神经网络neuralnet建模应用的过程。

8、肿瘤新抗原mRNA疫苗mRNA-4157/V940+PD-1抗体联合辅助治疗高危黑色素瘤防止术后复发，获得FDA的突破疗法认证

mRNA-4157为一种个性化肿瘤疫苗，靶向患者的特异性突变，编码最多至34种新生抗原。mRNA-4157可以激活肿瘤新生抗原的特异性T细胞，进而杀伤肿瘤细胞。mRNA-4157在一期临床中证明可以诱导新生抗原特异性CD8 T细胞的增殖。

9、特征筛选还在用XGB的Feature Importance？试试Permutation Importance

特征筛选是建模过程中的重要一环。基于决策树的算法，如 Random Forest，Lightgbm, Xgboost，都能返回模型默认的 Feature Importance，但诸多研究都表明该重要性是存在偏差的。是否有更好的方法来筛选特征呢？Kaggle 上很多大师级的选手通常采用的一个方法是 Permutation Importance。通过本文，你将通过一个 Kaggle Amex 真实数据了解到，模型默认的 Feature Importance 存在什么问题，什么是 Permutation Importance，它的优劣势分别是什么，以及具体代码如何实现和使用。

工具¶

10、NAdiff 首发 | 让你的RNA-Seq下游分析变得更简单

这是一款由农心生信工作室开发的可用于RNA-Seq下游分析的shiny APP，可以让用户通过友好的web界面轻松完成一系列分析。包括筛选差异表达基因、对差异表达基因进行功能富集分析和注释以及对相关结果进行可视化。

工具链接：https://nongxinshengxinapp.shinyapps.io/rnadiff/

11、github-code-viewer 浏览器插件 | 更快更简单地访问 GitHub

12、Arxiv Search | 最新arxiv文章推送

基于arxiv的论文搜索和分析的平台，可以基于网站或者微信公众号，帮你检索不同学科的最新文章。该平台用到的arxiv是一项免费分发服务和一个开放存取档案库，收录了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学领域的 2,242,699 篇学术文章。本网站上的材料未经 arXiv 同行评审。。

网站：https://www.arxiv.dev/

资源¶

13、Friends Don’t Let Friends Make Bad Graphs

「Friends Don’t Let Friends Make Bad Graphs」是一系列R绘图文章，介绍关于数据可视化中好与坏实践。非常值得读者以适合自己的速度阅读和探索下。

14、R语言学习中遗漏的内容

一个关于R语言的全面工作流程的教程，目标是让有一定R和RStudio经验的自学者能够改进他们的R习惯，提高效率和自主性。涵盖了以下主题：

保存源代码和空白状态、项目导向的工作流程、安全的路径操作、如何命名文件、分析的API、个人R管理、了解你的R安装、R启动、维护R、安装源码包、所有的失败、调试R代码、阅读源码和复现问题。

教程链接：https://rstats.wtf/

15、通过vitae包制作、维护个人简历

资源链接：https://github.com/mitchelloharawild/vitae

历史上的本周¶

第33期：生信爱好者周刊（第 33期）：科研与生活

贡献者（GitHub ID）¶

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@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
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@wangdepin（王德品）
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（完）

第73期

Sun, 16 Apr 2023 14:32:25 +0000

生信爱好者周刊（第 73 期）：迄今为止最开放、成果最多的大队列是如何建成的¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

来源：栗平/TNC Photo Contest 2022

本周话题：¶

迄今为止最开放、成果最多的大队列是如何建成的

从获得首个人类基因组已经过去了二十年，在当时，人们曾畅想在获得基因组之后就可以了解到每一个基因甚至是碱基的具体功能。但是二十年过去了，虽然对于人类基因组的研究在治疗癌症、寻找药物靶点以及诊断疾病获得了一定程度的进展，但是我们仍旧缺乏基因对于衰老、复杂性状以及疾病甚至是一些单基因致病疾病的具体影响。对于目前的这种困境，其中一个重要的原因就是高质量表型数据的缺乏，因此无法通过统计学的方法寻求性状与基因之间的具体关联。针对这一问题，一些包含有遗传数据的超大型前瞻性队列应运而生，其中最具有代表性的就是英国生物银行（UK Biobank）。

@JnanZhang：”生物样本库作为生命科学基础研究与转化医学研究的宝贵资源，其重要性日益凸显，英国生物银行已成为了大数据时代下全世界队列研究的标杆。”

生信研究¶

1、Genome Biology | 纳米孔测序可用于检测cfDNA的细胞起源和癌症特异性甲基化特征细胞游离DNA（cfDNA）携带起源组织的信息特征，包括基因组改变、DNA修饰和细胞类型特异性片段化模式等。其中，DNA甲基化是泛癌筛查研究中很有应用前景的cfDNA生物标志物。近日，来自以色列希伯来大学等单位的研究人员在Genome Biology杂志发表了题为“Detecting cell‑of‑origin and cancer‑specific methylation features of cell‑free DNA from Nanopore sequencing”的研究文章。研究团队进行了循环肿瘤DNA（ctDNA）ONT （Oxford Nanopore Technologies）测序的可行性研究，基于ONT全基因组测序检测癌症患者ctDNA的拷贝数变异（CNA），并通过比较ONT测序与短读长测序平台获得的甲基化和片段特征信息，证实了ONT测序可成为液体活检的有力工具。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02710-1

2、Cell Genomics｜空间多组学技术解析肿瘤内空间异质性本研究利用多区域质谱分析（>5000个区域），多区域单细胞拷贝数测序（~2000个单细胞），以及循环免疫荧光（>1000万个细胞）三种空间组学技术，对147名肺腺癌患者的肿瘤进行了空间多组学分析。在肿瘤中发现了两种不同的空间异质性模式，定义为聚集模式（Clustered）和随机模式（Random）空间多样性（geographic diversification， GD）。并利用蛋白质组和基因组数据在相同的样本中观察到了一致的空间模式。随机模式的肿瘤，其特点是细胞粘附力不足和肿瘤互作内皮细胞水平较低，在两个独立的患者队列中与复发或死亡风险的增加显著相关。 - 论文链接：https://www.cell.com/cell-genomics/fulltext/S2666-979X(22)00107-0

3、Nat. Commun|13.5小时即可获得WGS诊断结果！遗传病快速诊断管理系统GTRx与时间赛跑

研究团队开发了一个13.5小时的诊断系统GTRx，用于自动化遗传病诊断和急性管理指导，以在扩大rWGS的使用范围，帮助一线医生在ICU中护理危重婴儿和儿童。据介绍，GTRx系统为原型系统，仅包含约500种进展迅速且有有效治疗方法的遗传疾病。在验证临床实用性后，该系统将扩展到所有遗传疾病，使一线医生能够在评估潜在遗传病因及其对患者的后续治疗方面发挥更积极的作用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-31446-6

4、Nat. Commun|侯英勇/丁琛/贺福初团队合作发布中国人群鳞状细胞癌蛋白质组学图谱，揭示鳞状细胞癌和腺癌的分子差异

复旦大学附属中山医院侯英勇团队、复旦大学人类表型组研究院丁琛团队以及北京生命科学研究所贺福初团队合作，通过系统地蛋白质组学分析揭示了中国人群SCCs和ACs之间的差异，并初步阐明了肿瘤发生机制和治疗策略。通过对蛋白质组数据进行深入分析，构建了包含19个蛋白的诊断分类器，并验证了PRKCE、SLC27A1和CPXM2的诊断价值。该研究证实深度蛋白质组学研究能够带来功能上的新见解，将有助于推动未来的机制探索和精准治疗。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-31719-0

博文资讯¶

5、如何在分面中添加数学表达式标签?

设置数学表达式是科研绘图的一个需求，本文介绍了使用 expression() 函数定义表达式标签，并通过 ggplot2 进行绘制展示。

6、 DESeq2 的 vst、rlog 和 normalized value 傻傻分不清? 平常我们绘制热图什么的数据基本上用的可能是 TPM/FPKM/RPKM, 或者使用 DESeq2 的归一化值 normalized_counts <- counts(dds, normalized=TRUE) 。那么和 vst 和 rlog 又有什么区别呢?本文解决下面两个问题: 1.手动由 counts 数据计算 vst、rlog、normalized value。 2.探索它们之间的区别。

7、严谨的生存分析

在生物医学研究中，生存分析是非常重要和常见的分析方法。其中Cox模型是生存分析中常见的模型，可用来描述一个寿命类变量和若干因素之间的关系。本文通过一项卵巢癌的预后分析工作探讨了在应用Cox模型分析时候对于实际数据的一些处理，使得处理的数据既要合理也不至于损失太大信息。值得一读。

8、EGA 数据申请与下载

本文用一个具体实例介绍了如何在European Genome-phenome Archive（EGA：收集了多种测序以及分型数据，如基因组关联分析、分子诊断以及各种目的的测序数据）申请数据以及后续下载操作。

数据库地址：https://ega-archive.org/

工具¶

9、Huxtable ｜创建LaTeX和HTML表的友好现代接口

Huxtable 是一个强大的表格展示工具，具有多样的使用方式，完善的文档，丰富的样式和导出等特性，非常值得尝试。

文档：https://hughjonesd.github.io/huxtable/

10、可视化代码库的7种工具

当需要撰写README文件时，可能会因为不知该说什么而感到纠结，这时就可以考虑用图表来更好的表现你的想法。毕竟，一图胜千言。本文就介绍了7种可视化代码库的工具。

11、Glasbey分类色板工具

Glasbey工具是通过算法创建用于分类数据的颜色调色板，与预定义的调色板相比，它更灵活，易于使用，并且可以扩展现有调色板。此外还可以生成适用于分层类别的块状调色板。 - github: https://github.com/lmcinnes/glasbey

12、https://github.com/enblacar/SCpubr

该R包旨在提供一种简化的方法，以“pub lication ready”格式（SCpubr）为已知的Single-Cell自动生成高质量的绘图。

资源¶

13、通俗易懂的机器学习

对于了解机器学习，如果阅读网上关于机器学习的文章，你很可能会遇到两种情况：充斥各种定理的厚重学术三部曲，或是关于人工智能、数据科学魔法以及未来工作的天花乱坠的故事。这会对学习进程造成困难。本文作者希望通过本文对那些想了解机器学习的人做一个简单的介绍。不涉及高级原理，只用简单的语言来谈现实世界的问题和实际的解决方案。 - 链接(英文)：https://vas3k.com/blog/machine_learning/

14、得意黑字体

得意黑是一款在人文观感和几何特征中寻找平衡的中文黑体。整体字身窄而斜，细节融入了取法手绘美术字的特殊造型。字体支持简体中文常用字（覆盖 GB/T 2312-1980 编码字符集）、拉丁字母、西里尔字母、希腊字母、日文假名、阿拉伯数字和各类标点符号。

历史上的本周¶

第32期：有害的同义突变

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第72期

Sun, 09 Apr 2023 10:24:49 +0000

生信爱好者周刊（第 72 期）：把时间当作朋友¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

AI获奖画作《太空歌剧院》

本周话题：把时间当作朋友 ¶

本周的话题来自李笑来的图书《把时间当作朋友》，认为人生的成长在于“思考”和“累积”。感兴趣的读者不妨购买或者通过上面的GitHub链接免费阅读。

这本书的主旨非常简单：时间是不可能被管理的。必须开启心智，看清楚，想明白：问题出在我们自己身上。而我们所面临的问题，与时间、管理或时间管理都没有多大的关系。解决方案只有一个，那就是“一切都靠积累”。深信积累的力量，时间就是你的朋友，否则，它就是你的敌人。

@ShixiangWang - 人生就是时间，它很严肃但每个人又不得不面对。“有所思”才能“有所悟”，“有所悟”方能深入理解自己个人的欲望或目标，然后通过时间的累积去积攒自己对于这个世界独一无二的认知。把时间当作朋友，善待它，也让它帮助你找到自己的路。

生信研究¶

1、Science | Jeff Gore团队揭示复杂生态系统中涌现的相变

生态学致力于理解自然生态系统中的多样化的物种和复杂的动力学行为，然而科学家长期缺乏描述和预测生物多样性和生态动力学的统一框架。MIT物理系的胡脊梁和Jeff Gore等科学家结合理论和微生物群落实验，证明只需要掌握少量群落尺度的控制变量，就可以预测复杂生态系统的行为。热力学描述大量气体分子的行为只需要温度和压强等少数涌现的状态变量，而不需要知道每个分子的坐标和速度。Jeff Gore等人在生态网络中发现了类似的粗粒化描述方法，他们的实验和理论结果表明，只需要知道物种数量和平均种间相互作用强度这两个粗粒化参数，就可以预测生态群落中涌现的动力学行为以及相变。物种数量和平均种间相互作用的增加会导致群落在三个涌现的动力学相之间发生相变，从所有物种稳定共存相，转变到部分物种稳定共存相，最终转变到物种数量随时间持续振荡相。他们还发现高物种多样性和群落持续震荡之间存在正反馈。相关成果10月6日发表于Science杂志最新一期。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abm7841
官方报道：https://www.science.org/content/article/powerful-physics-tool-could-help-scientists-understand-complex-ecosystems

2、Nature Communications | TidyMass: 一个面向对象的LC-MS数据可重复分析计算框架

可重复性、可追溯性和透明度(Reproducibility, traceability, and transparency)一直是LC-MS数据分析的长期存在的问题。虽然现在已经开发了多种工具，但是他们仍然存在着局限性。因此，我们开发了 tidyMass项目(https://www.tidymass.org/)，tidyMass是一个基于R语言的综合计算框架，可以实现LC-MS数据的可追溯、可共享和可重复的数据处理和分析工作流程。TidyMass是一个共享底层设计理念、语法和数据结构的R包生态系统，它提供了一个全面的、可重现的和面向对象的计算框架。模块化架构使tidyMass成为一个高度灵活和可扩展的工具，其他用户可以改进并与其他工具集成以定制自己的管道。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-32155-w.pdf

3、Genome Biology | 癌症突变组学特征数据冗余普遍存在

美国科罗拉多大学医学院的研究团队分析了TCGA泛癌症图谱中的组学数据类型，并评估其作为癌症基因突变的多变量功能读数（readouts）的作用。分析结果表明，相对于癌症类型校正基线，基因表达数据能够对大多数基因的突变状态提供良好的预测；对于多数基因而言，多种数据类型几乎具有同等有效的预测能力。与使用单一数据类型的性能最高的模型相比，将数据类型组合到单个多组学模型中进行突变预测的方法几乎没有性能优势。这一研究结果对未来指导癌症功能基因组学的研究具有深远意义。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02705-y

4、Nature Methods | 自由探索4D核组数据——马坚团队发布Nucleome Browser平台

由美国卡内基梅隆大学计算机科学学院马坚团队开发的Nucleome Browser是一由多个Web组件构成，用户根据其需求对其数据进行可视化操作的平台。通过该平台，用户可以充分利用不同类型的4D核组数据和不同的3D表观基因组学数据集，是为最终确定基因组结构和染色质构象如何调节健康和疾病中的基因组功能提供有力的工具。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-022-01559-3

博文资讯¶

5、国家癌症中心：2023年最新发布全国各省癌症高发地图

3月22日，《中华肿瘤杂志》发表国家癌症中心、中国医学科学院肿瘤医院的重磅文章，公布2016年中国恶性肿瘤流行数据，首次提供各省主要癌谱流行情况。

这份报告根据全国各肿瘤登记处上报至全国肿瘤登记中心的2016年恶性肿瘤登记数据，估计2016年中国恶性肿瘤流行特征。纳入符合数据质控标准的487个登记处数据。按性别、城乡、年龄分层计算不同肿瘤的发病率和死亡率。结合中国人口数据，估计2016年中国恶性肿瘤发病、死亡情况。

结果显示：中国当前的主要恶性肿瘤包括肺癌、结直肠癌、胃癌、肝癌、女性乳腺癌等，前5位恶性肿瘤发病约占全部新发病例的57.27%。肺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌、食管癌是主要的肿瘤死因，约占全部肿瘤死亡病例的69.25%。

6、编译代码时动态地链接库

编译软件在你如何运行你的系统方面给你很大的灵活性。LD_LIBRARY_PATH 变量，以及 GCC 的 -L 和 -l 选项，是这种灵活性的组成部分。

7、深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam

这篇文章介绍了 3 种基于梯度下降法来解决病态曲率同时加快搜索速度的方法。

8、Visual Studio Code 引入 “远程隧道” 功能

“远程隧道” 功能是 VS Code 1.74 版本的一个主要特性，它可以让用户通过远程隧道功能，从任何设备、任何地方安全地访问自己的机器和 VS 代码。远程隧道功能可以让用户在不需要 SSH 的情况下，通过 vscode.dev 或 VS Code 桌面客户端，创建一个到任何机器的连接，例如远程桌面、虚拟机或 WSL 发行版。

用户可以通过三种方式启用远程隧道访问功能：

从帐户菜单或命令面板中选择打开远程隧道访问，这需要在远程计算机上安装 VS Code，并使用 GitHub 账户登录。
从安装了 VS Code 并位于 PATH 上的计算机运行 code tunnel 命令，这可以是远程桌面、虚拟机或 WSL 发行版。这个命令会下载并启动 VS Code 服务器，并创建一个到它的隧道。
下载新的 VS Code CLI，并运行 ./code tunnel 命令，这适用于无法在远程计算机上安装 VS Code 的情况，例如锁定的机器或 VM。
官方文档：https://code.visualstudio.com/blogs/2022/12/07/remote-even-better

工具¶

9、marktext | 简单优雅的 Markdown 编辑器

免费、开源、多平台支持！

10、基于空间和单细胞转录组学数据的转录分布预测和细胞类型解析整合方法的评测

11、DeepLinc | deep-learning framework for landscapes of interacting cells

DeepLinc 是一种用于从单细胞空间转录组数据中进行全新重建细胞相互作用景观的工具。DeepLinc 提供以下实用工具：（1）从不完整和嘈杂的预定义细胞相互作用集中学习；（2）去除假阳性局部相互作用并重建现有相互作用；（3）恢复和重新生成更加无偏见和完整的细胞相互作用景观，包括近距离和远距离相互作用；（4）评估细胞类型之间相互作用的过度或不足表达；（5）提取与细胞相互作用相关的潜在特征；（6）识别多细胞域，以提供组织结构组织的信息。

12、rex：R语言友好的正则表达式工具

正则表达式是非常强大的功能，但其代码通常很不已读。rex这个R包可以允许你以人类可读的方式构建复杂的正则表达式。但是现在有了chatGPT，正则表达式貌似没有以前那么困难了。

13、MuSiCal | 突变特征分析工具

MuSiCal 一款基于Python 3.7环境下的突变特征分析工具。作者提供了Jupyter Notebook 示例脚本，赶快去体验一下MuSiCal 的功能。

example scripts：https://github.com/parklab/MuSiCal/blob/main/examples

14、tickle | 在基本的 R 中轻松创建用户界面

{tickle} 是一个用于在基本的 R 中创建用户界面的包。

该软件包旨在提供：

类似于 shiny 的简化 UI 创建过程。
现代外观的默认视觉效果。
更多文档，以帮助创建常见的 UI 元素，而无需求助于在线 tcl/tk 文档。
一种访问低级 tcl/tk 结构的方法，以实现复杂的效果和自定义。****

资源¶

15、免费好用的ChatGPT镜像站点

本资源整理了70多个好用的ChatGPT镜像站点，在近日大规模封号情况下大家可以尝试一下。

16、6 个机器学习可解释性框架！

随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。

建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。在本文中，将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。

17、icons | 网络图标库

icons包可以让用户在报告、演示和应用中轻松地添加网络图标。它集成了许多来自网络的流行图标库。比如：Font Awesome 、Academicons、Simple Icons、Google’s Material Design、Octicons、Feather Icons、Bioicons 等。

历史上的本周¶

第 31 期：Openbiox 生物信息学社区 2022 拟开展项目，正式招募！

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第71期

Sun, 02 Apr 2023 08:21:39 +0000

生信爱好者周刊（第 71 期）：博士生真的需要一天看20篇文献吗？¶

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封面图¶

2021年旅行摄影师大赛获奖作品：美国丹纳利国家公园 by Fortunato Gatto

本周话题：博士生真的需要一天看20篇文献吗？¶

@kkjtmac 前期可能需要阅读大量相关领域文献来给后续研究奠定理论基础，但至于文献的数量，更应该关注在文献的质量，一篇高质量的综述可能会超过10篇的文章。

@chatgpt-3.5 并不是所有博士生都需要一天看20篇文献，这通常取决于具体的研究领域和个人习惯。在某些领域，如文学、社会科学等，博士生可能需要阅读大量的书籍、论文和其他文献，并且可能需要每天花费很多时间来完成这些任务。然而，在其他领域，如数学、物理学等，博士生可能更多地专注于解决问题或进行实验，而不是仅仅阅读文献。此外，每个人的学习和工作效率也不同。有些人可以快速阅读和消化大量的信息，而另一些人则需要更长的时间来理解和记住相同数量的内容。因此，每个博士生应该根据自己的研究领域、学习能力和工作需求来制定适合自己的学习计划和时间表。

@chatgpt-4 每个博士生的需求和研究进度不尽相同，所以每天需要阅读的文献数量也会有所不同。有些人可能需要每天阅读20篇文献，而有些人则需要较少的阅读量。这取决于以下几个因素： 1.研究领域：不同的研究领域可能有不同的文献阅读需求。某些领域的文献更新速度很快，需要更多的阅读来跟上最新的研究进展。 2.研究阶段：博士生在研究的不同阶段可能有不同的阅读需求。在研究初期，可能需要大量阅读来了解背景知识和现有研究。而在后期，可能更关注特定主题的文献。 3.个人阅读速度和理解能力：每个人的阅读速度和理解能力不同，有些人可能需要花更多时间来消化一篇文献，而有些人则可以较快地阅读和理解。 4.项目需求：具体的项目需求可能会影响到每天需要阅读的文献数量。在某些项目中，博士生可能需要阅读大量的文献来获取信息和灵感，而在其他项目中，可能只需要阅读少量核心文献。因此，博士生每天应该根据自己的需求、研究领域、研究阶段和项目需求来确定合适的文献阅读量。建议定期与导师沟通，确保阅读计划和进度符合项目的需求。在阅读文献时，可以采用扫读、略读、深度阅读等多种方法，根据文献的重要性和相关性进行调整。

生信研究¶

1、Nature | 原发和转移性脑肿瘤的单细胞空间免疫图谱

作者使用成像质谱流式术分析了139例高恶性度胶质瘤和46例脑转移瘤，获得了389张高维度组织病理学图像，对其中116万个细胞进行分类，包括肿瘤细胞，星形胶质细胞，血管和超过16种免疫细胞群。和预期的一样，在基质细胞中主要细胞类型为GFAP阳性的星形胶质细胞和CD68阳性的巨噬细胞，而淋巴细胞占比很小。文章中，作者构建了单细胞交互网络，在原发性脑肿瘤中，作者发现相比于女性，男性患者肿瘤组织中外周源性的单核细胞出现频率更高，说明了对癌症的免疫反应具有潜在的性别差异。另外与胶质母细胞瘤相比，脑转移瘤中有更多和更高密度的NK细胞，中性粒细胞，巨噬细胞，经典单核细胞和T细胞，且在年轻患者的脑转移瘤核心区出现更多的中性粒细胞，树突状细胞和CD4阳性T细胞。除此之外，脑转移瘤血管内皮细胞与肿瘤细胞高度交互作用，血脑屏障中的连接蛋白claudin-5在肿瘤相邻内皮细胞中和脑转移核心区表达较低，促进了肿瘤在脑内的定植。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05680-3

2、Nature Methods | SODB 促进空间组学数据探索

该研究介绍了空间组学数据库(SODB)，这是一个基于Web的平台，提供丰富的数据资源和一套交互式数据分析模块。SODB目前维护着>25空间组学技术的> 2400个实验，这些实验作为与各种计算包兼容的统一数据格式免费访问。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-01773-7

3、Current Biology | 贝多芬的基因组被解码

贝多芬是一位克服了听力损失和肝病等困难的音乐天才，他的遗愿是让世人了解他的病情。现在，科学家们从他的头发中提取了他的基因组进行测序，揭示了他的健康问题和死亡原因，以及他的父系祖先的秘密。

论文链接：https://www.cell.com/current-biology/pdfExtended/S0960-9822(23)00181-1

4、Briefings in Bioinformatics | Sincast：利用bulk RNAseq定义细胞功能亚群

Sincast是一个新的用于查询单细胞RNA测序数据(SIN)的计算框架，它通过将这些数据投影到一个大量的参考图集(CAST)中进行查询。在进行投影之前，单细胞数据会被转换成与bulk数据直接比较的形式，以便解决单细胞表达谱稀疏的问题。值得注意的是，Sincast不需要进行批量效应校正，细胞身份连续预测，以突显在参考图谱中未发现的新细胞状态。这样做有助于完整地描述单细胞数据的特征，使其更好地理解其生物学意义。

论文链接：https://academic.oup.com/bib/article/23/3/bbac088/6561437

博文资讯¶

5、UMI和barcode的区别详解

barcode标记样本，UMI标记分子。一个UMI和barcode结合使用的例子：假设我们有96个样本，使用96种barcode分别对它们进行标记，各自建库，在有barcode标记的情况下，就可以把这96种文库混合在一起进行NGS测序。假设A样本用1号barcode进行了标记，但是A样本里面总共包括有3000个DNA分子，其中又有3个分子是发生了突变的，另外2997个是野生型的。为了准确识别这3个突变分子，我们选用3000种条形码，给每个分子加一个标记，这种标记就是UMI。

6、R tips：聊聊基因表达数据的normalize方法

这篇文章讨论了对于高通量测序数据做Normalization的问题。利于R语言的数据代码作为例子比较了不同方法做Normalization之间的异同，以及做多步Normolization的注意事项。

7、专访邱肖杰博士，揭秘RNA速度矢量场和“细胞命运”预测器dynamo、Monocle 2/ 3算法的开发史

《时空对话》栏目有幸邀请到美国麻省理工学院教授Jonathan Weissman组博士后邱肖杰进行访谈，围绕“细胞命运”预测器dynamo的开发、Monocle算法的开发过程、心得，以及其在单细胞领域的其他最新进展进行分享。

工具¶

8、zotero-style个性化Zotero中的文献格式

由MuiseDestiny开发和维护的Zotero插件，用于创建个性化的Zotero样式。它可以修改和增加一些有趣的列，比如标题、进度、标签、评分等，还可以显示PDF的阅读时间分布和注释字数。它还可以生成期刊标签，表示出版物的等级和影响因子。它还可以显示关系图谱，展示文献间的相关性。

中文手册：https://www.notion.so/Zotero-Style-bc2aebbbb6df4b7baa858e376e4fc5be
Github：https://github.com/MuiseDestiny/zotero-style

9、Bioconductor的docker镜像

Bioconductor提供的docker镜像，可以使用docker管理Rstudio，主要在服务器上使用。对于熟悉利用docker管理自己生产环境的人可以尝试下。

工具链接：https://hub.docker.com/r/bioconductor/bioconductor_docker

10、codeapp | 用 iPad 来写代码

这款代码编辑器内置了 Node.js、Python、C、C++、PHP 等多种开发环境，自带 Git、Pip、NPM 等工具，可连接并管理远程服务器。

工具链接：https://github.com/thebaselab/codeapp

11、MOVICS | 癌症分型中的多组学集成和可视化

MOVICS的目标是为10种最先进的多组学聚类算法提供统一接口，并对每种算法的输出进行标准化，从而形成下游分析的管道。MOVICS集成了癌症亚型研究中最常用的下游分析，并能够以最小的努力创建丰富的可定制可视化特征。

工具链接：https://github.com/xlucpu/MOVICS

12、gghalves | 基于ggplot2的快速绘制half-half图的R包

gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半（half-half plots）的图片。比如：在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。

工具链接：https://github.com/erocoar/gghalves

资源¶

13、影像组学入门及实践绪论

本资源介绍了影像组学中的基本概念及分析流程。

14、ChatGPT 中文调教指南

ChatGPT是由OpenAI训练的一款大型语言模型，能够和你进行任何领域的对话。国内中文版它能够生成类似于人类写作的文本。只需要给出提示或提出问题，它就可以生成你想要的东西。只需按照README.md文件中的提示输入，就找到可与 ChatGPT 一起使用的各种提示。

资源链接：https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh

历史上的本周¶

第30期：生信的核心修炼道路在哪里？

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
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@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
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第70期

Sun, 26 Mar 2023 15:41:12 +0000

生信爱好者周刊（第 70 期）：多彩多姿的科学家¶

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封面图¶

图片来源：成都露天音乐公园 —— 成都大运会闭幕式举办场地

本周话题：多彩多姿的科学家 ¶

在华人普遍不懂科学的时期，把科学家描述成为只会研究的书呆子，而事实远非如此。世界上，兴趣广的科学家和学者很多，有些不仅是有学术以外的兴趣，而且很有特长，特长到具有在其他行业的超过一般水平的专长。

@ShixiangWang - 国内大众对于科学家存在一些 “非人” 的定义和理解，饶毅先生的文章提升了大众对于科学和从事科学工作的 “人” 的认知。称为 “科学家” 的这些人有血有肉，有爱好、有情愁。在评判科学作品和为人处事时，我们都应当存有批判存疑的观点。回顾我们自身，也应当同时善待自己的工作理想和生活理想。

生信研究¶

1、Nat. Commun. | 基于深度度量学习对单细胞转录组学数据进行批次对齐

本文介绍由中国人民大学统计学院应用统计学中心的张景肖和昌平实验室的李向杰共同通讯发表在 Nature Communications 的研究成果。大多数scRNA-seq算法都是经过专门设计的，首先去除批次效应，然后进行聚类，但这可能会遗漏一些罕见的细胞类型。为此，作者提出了一种深度度量学习模型scDML，scDML以初始聚类、批次内和批次间的最近邻信息为指导，消除scRNA-seq数据中的批次效应。对不同物种和组织的综合评估表明，scDML可以消除批次效应，提高聚类性能，准确恢复真实细胞类型，并且始终优于Seurat 3、scVI、Scanorama、BBKNN、Harmony等流行方法。最重要的是，scDML保留了原始数据中的少数细胞类型，并通过单独分析每个批次来发现难以提取的新细胞亚型。

文章链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-36635-5

2、Cell 综述｜从模式到患者：临床机器学习在癌症诊断、预后和治疗方面的进展

机器学习在临床肿瘤学中越来越常用，可以用于癌症的诊断、预测患者的治疗效果以及辅助制定治疗计划。本文综述了机器学习在临床肿瘤学工作流程中的最新应用，回顾了这些技术在医学成像和液态/实体肿瘤活检分子数据方面的应用，用于癌症的诊断、预后和治疗设计。本文讨论了开发针对成像和分子数据所带来的不同挑战的机器学习的关键考虑因素。最后，我们审查了被监管机构批准用于癌症相关患者使用的机器学习模型，并讨论了提高机器学习的临床实用性的方法。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.01.035

3、Nat Commun | 基于全基因组基因型 - 血清蛋白质组分析，首次揭示中国汉族人群血液蛋白质组的遗传机制

国内多个研究团队合作，通过使用数据独立采集（DIA）质谱技术，首次在中国汉族人群中揭示了血液蛋白质组的遗传机制。此外，通过对顺式 pQTLs 和复杂性状 / 疾病进行共定位分析以及孟德尔随机化分析，发现了蛋白质对临床相关表型的假定影响，并提出了几种蛋白质在某些疾病中的因果作用和潜在治疗靶点。最后，研究团队证明了该数据集可能有助于解释东亚人和欧洲人之间疾病易感性的差异，并揭示了具有不同祖先的两个人群之间显著不同的肥胖诱导蛋白质组学特征，为东亚人和欧洲人在肥胖诱发糖尿病和冠状动脉疾病风险方面的不同易感性提供了见解。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-36491-3
论文代码：https://github.com/nutrition-westlake/Chinese_pQTL/blob/main/Data_analysis

4、Genome Med | 亚欧人群结直肠癌GWAS研究

南京医科大学研究团队及合作者对东亚和欧洲人群进行大规模基因组荟萃分析，构建一个多基因风险评分，用于评估结直肠癌的风险，并验证不同人群的健康生活方式对降低风险的影响。遗憾的是文章没有提供整合好的亚欧人群基因组和临床信息数据。另外作者开发了一个网页工具数据，输入你的单核苷酸多态性（SNP）的信息，即可用上CRC-RPS模型预测你患结直肠癌的风险。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9875451/
CRC-RPS网页工具：http://njmu-edu.cn:3838/CRC-RPS/

博文资讯¶

5、利用ChatPDF进行文献阅读

ChatPDF 是 openAI 最新开发的一款产品，负责阅读 PDF 文档，并且可以向它提问关于文档内容的问题。这篇文章简单试验了下利用ChatPDF进行SCI文献阅读，效果不错。

工具链接：https://www.chatpdf.com/

6、带你了解全外显子测序

文章简单描述了全外显子测序的的工作原理，主要步骤以及分析中值得注意的细节。对于不熟悉全外显子测序的朋友值得一读。

7、专访沃尔夫奖得主何川：38岁那年开始了一个新领域

近日，2023年度沃尔夫奖揭晓。美国芝加哥大学教授、华裔化学生物学家何川教授因其在“RNA表观遗传学领域”的开创性贡献，与来自日本东京大学的Hiroaki Suga以及来自美国斯克利普斯研究所的Jeffery W. Kelly分享了本届沃尔夫化学奖。始创于1976年的沃尔夫奖是国际最高学术大奖之一，每个奖项奖金为10万美元。据统计，约1/3的沃尔夫奖得主最后都获得了诺贝尔奖，因此沃尔夫奖又被称为“诺奖风向标”。何川是第9位获奖华人。

8、2022年度“中国生物信息学十大进展”公布

为推动我国生物信息学的学科发展和创新研究，充分展示和宣传我国生物信息学领域的重大研究成果，《基因组蛋白质组与生物信息学报》（Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 简称GPB）组织评选了2018年度、2019年度、2020年度和2021年度“中国生物信息学十大进展”。在此基础上，GPB继续组织2022年度评选活动，经过推荐、初选和复选程序，现公布2022年度“中国生物信息学十大进展”评选结果。

工具¶

9、stevedore

stevedore是基于R 的 docker 客户端，当需要从 R 脚本或包控制外部进程时，使用 docker 从容器中与此进程交互可能会很有用。

链接：https://github.com/richfitz/stevedore

10、GitHub520 | 让你“爱”上 GitHub

让你“爱”上 GitHub的 GitHub 项目，解决访问时图裂、加载慢的问题。它的原理是通过修改本地 hosts 文件，将 GitHub 的域名映射到最快的 IP 地址上。它提供了多种使用方法，包括手动方式、自动方式和第三方软件方式。它还提供了一个文件和一个 JSON 格式的链接，可以获取到最新的 hosts 内容。

github：https://github.com/521xueweihan/GitHub520

11、PRIMUS ｜一个专门针对肿瘤单细胞转录组数据整合的算法

PRIMUS是一种整体聚类方法，能够从 scRNA-seq 数据中识别表型细胞群，同时考虑日期来源(例如患者，样本，数据集)特定的组分以及技术噪声。PRIMUS 采用双线性泊松回归模型，将表达数据同时分解为明确的干扰因素（defined nuisance factors）、未定义的细胞表型及其相应的转录组学特征。

12、enrichR | 在线富集分析

EnrichR 是一个在线富集分析的工具，功能非常多样丰富，并有 API 提供编程语言接口。

R 包文档：https://cran.r-project.org/web/packages/enrichR/vignettes/enrichR.html

资源¶

13、生信算法书籍｜Genome-Scale Algorithm Design

芬兰赫尔辛基大学计算机系的Veli Mäkinen教授以及他的两位博后Djamal Belazzougui和Fabio Cunial创作了这本书，许多知名高校采纳这部书作为教材。涵盖的主题从生物序列分析的基础（序列比对、隐马尔可夫模型）到经典索引结构（k-mer 索引、后缀数组和后缀树）、Burrows-Wheeler 索引、图形算法以及许多组学技术中用到的算法介绍，而且包括许多例子、算法可视化、问题和章末练习题。

14、自带全套图表复现代码的单细胞文章

专注收集和分享的 GitHub 项目，它提供了一些单细胞相关的论文和代码，让大家可以重现论文的结果和提升单细胞数据分析的能力。

资源链接：https://github.com/genecell/single-cell-papers-with-code

15、awesome-bioie

与生物医学信息提取（包括 BioNLP）相关的github精选资源列表，收集了很多生物医学文本数据处理相关的资源。

历史上的本周¶

第 30 期：生信的核心修炼道路在哪里？

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）
@kongjianyang（空间阳）

订阅¶

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（完）

第69期

Sun, 19 Mar 2023 11:10:20 +0000

生信爱好者周刊（第 69 期）：如何引导年轻科研工作者？¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

图片来源：Dave Cutler (artist)

本周话题：¶

如何引导年轻科研工作者？

CharlesDavid Allis作为一名资深科学家在培养和支持年轻科研工作者方面的经验和建议：

鼓励年轻科学家追求他们的激情和好奇心，并帮助他们克服在出版和筹资方面的挑战和挫折。

教导青年科学家如何撰写清晰严谨的论文和资助提案，以及如何通过口头报告有效地交流他们的发现。

通过鼓励青年科学家参加研讨会、讲习班、座谈会、会议等，让他们接触不同的观点和想法，并对他们的工作给予反馈。

支持青年科学家制定自己的研究议程和愿景，并在适当时候给予他们自主权和独立性。

@NiEntropy - 这篇文章还让我感受到了作者对年轻科研工作者的关心和尊重，他不仅给出了很多有用的建议，还鼓励我们追求自己感兴趣和有价值的领域。指导年轻科研工作者对我来说还有些遥远，举一反三，将这些建议应用在培养子女身上：1. 引导子女进行反思，让他们能够认识自己的优势和劣势，发现问题并寻求改进。同时，也要尊重子女的个性和选择，不要强加自己的意志或期望。2. 给予子女积极支持和鼓励，让他们感受到父母的关心和信任。在他们遇到困难或挫折时，给予他们安慰和帮助。在他们取得成就或进步时，给予他们赞扬和肯定。3. 除了教授基本的知识和技能外，还应该培养子女的上网、玩游戏等方面的能力，以便他们能够有效地表达自己的想法，与他人交流和合作。

生信研究¶

1、Nature | p53缺失诱导癌症基因组发生可预见的变化

近日，纪念斯隆·凯特琳癌症研究中心（MSKCC）Scott W. Lowe团队，在国际顶级期刊《自然》上发表有关TP53突变与癌症发展之间关系的研究。研究人员发现，当细胞缺失p53后，在引起基因混乱的同时，会诱导一种可预测、有序且确定的癌症基因组进化。这一突破性发现无疑为癌症治疗提供了新的思路。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35978189/

2、US-align | 蛋白质、核酸及其复合物通用结构比对算法

2022年8月29日，密西根大学张阳课题组在《自然-方法》上发表了题为“US-align: universal structure alignments of proteins, nucleic acids, and macromolecular complexes”的研究工作。在该项工作中，他们发布了第一款通用的结构比对软件US-align，基于统一的打分函数（TM-score）和比对算法，实现了蛋白质、RNA、DNA单体与复合物的两两比对和多重比对等重要功能。测试结果表明，其在准确性和速度上都超越旧版的MM-align。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
github：https://github.com/pylelab/USalign

3、Cancer research | 基于51种人类癌症类型、6万个肿瘤绘制RAS基因突变图谱

为了更好地了解体细胞RAS突变的患病率和RAS突变肿瘤中共突变的基因概要，美国约翰霍普金斯大学医学院、范德比尔特大学医学中心以及纪念斯隆凯特琳癌症中心等机构的研究团队分析了美国癌症研究协会（AACR）项目GENIE中涉及51种癌症类型的66,372个肿瘤607,863个突变的靶向NGS序列数据，估计了RAS和非RAS体细胞突变癌症特异性患病率，揭示了肿瘤突变负荷和突变特征对共突变模式的影响。该研究结果突出了RAS基因组的多样性，为开发有效的组织特异性靶向治疗策略提供了信息。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36074020/

4、Nucleic Acids Research | 细胞分类库Cell Taxonomy

中国科学院北京基因组研究所（国家生物信息中心）国家基因组科学数据中心搭建的细胞分类库Cell Taxonomy基于4299篇文献审编、15个相关数据资源整合和单细胞测序数据分析（约350万个细胞），最终收录了3143种细胞类型和26613个细胞标志物（cell marker），涵盖34个物种、387种组织和257种生理/病理状态。同时Cell Taxonomy中的在线工具Cell Type Predictor和Cell Type Comparator可以协助用户进行细胞注释和细胞类型比较。

论文链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/D1/D853/6717827
数据库链接：https://ngdc.cncb.ac.cn/celltaxonomy/

5、上海交大瑞金医院携手华大等机构发布首个中国人群血液病毒组图谱

上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海交通大学转化医学研究院联合华大对来自中国代谢解析计划（ChinaMAP）的10585人全基因组测序数据中的非人源基因序列进行了深入分析，构建了首个中国人群血液病毒组学图谱，分析了14种病毒的人群携带率、病毒丰度和地理分布，为疾病预防与流行病学研究提供了参考。相关研究成果近日发表于Cell Discovery期刊。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41421-022-00476-1

博文资讯¶

6、肿瘤代谢全景介绍

与肿瘤相关的代谢变化不仅维持肿瘤细胞本身的异常增殖，更迫使TME内的基质细胞、甚至整个机体的代谢平衡都发生重塑，共同促进了癌细胞的积聚和扩散，降低了免疫系统抵抗的抵抗能力，并直接升高癌症相关的致死率。通过解析肿瘤所依赖的代谢适应特征，有助于指导发现新的治疗甚至饮食干预方法，可能与现有的治疗措施（如化疗、靶向抑制剂和免疫检查点阻断）协同作用。

7、trancriptVis 的左膀右臂: bedVis 和 trackVis

本文通过具体实例介绍了如何使用transPlotR包中的trancriptVis对peak和bigwig文件进行可视化。

R包链接：https://github.com/junjunlab/transPlotR

8.因果判断的统计方法

探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。本文介绍了（1）因果推断的潜在结果模型，因果作用的可识别性，和随机化试验；（2）观察性研究和混杂因素，以及混杂因素完全观测时的因果推断方法；（3）存在未观测的混杂因素时因果作用的估计方法；（4）替代指标悖论和确定替代指标的准则；（5）因果网络模型和结构学习的算法。最后，作者展望了因果推断在现代大数据研究中的前景。

9、从爆火的chatGPT讲起: 自然语言生成式AI的前世今生

这篇文章借由最近爆火的chatGPT，系统回顾了生成式人工智能的前世今生。对于想探究chatGPT背后发展历史的人来说值得一读。

工具¶

10、archivist | 一个用于数据集和绘图归档的工具集

archivist包可以用来存储R语言中对象的副本以及它们的元数据。它有助于管理和重新创建带有数据分析的结果。

R包链接：https://github.com/pbiecek/archivist

11、survex包 | 在生存分析中应用可解释的机器学习

survex包为解释生存模型提供了易于应用的方法，包括复杂的黑箱和较简单的统计模型。

工具链接：https://github.com/ModelOriented/survex

12、unikn | 调色盘+文本设计

unikn包可以用来定义和使用企业设计元素，如颜色和样式文本。它有助于创建一致和识别的可视化效果。

工具链接：https://github.com/hneth/unikn

13、AUCell | 基因集评分工具

本教程介绍了如何使用AUCell识别具有活跃 “基因集” 的细胞 (即基因签名) 在单细胞rna-seq数据中。AUCell使用 “曲线下面积” (AUC) 来计算输入基因集的关键子集是否富集在每个细胞的表达基因内。AUC评分在所有细胞中的分布允许探索标记的相对表达。由于评分方法是基于排序的，因此AUCell独立于基因表达单位和归一化程序。此外，由于单元是单独评估的，它可以很容易地应用于更大的数据集，如果需要，可以对表达式矩阵进行子集化。

教程链接：https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/AUCell/inst/doc/AUCell.html#gene-sets

资源¶

14、CSAMA | 基因组数据科学中的统计和计算

由bioconductor主办的基因组数据科学统计和数据分析课程，共5天。这个课程涵盖了 RNA-Seq、单细胞转录组学、质谱学、机器学习、可视化、人类细胞图谱等主题，并且课程的所有教材都可以在 GitHub 上免费获取和使用。

课程链接：https://bioconductor.org/help/course-materials/2022/CSAMA/
github：https://github.com/Bioconductor/CSAMA

15、RCrashCourse_Book | 生物学家的R速成

这本书是关于 R 语言的教程书籍，它讲了以下内容：基本概念和操作：向量、数据框、函数、类、方法等。基本和高级图形功能： qplot () 和 ggplot () 函数，以及如何自定义和优化图形效果。正则表达式功能：如何使用通配符、特殊字符、方括号等进行文本匹配和提取。数据科学功能：如何使用 tidyverse 包进行数据整理、转换、连接和重塑，以及如何处理缺失值和日期格式。高级功能：如何使用 R Markdown 进行可重复性研究，以及如何编写自定义函数和软件包。

书籍获取：https://github.com/ColauttiLab/RCrashCourse_Book

历史上的本周¶

第 29 期：Hiplot开发库开源

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第68期

Sat, 11 Mar 2023 13:48:21 +0000

生信爱好者周刊（第 68 期）：颠覆性大滑坡，科研还能有实质创新吗？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：颠覆性大滑坡，科研还能有实质创新吗？¶

科幻小说《三体》讲述了这样一个情节：通过干扰粒子物理研究，三体文明“封锁”了人类的科技发展。此后，人类社会虽仍有各种技术进步，却不再有根本性的科技变革。美国明尼苏达大学的Michael Park、Russell J. Funk与亚利桑那大学的Erin Leahey近日在Nature发表文章称：“通过对六个大型数据库中的4500万篇论文和390 万项专利进行分析，我们发现论文和专利越来越难以颠覆既往，也难以引领科技进入新方向。” 研究人员认为，这种颠覆性进展的缺位，反映了科技发展性质的根本性转向。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05543-x

@He-Kai-fly - 科学研究固然需要变革性进展，但累积式渐进，才是切实推动社会进步的基石。

生信研究¶

1、Advance Funtional Materials | 一款新型隐形眼镜通过快速捕获细胞的“垃圾袋”来进行癌症诊断

2022年8月10日，发表在《Advance Funtional Materials》上的一项新研究中，来自寺崎生物医学创新研究所（TIBI）领导的研究团队开发了一种智能隐形眼镜，该镜片嵌有与抗体结合的微型腔室，可以很容易地捕获泪液中的外泌体，从而为癌症预筛查提供了一种简单、快速、灵敏、经济、无创的支持性诊断平台。该团队表示，这一突破有望为廉价的“一刀切”式疾病筛查项目打开大门。

论文链接：https://doi.org/10.1002/adfm.202206620

2、Nature Biotechnology | 新型单碱基分辨率测序方法同时获取DNA的遗传和表观遗传信息

英国剑桥大学研究团队提出了一种新的单碱基分辨率全基因组测序方法，在一个工作流程中对完整的遗传学和两种最常见的胞嘧啶修饰进行测序。这种全基因组测序方法可以在进行测序的同时，检测出5mC（5-甲基胞嘧啶）和5hmC（5-羟甲基胞嘧啶）。DNA样本只使用酶进行处理，避免了亚硫酸氢盐处理的DNA降解和基因组覆盖偏差。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01652-0

3、Genome Biol丨全面评估面向肿瘤研究的基于深度学习的多组学数据融合方法

该研究将16种具有代表性的深度学习方法在模拟多组学数据集、单细胞多组学数据集和癌症病人多组学数据集上进行了全面评估，为生物医学研究人员选择合适的基于深度学习的多组学数据融合方法提供了参考，也为未来开发更有效的多组学数据融合方法提出了指导性建议。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02739-2

4、Cancer Cell | 基于949种细胞系的泛癌症蛋白质组图谱

在Cancer Cell上发表了题为“Pan-cancer proteomic map of 949 human cell lines”的文章。作者团队使用质谱法分析了28种组织和40多种癌症类型的949个人类癌细胞系的蛋白质组，定量了8498种蛋白质，并将蛋白质组数据与多组学、药物反应和CRISPR-Cas9基因必需性数据集进行了整合。文章利用深度学习方法发现了与癌症易感性相关的蛋白质生物标志物，揭示了高度连接和共调控的蛋白质网络。这项研究为泛癌蛋白质组图谱（ProCan-DepMapSanger）提供了一个全面的资源，为精准医学和药物开发提供了新的线索和机会。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35839778/
Cell Model Passports：https://cellmodelpassports.sanger.ac.uk/
原始数据：http://proteomecentral.proteomexchange.org/cgi/GetDataset?ID=PXD030304
分析代码：https://zenodo.org/record/6563157#.ZAdtdvFByUk
药物反应数据：https://www.cancerrxgene.org/

博文资讯¶

5、mission bio 的单细胞 DNA 测序技术

mission bio 公司开发的单细胞 DNA 测序技术，可以一次检测成千个单细胞的 DNA 和细胞表面蛋白。这项技术的工作原理是用微流控技术，将要检测的单细胞悬液转变成油包水的乳浊液。接着，将目标 DNA 片段加上特定的细胞 barcode 序列。最后，通过高通量测序，得到目标 DNA 片段的序列，对照片段上连的细胞 barcode 序列，来得知每一条 DNA 序列最初是归属于哪一个细胞。

可以用于直接检测单个细胞的基因水平的突变，对肿瘤基因突变的检测灵敏度很高，所以对肿瘤科研的意义很大。
用在对基因编辑后的细胞做基因检测，以确定基因编辑的效率。
还可以结合带标签链的抗体，以检测细胞表面蛋白的含量。

6、常用 7 大类型图形可视化——组成成分图形

本文介绍了可视化中常用 7 大类型图形中的组成成分图形：华夫饼图、饼图和条形图。

7、GP-GCN框架教程｜如何把DNA序列编码成深度学习的向量化输入

现在越来越多的工作利用深度学习来实现DNA序列的分类或者回归任务，但是如何把DNA序列编码成深度学习的向量化输入？换句话说，怎么把由A,C,G,T组成的DNA“字符串”转化成深度学习需要的向量（矩阵）格式？

https://github.com/deepomicslab/GCNFrame

8、ggraph | 优雅的绘制环状网络图

这篇推文是关于使用ggraph包在R语言中绘制环状网络图的教程，作者介绍了数据的导入、整合、可视化的步骤，并给出了代码和结果图。

示例代码：ggraph示例代码 NiEntropy/Exampl_R#1
github：https://github.com/thomasp85/ggraph
使用手册： https://cran.r-project.org/web/packages/ggraph/ggraph.pdf https://ggraph.data-imaginist.com/

工具¶

9、rgg命令｜一个使搜索更加便捷的工具

ag 是一个类似于grep的文本搜索工具，它命令短，默认忽略掉你通常不想看的文本，而且是C语言编写的，比 ack 更快。而另一个工具 cgvg，包含两个命令：一个（cg）用来搜索，另一个（vg）用来在编辑器里打开。受此启发，作者做了三个工具rgg、rgv和vv，希望能够很便利地使用编辑器查看匹配的地方。

中文博客：https://blog.lilydjwg.me/2014/7/18/search-and-view-quickly.53141.html

10、gghighlight | 突出gglot2中图形元素的R包

工具教程：https://yutannihilation.github.io/gghighlight/articles/gghighlight.html

11、cransay | 抓取 CRAN 传入的 ftp 文件夹

cransay 被设计用来抓取 CRAN 传入的 ftp 文件夹，以查找每个提交工作的位置，并生成dashboard。

12、pdfimager包：提取PDF文件中的图像

资源¶

13、cbioportal | 可视化大规模癌症基因组数据

癌症基因组学的 cBioPortal 提供大规模癌症基因组学数据集的可视化、分析和下载。有关 cBioPortal 的简短介绍，请参阅这些介绍性幻灯片。

链接：https://docs.google.com/presentation/d/1hm0G77UklZnpQfFvywBfW2ZIsy8deKi5r1RfJarOPLg/edit#slide=id.p3

14、【陈巍翻译】视频：了解免疫系统

这个视频概要地介绍了人的免疫系统，包括先天性免疫系统、和特异性免疫系统，和这两个系统的基本的工作原理。

15、使用ClusterGVis包在热图中对指定 cluster 添加注释

工具教程：https://github.com/junjunlab/ClusterGVis/wiki/document

历史上的本周¶

第28期：华大Stereo-seq系列成果揭秘超高分辨率生命全景时空图谱

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
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（完）

第67期

Sun, 05 Mar 2023 11:22:20 +0000

生信爱好者周刊（第 67 期）：你是如何活用ChatGPT给你打工的？¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

OpenAI’s ChatGPT是当下最佳聊天机器人。(图源： Midjourney)

本周话题：你是如何活用ChatGPT给你打工的？¶

@kkjtmac 目前利用ChatGPT进行套话的编写、给个初步代码思路以及大段英文的概括总结。

@ShixiangWang 最近利用 ChatGPT 进行英文写作和基金摘要英文的翻译，能解决很多头疼的问题，推荐大家都试试。

生信研究¶

1、Science | 表观遗传学和数学结合，预测癌细胞行为

这篇综述文章指出，通过数学建模可以将癌症的表型可塑性与驱动癌症的表观遗传变化联系起来。这种新的表观遗传定量方法可以更好地定义和测量基因功能中的表观遗传学缺陷及其与癌症遗传景观的相互作用，从而更好、更早地诊断癌症并预测其行为。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.aaw3835

2、Nat Genet | 血浆代谢组基因组图谱突出代谢物与人类疾病的联系

加拿大戴维斯夫人医学研究所对1,091个血液代谢物和309个代谢比率进行了基因组关联分析，分别识别了248个位点，690种代谢物和69个位点，143个代谢比率的关联。整合代谢物——基因和基因表达信息，作者识别了109种代谢物和48个代谢比率的94个效应基因，进一步地，作者识别了与12种性状和疾病存在因果关系的22种代谢物和20个代谢比率。研究描述了代谢物的遗传结构，为研究代谢物在基础疾病中的作用提供了宝贵资源，也为治疗靶点的寻找提供线索。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41588-022-01270-1

3、Science Advances | 基于DNA 测序的机器学习模型解码测序读数编码数据值

2023年1月4日不列颠哥伦比亚大学和东京大学的研究人员在《Science Advances》上发表了A universal sequencing read interpreter的文章，报告了 INTERSTELLAR（interpretation, scalable transformation, and emulation of large-scale sequencing reads，大规模测序读数的解释、可扩展转换和仿真），成功地从一系列短读长和长读长测序读数中提取了信息，并翻译了单细胞 (sc)RNA-seq、scATAC-seq 和空间转录组学的那些数据，从而方便研究人员用不同软件工具进行分析。INTERSTELLAR 将极大地促进基于测序的实验的开发和数据分析管道的共享。理论上，它可以解码任何类型的测序读数中编码的数据值，并将它们转化为另一种选择结构的测序读数。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.add2793

博文资讯¶

4、WGCNA,all in 还是DEGs？

转录组的数据分析中，WGCNA分析是一种比较常用的手段可以协助我们快速寻找到特定模块中的hub gene，目前市面上对转录组的分析主要是4种：1，直接差异分析；2，全部基因WGCNA; 3, 差异分析然后再WGCNA；4全部差异基因WGCNA再差异分析。有研究者对这几种方式进行了有效的评估，得出结论：在所有情况下，WGCNA + DEGs的表现明显优于DEGs + WGCNA。另，对于DEGs+WGCNA，作者指出：DEGs+WGCNA会影响网络的结构并导致错误的结论。此外，这种方法的有效性从未被证实，官方也并不建议在WGCNA之前应用DEGs。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36153614/

5、使用 Openbiox Hiplot (ORG) 在线开源绘图工具绘制发表级网络图

网络图是科学数据分析中最常用的图形之一。Openbiox Hiplot (ORG) 开源绘图工具在基础模块中提供了基于 igraph 的发表级网络图绘制功能 Network (igraph)。更复杂的网络图考虑使用 Cytoscape 进行绘制。

工具链接：https://hiplot.cn/basic/network-igraph
源代码下载：https://github.com/hiplot/plugins-open/tree/master/basic/network-igraph

6、13张动图快速理解马尔科夫链、PCA、贝叶斯！

计算机学中抽象的马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念往往让人很难深入地去体会和理解。通过本文将这些抽象的理论概念进行可视化，还可调节相应参数来改变结果，使这些抽象概念生动而立体化。

7、生信软件公司如何发展？

瑞典私募股权基金Summa Equity收购了三家生信软件公司：Pierian、Seven Bridges 和 UgenTec，将其整合成了新公司Velsera。这篇文章讲述了这三家生信公司的主要业务和发展历史，并讨论了未来生信软件公司的发展逻辑。

工具¶

8、我们开发了第一款中英双语ChatGPT检测器，还有…

开发一套ChatGPT检测工具，同时收集第一手宝贵的人类-ChatGPT对比数据集，来助力相关学术研究。主要计划：收集一批有价值的人类和 ChatGPT 对比的中英双语问答语料，这对于我们研究人类和大型语言模型（LLM）很重要，可以帮助我们研究LLM的特点、跟人类的差距、未来LLM改进的方向；对大量的人机对比语料进行细致的分析，并进行多方面的人工评测，探究人类和ChatGPT分别具有什么有趣的潜在的模式。这些探索将有助于思考LLM未来应去往何方；最后，基于对比数据集以及语料分析，开发应对不同场景的一系列检测模型，这些模型可帮助普通用户和UGC平台来识别、监管 AIGC (AI Generated Content)。

工具链接：https://huggingface.co/spaces/Hello-SimpleAI/chatgpt-detector-qa
项目主页：https://github.com/Hello-SimpleAI/chatgpt-comparison-detection

9、炒鸡强大的汉化版Pubmed

科研者之家上线了Medreading板块，文献数据同步Pubmed，界面进行最彻底的汉化，并具有极致的检索速度和多样化的文献分析特点。

工具链接：https://www.home-for-researchers.com/static/index.html#/

10、shinyhelper | 一款帮助Shiny添加帮助文档的R包

这个R包可以使用Markdown文件向Shiny添加帮助文档。

工具链接：https://github.com/cwthom/shinyhelper

资源¶

11、MIT 生信机器学习课程

资源链接： http://stellar.mit.edu/S/course/6/fa21/6.047/materials.html；https://www.youtube.com/playlist?list=PLypiXJdtIca6dEYlNoZJwBaz__CdsaoKJ

12、自学是门手艺

# pseudo-code of selfteaching in Python

def teach_yourself(anything):
    while not create():
        learn()
        practice()
    return teach_yourself(another)

teach_yourself(coding)

这本书核心两个概念“自学”+“编程”。

不夸张地讲，这可能是当前世界上最硬核的鸡汤书了 —— 因为，虽然它就是鸡汤（李笑来自认就是个鸡汤作者），但它不是 “只是拿话糊弄你” 那种，也不是 “只不过是善意的鼓励” 那种，它是那种 “教会你人生最重要的技能” 的鸡汤，并且还不仅仅只有一种技能，起码两个：“自学能力” 和 “编程能力”…… 而这两个能力中的无论哪一种，都是能确定地提高读者未来收入的技能，对，就是 100% 地确定 —— 有个会计专业的人求职的时候说 “我还会编程” 且还能拿出作品，你看看他可不可能找不到工作？你看看他是不是能薪水更高？

历史上的本周¶

第27期：真与假的界限在哪里

贡献者（GitHub ID）¶

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@ShixiangWang（王诗翔）
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（完）

第66期

Tue, 28 Feb 2023 02:50:03 +0000

生信爱好者周刊（第 66 期）：退休越晚、寿命越短？有关系么¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：退休越晚、寿命越短？有关系么 ¶

这两天，一则延迟退休的消息在网络上疯传，根据其中的说法，国家将于今年宣布渐进式延迟退休方案，到2025年正式实施，而到2055年前后，无论男女都将工作至65岁方可退休。看到这则消息，打工人们一片哗然。除了感慨“早日躺平”的梦想破裂外，还有不少人关注延迟退休可能带来的健康问题。这方面的焦点，是号称来自美国波音公司、洛克希德·马丁公司和福特汽车公司员工的真实数据，其中显示：退休越晚，寿命越短，尤其是员工工作满55岁后，每工作1年，平均寿命就减少两年。关于这个问题，你怎么看？

生信研究¶

Nat.Mach.Intell | ImageMol: 精准预测分子性质和药物靶标的自监督学习框架

2022年11月，湖南大学DrugAI实验室在Nature子刊《Nature Machine Intelligence》上发表名为”Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a self-supervised image representation learning framework”的研究论文，提出了一种全新的分子表征框架——基于分子图像的自监督深度学习框架ImageMol。它通过在1000万个未标记的类药生物活性分子上进行预训练，实现了对分子性质和药物靶标的准确预测，开创了分子表征学习的新范式。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00557-6
Transl Res | 肺癌靶向用药伴随诊断重大进展

河南大学安磊团队和郑州大学精准医学中心许红恩团队首次利用饱和突变扫描（DMS）技术系统研究了74389种表皮生长因子受体（EGFR）罕见变异突变对5种临床一线EGFR-酪氨酸激酶抑制剂（EGFR-TKI）靶向药的敏感性，该研究方法具有通用性，可以用于研究其他靶向抑制剂的敏感突变和抗药突变，推动肿瘤精准医疗的发展。

文章链接：https://www.translationalres.com/article/S1931-5244(22)00244-4/fulltext
自然·医学：MSKCC发布肺癌液体活检重磅成果

纪念斯隆·凯特林癌症中心的研究验证了血液循环肿瘤DNA（ctDNA）阳性结果与非小细胞肺癌（NSCLC）患者的总生存率（OS）有关（HR=2.05，p＜0.001），且独立于临床病理特征和肿瘤代谢体积，接受ctDNA测序后匹配的靶向治疗的患者相比未接受的，OS更高。这项研究表明，ctDNA不仅可以指导治疗决策，它本身也具有预测预后的价值。

文章链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36357680/
Cell Reports Methods | 华为团队开发组合贝叶斯优化框架，进行抗体计算机设计

华为诺亚方舟实验室、伦敦大学以及爱丁堡大学的研究团队开发了 AntBO，这是一种组合贝叶斯优化框架，利用 CDRH3 信任区对具有良好可开发性分数的抗体进行计算机设计。针对 159 种抗原的计算机实验表明，AntBO 是朝着实际可行的体外抗体设计迈出的一步。在对 oracle 的不到 200 次调用中，AntBO 建议抗体优于来自 690 万个实验获得的 CDRH3 的最佳结合序列。此外，AntBO 在不需要领域知识的情况下仅在 38 种蛋白质设计中发现了非常高亲和力的 CDRH3。 - 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2022.100374

博文资讯¶

走近单细胞RNA-seq | 内附单细胞测序支持资源

这篇10x Genomics官方的推文介绍了单细胞测序的基本概况，并附上了相关资源。

负载均衡入门指南

负载均衡是一个通用术语，指的是为了确保高效分配所管理的资源而做的事情。对于 Web 服务器的系统管理员来说，负载均衡通常意味着确保 Web 服务器软件配置了足够的工作节点来处理激增的访客。换言之，如果一个网站突然变得非常受欢迎，其访问者在几分钟内增加了四倍，那么运行服务器的软件必须能够响应每个访问者，并不能让任何访问者发现服务质量下降。

文章链接：https://linux.cn/article-15121-1.html?utm_source=rss&utm_medium=rss

巧用 CSS 显示 HTML 源码

这个网页通过 CSS 在对 HTML 排版的同时，能够显示 HTML 源码。

Jupyter Notebook 五大效率插件

本文介绍了可以提升Jupyter Notebook 效率的五个插件：Table of Contents、Autopep8、variable inspector、ExecuteTime、Hide Code input。

工具¶

20个必备的Python机器学习库

本文介绍了自动机器学习AutoML中不同的编程语言提供的一些最常见的20个库。

vscode-gptcommit | 在VSCode中自动生成git commit messages

该项目利用GPT 模型，借助gptcommit for VS Code 来自动提交消息。

链接：https://github.com/pwwang/vscode-gptcommit

wukong-robot

wukong-robot 是一个简单、灵活、优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目，还可能是首个支持脑机交互的开源智能音箱项目。

链接：https://github.com/wzpan/wukong-robot

资源¶

怎样良好度过以科研为职业的一生

这是《返朴》公众号过往发表过的关于科研职业化的内容，有些内容值得学习。

关于生物医药领域的一些信息源总结

这篇博客讨论了保持了解生物制药行业最新消息的最佳方法。作者建议跟随可信的信息来源以获取准确可靠的新闻。这些来源可以包括行业专业出版物、监管机构和学术机构。作者还建议使用社交媒体平台，如 Twitter 和 LinkedIn，关注关键意见领袖、行业专家和专业组织。生物医药领域的从业者可以看看。

Epigenomics Workshop 2022

2022年，瑞典国家生物信息学基础设施 (NBIS) 组织开设的免费Epigenomics workshop，包括DNA Methylation分析、ATACseq分析、CHIPseq分析，从原理到分析pipeline都有涉及，很适合自学。另外NIBS还会定期组织其它生信相关的教程，大家也可以关注一下。

链接：https://nbis-workshop-epigenomics.readthedocs.io/en/latest/index.html

Python应该要会一点吧

本文对 Python 的核心基础知识进行了梳理。

历史上的本周¶

2021 【周刊】第 26 期：CRISPR的专利权

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（完）

第65期

Sun, 19 Feb 2023 12:00:17 +0000

生信爱好者周刊（第 65 期）：125个科学问题：探索与发现¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：125个科学问题：探索与发现 ¶

2005年，在庆祝创刊125周年之际，Science公布了125个最具挑战性的科学问题。对指引近十几年的科学发展产生积极影响，详见： Science公布：全世界最前沿的125个科学问题。 16年之后的2021年，随着科学的不断突破，许多问题得到一定程度的解答，一些问题也更加深入。近日，上海交通大学携手Science杂志发布了“新125个科学问题”——《125个科学问题：探索与发现》。

@JnanZhang：“每一项科学突破都始于一个问题。我们可能无法立即提供所有答案，但也许共享问题并与他人进行对话，是一个很好的起点。”

生信研究¶

1、 Nucleic Acids Research | 汤富酬课题组实现基于单细胞测序数据的人类基因组从头组装

汤富酬课题组使用单细胞基因组三代测序技术，首次在单细胞水平上完成了 Mb 级连续性的人类基因组组装。此技术可以用来解决人类基因组从头组装在实际应用中遇到的细胞遗传异质性和细胞稀缺性的问题。通过该方法，作者能够在单细胞水平（少至30个单细胞）实现高质量基因组组装，并确定了影响组装结果的主要因素。研究结果表明，使用单细胞测序数据从头组装人类基因组是可行的，并且该方法具有较高的分辨率，可以更准确地解析单个细胞的基因组特征。这一技术的成功开发将为单细胞基因组研究和人类基因组的从头组装提供更有效的工具和方法。

论文链接：https://academic.oup.com/nar/article/50/13/7479/6640236

2、The Innovation | 用系统生物学的观点鸟瞰肿瘤易感基因

癌症易感基因（Cancer susceptibility gene）是一类可引起癌症发生风险增加的基因。这些基因的突变可能导致细胞发生异常增殖和恶性转化。因此，通过检测一个人的癌症易感基因概况，可以评估其癌症风险，并为个性化癌症预防和治疗提供启示。这篇文章里来自西澳大利亚大学的 Grant Morahan 教授团队整理了目前最新的肿瘤易感基因列表，并对其进行了系统性的分析。该研究对癌症易感基因的功能、调节机制以及与不同类型癌症的相关性进行了深入研究。研究结果表明，这些肿瘤易感基因在不同类型的癌症中具有不同的作用和表达模式。此外，研究团队还发现一些新的与癌症相关的基因，并提供了新的理解癌症发生和发展机制的线索。这项研究的发现有望为个性化的癌症预防提供新的契机，为基于肿瘤易感基因的治疗策略提供更为精准的指导，有望推动癌症研究和治疗的进一步发展。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9294327/

3、 Mol Cell | 绘制人类RNA翻译的高分辨率图谱

新加坡杜克-新加坡国立大学的Sebastian Schafer和Owen J.L. Rackham课题组确定了六种主要人类细胞类型和五种组织的核糖体位置，并检测到7767个具有与已知蛋白质匹配的翻译谱的smORFs。发现人类基因组包含高度特异性的细胞类型和组织smORFs，并且它的很大的一部分能够编码高度保守的氨基酸序列。这些研究与456个质谱数据集一起证实了人类蛋白水平上存在603个小肽，并为这些小蛋白的亚细胞定位提供了见解。本研究提供了一个来自原代人类细胞和组织的高置信度翻译的smORFs的全面图谱，帮助我们对翻译的人类基因组提供更全面的理解。 - 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.molcel.2022.06.023

4、BMC Bioinformatics | 联合深度学习优化代谢组学研究

代谢组学是一个主要的组学课题，在代谢特征和生物标志物的临床应用和基础研究中都占有重要地位。不幸的是，相关研究受到许多外部因素造成的批次效应的挑战。在过去十年中，深度学习技术已成为数据科学中的主要工具，人们可以从已知批次训练诊断网络，然后将其推广到新批次。然而，批次效应不可避免地阻碍了这种努力，因为所考虑的两个批次可能高度不匹配。上海交通大学和上海科技大学的研究人员提出了一个端到端的深度学习框架，用于联合批次效应去除，然后对代谢组学数据进行分类。

论文链接：https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-022-04758-z

博文资讯¶

5、 https://www.rstudio.com/blog/shiny-and-arrow/

shiny是一个令人难以置信的工具，它将数据科学带入日常生活。同时，它可以帮助将分析结果传达给非技术利益相关人员，或为任何人提供自助式的数据探索。本文介绍了Ketchbrook Analytics首席数据科学家Michael Thomas如何利用shiny有效利用数据帮助企业获得显著的竞争优势。

6、如何进行文献阅读?

本推文分享了笔者从文献阅读前、阅读中、阅读后这三个过程中的心得体会，并介绍了各阶段的相关工具。

7、 NEJM | 神速！基于纳米孔测序的产前检测方法可2小时内快速鉴定胎儿染色体异常

研究团队基于纳米孔测序技术开发了可分析DNA微小片段的STORK方法，可在2小时内提供结果，比目前可用的染色体检测方法快15,000倍，且每个样本的处理成本约为当前检测的十分之一。此外，STORK方法只需使用约有口琴大小的测序设备，重量仅为 450克，在医生办公室内即可完成检测。 - 论文链接：https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMc2201810

8、LaTeX 常用数学符号汇总

本文主要是对常用的各类 LaTeX 符号进行汇总，方便大家查询。主要参考 CSDN 文章和 AoPS Wiki 网站。

工具¶

9、 VizTracer 可视化追踪python代码执行

VizTracer 是一款用于 Python 代码的调试和性能分析的工具，可追踪和可视化 Python 代码的执行过程。它易于使用，支持多线程，并且适用于 Linux、MacOS 和 Windows 等多个操作系统。

工具链接：https://github.com/gaogaotiantian/viztracer

10、Mito-一款超级棒的 JupyterLab 扩展程序

Mito 是一个免费的 JupyterLab 扩展程序，可以使用 Excel 轻松探索和转换数据集。

11、代谢物溯源/微生物组与代谢组整合分析软件MetOrigin

肠道微生物组和代谢组之间的相互作用在人类健康和疾病中起重要作用。当前的研究主要采用肠道微生物组和所有确定的代谢物之间的统计相关分析来探索其关系。然而，在没有体外培养实验的情况下，确定微生物的特定代谢功能仍然具有挑战性。区分微生物代谢物与其他人（例如宿主，食物或环境）并探索其代谢功能以及与微生物组的相关性可能会提高生物标志物发现的效率和准确性。到目前为止还没有此类生物信息学工具可用。本文开发了Metorigin交互式Web服务器，可区分源自微生物组的代谢物，执行基于原始的代谢途径富集分析，并使用Sankey网络可视化在数据库中集成了数据库中的统计相关性和生物关系。 Metorigin不仅可以快速鉴定微生物代谢物及其代谢功能，而且还促进了发现特定细菌物种，这些细菌物种在统计和生物学上与代谢物紧密相关。

资源¶

12、SoupX-检测并清除单细胞测序中的外源性mRNA的R包

文献链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7763177/

13、LncPipe ｜一个基于nextflow的管道，用于从RNA-seq数据集中全面分析长非编码RNA

14、https://github.com/shiftkey/desktop

GitHub Desktop是一个基于Electron的开源GitHub app。此存储库包含上游存储库顶部的特定补丁，以支持 Linux 的使用。同时，它还托管各种 Linux 发行版的预览包。

链接：https://github.com/shiftkey/desktop

历史上的本周¶

第25期：从事生信工作，究竟是远见者，还是工具人？

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第64期

Sat, 11 Feb 2023 01:49:57 +0000

生信爱好者周刊（第 64 期）：“讨好型人格”：越是乞求，越是被推开¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：“讨好型人格”：越是乞求，越是被推开)¶

在大多数谈及如何不取悦、不讨好的论述中，解决方法有很多，听起来都像是无用的“鸡汤”，道理谁都懂，但落到自己身上都抓瞎。总结起来就是爱自己，时刻关注自己的想法，问清自己的诉求。在现在这个时代，“爱自己”似乎是解决一切心理问题的药方，面对婚姻、职场、亲密关系等等，在双向关系中但凡哪里出了问题，好像都可以用“爱自己”这个单向方式去解决。

@He-Kai-fly - 先学会欣赏自己，肯定自己，爱自己，懂得拒绝他人，甩开思想包袱，理性判断问题，大胆表达自己的想法，才能从讨好型人格中解放出来。

生信研究¶

1、Sci Adv | 单碱基分辨率绘制氧化性DNA损伤图谱，揭示8-oxo-G与2种癌症突变特征的一致性

研究人员提出了一种基于CD-seq的方法，用于在人类基因组中单碱基分辨率绘制各种类型的氧化损伤DNA碱基，为H2O2诱导的氧化鸟嘌呤和高锰酸盐诱导的氧化胸腺嘧啶定义了序列特异性模式。随着进一步的改进和有效的预防措施以防止DNA体外损伤，CD-seq方法有望以足够高的灵敏度检测人体组织中的氧化DNA碱基。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abn3815

2、Nature Communication | 基于尿蛋白图谱的CRC诊断及转移风险分层研究

赵晓航/孙伟研究团队结合定量蛋白质组学、靶向蛋白质组学、免疫组学等方法，系统分析了用于CRC诊断和预后预测的尿蛋白。截止到目前，该研究是确定CRC非侵袭性生物标志物最大和最全面的研究，发现在癌前病变和早期肿瘤组织中存在异常高水平的诊断相关尿蛋白生物标志物。此外，尿蛋白组能够综合反映不同的CRC分期，以及早期CRC的病理和生理变化。该研究为可靠的CRC诊断和检测提供了有潜力的尿蛋白生物标志物。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-30391-8

3、 Nat Comput Sci | 利用图神经网络对空间转录组数据进行细胞聚类

该文章提出了一种基于图卷积神经网络的算法对空间转录组中的细胞进行聚类分析的方法（Cell Clustering for Spatial Transcriptomics，CCST）。相对于大部分算法基于“同种细胞在空间上相互临近”的假设，CCST方法并不依赖于局部特征，而是可以从细胞的全局空间分布中学习节点嵌入。在文章中，作者通过几种不同类型数据集综合对比了近期学术界提出的多个相关算法。在脑前额叶皮质和人乳腺癌细胞ST数据集上的实验表明，CCST在ARI、NMI和FMI等多个聚类评价指标上均体现出优势，为分析空间转录组数据提供了新角度和新算法。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s43588-022-00266-5
代码链接：https://github.com/xiaoyeye/CCST; https://zenodo.org/record/6560643

博文资讯¶

4、renderthis包-渲染xaringan幻灯片为不同格式

renderthis包，最初名为xaringanBuilder。该包包含将xaringan幻灯片呈现为不同格式的函数。renderthis包包含将xaringan幻灯片(Quarto支持即将到来!)渲染为不同格式的函数，包括html, pdf, png, gif, pptx和mp4格式，以在社交媒体上分享。

Github： https://github.com/jhelvy/renderthis
链接：https://www.jhelvy.com/posts/2022-06-28-introducing-renderthis/

5、多个饼图不需要分面画了哦!

本文介绍如何使用 jjplot 绘制样式丰富的饼状图。

6、DeSci最全指南——最新的Web3运动 (qq.com)

越来越多的科学家和企业家正在利用区块链工具，包括智能合约和代币，以试图改善现代科学。总体而言，他们的工作已被称为去中心化的科学运动，或DeSci。DeSci运动的目的是加强科学资助；将知识从孤岛中释放出来；消除对出版商集团等逐利的中介机构的依赖；并加强整个领域的合作。

7、Xgboost 打败深度学习？

为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比较，总结出三点原因来解释这种现象。

论文地址：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03723551/document

工具¶

8、httpgd - R图形化展示扩展包

httpgd是一个通过网页等方式连接R语言图形的扩展包，可以更轻松的实时将R生成的图嵌入到集成开发环境等应用中（包括Html/JavaScript）。

工具链接：https://github.com/nx10/httpgd

9、pipebind包-优化R语言中的管道对象

与{magrittr} %>%管道相比，基本R |>管道缺乏一些高级功能。例如，管道对象只能在管道的右侧出现一次(作为第一个未命名的参数或使用占位符的其他地方)，并且占位符不能出现在诸如$、[、[[或@等子设置函数的左侧。

这个包提供了一个bind()函数来方便地规避这些限制。将一个对象管道到bind()中，选择一个占位符来表示它，然后在R表达式中使用这个占位符以任何方式引用管道对象，并根据需要多次引用该对象。

Github: https://github.com/bwiernik/pipebind

10、jjPlot

基于 ggplot2，jjPlot提供了诸多丰富的绘图图层和图形样式。

11、 riskyr - 风险相关信息计算于可视化R包

与风险相关的信息——例如患病率、诊断性检查的敏感性和特异性、干预或治疗的有效性——可以用频率或概率来表示。通过提供一个相应指标的工具箱，riskyr 可以通过各种方式对风险相关信息进行计算、转换和可视化。采用多个互补视角提供了对关键参数之间相互作用的更深层次理解，并使有关风险的教学和训练更加透明。

Github：https://github.com/hneth/riskyr

资源¶

12、计算机网络知识点全面总结

本文针对计算机基础知识点进行梳理总结，值得收藏

13、Coursera课程：针对Web开发者提供的HTML、CSS和Javascrpit的学习资料

资源链接：https://github.com/jhu-ep-coursera/fullstack-course4

14、利用Maxstat统计量确定生存图中数值变量的最佳切点

生物统计学研究中的常见需求是根据连续的解释变量对患者进行分组。在某些情况下，要求测试遭受特定基因突变并在其他给定基因中具有高表达（过表达）的受试者的总体生存期。为了可视化组间生存曲线的Kaplan-Meier估计值的差异，首先执行连续变量的离散化。由连续变量分类引起的问题广为人知且一直存在，但在这种情况下，离散化似乎有简化的要求。在这篇文章中，作者提出了maxstat（最大选择排名统计）统计量，以确定连续变量的最佳切点，这是由Alboukadel Kassambara在survminer包中所提供的。

链接：http://r-addict.com/2016/11/21/Optimal-Cutpoint-maxstat.html

历史上的本周¶

第24期：从有隙到无间，首个人类完整基因组发布

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

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（完）

第63期

Sun, 05 Feb 2023 08:10:12 +0000

生信爱好者周刊（第 63 期）：停止寻找的最佳时间¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

来源：Katie-Marie Case

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。

本周话题：停止寻找的最佳时间 ¶

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？

@《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。

@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”！

@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。

生信研究¶

1、Nature Medicine观点文章 | 人类细胞图谱对医学的影响

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。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-022-02104-7

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

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%。

论文链接：https://aacrjournals.org/cancerres/article/83/1/49/711844/Genetic-Ancestry-Inference-from-Cancer-Derived

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

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。

论文链接：https://doi.org/10.1186/s13059-022-02824-6

博文资讯¶

4、把OpenAI接入微信

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。

5、帕博利珠单抗、纳武利尤单抗……一文讲清肿瘤科常用单抗

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。

6、2023年最值得关注的AI制药公司TOP10

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。

工具¶

7、scCATCH - 单细胞自动注释工具

工具教程：https://cran.r-project.org/web/packages/scCATCH/vignettes/tutorial.html

8、paperneed - 文献搜索工具

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。

工具链接：https://www.paperneed.cn/articles/search

9、scGSVA - 单细胞GSVA基因集变异分析工具

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。

工具链接:https://github.com/guokai8/scGSVA

10、AutoClass - 单细胞数据清洗、降噪工具

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。

工具链接：https://github.com/datapplab/AutoClass

资源¶

11、Coding Club R Course配套资料纯链接版

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。

资源链接：https://ourcodingclub.github.io/tutorials/intro-to-r/

12、23个机器学习最佳入门项目（附源代码）

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。

历史上的本周¶

第23期：从美国博德研究所成功之道看生命科学前沿创新

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）

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（完）

第62期

Sun, 22 Jan 2023 05:56:05 +0000

生信爱好者周刊（第 62 期）：回望与兔年寄语¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

海上城市设计。图源：https://www.pangeosyacht.com/projects

本周话题：回望与兔年寄语¶

王诗翔：

「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。

「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！

何凯：

「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。

「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。

赵启祥：

「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！

「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！

生信研究¶

1、Science | 冷冻人类大脑分析揭示出与年龄相关的“超突变性”

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。

论文链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.abm6222

2、PeerJ 综述 | 基因组学进入深度学习时代

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。

论文链接：https://peerj.com/articles/13613/

博文资讯¶

3、测序市场到底有多大？

本文阐述了几个测序龙头公司的市场价值。

注：

TAM - Total Available Market 代表潜在市场。
SAM - Serviceable Available Market 代表可触达的市场。SAM是TAM的一部分。
SOM - Serviceable Obtainable Market 代表可获取市场。SOM又是SAM的一部分。

4、国内服务器无法访问Github导致git pull失效的解决办法

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。

工具¶

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

6、juicr ｜解析图像数据

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。

7、Selfspy | 多平台监控并记录电脑操作的工具

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。

资源¶

8、100多款编程字体预览和下载

历史上的本周¶

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

贡献者（GitHub ID）¶

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@NiEntropy（赵启祥）
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@Tomcxf（陈啸枫）
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（完）

第61期

Sun, 15 Jan 2023 08:55:49 +0000

生信爱好者周刊（第 61 期）：基因对寿命的影响¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

人的一生剪影图（图来源）。

本周话题：基因对寿命的影响 ¶

瑞士洛桑大学和美国田纳西大学健康科学中心的研究团队在国际顶尖学术期刊 Science 上发表了题为：Sex- and age-dependent genetics of longevity in a heterogeneous mouse population 的研究论文。该研究通过观察了3200多只基因多样化的小鼠，发现了影响小鼠寿命的几个染色体区域。并且有些基因效应在雄性和雌性之间有所不同，而有些基因效应只影响到了一定年龄后的寿命。

@NiEntropy - 想到了生物课本中的一句话：生物的性状是由基因决定的，而基因的表达受环境因素影响；想到了秦始皇炼丹渡海寻仙求长生，Google投资Calico专注衰老研究。从古至今，人类一直在追寻着长寿，而在日复一日的生活中，我更感兴趣未来会是什么样？是像《赛博朋克：边缘行者》中“低端生活与高等科技结合”的悲剧，还是我们共同的理想：在高度发达的社会生产力和广大共识范围，人们科学文化水平和思想觉悟，道德水平极大提高的基础上，实行各尽所能、按需分配原则的劳动者有序自由联合的社会经济形态。未来源于当下，还是要脚踏实地把当下的工作干好。

生信研究¶

1、Nat Biotechnol | 首个高灵敏度、高通量、单细胞全长转录组测序方法VASA-seq

Nature Biotechnology上的这篇题为“High-throughput total RNA sequencing in single cells using VASA-seq”的文章介绍了一种结合了高灵敏度、全长转录组覆盖和高通量的单细胞测序技术-‘vast transcriptome analysis of single cells by dA-tailing’ （VASA-seq）。VASA-seq结合了10x Chromium平台提供的高通量、Smart-seq3方法的高灵敏度和Smart-seq-total在单一实验工作流中提供的非编码RNA的广谱捕获。此外，VASA-seq方法涉及的试剂成本较低，不依赖其他商业试剂盒，为廉价、大规模、深入的进行单细胞转录组测序成为可能。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01361-8

2、Nat Commun | 性能优于传统生物标志物！基于网络生物学的机器学习方法可准确预测癌症患者免疫治疗反应

近日，韩国浦项科技大学、延世大学的研究团队提出了一种基于网络生物学的机器学习（ML）模型，可以对ICI数据集进行稳健的预测，并识别潜在的网络生物标志物（NetBio）。研究团队整理了700多例接受ICI治疗的患者样本，包括临床结果和转录组数据。在基于NetBio的预测中，该方法准确预测了三种不同癌症（黑色素瘤、胃癌和膀胱癌）对ICI治疗的反应。此外，基于NetBio的预测效果优于基于其他传统生物标志物（如ICI靶标或肿瘤微环境相关标志物）的预测。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-31535-6

3、Nat Mach Intel｜用语言模型进行可控的蛋白质设计

蛋白质序列在本质上类似于自然语言：氨基酸以多种组合方式排列，形成承载功能的结构，就像字母组成单词和句子承载意义一样。因此自然语言处理（NLP）的许多技术被应用于蛋白质研究问题。有几个特征证明了人类语言和蛋白质序列之间的相似性，其中最明显的可能是它们的分层组织。与人类语言类似，蛋白质是由字符串的连接表示的：20个标准氨基酸。然后字母组合成单词，氨基酸组合成二级结构或保守的蛋白质片段。然后，就像单词组合成带有意义的句子一样，片段可以组合成带有功能的不同蛋白质结构。

过去几年里，NLP领域有了革命性的突破。来自西班牙赫罗纳大学信息学与应用研究所的Noelia Ferruz等人在Nat Mach Intel杂志发表文章，讨论了人工智能领域的最新进展–语言模型在蛋白质设计中的潜力和影响。Transformer预训练模型的实施使文本生成具有类似人类的能力，于Transformer的蛋白质语言模型将彻底改变蛋白质设计领域，并为许多当前和未来的社会挑战提供新的解决方案。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00499-z

4、Genome Research | scFEA：一站式解决单细胞代谢分析

细胞代谢是影响细胞功能的基础条件之一，在很多特定条件下，细胞代谢的改变往往早于细胞功能的改变。因此，成功的揭示不同条件下细胞的代谢状态，能够给我们研究细胞功能提供很好的参考价值。但是，即使是组织水平的代谢流也是稍纵即逝的，传统的生物学技术无法较好的捕捉同一时间下不同功能状态下的细胞代谢，而单细胞测序技术可以给我们提供一个新的研究思路。细胞间的代谢异质性，和代谢物之间的相互作用被认为是疾病治疗耐药性的重要影响因素。然而，由于缺乏成熟的高通量单细胞代谢组学技术，我们尚未对组织内代谢异质性和协同机制建立系统的认识。为了缓解这一技术短板，作者开发了一种新的计算方法，即单细胞通量估计分析(scFEA)，以从scRNA-seq数据推断细胞内代谢物的通量研究。

论文链接：https://genome.cshlp.org/content/early/2021/07/22/gr.271205.120

博文资讯¶

5、揭秘生存曲线背后的生物统计学

比较系统的生存分析概念科普，推荐大家阅读。

近年来中文出版界出现了包含数学公式的专业科普未必曲高和寡的可喜现象。在这些成功范例的鼓舞下，本文将从最基本的概念开始，对“生存分析海洋”的两大水域大胆进行深度潜水式科普。

6、jjAnno | 优雅的帮你添加注释

本文介绍了如何通过jjAnno包给Figure周围添加各种各样的注释(文字、线段和矩形等等)。

R包地址：https://github.com/junjunlab/jjAnno

7、连线图应该如何画？

细胞-细胞配体-受体 (LRs) 和细胞因子相关通路网络分析图的绘画教程。

8、xTrimo Multimer | 加速蛋白质预测，比AlphaFold2快10倍

在2022年3月，Colossal-AI 团队曾推出蛋白质结构预测模型AlphaFold的训练推理加速方案FastFold，用更低的成本将总体训练时间从11天减少到67小时，在长序列推理应用中实现超11倍的提升。以此为起点，Colossal-AI 团队在进一步探索蛋白质结构预测领域的技术革新。针对蛋白质单体(Monomer)与复合物(Multimer)结构预测的难题，本次Colossal-AI 团队联合百图生科提出行业内最新解决方案 xTrimo Multimer开源版模型，能够更好地理解蛋白互作关系，从而提升药物研发平台中靶点分析、蛋白质结构预测和模拟以及高精准抗体设计等方面的能力。xTrimo Multimer可以支持长达4K的序列推理，此时OpenFold和AlphaFold 2受限于显存无法完成推理，而xTrimo Multimer可以在20分钟左右完成。

Github:https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/#xTrimoMultimer
Github:https://github.com/hpcaitech/ColossalAI

工具¶

9、Nezzle | 一个用Python编写的交互式和可编程的生物网络可视化软件

Nezzle是一款网络可视化软件（意思是Net + Puzzle，因为调整网络的节点和边进行可视化类似于拼图）。它提供交互式和可编程的界面，允许用户通过Python编程调整节点和边的位置，并自动实现图形组件的风格化。

工具链接：https://github.com/dwgoon/nezzle

10、diagrams.net | 图表绘制

diagrams 是一个免费的图表绘制网站，提供的丰富的功能和多平台的应用。

11、facets | 可视化机器学习数据集

facets项目包含了两个可视化功能理解和分析机器学习数据集：Facets Overview 和 Facets Dive。可视化由Polymer网页部件实施，由Typescript代码支撑可以轻松嵌入到Jupyter笔记本和网页中。

Github: https://github.com/PAIR-code/facets

12、ProteinContactNetworks | 蛋白接触网络分析

蛋白质接触网络分析图，节点代表氨基酸，当两个节点的距离在 4 到 8 Angstrom间时，认为两个节点间存在接触。

1 Angstrom = 0.1 nanometre

Github：https://github.com/hguzzi/ProteinContactNetworks

13、nf-core/sarek | 体细胞变异开源分析管道

Github：https://github.com/nf-core/sarek

资源¶

14、pzweuj | 生物信息实践

目前博主更新了，DNA-seq、RNA-seq、mNGS的相关分析教程。

博客：https://pzweuj.github.io/archive.html
教程：https://pzweuj.github.io/worstpractice/site/

15、WebStack-Hugo | 无需服务器静态响应式网址导航主题

安装教程：https://www.yuque.com/shenweiyan/cookbook/webstack-hugo#eH1Sb

历史上的本周¶

2022年3月：第21期：科研与爱好

贡献者（GitHub ID）¶

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第60期

Sat, 07 Jan 2023 08:58:43 +0000

生信爱好者周刊（第 60 期）：孟德尔诞辰 200 周年¶

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封面图¶

AI R包生成的艺术照片

本周话题：孟德尔诞辰 200 周年 ¶

1822 年 7 月 20 日，现代遗传学之父孟德尔出生于奥地利帝国西里西亚海因策道夫村。2022年是孟德尔诞辰 200 周年纪念。借用饶毅老师在他文章中的说法：生物学有两座智力高峰：第一次是 1854 年至 1866 年孟德尔独自一人；第二次是 1951 年至 1965 年克里克 (Francis Crick) 及其合作者们。两个高峰碰巧相隔一百年。今天重读孟德尔的论文，追寻孟德尔的思路，思考孟德尔的环境，仍然很有意义。

@wangdepin - 2022年是孟德尔诞辰200周年，同时也是巴斯德诞辰200周年。孟德尔（Gregor Johann Mendel,1822-1884）发现了遗传学定律，找到了决定生命现象的本质；巴斯德（Louis Pasteur,1822-1895）开创了微生物学和免疫学，为人类的健康做出了巨大的贡献。很多学者写了纪念他们的文章，中国遗传学会也专门举办了一系列讲座来纪念这一重要日子，足见孟德尔在生命科学史上的重要地位。详细了解这些伟大科学家在当时所创造的一系列科研重大发现的过程，给我们这些后辈在科研路上带来很大的启发。

生信研究¶

1、Nature Machine Intelligence｜基于 AI 算法预测基因组错义变异的功能影响

美国哥伦比亚大学系统生物学系和生物医学信息学系副教授沈宇锋博士及其团队前博士后张海仓，开发了一种新方法 gMVP 来预测哪些错义变异具有潜在功能影响。gMVP 使用最新的机器学习技术深度图注意力神经网络模型，来抽取相关特征并预测哪些变异具有功能影响。gMVP 方法使用蛋白质中氨基酸 - 氨基酸间的共进化信息来确定不同位置间是否在功能上相关，这使得 gMVP 不仅可以刻画变异所在的一维序列环境，也可以刻画变异所在的蛋白质三维结构环境。研究团队在多个不同的独立数据集上评估了 gMVP 的性能，涉及的应用包括临床基因测试以及致病新风险基因的发现。在所有测试中，gMVP 的表现明显优于其他方法。

Paper链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00561-w

2、Nature Machine Intelligence | 超越 Neural ODE，新机器学习模型显著提升计算速度与性能

近日，MIT的研究人员在 Nature Machine Intelligence 杂志上发表论文，提出了一类新的机器学习模型——闭合形式连续时间神经网络（Closed-form continuous-time neural networks，CfC），以闭合的形式逼近神经元和突触之间的相互作用。CfC模型具有因果性、紧凑性和可解释性，在通过运动传感器识别人类活动，模拟步行机器人的物理动力学建模，以及基于事件的序列图像处理方面具有更快的速度和更好的性能。此外，模型还可以帮助建立具有数十亿细胞的大脑计算模型，为理解智能开启新的研究途径。

Paper链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00556-7

3、Clin Chem | PacBio和ONT测序平台对血浆cfDNA分析性能比较成果

本研究比较了PacBio和ONT测序在血浆cfDNA分析中的应用，分析了来自不同妊娠期的女性、乙型肝炎病毒（HBV）携带者和HCC患者的血浆cfDNA样本。比较了两个平台的测序结果，包括大小和片段末端图谱，以及基于cfDNA单分子甲基化模式的组织来源分析。其中一个发现是，PacBio测序的血浆cfDNA比ONT测序平台得到的更长，PacBio中大于1kb的cfDNA片段比例是ONT的30倍左右。cfDNA片段图谱中，cfDNA短片段有10 bp的周期性峰，这在PacBio的数据中很明显，但在未来研究中，还是很有必要使用非测序为基础的方法进一步验证血浆中长片段cfDNA的存在。（整体上看PacBio在这里是有优势的）

Paper链接：https://doi.org/10.1093/clinchem/hvac180

4、Cancer Discov | 肝癌全基因组cfDNA片段化特征检测方法DELFI，可高灵敏度、特异性筛查高危人群

Paper链接：https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-22-0659

约翰霍普金斯大学研究团队开发出一种基于血液的全基因组cfDNA片段化特征检测方法,对HCC具有高灵敏度和特异性。研究表明片段化概况捕获了基因组和染色质特征，包括已知在HCC中很重要的改变。cfDNA片段化组分析方法“DELFI”是第一个在单独的高风险人群中独立验证的全基因组片段化分析，在检测HCC方面具有稳定和强大的性能，包括非常早期的疾病，且与疾病病因无关。

博文资讯¶

5、 20 个更有效地使用谷歌搜索的技巧

我们每天都在用goole搜索，学会一些小技巧更有利于搜索出更好的结果。

6、为了搞清楚CDN的原理，我头都秃了…

本文深入浅出介绍了CDN的概念、工作原理和缓存策略以及相关名字解释。

7、重新定义了什么叫摸鱼！

有人已经开发出gpchatteR包，和机器人聊聊天就把活给干了。

8、redis入门

Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。本文将会从：Redis 使用场景与介绍 -> 数据结构与简单使用 -> 小功能大用处 -> 持久化、主从同步与缓存设计 -> 知识拓展来进行介绍。

工具¶

9、Scidown文献下载工具

Scidown是又一国产文献下载网页工具，注册账号后输入对应的DOI号就能获取大部分文献，感兴趣的小伙伴可以尝试一下~

10、https://github.com/leiurayer/downkyi

哔哩下载姬（DownKyi）是一个简单易用的哔哩哔哩视频下载工具，具有简洁的界面，流畅的操作逻辑。哔哩下载姬可以下载几乎所有的B站视频，并输出mp4格式的文件；采用Aria下载器多线程下载，采用FFmpeg对视频进行混流、提取音视频等操作。

11、cronologia-创建交互性时间轴

cronologia的目标是在RMarkdown文档和Shiny应用程序中创建一个交互式时间轴小部件。

12、R 包 - Sigminer

Sigminer 是一个一站式的癌症基因组变异模式（Mutational Signature）分析工具，提供了对多种变异类型（SBS、DBS、INDEL、CNV、Rearrangement）和多种计算解析算法的支持（NMF、SigProfiler 等），可以通过 GitHub/CRAN/Bioconda/Docker 等途径下载和使用。

包文档：https://shixiangwang.github.io/sigminer-book/
函数文档：https://shixiangwang.github.io/sigminer/reference/index.html

资源¶

13、爱思唯尔出版社课程 | 成为有资质的审稿人

爱思唯尔出版社开设的关于如何成为一个合格的审稿人的课程，总共分为12个模块，总计约4小时左右。

14、远程工作岗位资源推荐

一个github仓库以及网站，包含互联网相关公司远程工作或者半远程工作岗位。希望这样的岗位越来越多，特别是生信相关的。

15、https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology-Database

人工智能领域英中技术词汇的综合映射数据库。本术语库目前拥有专业术语约 2442 个、专项领域篇 2 篇，主要为人工智能领域基础概念和术语。

历史上的本周¶

2022年：第 20 期：科研苦行

贡献者（GitHub ID）¶

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第59期

Sun, 01 Jan 2023 09:01:15 +0000

生信爱好者周刊（第 59 期）：AlphaCode 编程大赛卷趴一半程序员¶

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「生信周刊讨论区」

卷首语¶

2022 年随着又一年的疫情走过去了，我们一起迎来了 2023 年的第一天。从去年末开始，我们国家经历新的变化，我们的生活也在经历新的转机。在这个阵痛时刻，我们辞旧迎新、复盘过去、期待将来。我想说，好的未来，就是坚持的现在。在过去的一年里，我们成立专门的周刊运维团队，坚持贡献着归纳和分享，向大家传递知识和更多的可能性。感谢各位读者的关注，也衷心感谢一些读者的喜欢，希望这里的一点微光，能在某个时间照亮你未曾可及的角落，那就是这里坚守的意义。

向所有奉献在一线防疫工作的人员致敬！🫡

向所有过去一年在努力活着的家庭致敬！🫡

向在人生中寻寻觅觅的你致敬！🫡

—— 王诗翔

封面图¶

首个“虫洞”登上 Nature 封面（图来源）。

本周话题：AlphaCode 编程大赛卷趴一半程序员 ¶

程序员中非常流行这样一种测试——编程竞赛。在竞赛中，主要考察的就是程序员通过经验进行批判性思维，为不可预见的问题创建解决方案的能力。这体现了人类智能的关键，而机器学习模型，往往很难模仿这种人类智能。但DeepMind的科学家们，打破了这一规律。

YujiA Li等人，使用自监督学习和编码器-解码器转换器架构，开发出了AlphaCode。它就在著名的Codeforces上，悄悄地参加了10场编程比赛，并一举击败了半数的人类码农。

@ShixiangWang - AI 正在为生活和科技工作创造更多的可能性。作为研究者，我们需要尽力去利用技术武装自己，提高效率；同时也要关注技术给我们带来的复杂性、诱导性，避免偏离我们实际所追寻的目标。

生信研究¶

1、Science | 拟南芥着丝粒的遗传和表观遗传图景

T2T测序在动物领域比植物领域应用更广泛。本文成功组装了拟南芥5条染色体着丝粒的首个全序列基因组Col-CEN，揭示了拟南芥着丝粒的遗传和表观遗传图景。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abi7489

2、Nature Communication | 基于全基因组测序数据定制癌症疗法，基因组特征模型iGenSig助力精准医疗临床决策支持

美国UPMC希尔曼癌症中心的研究团队开发了一组用于预测癌症药物反应的基因组特征模型iGenSig，并使用独立的细胞系和临床数据集对该模型进行了验证。该团队引入了一种白盒方法，称为整合基因组特征分析（iGenSig）（图1），利用高维冗余基因组特征作为整合基因组特征，以增强基于多组学的精准肿瘤学建模的可转移性。iGenSig方法旨在解决基于大数据建模的透明性、跨数据集适用性和可解释性问题。在临床试验数据集的交叉适用性方面，iGenSig模型表现出了更好的性能，能够容忍基因组数据中的实验变异和偏差。iGenSig模型可以在每一个详细的步骤中进行管理，利用研究团队开发的富集分析方法，可以很容易地从生物学角度解释基因组特征的潜在通路。研究团队期望，作为基于大数据的建模方法，iGenSig将在药物基因组学和临床试验数据集的治疗反应建模中有广泛应用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-30449-7

3、iMeta | iMetaLab Suite-宏蛋白组学分箱一站式工具箱

宏蛋白组学研究所需的生物信息学工作流程包含了蛋白质鉴定（搜库）、定量至下游功能和分类分析，一定程度上限制了其他领域微生物研究人员对宏蛋白组学的使用和探索，为此，本工作开发了涵盖宏蛋白组中最常用的功能、分类和统计分析的流程化工具箱。

论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/imt2.25

4、Nature Communication | 如何测量复杂网络的维度？

本研究提出通过扩散动力学过程来探测空间几何并定义维度的新方法，空间中的每个点都可以被分配一个相对于扩散源的相对维度（relative dimension）。这一概念为网络的局部和全局维度提供了依赖于尺度的定义，能反映网络的拓扑属性。为了展示相对维度概念可以在现实复杂系统应用，作者还展示了维度测量在网络传播动态过程的应用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-30705-w

博文资讯¶

5、纳米孔测序技术前沿

在2022年伦敦会议上，Nanopore technologies宣布Guppy已更新到v6.1.1。Remora是一款位于Minion的新软件，正式推荐用于检测DNA修饰。

6、偏差-方差权衡的直观解释是什么?

bias-variance tradeoff 是机器学习的核心概念，本帖子展示了大家对于这一概念的理解和讨论。

7、R语言构建基因之间相关性、cox风险和归类属性图

本文以TCGA-THCA数据为例，介绍了如何将基因相关性、cox风险和归类属性在同一张图中进行展示。

8、ComplexHeatmap 热图文本框注释

该文介绍了如何绘制textbox(文本框)并且如何将其作为热图的annotation。

工具¶

9、Bpipe ｜一个运行和管理生物信息学管道的工具

hello = {
  exec "echo Hello"
}
world = {
  exec "echo World"
}

Bpipe.run { hello + world }

许多从事数据科学工作的人最终以shell脚本的形式运行作业。虽然这使得运行它们很容易，但也有很多限制。例如，当脚本中途失败时，通常很难判断失败的位置或原因，从失败点重新启动作业就更难了。没有执行命令或控制台输出的自动日志，以确保以后可以看到发生了什么。有时作业会在中途失败，留下创建一半的文件，可能会与好文件混淆。修改管道也很耗时，而且容易出错——添加或删除一个步骤需要在多个地方进行修改，在一个地方更改文件名很容易导致后面的命令失败，甚至更糟，在不正确的数据上运行。Bpipe试图解决所有这些问题（甚至更多!），同时尽可能少地偏离shell脚本的简单性。事实上，你的Bpipe脚本通常看起来与您开始时使用的原始shell脚本非常相似。

文档：https://docs.bpipe.org/

10、rGREAT | 基因区域功能富集分析的R包

GREAT包是一个直接对基因区域进行功能富集分析的R包，分为本地分析和在线分析。

R包链接：http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/rGREAT.html

11、breakDown | 变量对最终预测模型的贡献

核心功能：broken()函数，输入一组观测指标和一个线性模型或逻辑回归模型，输出这些指标对模型预测结果的贡献。

12、stLearn | 空间转录组数据分析工具包

stLearn支持空间转录组数据的细胞聚类、细胞轨迹分析、细胞-细胞相互作用以及可视化等功能。

教程：https://stlearn.readthedocs.io/en/latest/index.html
github：https://github.com/BiomedicalMachineLearning/stLearn

13、bigstatsr ｜用于存储在磁盘上的大矩阵的统计工具R包

很多情况下基因组学数据由于所需内存太大而无法载入 R 进行处理。本包提供对编码为矩阵的大规模数据进行快速统计分析的功能。由于内存映射到磁盘上的二进制文件，这个包可以处理太大而无法装入内存的矩阵。

介绍 PPT：https://privefl.github.io/R-presentation/bigstatsr.html#1

14、Plotsr ｜结构变异可视化工具

一个有效的可视化基因组之间结构变异和重排的有效工具，并可以用于在染色体水平上比较基因组或放大任何选定区域。

GitHub: github.com/schneebergerlab/plotsr

资源¶

15、咖啡吧导航 | 科技资源导航网站

16、视频｜ David Liu 教授介绍无需打断 DNA 双链的基因编辑

David Liu （美籍华裔，中文名：刘如谦）是哈佛大学的教授，专攻方向是基因编辑。

David Liu 在这个视频中介绍了新的碱基编辑方法、和 prime 编辑方法。

这两种基因编辑的方法，都避免了用 CRISPR 方法会导致的 DNA 双链断裂。

历史上的本周¶

2022年2月：第19期：2022年值得关注的7大前沿技术

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）

订阅¶

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。

微信搜索“生信协作组”或者扫描二维码，即可订阅。

（完）

首页

Tue, 27 Dec 2022 07:30:15 +0000

生信爱好者周刊 ¶

本项目已经完成历史想法与期待，停止更新，感谢所有的读者

记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本项目已持续更新 180 期，累计分享内容超过 1000 篇，涵盖生物信息学前沿研究、工具软件、学习资源、行业动态等各个方面。

📚 内容分类¶

🧬 生信研究 - 前沿论文、研究动态、学术趋势
🛠️ 工具软件 - 生信工具、软件包、分析平台
📖 学习资源 - 教程、书籍、课程、博客
💼 职业发展 - 求职、学术道路、行业趋势
🔬 技术分享 - 经验总结、技术解析、最佳实践

🗂️ 按年份浏览¶

年份	期刊数量	期刊范围	快速链接
2025年	12 期	第169-180期	查看所有期刊 →
2024年	47 期	第107-153期	查看所有期刊 →
2023年	48 期	第59-106期	查看所有期刊 →
2022年	44 期	第15-58期	查看所有期刊 →
2021年	14 期	第1-14期	查看所有期刊 →

🔍 如何使用¶

搜索内容¶

推荐方法：使用 Sourcegraph.com 进行全文搜索
GitHub 搜索：使用 GitHub 自带的搜索（仅支持英文单词）
本地搜索：克隆仓库到本地，使用命令行搜索

# 搜索特定内容，如 bash 相关
$ grep -nri bash issues | cat --number

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按时间浏览：通过左侧导航栏选择年份和月份
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我们欢迎各种形式的贡献！

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👥 运维团队¶

本项目由「Openbiox 生信周刊」运维小队维护：

成员	GitHub ID	成员	GitHub ID
王诗翔	@ShixiangWang	王德品	@wangdepin
阚科佳	@kkjtmac	空间阳	@kongjianyang
赵启祥	@NiEntropy	董弘禹	@donghongyu2020
何凯	@He-Kai-fly	罗鹏	@DrRobinLuo
张佳楠	@JnanZhang	王春阳	@Wangcy-rachel
陈啸枫	@Tomcxf	舒晨阳	@zoe3251

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📄 许可协议¶

本周刊开源，以「署名（BY）-相同方式共享（SA）」协议发行。

🙏 致谢¶

本周刊受阮一峰《科技爱好者周刊》启发创办，仓库初始化也采用其作为模板。特此致谢。

感谢以下个人/组织的长期支持：

Openbiox
曾健明
iCanHelp
李浩

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第58期

Sun, 25 Dec 2022 05:53:10 +0000

生信爱好者周刊（第 58 期）：说说你是怎么度过🐑了的日子？¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

在VR中沉浸式办公、娱乐

本周话题：说说你是怎么度过🐑了的日子？¶

身边越来越多的人变成了小羊人。变🐑后，你是如何熬过这个阶段的？

@kkjtmac - 侥幸感染了“优良”毒株，烧了一晚就退了，后面就是咳嗽流涕，对症支持治疗后最终痊愈。总体感受比普通感冒难受多了，该吃药的时候还得吃，如果不能缓解或者加重还是就近医院就诊治疗吧~

@ShixiangWang - 我们近期很多人都（在）经历变羊的过程，我自己在家里躺了三四天，前两天发烧难受，后面两天咳嗽难受，现在还在咳嗽流鼻涕，整个过程感觉到了大自然对自己的不友好。不管咋样，我们为活着而活着，很多事情不需要找那么多借口，就像我们的抗疫专家们何必去创造各种名词方便编数据，坦然接受，认真对待，好好休息保重身体，以后继续学习和工作以便于能活着。

@匿名 - 第一天，嗓子有些不舒服，到了晚上开始有痰了；第二天，嗜睡，浑身酸痛，在床上躺了一天，越睡头越疼，感觉再睡下去我可能要死在宿舍了，想起师兄前两天说的有个同学在外面租房子住一个人寄了，我现在也是一个人，想到这慌极了；第三天，状态好多了，还有些咳嗽。总结：一个人生病还是挺危险的，身体再难受，也一定要按时吃饭喝水吃药，不然只会加重病情恶性循环。

生信研究¶

1、NAR | GPSAdb,给你的数据分析加入基因扰动信息

基因敲除方法通常用于探索感兴趣基因的功能，但目前还没有系统收集扰动数据的数据库。本研究开发一个全面的人类扰动数据库(GPSAdb, https://www.gpsadb.com/ )。当前版本的GPSAdb收集了与1458个基因相关的3048个RNA-seq数据集，这些基因被siRNA、shRNA、CRISPR/Cas9或CRISPRi敲除/下调。该数据库提供了对这些数据集的全面探索，并生成了6096个新的扰动基因集(分别向上和向下)。GPSAdb整合了这些基因集，并开发了一个在线工具——遗传微扰相似性分析(GPSA)，以从差异基因表达数据中识别潜在的因果微扰。GPSAdb是一个功能强大的平台，旨在帮助生命科学研究人员方便地访问和分析公共扰动数据，并深入探索差异基因表达数据。

论文链接：https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac1066/6842882#382499840
工具地址：http://guotosky.vip:13838/GPSA/, https://www.gpsadb.com

2、Nat Biomed Eng | 基于自监督深度学习的全切片病理图像快速可扩展搜索

数字病理学的采用使得管理数十亿像素全切片病理图像(WSIs)的大型存储库成为可能。在不需要监督训练的情况下，在大型存储库中计算识别具有相似形态特征的WSIs具有重要的应用价值。然而，搜索相似WSIs的算法的检索速度往往与资源库的大小成正比，这限制了它们的临床和研究潜力。本文展示了可以利用自监督深度学习以独立于存储库大小的速度搜索和检索WSIs。作者将该算法命名为SISH(用于自我监督的组织学图像搜索)，并作为一个开源包提供，它只需要用于训练的图像级注释，将WSIs编码为有意义的离散潜在表示，并利用树数据结构进行快速搜索，然后使用基于不确定性的排序算法进行WSI检索。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41551-022-00929-8

3、Nat Commun | 基于粪便微生物组的机器学习多类诊断模型

香港中文大学黄秀娟教授团队在Nature Communications上发表的题为“Faecal microbiome-based machine learning for multi-class disease diagnosis”的研究文章。对不同疾病表型的2320名香港华人的粪便样本宏基因组测序，接着通过机器学习算法构建疾病的诊断模型，并通过一系列已发布的公共宏基因组数据集对模型进行验证。文章提供了粪便样本宏基因组测序数据可从ENA下载。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9649010/
分析代码：https://github.com/qsu123/multi_class_diagnosis
测序数据：https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJNA841786

博文资讯¶

4、clusterProfiler | 单细胞的marker genes做功能富集分析

一行代码解决单细胞marker gene的富集分析。

工具链接：https://github.com/YuLab-SMU/clusterProfiler

5、ChatGPT | OpenAI生成式语言模型

ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型，它通过对话的方式进行交互，ChatGPT可以回答后续问题，承认错误，挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。

第一次用感觉好神奇，可惜回答有字数限制，提问太频繁会报错。要是有单机版的就太香了！没有国外的手机号注册不了，送大家个账号：账号：nwnz19800123208@163.com 密码：6sa2a06FfW

官网链接：https://chat.openai.com/chat

6、熊读文献｜Nature Cancer：高度非整倍体的非小细胞肺癌，放疗同步免疫治疗更敏感

本文熊对非整倍性与近期研究进行了相关的介绍解读。

这里也提到一篇 NG 文章，也有相关的解读。比较奇怪的是，研究者自己都发现了非整倍性与拷贝数负载有极高的相关性，那突出这个非整倍指标的意义我个人还是持保留意见。——@ShixiangWang

工具¶

7、CellKb Immune:轻松拿捏小鼠免疫细胞注释

对于基础研究的科研工作者来说，小鼠是进行功能机制研究中最常用的动物模型。因此，在单细胞测序产生的数据中，除了最多的人来源的研究外，紧接着就是小鼠的数据。本文介绍一款专门针对小鼠单细胞数据进行细胞注释的网站：CellKb Immune，不同于很多其它R包或者工具，只能对那些会数据分析的人群，这个网站对所有科研人员都非常友好，只需要点击就能对数据类型进行注释。

8、时序基因共表达网络Time-ordered Gene Coexpression Network (TO-GCN)

时序基因共表达网络（TO-GCN）是基于三维（基因表达、条件和时间）数据所构建pipeline。该pipeline包含三个步骤：（1）确定cutoff值（2）为不同的共表达类型构建八个 GCN（3）为感兴趣的 GCN 中的节点确定时间排序级别。

工具链接：https://github.com/petitmingchang/TO-GCN
论文链接：https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.1817621116

9、tdiyxl

tidyxl将Excel文件中的非表格形式的数据导入到r中。它以tidy数据结构展示单元格内容、位置、格式和注释，以便进一步操作，特别是由unpivotr包进行操作。它支持基于xml的文件格式’.xlsx ‘和’.xlsm’, 通过嵌入式RapidXML c++库实现xlsm。它不支持二进制 ‘.xlsb’或’ .xls ‘等文件格式。

工具链接： https://github.com/nacnudus/tidyxl

10、CRISPRcleanR | 处理 CRISPR-Cas9相关全基因组测序数据的R包

CRISPRcleanR是一个R包，用于处理汇集的全基因组CRISPR-Cas9所衍生的必需性谱。这些必要性谱评估因sgRNA敲除靶向破坏基因而导致的细胞适应性损失或增益的程度。

工具链接：https://github.com/francescojm/CRISPRcleanR

11、BEST：一站式Biomarker多队列多层面分析利器

资源¶

12、生信算法课程 DS202

本课程的目标是提供生物数据分析的算法和数据结构的广泛概述。将重点研究基因组学和相关问题，如生物序列的高通量模式匹配、数据压缩算法、基因挖掘、基因组组装和系统发育。同时提供实践编程作业展示实际测序数据的复杂性。这里列出了暂定的主题和先决条件。在本课程中学习的许多算法技术也适用于生物学以外的领域，如文本挖掘，自然语言处理。

资源链接：https://sites.google.com/view/ds202/home

13、Jupyter Notebook 使用速查表

本推文整理了Jupyter Notebook操作界面详细功能介绍及相关快捷键。

资源链接：https://mp.weixin.qq.com/s/S8HVSO9oj9dkUkU3mGFeqA

历史上的本周¶

2022年1月：第18期：过去50年最重要的统计学思想是什么？

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
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（完）

第57期

Sat, 17 Dec 2022 09:42:49 +0000

生信爱好者周刊（第 57 期）：深度学习并非“简单的统计”，二者距离已越来越远¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：深度学习并非“简单的统计”，二者距离已越来越远 ¶

统计学习在深度学习中扮演着重要的角色，这是毋庸置疑的。但可以肯定的是，统计角度无法为理解深度学习提供完整的画面，要理解深度学习的不同方面，仍需要人们从不同的角度出发来实现

@He-Kai-fly - 深度学习就是用统计学从数据中找到隐藏规律，并且都是建立在大量数学运算的情况下，其中一部分都建立在统计学的基础上但又不完全是。

生信研究¶

1、Nature Communication | 单细胞环形RNA分析技术及表达图谱

赵方庆团队基于海量单细胞全长转录组测序数据集，实现了单细胞分辨率下环形RNA的高效识别及深度挖掘，基于大规模时空组学数据的整合分析，对环形RNA的细胞异质性进行了深入探究，揭示了环形RNA作为细胞类型标志物的应用潜力。该研究将目前环形RNA研究从传统组织水平提升至单细胞水平，为探索不同细胞类型中环形RNA的生物学功能提供了重要的数据资源和分析技术。

数据库地址：http://circatlas.biols.ac.cn/
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-30963-8

2、iMeta | 南农沈其荣团队发布微生物网络分析和可视化R包ggClusterNet

网络分析逐渐被生态学家们重视并持续应用于生态学领域，开发更为强大和方便的网络分析工具十分必要。文章开发了名为ggClusterNet的R包，展示微生物网络模块化信息，用于更加容易的进行网络数据分析挖掘和可视化。在ggClusterNet包中设计了数十种网络布局算法用于更好的展示微生物网络模块化信息

Paper地址：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/imt2.32
Bilibili: https://www.bilibili.com/video/BV1ig411Q7cw/
Youtube：https://youtu.be/XQ4xhCo_p0s
Github: https://github.com/taowenmicro/ggClusterNet/

3、 Sci Adv | 岳峰团队开发深度学习模型EagleC 捕捉癌症基因组结构变异

该项工作基于深度学习和集成学习策略，提出一个全新的捕捉癌症基因组中SV的计算框架EagleC。EagleC能够用于多种染色质构象捕获技术，比如Hi-C，Micro-C，HiChIP。更为重要的是，这个深度学习的模型可以直接用在单细胞Hi-C上，从而可以监测到癌症组织里的不同癌细胞结构变异的异质性。

论文链接：https://www.science.org/doi/epdf/10.1126/sciadv.abn9215

4、NBT| 高歌课题组单细胞多组学数据整合与调控推断新方法（GLUE）

基于图耦联策略的深度学习方法GLUE，实现了对百万级单细胞多组学数据的无监督精准整合与调控推断

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01284-4

博文资讯¶

5、基于 R 语言的深度学习——简单回归案例

以一个例子介绍了如何使用神经网络来处理简单问题（数据量较小的回归问题），但在实际过程中还会遇到很多问题，相关资源可见：基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享

6、构建工具 Taskfile 介绍

Makefile 是一个常见的配置驱动的构建系统。这篇文章介绍 Taskfile：

Taskfile 通过 yaml 来描述各种执行任务, 其核心采用 go 编写; 相较于 Makefile 的 tab 分割和 bash 结合语法 Taskfile 显得更加现代化和易于使用(虽然会变成 yaml 工程师). Taskfile 内置了动态变量、操作系统等环境变量识别等高级功能都更贴合现代化的 Coding 方式。 - 文档：https://taskfile.dev/

7、在环形热图上添加文字标签

本文演示了利用circlizeR包绘制环形热图，并添加文字标签

工具¶

8、staticmiports静态导入函数到R包中

staticimports可以很容易地将函数静态地导入到R项目或包中。静态导入意味着函数作为文本复制到项目中，而不是在运行时从单独的包中加载。

Github：https://github.com/wch/staticimports

9、Fluent Reader | 一款新颖的桌面RSS阅读器

Fluent Reader是一款支持windows和mac平台的RSS阅读器。

10、R 包 - eventloop

很多人可能不知道 R 也可以写 GUI 的，虽然说不能脱离 R 环境独立运行。

{eventloop} 包提供了一个框架，用于呈现交互式图形，并以足够快的速度处理用户的鼠标+键盘事件，以满足游戏和其他实时应用程序的需求。

11、tkinter-helper - 一款为Tkinter打造的布局助手

TkinterHelper（Tkinter布局助手）是一款为Tkinter打造，仅需拖拽组件进行布局，所见即所得，非常方便就能做出一个GUI界面，再配合 pyinstaller 库将程序打包成exe，简直是开发小工具的利器。

Github: https://github.com/iamxcd/tkinter-helper
Gitee: https://gitee.com/iamxcd/tkinter-helper

12、KAAS-KEGG注释工具

方便用于宏基因组分箱（binning）后的单菌基因组fasta或faa文件的KEGG注释，挖掘线索支持后续验证

资源¶

13、vscode.dev-轻量级版本的Vscode

一个完全在浏览器中运行轻量级版本的VS Code。可在本地机器上打开一个文件夹并直接开始编码。

地址：https://vscode.dev

14、 TIP : Tracking Tumor Immunophenotype

TIP是一个用户友好的一站式网络工具，用于使用RNA-seq或微阵列数据跟踪、分析和可视化抗癌免疫状态和肿瘤浸润免疫细胞在七步癌症免疫周期中的比例。

TIP 平台 : http://biocc.hrbmu.edu.cn/TIP/
github : https://github.com/dengchunyu/TIP

15、visR | 将临床数据简单快速可视化的R包

历史上的本周¶

2022年1月：第 17 期：Cox比例风险模型著作者离世

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
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@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）

订阅¶

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。

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（完）

第56期

Mon, 12 Dec 2022 02:35:26 +0000

生信爱好者周刊（第 56 期）：2022诺贝尔奖的点击化学或可作为单细胞多组学开发的有力工具¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

2022年诺贝尔化学奖获奖者：美国化学家卡罗琳·贝尔托西（Carolyn R. Bertozzi）、丹麦化学家摩顿·梅尔达尔（Morten Meldal）和美国化学家卡尔·巴里·夏普利斯（K. Barry Sharpless）。

本周话题：2022诺贝尔奖的点击化学或可作为单细胞多组学开发的有力工具 ¶

图源：Introduction: Click Chemistry

点击化学（Click chemistry），又译为“链接化学”、“速配接合组合式化学”，是由化学家巴里·夏普莱斯（K B Sharpless）在2001年引入的一个合成概念，主旨是通过小单元的拼接，来快速可靠地完成形形色色分子的化学合成。它尤其强调开辟以碳-杂原子键（C-X-C）合成为基础的组合化学新方法，并借助这些反应（点击反应）来简单高效地获得分子多样性。点击化学的代表反应为铜催化的叠氮-炔基Husigen环加成反应（Copper-Catalyzed Azide–Alkyne Cycloaddition）。点击化学的概念对化学合成领域有很大的贡献，在药物开发和生物医用材料等的诸多领域中，它已经成为最为有用和吸引人的合成理念之一。

@JnanZhang：新方法的发展和新技术的进步共同推动了生物学的蓬勃发展，单细胞测序技术与点击化学的结合可能会拓展对单细胞认识的边界。

生信研究¶

1、Nature Biotechnology | 通过迁移学习将单细胞数据映射到参考集

大型单细胞 Atlas 现在经常被生成，来作为较小规模研究对象进行分析的参考。然而，由于数据集之间的批处理效应、计算资源的有限性和对原始数据的分享限制，从参考数据中学习是复杂的。本文介绍了一种深度学习策略，用于将查询数据集映射到称为单细胞体系结构手术(scArches)的参考数据之上。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-021-01001-7

2、Cancer Discovery | REFLECT-预测癌症最佳联合疗法的新型生物信息学平台

MD安德森癌症中心生物信息学与计算生物学系的Anil Korkut教授和李旭斌博士共同领导的研究团队开发的一种可以预测癌症的最佳联合疗法的新型生物信息学平台-REFLECT (REcurrent Features LEveraged for Combination Therapy)。这个平台整合了机器学习和癌症信息学的算法，通过分析癌症病人的分子数据，包括基因突变、拷贝数变异、基因表达、蛋白表达，并从中发现复现的、可以被药物分子靶向的协同畸变，进而获得系统的、与病人分子特征匹配的最佳联合治疗方案。相关研究成果以题为Precision Combination Therapies Based on Recurrent Oncogenic Coalterations 的研究论文于近期在线发布。

论文链接：doi: 10.1158/2159-8290.CD-21-0832

3、Nature|利用图泛基因组找回丢失的遗传力和促进番茄育种

全基因组关联研究中遗传性缺失是复杂生物性状遗传分析中的一个主要问题。近日《Nature》上发表的一篇文章报道了一个来自838个基因组的1900多万个变体构建的番茄泛基因组图，该图谱用于20323个基因表达和代谢物性状的全基因组关联研究分析和遗传力估计。该研究促进了对复杂性状遗传力的认识，并证明了图泛基因组在作物育种中的作用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9

4、王鹏远/鲁志/徐振江团队合作发表泛癌早诊研究新成果：利用血浆中人源+微生物源cfRNA诊断早期癌症及其组织来源

北京大学第一医院王鹏远团队与清华大学鲁志团队、南昌大学徐振江团队合作，在生物医学权威期刊《eLife》上发文，阐述了细胞外RNA（cfRNA）在泛癌早期诊断中的应用和前景。肿瘤液体活检技术中的标志物包括循环肿瘤细胞（CTC）、细胞外DNA（cfDNA）及其甲基化、细胞外 RNA(cfRNA)、外泌体蛋白等。与CTC/cfDNA相比，cfRNA作为癌症标志物至少有以下3个优势：、敏感性和功能性、组织特异性和低成本。

论文链接: 10.7554/eLife.75181

博文资讯¶

5、用R语言解读传染病模型

本文结合传染病学的专业知识，通过R语言的技术手段，通过相应的代码解释了传染病传播的一些底层原理。

文章代码：https://github.com/bsspirit/infect/blob/main/code/model.r

6、iMeta | 华南农大陈程杰/夏瑞等发布TBtools构造Circos图的简单方法

Circos图使科学家能够轻松地在全基因组尺度上探索生物大数据，但繁琐的输入数据准备和复杂的参数配置限制了其应用。TBtools中开发了“Advanced Circos”功能，提供构造Circos图的简单方法。作为一个开箱即用的软件，TBtools集成了系列便于输入数据准备的功能。“Advanced Circos”功能提供了一个用户友好界面，用于定制参数设置，并可用于可视化各种基因组水平数据，如基因组关联信息、比对数据、基因密度和QTL位置。本文介绍了“Advance Circos”的主要特点和上游数据准备方法，旨在让更多用户能够使用Circos图进行基因组大数据探索。

软件地址：https://github.com/CJ-Chen/TBtools
论文链接：Chen, Chengjie, Ya Wu, and Rui Xia. 2022. “A painless way to customize Circos plot: From data preparation to visualization using TBtools.” iMeta. e35. https://doi.org/10.1002/imt2.35

7、图形化泛基因组构建工具-mingraph介绍

随着测序技术的发展，同一物种中，越来越多的高质量基因组被测出。如何整合来自同一物种的多个基因组，是目前一个生物界中的难题。其中一种办法就是使用图形化泛基因组去表示多个基因组的变异。在这里，给大家介绍一个由李恒大神设计的图形化泛基因组工具：minigraph。该工具在保留线性参考基因组的坐标同时，使用基于图形的数据模型和相关格式来表示多个基因组，可以有效的构建图形化泛基因组，表示当前基因组中缺失的变异体。

8、forestmodel | 可视化回归模型包

通过forestmodel包，可以构建lm、glm、coxph三种回归模型，同时支持survival包的Cox回归模型结果可视化。

github：https://github.com/NikNakk/forestmodel
R包教程：https://shixiangwang.github.io/forestmodel/index.html
Reference manual：https://cran.r-project.org/web/packages/forestmodel/forestmodel.pdf

工具¶

9、fullPage | Shiny界面设置调整的工具

fullPage是一个对Shiny界面进行全屏、分页等多种调整配置的工具。

10、ParlAI | 对话AI

ParlAI是一个用于共享、训练和测试对话模型的 python 框架，从开放域聊天到面向任务的对话，再到视觉问答。

github：https://github.com/facebookresearch/ParlAI
官网：https://parl.ai/

11、https://github.com/fantasticit/think

Think 是一款开源知识管理工具。通过独立的知识库空间，结构化地组织在线协作文档，实现知识的积累与沉淀，促进知识的复用与流通。同时支持多人协作文档。使用的技术如下：

MySQL：数据存储
next.js：前端页面框架
nest.js：服务端框架
tiptap：编辑器及文档协作

可访问云策文档帮助中心，查看更多功能文档。

12、一个解决你的所有饼图绘制的 R 包

一个比较综合性绘制饼图的 R 包 ggpie。

是一个用于自动化特征工程的python库。

14、面向程序员的 Top 10 精品开源字体

本文提供 10 款开源字体的介绍、预览和下载方式，推荐码代码的各位使用。

历史上的本周¶

2022年1月：第16期：癌症新特征

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
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@wangdepin（王德品）

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第55期

Mon, 12 Dec 2022 02:13:07 +0000

生信爱好者周刊（第 55 期）：科学创新四十年，我们可能还没搞明白科学和技术的基本概念¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

测序中碱基识别

本周话题：科学创新四十年，我们可能还没搞明白科学和技术的基本概念 ¶

@wangdepin - “我们中国人默认的科学观的核心就是“科学”与“技术”不分。在我们中国人的日常语言中，“科学”二字特别容易念成“科技”，可是“科技”二字深究起来，更多的是指“技术”，而不是“科学”和“技术”的简称。这说明，在我们的潜意识里，是将“科学”和“技术”混为一谈的。” – 吴国盛老师的《科学的故事》。如果在概念上我们都理解错误,怎么能进行创新。

生信研究¶

1、Cancer Discovery | 迄今为止最大规模的黑色素瘤全基因组测序研究

该研究是迄今为止最大规模的黑色素瘤全基因组分析，通过WGS，RNA-seq和甲基化测序全面比较了四种主要黑色素瘤亚型的基因组学。这项研究强调了亚型之间的相似性和差异，为黑色素瘤的病因学和生物学提供了新的见解。

论文链接: https://aacrjournals.org/cancerdiscovery/article/12/12/2856/711161/Comparative-Genomics-Provides-Etiologic-and

2、Nature Medicine | MSKCC 直肠癌分子研究

该研究通过对迄今为止最大样本量的直肠癌进行了全面的分子层面的分析，建立了基因突变、转录组学、免疫学特征与临床治疗结果的联系。这些研究成果为预测患者对新辅助疗法的反应提供了重要参考。他们根据肿瘤的免疫浸润程度，确定了一个微卫星稳定的免疫热肿瘤亚型，这一亚型对新辅助疗法有更好的反应，并有更长的无病生存期。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-022-01930-z

3、西安交大叶凯教授团队在《自然・方法》发表基因组结构变异检测的突破性研究成果

该研究基于复杂结构变异背景混杂、类型繁多未知的难点，设计了二维序列相似性图，首次将结构变异研究从序列空间建模求解转换为图像空间的多目标识别问题，实现了背景高噪声下未知复杂类型结构变异的精准识别。该方法主要由编码模块，基于卷积神经网络的多目标识别模块以及基于图结构的复杂结构变异表征模块构成。其中编码模块成功去除了基因组背景噪声对于检测的影响；多目标识别模块实现了只用简单结构变异训练神经网络就可以识别未知复杂类型结构变异的功能，避免了耗费大量资源创建复杂结构变异训练集；复杂结构变异表征模块为后续统一不同研究中报道的复杂结构变异类型提出了重要解决方案，避免了专家导向的复杂结构变异类型定义方式。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-022-01609-w

4、Nature | 基于长读长测序的等位基因特异性分析揭示人类组织转录组变异

近日，来自美国纽约哥伦比亚大学的研究团队利用ONT平台，对GTEx项目的细胞系和人体组织的88个样本进行了长读长RNA-seq。分析显示，长读长测序数据的基因和转录组定量与Illumina RNA-seq高度一致。低相关性基因和转录组在ONT数据中表达较低，复杂性较高的基因和转录组包含多个外显子，该研究结果发表Nature上。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05035-y

博文资讯¶

5、2022新版TCGA教程

本文介绍了新版TCGA数据的临床和表达矩阵下载、数据整理。

6、无所不在的方差分析

本文较为系统地对方差的应用做了介绍：方差分析是统计学中常用的方法，它在统计中的很多地方或明或暗地出现。在试验设计中有它，在回归分析中有它，在因果推断中有它，在时间序列分析中有它，在聚类分析中还有它。由于方差分析的表现形式很多，所以在实际领域，它的应用成功案例多得数不胜数。虽然名字叫做方差分析，但均值却是方差分析的主角，方差分析的目的往往是判定若干总体均值是否相等。

7、肿瘤进化研究方法

肿瘤克隆进化是肿瘤研究中的宏伟命题，分析肿瘤样本中细胞群结构，可以针对性靶向肿瘤细胞治疗，这里针对发表在Nature Methods期刊上的几篇综述解读肿瘤进化研究内容。

参考文献：A practical guide to cancer subclonal reconstruction from DNA sequencing: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33398189/

工具¶

8、R包:RforProteomics

该软件包详细介绍了如何用R和一些专用软件包访问质谱蛋白组学数据、操作和可视化数据，如何处理无标签和有标签的定量数据以及如何分析定量数据。

9、aplot | 装饰主图的拼图R包

aplot包是Y叔开发的在主图周围加注释图的R包。

工具教程：https://yulab-smu.top/pkgdocs/aplot.html

10、Graphormer

Graphormer是一个深度学习库，研究人员可以利用这个包进行分子建模任务，训练自定义模型。它的目的是加速人工智能在材料发现、药物发现等领域的应用。

11、rig | R软件管理工具

rig是一个支持多平台、对R软件进行安装、版本切换等多功能的管理软件。

12、用于conda-生态系统用户包隔离的conda-smith存储库

conda install conda-ecosystem-user-package-isolation

资源¶

13、Bioconductor community blog

Bioconducter社区博客地址：https://bioconductor.github.io/biocblog/

14、 R包CheatSheet

该R包可以快速将“小抄”会以捆绑的形式发送到自己的电脑。

15、Shiny开发资源

该系列将展示shiny生态系统中的创新应用程序和软件包，以及背后的杰出开发人员，包括访谈、视频教程和直播以及播客。

历史上的本周¶

2022年1月：第 15 期：科学家的层次

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（完）

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第54期

Sat, 26 Nov 2022 15:30:40 +0000

生信爱好者周刊（第 54 期）：人类和人生的意义¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

未来炫科技-隐形眼镜计算机

本周话题：人类和人生的意义 ¶

我说，人生是有意义的，而人类则是没有意义的。人生的意义是什么呢？它的意义就在于为没有意义的人类工作、服务等等，其目的不外乎是使人类生活得更好并得以延续。反正人类是现实的存在，你又是其中一员，你有义务使它发展延续。你只要这样做了，你的人生就具有了意义，或者说价值，并不一定要去理会人类存在的意义。

@kkjtmac - 还没想透彻，就引用文中有同感的一句话：“保持工作，做一点有益于社会的事情，只有这样才能在没有意义的世界里找到一点意义。”

@ShixiangWang - 小时候觉得人类是一个整体，长大后觉得个人的意义也难确定。随着年岁长大，忙碌替换了想象，疲惫替换了玩闹，人生的意义被越来越多生活的东西填满。这是越来越没有意义，还是有越来越有意义呢？各人各解吧。

生信研究¶

1、Cell | 单细胞空间组学“活字印刷术” Pixel-Seq

当前各类单细胞空间组学技术以及相应DNA芯片的成本仍然很高，不利于该技术的推广。研究团队计划将polony gel芯片印刷技术运用于芯片的大规模量产，应用到更多领域。他们相信芯片的印刷技术不仅能极大降低芯片的生产成本，还将能大规模应用于当前挑战性比较强的研究领域，比如单细胞、亚细胞空间多组学。该技术不仅将改变生物空间组学，还会推进DNA芯片在其他研究领域中的更广泛应用。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.10.021

2、Cancer Cell | 癌细胞“躺赢”：表观遗传被破坏，不响应应激带来的选择优势

表观遗传调控基因是多种癌症类型中突变最多的，但它们的功能尚不清楚。来自英国弗朗西斯克里克研究所的Paola Scaffidi团队模拟了病人中广泛存在的表观遗传相关突变，发现表现调控网络的破坏并不促进亚克隆基因型的选择，而是通过全局转录组调控来阻止细胞相应应激，从而增加癌细胞对于不适宜环境的耐受度，踧踖抵抗压力亚群的出现。该成果近期已发表于Cancer Cell上。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1535610822004937

3、Cell | 全基因组Perturb-seq助力表型发现

第一个在人类细胞全基因组Perturb-seq，利用CRISPR-Cas9基因组编辑技术同时对几百万个细胞进行随机不同基因的敲除，然后利用单细胞测序技术识别细胞的敲除基因，同时记录细胞转录组水平的变化，从而实现全基因组水平的基因敲除并测序。可以想象随着这个技术的不断成熟，未来通过挖掘Perturb-seq数据，寻找基因敲除后对应的表型通路，为尚未开发的潜在治疗靶点的研究开发提供新的依据。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35688146/
测序数据：https://gwps.wi.mit.edu/
论文代码：https://github.com/thomasmaxwellnorman/Perturbseq_GI；https://github.com/josephreplogle/guide_calling

博文资讯¶

4、projectLSI - 将你的单细胞或bulk转录组数据映射到参考数据集中

本文介绍 projectLSI 包的使用。在单细胞数据分析过程中，我们经常会遇到不同样本之间整合的批次效应和细胞类型注释的困难，projectLSI包利用term frequency–inverse document frequency (TF-IDF) transformation and latent semantic indexing (LSI)算法进行数据降维转换，可以将query的单细胞或bulk转录组数据集映射到reference参考数据集中以消除潜在的批次效应，同时也可以利用bulk转录组数据验证单细胞注释分群的结果。

5、PyClone-VI 的使用方法–肿瘤基因组测序数据分析专栏

本文首先解读了PyClone-VI性能评估的文章，再介绍了其安装方法和具体使用方法和参数。Pyclone-VI作为Pyclone的升级版本，由同一个团队开发的，运行速度更快，占用内存空间更小，且运行得到的结果和 PyClone 高度一致。

论文链接：https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-020-03919-2

6、Shiny for python

Shiny工具可以轻松的利用Python数据和科学堆栈构建交互式的web应用程序。具有以下特点：

Approachable:用Python编写应用程序;不需要web开发技能。
Flexible:从头开始构建，以支持成熟应用程序所需的自定义布局、样式和模块化，所有这些都来自Python。
Performant:使用反应性来有效地处理数据处理并将昂贵的重新计算降至最低。

工具¶

7、DrugBank介绍与使用

DrugBank数据库是阿尔伯塔大学提供的一个生物信息学和化学信息学数据库，是一种独特的生物信息学和化学信息学资源，它将详细的药物数据和全面的药物目标信息结合起来。最近发布的DrugBank包含超过50条和药物相关条目，其中包括2723种经批准的小分子药物、1540种经批准的生物技术(蛋白质/肽)药物、131种营养品和6451种实验药物。此外，5236个非冗余蛋白(即药物靶标/酶/转运体/载体)序列与这些药物条目相关联。每个DrugCard条目包含200多个数据字段，其中一半用于药物/化学数据，另一半用于药物靶标或蛋白质数据。

工具链接： https://go.drugbank.com/

8、easyalluvial - 绘制冲积图的R包

easyalluvial是快速绘制冲积图（Alluvial diagram）的R包，其外观类似桑吉图，从多个维度展示分类数据流。

9、showyourwork - LaTeX中完全可复制的、开源的科学文章

showyourwork 是一个用于开源科学文章的工作流管理工具。如果你想让你的研究文章可复制、可扩展、透明，或者只是非常棒，你已经找到了正确的工具。showyourwork 自动化你的整个工作流程，将其包装成一个独立的食谱，任何人都可以遵循，并在点击一个按钮，使用复制你的结果。

这里有个快速开始教程：https://showyourwork.readthedocs.io/en/latest/quickstart ，使用Latex或者喜欢开放科学的读者不妨试试。

10、parallel-fastq-dump - 多线程运行处理SRA文件

parallel-fastq-dump是能多线程运行fastq-dump处理SRA文件的工具，而且与另一个常用的多线程工具fasterq-dump相比，还有–gzip选项可以直接生成压缩格式文件。经测试，调用12线程，parallel-fastq-dump处理SRA文件比fasterq-dump+pigz快2-3倍，比fastq-dump快8-10倍!

工具链接：https://github.com/rvalieris/parallel-fastq-dump

资源¶

11、H12SSL-I | 高性能桌面级服务器的DIY组装教程

高性能、高拓展性的桌面级服务器组装教程。可以装进ATX小机箱，8个内存插槽最高可支持2T的运行内存，CPU支持目前AMD最顶级的EPYC7003系列服务器处理器以及上一代的7002系列处理器；7个PCle插槽，可以插显卡、网卡、拓展卡等等拓展性非常强（实测不光可以跑生信数据，插上八年前的显卡GTX970 吃鸡、元神无压力，嘎嘎乱杀）。最后提醒一下想入坑的小伙伴，选购配件一定不要贪便宜一定要买有售后的！

12、Roadmap路径图的资源集合

13、hrbrthemes - ggplot2主题和字体的拓展资源

hrbrthemes是一个ggplot2主题的扩展R包，本文展示了该包中的一些特色主题及字体。

历史上的本周¶

2021：第 14 期：为什么有些朋友，走着走着就散了

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第53期

Sat, 19 Nov 2022 05:50:50 +0000

生信爱好者周刊（第 53 期）：为什么现在的中国大学生普遍焦虑内卷？¶

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封面图¶

本周话题：为什么现在的中国大学生普遍焦虑内卷？¶

钱颖一教授根据自己在清华担任教师、院长17年期间的改革实践、深入观察以及与学生的倾心交流，将两个著名的钱氏问题进一步具体化为当前中国大学学生培养中的七个普遍现象和七个重要权衡，并追溯到市场和政府的评价体系以及 “育才” 压倒 “育人” 的状况。由此提出钱氏问题的 “第三维缺位论”——教育在市场和政府之外的第三维缺位了，即教育内在的评价和愿景这个维度的缺位。

@He-Kai-fly - 剖析“内卷”背后的原因，离不开一个词：竞争。大学生们内卷，也是应对竞争压力的正常反应。但卷的同时自己也需要想明白“我到底希望成为怎样的人”。

生信研究¶

1、Genome Research|高效捕获染色质开放位点和染色质相互作用的新技术NicE-C

中国科学技术大学生命学院与医学部宋晓元课题组基于染色质构象捕获（3C）及其相关技术的研究揭示了哺乳动物细胞内不同层次的染色质高级结构，包括染色质隔室（A/B compartments）、拓扑结构域（TADs）和染色质环（chromatin loops）。研究表明启动子与增强子间可以通过形成染色质环（E-P loops）来调控基因的表达，该成果近期发表于Genome Research期刊上。

论文链接：https://genome.cshlp.org/content/32/3/534.long

2、Nature Communications| 基于scRNA-Seq数据的细胞通讯推断的不同方法和资源比较

当前有许多计算工具用于细胞通讯推断，每个都有其相应的细胞间相互作用先验知识资源和预测潜在细胞通讯事件方法。然而，细胞通讯资源和推断方法的选择对结果预测的影响，在很大程度上尚不清楚。为了阐明这一点，作者团队系统地比较了16个细胞通讯推断资源和7种方法，以及不同方法预测的一致结果。在这些资源中，仅发现较少的特有相互作用，存在不同程度的重叠，以及在特定途径和组织富的蛋白质的不均一覆盖度。作者团队测试了不同方法和资源的所有可能组合，提出两者都能很大程度影响着细胞间相互作用结果的预测。为了方便使用该工作中描述的方法和资源，作者团队提供LIANA（LIgand-receptor ANalysis frAmework）R包供用户使用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-30755-0

3、 Science Advances | 癌症体细胞突变AI注释平台——CancerVar

美国费城儿童医院王凯团队、周筠筠团队及合作者联合在Science Advances发表了一种改进版的体细胞突变体解释工具——CancerVar，是基于Python编程语言搭建的一个网络服务器，包含1,911个癌症相关基因中1,300万个体细胞突变的临床证据。用户可以使用染色体位置或蛋白质变化等信息查询变异的临床解释，并基于先验知识或其他用户指定的标准，交互式微调特定评分特征的权重。CancerVar能够自动生成总结描述性解释的文本，包括诊断、预后、靶向药物反应和许多热点突变的临床试验信息，大大减少了精准肿瘤学实践中临床医生的工作量。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9075800/

4、Nature Genetics | 为何很多吸烟者不会患肺癌？单细胞测序发现部分吸烟者肺部体细胞突变频率存在上限

为什么大多数烟民不会患肺癌？Nature Genetics期刊上一篇文章利用单细胞全基因组测序技术，对不吸烟者和吸烟者的肺细胞进行测序。结果提示虽然吸烟者肺细胞中的突变频率更高，但是当吸烟量累积到一定量时，DNA突变率增加趋于平稳，这使重度吸烟者的突变频率与轻度吸烟者没有显著差异，限制了肺部细胞的突变积累，从而降低肺癌风险。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-022-01035-w

博文资讯¶

5、 How to precompute package vignettes or pkgdown articles

截至今年早些时候，我们针对所有rOpenSci包都会自动构建二进制和pkgdown文件，我们遇到的问题是一些含有vignette的包都需要一些特殊的工具/数据，而这些在通常在服务器上不可用。这个博客将说明如何在你的包中包装这样的vignette和文章。

6、scRNAtoolVis - 提供了一系列个性化单细胞数据可视化函数

GitHub: https://github.com/junjunlab/scRNAtoolVis

7、英国生物样本库UKB-PPP开创性蛋白组学研究进展首批发布

英国生物样本库（UK Biobank, UKB）是目前世界上最大、最全面的生物医学数据库和研究资源之一，致力于对生物样本进行高通量蛋白组检测，已与由十家顶级生物制药公司组成的联盟联合，启动了一项全球最大的血液蛋白组研究。最近，英国生物样本库联合数十家药厂发布的基于Olink ExploreTM平台的开创性蛋白组学研究，首次披露针对54,306参与者的蛋白组学和基因测序的数据进行pQTL（Protein Quantiative Trait Loci）Mapping分析，通过对1,463蛋白标志物的研究，发现了10,248个主要遗传关联，其中85%之前尚未有过报道。

论文链接：https://doi.org/10.1101/2022.06.17.496443

8、中国基因测序产业链图谱与市场分析

本文系统地介绍了基因测序产业在我国的发展情况。值得注意的是该产业链基本还没有走向普通百姓哈（除了一些带忽悠的遗传风险检测体检服务），全世界都还在基础科研和临床研究中应用。

我国基因测序行业正处于高速成长阶段，部分创新企业的三、四代测序技术达到国内领先、国际先进水平，越来越多的具有完全自主知识产权的基因测序产品获批上市实现商业量产，实现基因测序仪进口国产化替代。随着技术的进步、精准医学的发展和利好政策的推动，我国基因测序市场拥有巨大的应用前景，我国基因测序行业迎来“黄金期”。

9、第15届中国 R 会（北京）-机器学习专场

时间：2022年11月20日上午8:30-10:55

腾讯会议号：191863973

工具¶

10、ggblend | 修改图层融合叠加的ggplot2扩展包

ggblend是在ggplot2基础上修改图层融合模式等细节的扩展R包。

11、eVITTA - 转录组分析的一个简单的分析可视化工具箱

主要提供了 3 个分析可视化模块，通过 https://tau.cmmt.ubc.ca/eVITTA/ 可以在线访问，适合不会生信的同志们。

12、Cog—用于机器学习的容器

Cog是一种可以让您在标准的、可制作生成的容器中包装机器学习模型，您可以将包装模型部署到自己的基础架构中，也可以进行复制。

Github：https://github.com/replicate/cog

13、 Science| CellTypist-跨组织免疫细胞分析揭示了人类组织特异性特征

人免疫系统由许多不同的细胞类型组成，但目前对这些细胞类型的细胞类型的细胞变化鲜为人知。使用单细胞基因组学，检查了从12个已故的成人器官供体中从16个不同组织中提取的300,000多个单个免疫细胞的基因表达谱。使用CellTypist（由作者设计的自动化细胞分类工具）分配细胞身份,深入的数据分析揭示了有关免疫系统如何适应在不同器官环境中有效起作用的见解。

Github: https://github.com/Teichlab/celltypist
官网：https://www.celltypist.org/
文章：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl5197

资源¶

wiki.js 是一款轻量级、功能强大的 wiki 开源项目，拥有评论、Markdown 编辑器、图片上传、标签、全局搜索、协同编辑、编辑历史、用户管理、谷歌分析等功能，而且支持高度自定义。

Github：https://github.com/requarks/wiki

15、 ggplot2语法的韦恩图绘制R包-ggvenn

韦恩图可以用来展示各个数据集直接的重叠关系，ggvenn包设计灵感来自于Venny, 主要函数为ggvenn，符合ggplot2的基本语法。

16、UpSetR - 一个产生静态UpSet图的R包

UpSetR产生静态的UpSet图形，这UpSet技术可根据分组和查询的集合交叉点进行可视化，有效的展示相关数据统计信息。对于更详细细节可参考UpSet website

Github：https://github.com/hms-dbmi/UpSetR

历史上的本周¶

2021：第 13 期：他开发了基因界的百科全书，贡献却少有人知

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第52期

Wed, 16 Nov 2022 11:57:10 +0000

生信爱好者周刊（第 52 期）：真正的“科技与狠活”：全球首个人工“优选基因”的“完美婴儿”马上2岁啦！¶

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本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

位于 Loch Broom 岸边的Ullapool位于苏格兰北部高地的边缘。在这个崎岖的国家展现出它凄凉和孤独的辉煌之前，这是文明真正的最后一点。

本周话题：真正的“科技与狠活”：全球首个人工“优选基因”的“完美婴儿”马上2岁啦！¶

当科幻照进现实，人类基因组计划解码了人类基因，或能通过人类基因评估患病风险。走在科技前沿的科学家，总是第一个吃螃蟹的人。拥有遗传学博士学位的神经学家Rafal M Smigrodzki是全球首个为自己的女儿Aurea Yenmai Smigrodzki“优选基因”的父亲，被其称为“完美婴儿”的Aurea也即将健康成长至2周岁。”优选基因”带来降低疾病风险的优点的同时，也伴随着不断的伦理争议。

@ShixiangWang：科技从来都是双刃剑，我们喜欢它带给我们更多舒适精彩的生活，但又同时害怕它们带来的伤害和道德突破。在“优选基因”这个话题中，我觉得止不如疏，怎么联合起来设定科学且能接收的研究规范可能是未来需要讨论和解决的问题。

生信研究¶

Nature Methods | 陈曦/靳文菲团队开发单细胞多组学技术ISSAAC-seq

2022年9月15日，南方科技大学生命科学学院陈曦课题组和靳文菲课题组合作在Nature Methods上发表了一种简单可靠的单细胞多组学技术ISSAAC-seq，该方法能够在同一细胞内同时检测染色质可及性（ATAC-seq）以及基因表达（RNA-seq）。该方法操作灵活，既适用于基于孔板的低通量实验方案，又可以通过微流控装置进行高通量研究。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-022-01601-4
一种多用途深度学习方法，用于CITE-seq和单细胞RNA-seq数据与细胞表面蛋白预测和插补的集成

CITE-seq 分析的一个挑战是多个 CITE-seq 数据集的集成。这并非微不足道，因为不同 CITE-seq 数据集的蛋白质面板通常有一些不重叠情况，这会阻止简单的连接。为了规避这一点，研究人员为 sciPENN 引入了一种审查损失函数的方案，其中蛋白质损失被掩盖，并且当它从细胞中丢失时不会有助于反向传播。

这允许 sciPENN 从具有部分不重叠蛋白质面板的多个 CITE-seq 数据集中学习，估算组成每个 CITE-seq 数据集的缺失蛋白质，甚至从部分重叠的 CITE-seq 数据集学习后可以预测外部 scRNA-seq 数据集中的蛋白质的表达，这是 totalVI 和 Seurat 4 无法完成的。此外，sciPENN 比上述两个方法快一个数量级，使其成为综合 CITE-seq 和 scRNA-seq 数据分析的理想工具。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00545-w
Optics Express | 深度学习以最佳的纳米尺度分辨率解决重叠单分子的三维方向和二维位置问题

华盛顿大学的研究人员报告了一种基于深度学习的估计器，称其为 Deep-SMOLM，它在理论极限的 3% 内实现了 3D 方向和 2D 位置的卓越的测量精度（3.8° 方向、0.32 sr 摆动角和 8.5 nm 横向位置，使用 1000 个检测到的光子）。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36258598/
Nature Communications | SCALEX 单细胞数据整合工具

SCALEX是一款基于深度学习的单细胞整合算法。其通过将细胞投射到批次不变的、共同的细胞嵌入空间，即每次投影整合都不需要重新训练模型的方法，节省了计算成本。另外，在线数据整合能力和卓越的性能也使SCALEX特别适合于大规模的单细胞应用。 - Github：https://github.com/jsxlei/SCALEX - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-33758-z

博文资讯¶

Nat Commun评论文章：复杂癌症的功能基因组学 | 挑战和机遇并存

近日，美国杰克逊基因组医学实验室的Francesca Menghi 和Edison T.Liu在Nature Communications总结分析了在癌症功能基因组学领域，科学家们是如何利用新一代测序技术、功能基因组学方法（通常与系统生物学方法相结合）揭示新的癌症发病机制。并提出这些最新成果超越了早期“一种基因、一种表型”的原始研究范式。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-33717-8
Docker 镜像构建保姆级入门实战指南

本文从Dockerfile出发，详细介绍了Docker 镜像构建中的具体参数和指令。

机器学习数学本质的理解

该推文分享了鄂维南院士在2022年的国际数学家大会对机器学习数学本质的理解，即函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman方程的求解、机器学习模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论，以及如何利用机器学习来求解困难的科学计算和科学问题，即AI for science。

视频：再谈AI for Science：https://www.bilibili.com/video/BV1vR4y1c7gQ/?vd_source=3afc2da90da868f4f01d17b6a37ffeba
分子研究利器 | 相分离

本文从定义、原理、分子功能以及生物信息学中的应用四大方面，介绍了相分离这一物理化学概念。

工具¶

UCell | 为单细胞基因集打分的R包

UCell是一个可以根据自定义的基因集给单细胞进行打分的工具，打分对象可以是矩阵、SingleCellExperiment或者Seurt对象。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2001037021002816?via%3Dihub
sc-linker - 单细胞测序与GWAS整合分析工具

sc-linker是一个可以整合scRNA-seq、表观基因组单核苷酸多态性（SNP）- 基因图谱和GWAS统计数据的计算框架，并能够识别遗传变异影响疾病的潜在细胞类型和过程。

代码仓库：https://github.com/karthikj89/scgenetics
论文链接：https://doi.org/10.1038/s41588-022-01187-9
sangerbox -友好的在线可视化工具

Sangerbox (http://vip.sangerbox.com) 是一个基于网络的工具平台，用户可以在其提供的友好的交互页面中进行不同分析。平台提供一系列可交互的图形化分析工具，包括相关性、通路富集、WGCNA分析等常见的工具和功能。

论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/imt2.36

资源¶

最常用的R包整理

本推文整理了数据科学项目，包括数据导入、整理以及转换等过程所常用的R包。

awesome-rshiny - 棒极了的Shiny学习列表

该库收录了一系列Shiny相关的教程、工具、软件包、图书、论坛。学习Shiny，值得收藏。

仓库链接： https://github.com/grabear/awesome-rshiny
资源推荐 | GSVA教程

基因集变异分析(GSVA)是一种特殊类型的基因集富集方法，它可以对单个样本进行分析，并通过在基因到基因集的分析功能单元中执行概念上简单但功能强大的变化，实现以通路为中心的分子数据分析。

GSVA包提供了四种单样本基因集富集的方法，具体为zscore、plage、ssGSEA和它自己的GSVA。虽然它们最初是为基因表达数据开发的，但也可以应用于其他类型的分子分析数据。本教程中我们演示了如何使用GSVA包处理microarray和RNA-seq表达数据。

历史上的本周¶

2021 【周刊】第 12 期：你的饮食模式需要改变吗？

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang（王诗翔）
@kkjtmac（阚科佳）
@NiEntropy（赵启祥）
@He-Kai-fly（何凯）
@JnanZhang（张佳楠）
@Tomcxf（陈啸枫）
@wangdepin（王德品）

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第51期

Sun, 06 Nov 2022 13:22:15 +0000

生信爱好者周刊（第 51 期）：职业对性格的改变¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：职业对性格的改变 ¶

本周话题来自@ruanyf：职业对性格的改变，人类行为受到工作环境的强烈影响，你会变成环境要求你成为的样子。很多人都有一种印象，会计师的性格是斤斤计较、对数字格外敏感，律师的性格是重视利益最大化，海关执法人员的性格则是充满怀疑、不信任他人，这就是职业对性格的改变。程序员这个职业，会如何改变一个人的性格？你会变得习惯孤军奋斗，靠自己解决问题。

@NiEntropy - 科研对性格有什么改变？科研是一个探索未知、不断创新的工作，既要脚踏实地，又要天马行空。科研对于我大概就像做梦吧，祝大家美梦成真！

生信研究¶

1、Nature Methods | NEAT-seq在单细胞水平同时检测转录因子、染色质可及性及转录组

由斯坦福大学团队开发的新测序技术NEAT-seq可以对单个细胞同步定量核蛋白、染色质可及性和转录组，进而从表观层面探索转录因子、染色质状态和基因表达直接的关系。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-022-01461-y

2、Nat Cell Biol | 生物大数据分析揭示全新的基因调控模式和潜在的抗癌药物靶点

研究团队基于对来自10种不同癌症类型，超过8000个转录组测序样本的数据分析，文章揭示了一种以往被忽视的基因调控模式——位于3’端非编码区域的剪接，在癌细胞中普遍存在，并显著上调来驱动肿瘤发生。通过对这些大批量测序数据的分析，作者们在不同癌症病人样本中鉴定出来大量的3’端非编码区域剪接事件，其中包括超过1000个常见的事件可以在超过半数的病人样本中发现。尤其是在肝细胞癌（LIHC）以及结肠癌（COAD）病人中，更多的3’端非编码区域的剪接和病人更短的生存时间显著相关。作者们将这超过1000种不同的剪接事件在10种癌症的丰度，以及它们和病人总体生存时间的相关性都收集到一个数据库——SpUR，以供研究人员访问和使用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41556-022-00913-z

3、Understudied Proteins Initiative | 未充分研究蛋白质计划

迄今为止，大多数研究都集中在有限的一组越来越知名的蛋白质上，而数千种人类蛋白质的生物学功能仍然知之甚少。这种注释偏差也被称为 “路灯效应” 或 “富人-富人综合征”，严重阻碍了生物医学的发展。基因疾病之间的关联机制研究通常集中在已经众所周知的蛋白质上，与此同时，许多与疾病相关的未表征的蛋白质没有经过功能研究。

六国科学家联合发起“未充分研究蛋白质计划”，这项调查的目的是让我们更好地了解哪些人类蛋白质仍然被低估，以及为什么。

调查问卷：https://understudiedproteins.org/survey
论文链接：

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35534633/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35534555/

4、Nature Medicine | 基于群体学习的分散式人工智能在癌症组织病理学中的应用

本研究展示了群体学习(SL)在5000多名患者的千兆像素组织病理学图像的大型多中心数据集中上的成功应用。作者表明，使用SL训练的人工智能(AI)模型可以直接从结直肠癌H&E染色的病理切片上预测BRAF突变状态和微卫星不稳定性。作者在北爱尔兰、德国和美国三类患者人群中训练AI模型，并在来自英国的两个独立数据集中验证了预测性能。数据显示，经过SL训练的AI模型优于大多数本地训练的模型，并与在合并数据集上训练的模型表现相同。此外，作者展示了基于SL的AI模型是数据高效的。未来，SL可用于训练分布式AI模型，用于任何组织病理学图像分析任务，从而无需数据传输。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-022-01768-5

博文资讯¶

5、在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

ROC曲线和曲线下面积AUC被广泛用于评估二元分类器的性能。但是有时，基于精确召回曲线下面积 (AUPRC) 的测量来评估不平衡数据的分类却更为合适。本文详细比较这两种测量方法，并说明在AUPRC数据不平衡的情况下衡量性能时的优势。

6、单细胞 | 两大知识领域与三重境界

单细胞大佬对单细胞数据科学研究的感悟：四大过程——产生矩阵，探索数据，推断分析，多方验证；两大领域——细胞生物学、高通量多组学；三重境界——数据、信息、知识。

7、一文解决80%GEO芯片数据分析

该文展示了一个通用性的GEO芯片处理流程，能够解决80%以上的芯片数据处理问题。包括数据的下载，ID转换和清洗，质控以及差异分析等。

8、clusterProfiler | KEGG的富集分析终于真的本地化了

本文介绍了使用clusterProfiler进行本地化 KEGG富集分析的方法（终于不用联网等待了~）。

工具¶

9、vRhyme | 从宏基因组中分箱病毒基因组

基因分箱对于研究细菌和古菌非常重要，有大量的细菌和古菌的分箱工具，vRhyme首次提供了从宏基因组中分离病毒基因组的方案。vRhyme的工作流程分为五个步骤：read覆盖率处理、序列特征提取、有监督的机器学习、迭代网络聚类和bin评分。

论文链接：https://academic.oup.com/nar/article/50/14/e83/6584432
Github：https://github.com/AnantharamanLab/vRhyme

10、SCDC | 基于多个单细胞RNA测序参考的bulk基因表达反卷积

SCDC是一种用于bulk RNA-seq的反褶积方法，它利用来自多个单细胞参考数据集的细胞类型特定基因表达。SCDC采用ENSEMBLE方法集成来自不同实验室和不同时间产生的不同scRNA-seq数据集的反褶积结果，隐式解决了批处理效应的混杂。

论文链接：https://doi.org/10.1093/bib/bbz166

11、scDIOR | 打通R和python两大平台的单细胞数据转换工具

scDIOR是一个基于HDF5将单细胞数据在R和Pyhton两大平台下进行数据转换的工具。

论文链接：https://doi.org/10.1186/s12859-021-04528-3

12、TRUST4 | 免疫组库分析

由刘小乐课题组中Li Song等人开发的TRUST4算法，一种用于bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq数据中识别免疫细胞受体序列的算法。TRUST4对受体基因进行从头组装，构成重叠群。然后将组装好的重叠群与IMGT参考基因序列重新比对，鉴定出重叠群中的V,D,J以及C基因。TRUST4支持具有任何读段长度的单端和双端测序数据。

Github：https://github.com/liulab-dfci/TRUST4
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-021-01142-2

资源¶

13、TISIDB | 肿瘤免疫相关数据库

TISIDB是一个肿瘤和免疫系统相互作用的数据库，它集成了多种异构数据类型：PubMed文献挖掘、TCGA、UniProt、GO、DrugBank等。

链接：http://cis.hku.hk/TISIDB/index.php
论文链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/35/20/4200/5418799?logn=false

14、HeatmapR | 高质量复杂热图

HeatmapR包中通过mtcars数据展示了如何使用本工具快速绘制复杂热图。

教程：https://dillonhammill.github.io/HeatmapR/

15、bioinfomics | 单细胞组学系列学习笔记

汇总了scRNA-seq数据分析（Seurat包学习笔记、Scater包学习笔记、Monocle2包学习笔记、Palantir包学习笔记）、scATAC-seq数据分析（Signac包学习笔记、Cicero包学习笔记）和单细胞类型分类注释分析。

历史上的本周¶

2021：第 11 期：中科院近20年院士增选之数据分析

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第50期

Tue, 01 Nov 2022 02:52:22 +0000

生信爱好者周刊（第 50 期）：顶级1区期刊宣布：明年起将不再拒稿！¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

科夫城堡（Corfe Castle）是位于英国英格兰多塞特郡科夫堡村的一座城堡，兴建者是威廉一世。城堡的历史可以追溯至11世纪。

本周话题：顶级1区期刊宣布：明年起将不再拒稿！¶

近期，生物学期刊eLife官方宣布了一个重大决定：从2023年1月31日起，所有经过同行评审的文章，eLife都不会作出接受/拒绝的决定，而是直接发布在其网站上。这一模式被官方取名为eLife assessment。

它这么做的目的非常之明确：让发表论文这事变得公开透明。并且据官方介绍，从2023年1月开始，这将是eLife唯一的运作模式（此前保留过传统出版模式）。

消息一出，立刻在学术圈引发了不小的热议，就连Science也随即发文，并用“颠覆”来形容这事。

@ShixiangWang很有看头，非常值得鼓励，称得上颠覆。

这样做，一篇文章的价值不在于它发在哪个权威期刊上，值不值得学习和follow一篇文章不再仅仅是看if，需要读者更多地参与阅读，读者自己得有一杆秤。

现在，科学与伪科学都在期刊里泛滥，阴性结果被大量隐藏，但期刊开放让整个科学环境在逐步面向更广泛大众，但科学技术的专业性审稿人也未必能把握发表的界限，一切公开透明是很好的方式：科学期刊编辑把握创新性和文章整体质量，具体怎么评价交给公开透明的评审和能看到一切的读者。

原载于知乎：https://www.zhihu.com/question/561322934/answer/2728642986

生信研究¶

Nature | 超6万人全基因组序列分析结果揭示：线粒体DNA插入人类基因组从未停止

近日，英国剑桥大学、伦敦玛丽女王大学等机构的研究团队在Nature发表了题为“Nuclear-embedded mitochondrial DNA sequences in 66,083 human genomes”的文章。该研究绘制了包含66,000多个个体的NUMT图谱，其中包括英国十万人基因组计划中8,201个母-父-子三人组样本和12,509个肿瘤-正常组织对，并揭示了mtDNA序列插入核基因组（即NUMT）是一个不局限于过去且一直持续到今天的过程，新的插入一直都在发生。同时，该研究也为解释不同人群的mtDNA变异和理解核基因组进化提供了宝贵资源。

文章链接 https://www.nature.com/articles/s41586-022-05288-7

2.Nature Medicine | 文章五连发量化吸烟/饮食等风险因素与人类健康相关性的证据

华盛顿大学 Christopher Murray、张鹏、戴晓晨等人在国际顶尖医学期刊 Nature Medicine 发表了5篇研究论文（Aticles），这一系列研究提出了一种标准化方法，量化了风险因素（例如吸烟、高血压、饮食）与健康结局之间关联的证据强度。这些研究测试了评估证据的方法的效度，这些证据是关于吸烟、高血压、食用未加工红肉、蔬菜对健康的影响。

值得关注的是本系列研究中的方法学论文，相关研究的读者可以深入看看：来了一种新工具——验证风险函数（BPRF，一种Meta分析方法），可对暴露于有害或保护性风险因素后特定健康结局进行评估。

论文合集：https://www.nature.com/collections/begeihaihj

3.NAR | 斯坦福大学Wing Hung Wong/清华大学江瑞课题组发布全基因功能注释HiChIP数据库

2022年10月10日，美国科学院院士、斯坦福大学统计系Wing Hung Wong教授课题组联合清华大学自动化系江瑞长聘副教授课题组在Nucleic Acids Research杂志（IF=19.16）上在线发表文章“HiChIPdb: a comprehensive database of HiChIP regulatory interactions”。研究团队发表了首个附带全基因组功能注释HiChIP数据库。数据库收录了截止于2022年5月份上传至GEO数据库的人类HiChIP约200个样本。HiChIP数据库采用了统一的数据处理流程，从原始Fastq测序原始数据统一处理至不同分辨率的HiChIP相互作用数据。HiChIP数据库覆盖了超过100个人类细胞类型下总计2.62亿条HiChIP相互作用。

论文链接: https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac859/6754910

HiCHIP:http://health.tsinghua.edu.cn/hichipdb/

博文资讯¶

4.学术写作注意事项——格式问题

公众号“庄闪闪的R语言手册” 近期推出科研写作笔记系列内容。作者初步想针对写作格式、英语写作和写作逻辑问题讲起，相关问题可通过在Github上提出issue与作者进行交流。

Github：https://github.com/liangliangzhuang/Research_writing_tips

5.Python下的Shiny入门教程

目前R语言环境的Shiny开发已经非常成熟了，现在Python环境也可以使用Shiny进行可视化，该推文则是具体的入门教程。

推文链接：https://www.rstudio.com/blog/get-started-with-shiny-for-python/

6.一文读懂K均值（K-Means）聚类算法

本文系统地介绍了K-means聚类算法的原理、步骤、代码实现，并提供了可视化实例以辅助理解。

7.三种转录组差异分析方法及区别你会了吗？

本文通过测试数据对三种不同的转录组差异分析方法——edgeR, DEseq2和limma进行对比，从结果看三种差异分析方法整体一致性比较高。

工具¶

8.mariobox

{mariobox}可为{plumber} APIs的打包提供一个框架

链接：https://github.com/ThinkR-open/mariobox

9.progressr | 一个统一的进度更新R包

# 终端用户使用命令
> library(progressr)
> with_progress(y <- slow_sum(1:10))
  |====================                               |  40%

该包为开发者和终端用户分别提供了精简的API，帮助编写具有进度条提示的分析代码。

设计哲学：

The developer is responsible for providing progress updates but it’s only the end user who decides if, when, and how progress should be presented. No exceptions will be allowed.

即开发者提供，但由用户决定是否以及如何展示进度条。这与该作者开发的另一个流行包future的设计哲学一致。

10.gridExtra | 数据框转PDF

数据框内的数据通常在图形设备之外被格式化，但在某些情况下，在图形旁边显示表格可能更方便。gridExtra可以将数据框转为图形类格式，解决了上述需求，并提供了一系列表格美化处理。

链接：https://cran.r-project.org/web/packages/gridExtra/vignettes/tableGrob.html

11.gtsummary | 批量建模并输出整洁模型结果

本推文通过具体示例介绍了利用gtsummary包进行快速回归建模并输出统计结果的方法。

资源¶

12.SCI投稿7个阶段的邮件模板

本资源总结了论文投稿时用到的7个邮件模板，包括Coverletter、催搞信、修改稿Coverletter、回复审稿人意见、接收后致谢、询问校稿信和文章校稿信。

13.转录因子汇总

本文章整理了转录因子的网络资源，数据来源：网页工具、文献和R包。

资源链接： - http://humantfs.ccbr.utoronto.ca/. - http://bioinfo.life.hust.edu.cn/AnimalTFDB/#!/ - http://cistrome.org/db/#/stat - https://github.com/aertslab/RcisTarget

14.2022年最佳开源软件出炉

InfoWorld 公布了 2022 年最佳开源软件榜单，其旨在表彰年度最重要和最具创新性的应用程序开发、devops、数据分析和机器学习工具。

关于每个项目具体的入选评语等详细信息，可查看网站原文：https://www.infoworld.com/article/3637038/the-best-open-source-software-of-2021.html#slide1

15.Web前端技术的网站资源]

[JS机器人](https://lab.reaal.me/jsrobot/)

[Exercism](https://exercism.org/)

[Keyframes](https://keyframes.app/)

[Getform](https://getform.io/)，

[HTTPS 的工作原理](https://howhttps.works/)

[DNS 的工作原理](https://howdns.works/)

[学习 Git 分支](https://learngitbranching.js.org/)

[算法学习可视化器](https://algorithm-visualizer.org/)

[学习任何东西](https://learn-anything.xyz/)

历史上的本周¶

2021 【周刊】第 10 期

贡献者（GitHub ID）¶

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第49期

Sun, 23 Oct 2022 07:52:45 +0000

生信爱好者周刊（第 49 期）：面对知识孤岛，你会怎么处理？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

法国圣米歇尔山（Mont-Saint-Michel），是联合国教科文组织列为世界文化遗产，在山顶上则建有著名的圣米歇尔山隐修院。（图源：pixabay.com）

本周话题：面对知识孤岛，你会怎么处理？¶

“知识孤岛”（knowledge silos）就是在遇到问题，要么没人可问，要么没有文档，工作就卡在那里，进行不下去时所面临的处境。这就是知识时代的痛苦：太多的知识没有流动性，难以了解，难以获取，难以传播。

@kkjtmac - 这种“知识孤岛”也存在于日常的生信分析过程中，比如分析过程遇到各种大大小小奇怪的报错，这时候我的解决办法就是：1.首先是通过百度或者谷歌搜索进行解决，运气好的可以顺利解决。2.不能则求助于热心网友得到解决。3.再就是搁着N天，在某次偶然的情况下查到了相关知识，最终解决。4.搁置绕道，用别的方法。

@ShixiangWang - 世界上的知识在泛化、深化，个人越来越难以掌握系统的知识图谱，构建对知识、科学的整体印象，建议在学习技能的同时多看一些书籍，记录和输出笔记、感想等等。

生信研究¶

1、Nat Rev Genet | 使用单细胞转录组学进行时间建模

在这篇综述中，作者讨论了时间序列scRNA-seq分析和建模的几种方法，重点介绍了它们的步骤、关键假设以及数据类型和它们最适合的生物学问题。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41576-021-00444-7

2、Cell Research | 汤富酬课题组开发基于单分子测序平台的单细胞染色质可及性测序技术

北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）汤富酬课题组首次报道了名为scNanoATAC-seq的基于三代测序平台（单分子测序平台）的单细胞染色质可及性测序技术。该技术整合了长读段单分子测序平台和单细胞染色质可及性测序技术（scATAC-seq：Single cell Assay for Transposase Accessible Chromatin with high-throughput sequencing）的优势，实现了在一个单细胞中同时检测染色质开放状态以及基因组结构变异。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41422-022-00730-x

3、Nature Reviews Cancer | 大数据在癌症基础研究和临床应用中的应用和挑战

美国国家癌症中心的姜鹏和 Eytan Ruppin 博士系统总结了大数据在癌症基础研究和临床应用中的应用和挑战，讨论了大数据驱动研究中的几种常见策略以及癌症数据科学中系统性局限。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41568-022-00502-0

博文资讯¶

4、用大白话解说 2022 年诺贝尔化学奖的技术

2022年的诺贝化学奖，颁给了三位科学家：Carolyn R. Bertozzi，Morten Meldal，K. Barry Sharpless，奖励他们在“for the development of click chemistry and bioorthogonal chemistry”中的贡献，翻译成中文就是“奖励在点击化学和正交生物化学开发中的贡献”。陈巍老师在他的公众号用大白话详细解释这项技术。

5、具有更好临床相关性的肿瘤小鼠模型： PDX模型

近年来，动物模型在某些方面进行了改造，以提高临床价值。其中一种方法是创建人源化的小鼠模型。该模型主要代表之一是创建患者衍生的异种移植(PDX)模型。在最近的几年里，研究评估了化疗在这些模型的准确性，并发现在大多数情况下，PDX模型的化疗反应与患者之间存在显著相关性。此外，PDX模型具出显著的异质性，很好的反应了其亲代肿瘤在遗传和功能水平上的特征。因此，由于其具有良好的临床上的相关性，近些年被广泛应用。

6、如何创新？

本文分享的是诺奖得主Karl Barry Sharpless教授2008年11月在中国天津大学 Honeywell Nobel Lecture 上给过的一个异常而且极为精彩的演讲。报告的题目是：“How to find something new”（如何发现新事物），Barry一生做过很多重要的演讲，但这个演讲可以说是其中最特殊的一次！

“科学家中有收藏家，分类者和强迫症患者。从性格上讲，他们之间许多是侦探，许多是探险家；有些是艺术家，有些则是工匠。”

7、IGV说明书

IGV，Integrative Genomics Viewer 交互式基因组浏览器，它是一种高性能的可视化工具，主要用来交互式地探索大型综合基因组数据。例如，可视化基因组突变信息，为基因组突变结果提供更加直观可靠的信息，它支持各种数据类型，包括array-based的和下一代测序的数据和基因注释。IGV的作用并不是找突变，而是可视化突变结果。在科学文献中经常会出现使用IGV来展示突变的结果。

工具链接：https://igv.org/

工具¶

8、plot1cell | 单细胞可视化R包

plot1cell包提供了Circlize plot、Dotplot、Violin plot、Umap geneplot、ComplexHeatmap、Upset plot、Cell proportion plot等多种类型的单细胞可视化功能，并且功能在不断地更新中。

9、rcssci包 | 限制性立方样条全自动切点靓图

RCS(Restricted Cubic Spline或Natural cubic splines )实质上是通过选择节点的位置和数量，拟合样条函数RCS（X），使得连续变量X在整个取值范围内呈现光滑的曲线；开发的rcssci包V1.0版核心函数有3个，rcssci_cox、rcssci_logistic、rcssci_linear，分别适合于模型为等比例风险cox模型，经典二分类logistic和一般线性模型。

10、ggcoverage | 基因组可视化R包

ggcoverage 基于ggplot2编写的基因组可视化R包，支持多种NGS数据，如WGS, RNA-seq, ChIP-seq, ATAC-seq等。

11、Startme | 自定义你的浏览器主页

一个功能全面、超级实用的浏览器主页Startme（https://about.start.me/），可以帮助你提高工作效率，构建你的个人办公学习空间。

资源¶

12、看见统计：统计学入门教程

统计学正迅速成为数学中最重要和多学科的领域，看见统计致力于用数据可视化让统计概念更容易理解，目前内容包括：基础概率论、进阶概率论、概率分布、统计推断：频率学派、统计推断：贝叶斯学派和回归分析。

13、oddgenes注释知识库

该github仓库收藏了一系列少见、新奇的基因注释(比如1bp length exon)。

14、正则表达式快速入门

Quick Start可以让您快速掌握正则表达式。显然，这个简短的介绍不能解释关于正则表达式的一切。有关详细信息，请参阅正则表达式教程。快速入门中的每个主题都对应教程中的一个主题，因此您可以轻松地在这两个主题之间来回切换。

15、网站资源集合

该推文整理了一些日常生活中可以直接访问的常用网站资源。

历史上的本周¶

2021：第 9期：统计建模之道和术

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（完）

第48期

Sun, 16 Oct 2022 04:00:31 +0000

生信爱好者周刊（第 48 期）：人生不能只有一个支点¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

超过四成的电脑仍然无法升级到 Windows 11。via

本周话题：人生不能只有一个支点 ¶

科研是一份没有上下班，几乎全天候头脑在线的工作，对于需要整天泡实验室的科研人而言，想工作之余管管老人孩子更是分身乏术，因此诸多优秀的（女）博士不得不在人生的岔路口选择退出学术道路。

@ShixiangWang - 对于科研职业道路来说，当前的环境下博士只是起点。随着我国社会进程在科技、经济、教育等多方面的发展，越来越多的学生涌入研究生教育与学术道路，不平等、压力、不正常的师生关系、不正常的人才职业化培养政策等等都会在这个环境下进行交互，塑造每个人在不同情景下的独特经历。就像高中老师在告诉我们“大学就可以自由、放飞自我”一样，我们应该意识到自我应该有着更多的价值判断并付诸行动，“你的人生只能是你的人生，别人并不会过多的关注”，人生不能只有一个支点，就像你单腿无法正常行走。科研工作只能是人生的一部分（也许的确有人乐意去把科研与人生等同对待，但也需要意识到科研归属于人生，而不是相反的逻辑，即人生永不可能归属于科研），那些灌输人生只有科研或者类似奉献的言语与文化只是一种欺骗，灌输者从不会奉行。切记每个人都独一无二，存在着比你想象更多的可能性。希望人间少一些白发人送黑发人，至少做科研的人生最后不应该停留在这里。

生信研究¶

1、Nature | 人类泛基因组计划：更完整、更准确的人类参考基因组

人类泛基因组参考联盟（Human Pangenome Reference Consortium, HPRC）旨在创建一个更为精准和完整的人类参考基因组，该计划以图形为基础、以端粒到端粒的测序结果建立尽可能高质量的人类参考泛基因组。近日，HPRC在Nature上发表了题为“The Human Pangenome Project: a global resource to map genomic diversity”的观点文章，概述了人类泛基因组参考联盟的战略目标、挑战和机遇。希望与全球范围内的科学家和生物伦理学家共同创建一个完整的人类全基因组参考资源，使其更多地涵盖整个基因组范围内的变异信息，为更大规模人类基因组资源提供终极指南，为开发新的概念框架和分析方法，以构建下游分析和可视化的全基因组基础设施和工具奠定坚实基础。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04601-8

2、Nature | 基因变异、表达与疾病：单细胞表达数量性状基因座（eQTL）

所有能够度量的性状都可以称为数量性状(QT)，这些性状呈连续的，不可以严格的分类，而数量性状基因座（QTL）即控制数量性状的基因在基因组中的位置，而表达数量性状基因座（eQTL）就是能控制数量性状基因的表达水平高低的基因在基因组中的位置。近日，美国布莱根妇女医院与哈佛医学院Soumya Raychaudhuri研究组在Nature上发表了文章，聚焦记忆T细胞，在单细胞分辨率水平建立了的eQTL模型，捕获细胞状态依赖的基因调控变异。

GitHub：https://github.com/immunogenomics/sceQTL
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04713-1

3、Nature Methods | 系统评估16种空间转录组和单细胞转录组数据整合算法在预测基因或细胞类型空间分布方面的性能

目前空间和单细胞转录组数据整合算法已经非常丰富了，但是还未有系统的研究来评估它们在分析时的具体表现。因此中国科学技术大学生命科学与医学部瞿昆教授课题组在Nature Methods上发表的这篇文章，通过45对同一组织来源的空间转录组与单细胞转录组数据集，结合32个模拟数据集，并设计了多种指标，从准确性、鲁棒性、计算资源耗时等多维度系统性评估了16种整合算法在预测基因或细胞类型空间分布方面的性能。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-022-01480-9
论文代码：https://github.com/QuKunLab/SpatialBenchmarking

4、Science Advances | NK细胞可通过胞啃作用获取肿瘤细胞的PD-1，失去抗癌能力

本研究发现NK细胞表面存在的免疫检查点PD-1并非来自内源性表达，而是NK细胞通过由SLAM受体介导的胞啃作用，从肿瘤细胞的细胞膜上获取的。得到PD-1后，NK细胞的抗肿瘤免疫功能被抑制，不过可以由PD-1抑制剂挽救。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9007500/

博文资讯¶

5、设置ComplexHeatmap全局字体

为了全局性的设置ComplexHeatmap的字体参数，我们可以先创建一个全局的viewport，在其中设置某种字体，然后让ComplexHeatmap的热图位于其中。这样一来，所有heatmap中的字体参数都将继承这个全局viewport中设置的字体参数。

ComplexHeatmap包：https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/ComplexHeatmap.html

6、regplot - 绘制高颜值列线图

教程：https://cran.r-project.org/web/packages/regplot/regplot.pdf

7、科技爱好者周刊（第202期）：三个有启发的学习方法

来自科技爱好者周刊（第202期）的周话题-三个有启发的学习方法：

对重要内容记笔记，并尽量记住。
对旧事物进行大量练习，在前人研究的基础上做出新的发现。
努力学习你最感兴趣的东西。

8、finalfit包，简单快速输出单因素和多因素结果，并可视化模型结果

finalfit 包，在建模时快速创建精美的结果表和绘图，支持多种表格：cross table、modle table、survey table等，可以轻松导出为 Word 文档、PDF 或 html 文件。

教程：https://finalfit.org/articles/finalfit.html

工具¶

9、dm - 关系型数据模型工具包

dm填补了单个数据框和关系数据库之间数据管道的空白。它是一种联接表语法，为使用、创建和部署关系数据模型提供了一组一致的动词。对于单个研究人员来说，它拓宽了他们可以使用的数据集的范围以及如何使用这些数据集。对于组织来说，它使团队能够快速高效地创建和共享大型、复杂的数据集。

10、pup - 命令行解析HTML

pup是用于处理HTML的命令行工具。它从stdin读取，打印到stdout，并允许用户使用CSS选择器过滤页面的部分。受jq这种JSON处理器的启发，pup的目标是成为探索终端HTML的快速灵活的方式。

11、methylKit - 甲基化注释和分析的R语言工具包

methylKit是一个对甲基化测序数据进行质控、聚类、差异分析和注释等多种功能分析的R包。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/gb-2012-13-10-r87

12、futile.logger - 类似 log4j 的R日志包

flog.info("Hello, %s", "world")

# Put pid in logging in multi-processing
flog.info('%d message', Sys.getpid()) 

# This won't print by default
flog.debug("Goodbye, %s", "world")

# Change the log level to debug and try again
flog.threshold(DEBUG)
flog.debug("Goodbye, %s", "world")

# Keep an alternate logger at WARN
flog.threshold(WARN, name='quiet')

# This won't print since it's using the logger named 'quiet'!
flog.debug("Goodbye, %s", "world", name='quiet')

13、SARTools - RNA-Seq统计分析工具

SARTools是一个R包，专门用于RNA-seq数据的差异分析。它提供了一些工具来生成描述性和诊断图，使用著名的DESeq2或edgeR包运行差异分析，并将结果导出到易于阅读的以制表符分隔的文件中。它还有助于生成HTML报告，该报告显示所生成的所有数字，解释统计方法并给出差异分析的结果。注意SARTools并不打算取代DESeq2或edgeR：它只是提供了一个与之配套的环境。关于DESeq2或edgeR背后方法的更多细节，用户应该阅读它们的文档和论文。

在线文档：https://colab.research.google.com/drive/1hoPcImQkct0yPz5nnYcJFOOX9O0EHjtB?usp=sharing#scrollTo=j3IvZ98bji7x

资源¶

14、资料 - 如何提交R包到CRAN

本仓库提供的资料和建议为你提交包到CRAN上分享给全世界的人们使用做好准备。

15、课程 - 贝叶斯数据分析

一些贝叶斯数据分析的学习资料。

相关资料链接: https://avehtari.github.io/BDA_course_Aalto/index.html
Aki Vehtari: https://users.aalto.fi/~ave/
Bayesian Data Analysis: https://stat.columbia.edu/~gelman/book/
仓库: https://github.com/avehtari/BDA_course_Aalto

历史上的本周¶

2021：第 8 期：《沙丘》编剧、《权游》作者使用MS-DOS创作

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第47期

Sat, 01 Oct 2022 15:31:53 +0000

生信爱好者周刊（第 47 期）：RStudio 改名 Posit¶

祝各位读者国庆假期快乐，我们下期将延期一周准备和发布。

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封面图¶

世界上最大的洞穴-道恩洞（via）。

本周话题：RStudio 改名 Posit¶

2022年的RStudio大会上RStudio宣布改名为Posit（https://posit.co/），以拓宽其在数据科学领域的探索与应用，其核心产品RStudio编辑器将维持原名。

推特用户@Sharon Machlis写道：RStudio changes its name to Posit as it expands focus to Python and VS Code - but officials say they’re not forsaking R.

@ShixiangWang - 之前万万没想到改名，但RStudio公司的改名对我们使用RStudio软件的人来说没什么影响。从改名我们也不难推测出该公司在走上坡路，想要在数据科学领域进行拓展、占据更重要的位置。本期推荐的产品quarto其实就承载着这样的志向，把RMarkdown的成功推向多种编程语言。希望Posit公司未来的进步为R社区带来更多的进展，包括软件生态、编程范式、计算性能。

生信研究¶

1、Science | 人类细胞图谱

5月份Science杂志封面展示了人类细胞图谱合作组（Human Cell Atlas Consortium）的四篇人类多组织单细胞图谱的研究，同时邀请北京大学张泽民教授进行评述并发表了专门的观点文章：Mapping cell types across human tissues。发表的这四篇论文提供迄今为止最全面、最多组织的细胞图谱，横跨了人类33个器官共计超百万个单细胞数据。

论文链接：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abq2116
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl4896
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl4290
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl5197
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abo0510

2、iScience | 首个细胞级组装的人体集成细胞图谱hECA

张学工研究团队开发了一个统一的信息学框架，用于细胞中心数据无缝组装，并从分散的数据中构建了人类集成细胞图谱（hECA）。据悉，这是首个细胞级组装的人体集成细胞图谱，汇集了来自116个已发表数据集的1,093,299个已标记的人类细胞，涵盖38个器官和11个系统。

这里涉及一个新概念：细胞级组装/集成，解释为：

细胞级组装就是对不同来源的人体单细胞数据经过统一质控和预处理后，按统一信息框架集成到同一个数据集合体中，保存关于每个细胞的所有信息。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35602947/

3、Nature Genetics | 多维空间组学研究揭示：肿瘤微环境结构可作为乳腺癌临床预后的有效指征

剑桥大学的研究团队使用成像质谱流式技术（Imaging Mass Cytometry, IMC）结合来自693名乳腺肿瘤患者样本的基因组、临床数据进行了多维空间分析，揭示了乳腺肿瘤中TME结构分布及其与基因组特征和临床结果的关系。该研究系统绘制了TME的原位结构，并确定了10个具有不同富集模式的复发性TME结构，其中一些结构与指示免疫逃逸的基因组谱相关。该研究揭示的多细胞结构将保守的空间组织与局部TME功能相结合，可以用于改善患者分层，也为未来理解癌症组织的空间组织原理奠定了基础。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-022-01041-y

4、Cancer Research | 发文揭示不同癌症类型TMB与免疫治疗反应关联的免疫决定因素

美国国立卫生研究院（NIH）国家癌症研究所的研究团队检测了TCGA中31个具有不同癌症类型TME特征的免疫相关因子水平，并将其与2,277名接受ICI治疗（抗PD-1/抗PD-L1）患者的TMB和反应数据相结合，在14种不同癌症类型中确定了决定TMB效力的关键免疫因子。结果显示，TME中高水平的M1巨噬细胞和低静息的树突状细胞表征了具有高TMB效力的癌症类型。此外，基于这两种免疫因子的模型也准确预测了特定癌症类型中的TMB影响。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9177633/

博文资讯¶

5、获6亿美元融资，基因测序公司Ultima Genomics推出100美元全基因组测序

基因组测序公司 Ultima Genomics 走出隐身模式，宣布完成6亿美元融资，并推出新型高通量、低成本基因测序平台，可提供100美元的全基因组测序，这直接将当前1000美元的全基因组测序价格降了一个数量级。据悉，使用该测序平台的第一批科研成果——全基因组测序、单细胞测序和癌症表观遗传学测序，在预印本平台 bioRxiv 上发表，或在基因组生物学技术进展大会（AGBT）上发布。

6、epistack 优雅的可视化你的基因区域

epistack 包的主要目的是以感兴趣的基因组区域为中心的将基因组印记(支持但不限于 ChIP-seq、ATAC-seq、DNA 甲基化或基因组保守数据)整合可视化。

7、节省夏令时？（英文）

国外有一些国家地区使用夏令时，本文以数据可视化探索世界各地和美国城市的夏令时。对于可视化感兴趣的读者不妨读读、学习下可视化优化源代码。

8、Python已可在浏览器端运行，或将成为前后端通吃语言？

Anaconda发布了可在浏览器端运行的 Python—PyScript开发框架。它为开发者提供了在标准 HTML 中嵌入编写 Python 代码的能力、使用 Python 调用 JavaScript 函数库，以及创建 Python Web 应用。目前 PyScript 处于 alpha 测试阶段，下载和安装地址：https://pyscript.net/。

工具¶

9、演讲展示工具 | Marp & DeckDeckGo

该推文介绍了两个不同平台的演讲展示工具。Marp是基于Markdown的演讲展示制作工具，而DeckDeckGo是web端的编辑工具。

工具链接:
https://github.com/marp-team/marp
https://github.com/deckgo/deckdeckgo

10、toastui - 交互式数据展示

toastui包可以创建交互式表格、日历和图表。

11、susieR

susieR利用一种简单的新方法来执行多元回归中的变量选择（$y=Xb+e$）。这里实现的方法特别适用于某些X变量高度相关、真实效果高度稀疏的设置。其中的一个例子是基因精细制图应用程序，这是开发本方法的主要动机。同时，本方法也可以应用于更普遍的情况。

12、pkgverse - 像tidyverse一样构建自己的R包集

13、Warp

Warp 是一款速度极快的现代基于 Rust 的 GPU 加速终端，旨在提高个人和团队的工作效率。目前仅支持MacOS。

14、quarto - 支持多种语言的可执行markdown工具

Quarto 是一个基于 Pandoc 的开源科技出版系统，新一代的markdown，支持VS_Code ，RStuido(Posit)，Jupyterr，Text_Editor等多种软件。

资源¶

15、Smart - 免费医学图像集合

16、哈佛大学的生物信息学培训

Shell、R、Python的基础使用教程；RNAseq、sc-RNAseq、ChIPseq的高级分析教程。

历史上的本周¶

2021：第 7 期：为何年轻便科研至死

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第46期

Sun, 25 Sep 2022 06:04:49 +0000

生信爱好者周刊（第 46 期）：你的苹果M系列芯片电脑跑生信顺利么？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：你的苹果M系列芯片电脑跑生信顺利么?¶

ARM平台的苹果M系列芯片自发布以来已经有2年了，更强劲的M2系列芯片也可能在10月份发布。目前生信软件在M系列芯片上的兼容性也日趋完善，想必有不少小伙伴已经入手尝试了，那么来分享一下你在使用苹果M系列芯片电脑跑生信的感想吧！

kkjtmac - 最近入手了M1版本的Mac mini，尝试了R语言下的常规转录组下游分析，和Intel版本下的没有差异，而且基本没听到风扇转动。

生信研究¶

1、ActiveSVM ｜提取scRNA-seq中的最小基因集

作者开发了一种特征选择方法ActiveSVM，通过带有支持向量机分类器的主动学习策略来处理顺序特征选择。从大型单细胞 mRNA-seq 数据集中提取高信息量的基因，构建用于细胞分类的最小基因集。该方法可以降低计算和测序成本，为主动采样策略提供依据。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s43588-022-00263-8
教程：https://pypi.org/project/activeSVC/

2、Cancer Cell 专家论坛 | 肿瘤空间转录组学

空间转录组学和其他空间技术使科学家能够解剖肿瘤微环境中不同细胞类型的组织和相互作用。本文请专家讨论了该技术的一些方面，从揭示肿瘤微环境和异质性，到跟踪肿瘤进化，到指导肿瘤治疗，到目前的技术挑战。

论文链接：https://www.cell.com/cancer-cell/pdf/S1535-6108(22)00385-3.pdf

3、Cell | “千人基因组计划”资源扩展——高覆盖全基因组测序和改进的分析方法发现更多基因变异

近日，来自纽约基因组中心的研究人员与麻省总医院、耶鲁大学和人类基因组结构变异联盟（HGSVC）的合作研究在Cell上发表，其扩展了1kGP资源，分享了一个包含3202个样本高覆盖率WGS资源，包括602个完整的亲子三人组。研究团队通过机器学习模型集成了多种分析方法，进行了SNV和INDEL的鉴定，并生成了一组全面的SV数据集。研究团队还与前期数据集进行了比较，强调了此次变体鉴定方法的高灵敏度和高精度，特别是对罕见SNV、INDEL和不同频率SV的检测，这些都是以前低覆盖率测序无法实现的。

论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(22)00991-6?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0092867422009916%3Fshowall%3Dtrue

博文资讯¶

4、四十年编程感想

本文作者8岁学习编程，今年46岁，写了一大堆自己的感想，其核心要点如下：

编程是长期职业：你的目标不必局限在学习什么语言或框架，只要吃透基础知识，你可以学会任何你想要的东西。
多尝试不同的事情：1）刚开始不要急于求成；2）需要学习很多不同的东西，你按什么顺序学习它们并不是大问题；3）多学习一些困难的东西，容易发现自己的问题；4）最终需要深入某个领域
目标是变得更好：不管使用什么技术，你的目标都应该是动手做出成果，让自己变得更好。
继续工作：编程既不是短跑，也不是马拉松，而是日记。在日复一日的累积当中，完成你的事业。

5、生物序列比对的几种应用场景

该推文列举了生物序列比较的主要应用场景： - 物种/基因的进化 - 基因组学 - 不同功能的进化特征 - 引物设计 - 参考基因组比对

6、熊说肿瘤｜跨越70年的癌症靶向治疗里程碑

本文根据时间顺序整理归纳了癌症靶向治疗及其相关研究领域中的里程碑事件。

7、论文投稿前必须检查的25个细节

本文简述了在论文投稿前需要检查的25个细节，为文章的顺利接受提供有力的投稿准备！

工具¶

8、ggmsa | 多序列比对和相关数据的可视化探索工具

ggmsa是Y叔团队开发的进行多序列比较结果可视化的R包，相关成果也发表在Briefings in bioinformatics上。

链接：https://github.com/YuLab-SMU/ggmsa

9、ggpie | 绘制饼图的R包

ggpie利用ggplot2实现了饼图(2D和3D)、甜甜圈饼图和玫瑰饼图的绘制。

链接：https://github.com/showteeth/ggpie

10、grafify包 | 一键搞定统计绘图

R-grafify包，其包含了5大类共19种可视化图表，帮助大家更便捷的绘制符合出版要求的可视化图表。5个类别分别为：Two variables、Three or four variables、Numeric X-Y Plots、Before-after Plots、Data distributions。

链接：https://github.com/ashenoy-cmbi/grafify

11、R Debugger | 在VScode调试R的插件

该插件将 R 语言的调试功能添加到 Visual Studio Code，依赖于R 包 vscDebugger 。

链接：https://github.com/ManuelHentschel/VSCode-R-Debugger

资源¶

12、DIY.transcriptomics 数据分析课程

宾夕法尼亚大学的一门生物信息学自学课程，涉及 rna-seq 分析和单细胞转录组分析。网站包括课程 slides、video、以及其他一些免费资源。

资源链接：https://diytranscriptomics.com/project/lecture-intro

13、design-resources-for-developers | 开发者的设计资源集合

该集合整合了设计各方面的资源，项目包含了图片、网站模版、CSS 框架、UI 等资源。

资源链接：https://github.com/bradtraversy/design-resources-for-developers

14、单细胞ATAC-seq系列学习笔记汇总

该笔记详细的scATAC-seq学习笔记汇总，从原始数据上游处理，数据整合，细胞分群，motif富集分析，轨迹分析等。

历史上的本周¶

2021：第 6 期：你会买“炸场”Macbook Pro搞生信吗？

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第45期

Sun, 18 Sep 2022 09:36:54 +0000

生信爱好者周刊（第 45 期）：读博还是择业？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：读博还是择业？¶

本周话题来自清华教授张焕晨（计算机专业），你真的适合读博吗？ 9月，又到了校招的季节，身边的同学们也都开始关注校招信息，投简历了。是升学？还是就业？

@NiEntropy - 升学还是就业？我的话优先选择升学，计划申请生物信息学方向的博士（干湿结合/干实验均可）。2020级生物与医药专业（肿瘤药理方向），课题也都还在进行中。之前一直在做横向，今年上半年刚开始做自己的纵向课题（自己通过生信分析找的靶点）。目前还没有联系到博导，求推荐！

如果升学失败，就去工作，比起做实验，我更喜欢敲代码。目标：生信工程师

生信研究¶

1、Science | 癌细胞在放疗后自毁DNA求生

在临床中，有许多肿瘤对放疗不敏感。因此，“狡猾的”肿瘤细胞必定在进入DNA合成期（S）之后，进入分裂期（M）之前（即G2期），找到了救命的办法。丹麦哥本哈根大学Claus S. Sørensen教授团队研究发现，肿瘤细胞在DNA被放射线破坏之后，会招募一种核酸酶（CAD）到DNA损伤处，主动切断自身特定位点的DNA，阻止复制分裂的进行，使得肿瘤细胞停滞在G2期（DNA合成后期），为修复放疗导致的DNA损伤赢得宝贵时间。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abi6378

2、STAR Protocols | 给初学者进行长读测序基因组组装、分析结构变异的入门指南

本文详细介绍了初学者如何对长读测序技术产生的结果进行基因组组织、结构变异分析和基因注释。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666166722003860

3、Science｜深度学习对抗原序列的通用编码指导免疫治疗

近日，在Science顶刊上，Achar等人通过机器人平台与机器学习相结合，对T细胞活化进行实验测量和理论建模，研究广泛的功能性T细胞对不同抗原刺激反应的数据来解决这个问题。使用机器学习，作者构建了一个简化的地图，可以将6种不同的抗原依赖性免疫反应的类别分开。了解这种抗原编码可以帮忙指导免疫治疗，包括工程化嵌合抗原受体（CAR)-T细胞和识别疫苗抗原。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl5311

博文资讯¶

4、合著者间高效交流的十个简单规则

随着21世纪全球化的不断拓展，跨区域的合作交流越来越频繁。现如今在科研领域，一个科研项目可能涉及到多个国家、地区的科研工作者的协作。如何使交流更加顺畅有效，进而协调彼此间的工作变成为急需解决的问题。本文根据上述问题提出了十点建议，以供参考。

链接：https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1010185

5、人人都能看懂的EM算法推导

EM算法是机器学习/优化的核心算法之一，本文系统地介绍了其由来、原理，并通过案例进行解读。

6、如何检测和预防过拟合（英文）

本文介绍过拟合的概念，如何进行判断以及预防过拟合的一些策略。

过拟合是指模型与训练数据集完美拟合时的概念。虽然这听起来很合适，但事实恰恰相反。在过拟合中，模型对不可见数据的表现要差得多。当一个模型完美地适合训练数据集，但在新的测试数据集上表现不佳时，它可以被认为是“过拟合”。另一方面，当一个模型被训练的时间不足以确定训练数据中有意义的模式时，就会发生欠拟合。过拟合和欠拟合都不能应用于大量新鲜和未见的数据集。

7、人物 | 徐鹰：AI生命科学的30年快意人生

（徐鹰与父亲合照）

非常有意思的一篇文章，读一读可以了解生物信息学很多事情的来龙去脉，感受不同人对于人生与成就的理解和实践。

工具¶

8、Rldeogram | 绘制全基因组数据图谱

RIdeogram 包用于绘制 SVG（可缩放矢量图形）图形，以可视化和映射染色体带上的全基因组数据。

Github：https://github.com/TickingClock1992/RIdeogram
Usage：https://cran.r-project.org/web/packages/RIdeogram/vignettes/RIdeogram.html

9、R包 | plotbb图形语法介绍

本文介绍了plotbb的基本语法，例如美学映射、几何布局等。

10、forestploter | 轻松绘制发表级别的森林图

forestploter的目标是更加轻松便捷的制作出发表级别森林图。与制作森林图的R包相比，其提供了一些额外的显示。该数据集将用作森林图的基本布局，列表绘制置信区间的宽度可以用列的字符串长度来控制。可以使用空间来控制这一点。图中的元素放在行和列中，将图形视为表。

Github：https://github.com/adayim/forestploter

11、R包｜cosmosR

cosmosR包含蛋白质组学、转录组学和代谢组学数据集等多组学集成分析方法。cosmosR基于信号通路、代谢网络和基因调控的广泛先验知识，利用计算方法估计转录因子和激酶的活性，以及网络水平的因果推理。可以为跨多个组学数据集的实验观测提供机制解释。

Github：https://github.com/saezlab/cosmosR

12、BeeWare

BeeWare 包含一套工具和库，它们彼此间协同工作，以帮助使用者编写跨平台的本机 GUI Python 应用程序。

链接：https://docs.beeware.org/en/latest/

资源¶

13、ProjecTILs | 单细胞投影

ProjecTILs是一种将scRNA-seq数据投影到参考单细胞图谱中的计算方法，并使其能够在稳定的注释坐标系中直接比较。与其他方法相比，ProjecTILs不仅可以在不改变数据结构的情况下准确地将新的scRNA-seq数据嵌入到参考文献中，还可以发现以前未知的细胞状态，这些细胞状态“偏离”了参考。同时它也能准确地预测细胞扰动的影响，并识别在不同条件和组织下改变的基因程序。

链接：https://github.com/carmonalab/ProjecTILs

14、Scissor | 整合bulk+单细胞RNA测序鉴定表型相关细胞亚群的R包

去年发表在Nature Biotechnology上的Scissor算法，可利用大量单细胞数据和表型信息识别与疾病高度相关的细胞亚群，从一个新的角度来探索和解释了单细胞数据。小伙伴们有试过该工具最终效果如何？

链接：https://sunduanchen.github.io/Scissor/vignettes/Scissor_Tutorial.html

15、study-is-wonderful

收集了一些比较好的课程资源，主要面向汉语人群。

链接：https://github.com/xioacd99/study-is-wonderful

16、一个独特的简历生成器

该工具可通过各种配置，让创建、更新、共享简历的过程变得更加简单便捷，并且免费开源，支持中文！你可以一次性创作多份简历，并为每个简历生成特定链接，导出生成 PDF 文件，随时随地进行分享。另外，它还支持对简历外观进行灵活定制，颜色、主题、布局任意变动。暗黑模式与明亮模式，快速切换。所有的内容与外观变动，均所见即所得，无需等待与加载更新，整个过程极为流畅。

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DdH46AsgKF0HUgvaAvWztQ

历史上的本周¶

2021：第 5 期：相关非因果

贡献者（GitHub ID）¶

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第44期

Sat, 10 Sep 2022 11:40:03 +0000

生信爱好者周刊（第 44 期）：为何动物的寿命差异那么大？¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图¶

via:YouTube:Bright Side

本周话题：为何动物的寿命差异那么大？¶

本周话题来自《测序中国：为何动物的寿命差异那么大？》，对动物寿命差异感兴趣的可以详细阅读下。

在哺乳动物体内，体细胞的突变会在健康细胞中终生积累。这些突变是肿瘤发生的基础，并被推测是导致衰老的原因之一。近日，英国Sanger研究所等单位的联合研究团队在Nature发表了题为“Somatic mutation rates scale with lifespan across mammals”的研究文章。研究表明，所有物种的体细胞突变主要由内源性突变过程主导，但体细胞突变率在不同物种之间差异较大，且与物种寿命呈强烈的负相关。总之，该研究数据揭示了哺乳动物的共同突变过程，并表明体细胞突变率在进化上受限，也可能是衰老的一个重要贡献因素。

@He-Kai-fly - 动物的寿命都是自然进化的结果，千百年来慢慢形成的，不同动物寿命不同，是因为养育后代所需要的时间以及自身所能承受的代谢结果对环境的适应程度的不同所导致的。

生信研究¶

1、Nature Machine Intelligence| 上交大团队开发预测人类白细胞抗原结合的 Transformer 框架

人类白细胞抗原（HLA）可以识别并结合外源肽，将它们呈递给专门的免疫细胞，然后启动免疫反应。肽和 HLA 结合的计算预测可以加速免疫原性肽筛选并促进疫苗设计。然而目前缺乏一个自动程序来优化对目标 HLA 等位基因具有更高亲和力的突变肽。为了填补这一空白，上海交通大学的研究人员开发了 TransMut 框架——由用于 pHLA 结合预测的 TransPHLA 和一个自动优化的突变肽 (AOMP) 程序组成——它可以推广到生物分子的任何结合和突变任务。该框架可应用于任何生物分子突变任务，例如表位优化或药物设计，尤其适用于疫苗开发。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00459-7

2、Nature Methods|四篇好文简读

介绍四篇发表在【Nature Methods】上的高质量文章，分别提出了： - 剪接Z评分spliZ的统计方法、用于检测单细胞RNA测序中的调节剪接。 - 用于量化sc/snRNA-seq数据的alevin-fry框架 - 结合自编码期和潜在空间向量算法的高维单细胞及表达数据的模型—scGen - 一个定制的分层统计力学建模HSM，用于预测多个蛋白质家族PBD-肽相互作用的亲和力。

论文对应链接： 1. https://www.nature.com/articles/s41592-022-01400-x 2. https://www.nature.com/articles/s41592-022-01408-3 3. https://www.nature.com/articles/s41592-019-0494-8 4. https://www.nature.com/articles/s41592-019-0687-1

3、PeerXiv| 一种全新的学术论文评审方式

高效、透明的同行评审新平台PeerXiv ，论文作者提交预印本，5 位审稿人被要求按照 5 分制、5 指标的评价系统（新颖性、重要性、复现性、验证性、展现性）对每篇论文进行打分，论文作者一个月内就可收到审稿结果。

网址：https://peerxiv.web.app/dashboard/papers

4、DrugCVar|一个针对特定变异位点的肿瘤靶向用药分析平台

DrugCVar是由中山大学肿瘤防治中心刘泽先研究员团队开发的一个针对特定变异位点的肿瘤靶向用药分析平台。该平台整合了近几年发表的临床试验文献以及公开数据库 (OncoKB、CIViC、CGI和MCG) 的数据方便用户快速检索肿瘤变异靶向用药方案，同时对不同格式的肿瘤变异位点数据进行批量注释，为研究肿瘤的潜在靶向突变和制定治疗策略提供了重要数据支持。

论文链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/article-abstract/38/11/3094/6569075?redirectedFrom=fulltext

博文资讯¶

5、研究生博士生到底喜欢逛哪些网站？

这个帖子分享了许多研究生常逛的网站工具，建议新入学的研究生们看看。

6、获取基因有效长度的N种方法

本推文介绍了两种获取基因有效长度的方法，一是从上游输出文件结果中获取，二是从gtf文件中计算获取，同时附上了相应的代码和注释。

7、如何查看R中函数的源代码

介绍两种常用的查看R-package中某个函数的源代码方式，更加有效的学习优秀的R包提高对代码的理解能力。

链接： 1. https://rdrr.io/ 2. https://stackoverflow.com/questions/19226816/how-can-i-view-the-source-code-for-a-function

8、用 gget 高效查询基因组数据库

gget 软件包可以帮助我们直接从命令行或 Python 环境中快速查询存储在几个大型公共数据库中的信息。gget 由九个小工具组成，除了提供对基因组数据库的访问，还包括了一些分析工具，如 BLAST，简化了复杂的注释流程。每个 gget 工具仅需要很少的参数，就可以提供清晰完整的输出，最大程度地提高了易用性，对新手较为友好。

论文链接：Luebbert, L. & Pachter, L. (2022). Efficient querying of genomic reference databases with gget. bioRxiv 2022.05.17.492392;
doi: https://doi.org/10.1101/2022.05.17.492392

工具¶

9、thematic| 提供更多R语言主题

thematic包简化了 ggplot2、lattice和 base的 R 图形的主题设置，提供了多种主题。

R包链接：https://github.com/rstudio/thematic

10、miloR|基于KNN图对单细胞数据集进行丰度差异分析

Milo是一种基于KNN图对单细胞数据集进行丰度差异分析的方法。

11、gitdown|便捷创建gitbook

gitdown包可以用来创建gitbook。

12、see包|助力模型参数的可视化

EasyStats是一系列包装，在使用R编程语言中的统计模型（R Core Team，2021）时，可在协同作用下运行，以提供一致和直观的语法。大多数EasyStats软件包返回模型参数和性能的全面数字摘要。See软件包通过许多功能和工具来补充这些数字摘要，以生成一系列可用于模型参数，预测和性能诊断的出版物的可视化。作为EasyStats的核心支柱，See软件包可帮助用户利用可视化，以提供更多信息，可传教和全面的科学报告。

资源¶

13、shinymanager|为 Shiny 提供了登陆认证

shinymanager 为 Shiny 提供了登陆认证的实现。

14、DGE_workshop|关于差异基因的Workshop资源

本资源是关于差异基因(DEG)分析的学习资料，从分析理论、所用R包和实例数据进行教学展示。

链接：https://hbctraining.github.io/DGE_workshop_salmon/schedule/

15、oncoEnrichR|对癌症背景下的人类基因组进行功能查询

oncoEnrichR是一个R软件包，用于对癌症背景下的人类基因组进行功能查询。它主要用于长基因列表的探索性分析、解释和优先排序。

历史上的本周¶

2021：第四期：生信有一天可以得诺贝尔奖吗

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（完）

第43期

Sun, 04 Sep 2022 01:20:42 +0000

生信爱好者周刊（第 43 期）：RNA-seq差异分析究竟应该用什么？¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

第一张免疫系统连接图谱：人体免疫系统由在全身循环的细胞分布网络组成，这些细胞必须动态地形成物理关联，并利用其细胞表面蛋白质组之间的相互作用进行通信。via

本周话题：RNA-seq差异分析究竟应该用什么？¶

RNA-seq是目前生信一个重要的技术组成和科研内容。一般来说，我们在RNA-seq进行差异分析时最好使用Count值，因为limma-voom、edgeR和DESeq2都是针对RNA-seq的Count值分布进行假设，从而设计的软件。但是，在实际过程中，我们并不是总能获得其Count值，而经常得到的是FPKM或者TPM值，那对于这种情况，我们能不能使用类似于分析芯片的方法进行差异分析呢？

文章利用数据集 GSE145894 对比了count数据和几种不同的FPKM形式得到的差异基因列表，发现不同结果存在较大的差异（具体见下图）。

@ShixiangWang - 不难发现两两交集的比各自独立的少很多，也就是不同的表达矩阵形式会很大影响结果。如果对该数据集下count数据的不同差异分析方法再做个对比和这个图结合起来看，可能会有一个更为全面的认识。比如，有兴趣的读者可以看看TPM, FPKM, or Normalized Counts? A Comparative Study of Quantification Measures for the Analysis of RNA-seq Data from the NCI Patient-Derived Models Repository这篇文章。

生信研究¶

1、Science Advances | 单分子突变测序SMM-seq，可检测低丰度体细胞突变

本文介绍一种新型双重测序技术-单分子突变测序（SMM-seq），它可以用于检测细胞和组织中的超罕见突变，目前研究团队正在向商业化中，从而更大范围的探索各种疾病的诱变因素。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abm3259

2、bioRxiv | 单细胞多组学整合分析解析人类肿瘤浸润T淋巴细胞的细胞状态特异性增强子图谱

该研究利用改进优化后单细胞ATAC-seq测序技术构建了不同肿瘤TILs中T细胞的染色质可及性图谱，并解析了不同功能状态T细胞亚群染色质可及性的异质性特征和耗竭性T细胞的组织特异性调控元件及其核心拟时序分化发育轨迹。通过单细胞多组学数据的整合分析，鉴定了不同细胞亚群特异的增强子-启动子互作关系和关键调控靶基因，并利用CRISPRi/a基因编辑技术验证了这些远程调控增强子元件对相应靶基因的互作调控关系。总之，结果为深入研究T细胞耗竭关键基因的非编码调控元件开辟了新的途径，并为基于CRISPR i/a介导的增强子编辑技术干预T细胞功能和免疫治疗提供了潜力。

论文链接：https://doi.org/10.1101/2022.03.16.484513

3、European Heart Journal | 中国首个冠心病多基因风险评分（PRS）模型建立

国家心血管病中心/中国医学科学院阜外医院顾东风院士与鲁向锋教授团队成功建立我国首个冠心病多基因风险评分（PRS）模型，为冠心病风险评估和干预措施选择提供了解决方案。该研究建立了我国居民冠心病高危人群早期筛查的实用性评估模型，并提出不同遗传和临床风险人群的心血管健康管理路径和方案。

论文链接：https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehab923

4、HiFi 5mC 直接测序，探索基因组新维度

在哺乳动物基因组中，DNA 甲基化是一种常见的表观遗传修饰，其中最常见的一种甲基化方式是通过 DNA 甲基化转移酶将甲基转移到胞嘧啶的 C5 位置以形成 5-甲基胞嘧啶（5mC）。

随着 SMRT Link V11.0 软件的发布，PacBio 已经实现通过HiFi测序直接检测 DNA 样本中 CpG 位点的 5-甲基胞嘧啶（5mC甲基化）。从现在开始只需在HiFi测序时在 SMRT Link Run Design 中选择 5mC 检测，Sequel II 和Sequel IIe 系统将会在 .bam 文件中自动输出带有标签的 HiFi 数据，这些标签包括 CpG 位点 5mC 甲基化的位置和概率信息。

博文资讯¶

5、中国英文科技期刊：Research

Research (ISSN 2096-5168 EISSN 2639-5274 CN 10-1541/N)是中国科学技术协会与美国科学促进会于2018年共同创办的综合性科技期刊，是美国Science 自1880年创刊以来的第一本合作期刊。Research 定位为国际化、高影响力的世界一流水平期刊，对标 Science 和 Nature。

期刊网址：https://spj.sciencemag.org/journals/research/

6、simplifyEnrichment 新特性：展现你的分组特异 pattern

最新版本支持在左侧添加不同组别的富集条目数目的比较条形图，为不同的分组比较带来更直观的效果。

7、这次终于彻底理解了傅里叶变换

太有意思了！！！任何一段波长，都可以分解为若干正弦波的组合；任何一个2D图形可以被通过周转圆分解为若干2D正弦波的组合，同样适用于3D。这就是傅里叶变换，可以将事物分解成不同频率的正弦波。

原文链接：https://www.jezzamon.com/fourier/index.html

8、 ivs (said, “eye-vees”) - 处理区间R包介绍

本文通过具体实例介绍了如何使用ivs包进行时间（日期）上的交叉重叠计算，以及相关的拓展应用。

9、WGCNA原理及实操

WGCNA最初用于芯片测序数据，也适用于RNA-seq数据。本文详细介绍了WGCNA分析的原理，并参考官网代码与数据进行了实操。

WGCNA官网教程: https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA/)

工具¶

10、cbpManager - R包

R包cbpManager提供了一个R Shiny应用程序，它有助于生成适合于癌症基因组学cBioPortal导入的文件，从而让用户能够管理和编辑临床数据，维护新的患者数据。

11、notestar - R包

Notestar包是一个基于 targets包所开发的便于记录的笔记系统包，适用于平常的数据分析项目中，具体使用可参考示例教程。

12、paint - data.frame彩色打印包

13、MetBrewer - 纽约大都会艺术博物馆大师级作品的配色方案

调色板的灵感来自于纽约大都会艺术博物馆的作品。所选作品来自不同的时期、地区和媒介。

14、ggprism - GraphPad Prism风格的绘图包

在ggplot的基础上修改图，功能：theme_prism(）修改主题；scale_colour_prism()修改颜色；scale_fill_prism() 修改填充颜色；scale_shape_prism()修改点的形状；以及其他：修改坐标轴，添加p值等。

R包教程：https://csdaw.github.io/ggprism/articles/ggprism.html

资源¶

15、BS831 Genomics Data Mining and Statistics 课程材料

该课程将学习代码和材料融合在一个R包中，方便学习。课程包括7个模块：1) Introduction to Genomics Analysis; 2) Data Preprocessing and Quality Control; 3) Comparative Experiments based on Microarrays and Linear Models (LM); 4) Comparative Experiments based on RNA-sequencing and Generalized Linear Models (GLM); 5) Comparative Experiments based on Differential Enrichment Analysis; 6) Classification; and 7) Clustering and Class Discovery.

16、微软 GitHub 开源技术教程

微软在 GitHub 推出了一系列「XX-for-Beginners」的开源技术教程。顾名思义，就是写给初学者看的技术教程，里面覆盖了 Web 开发、机器学习、Python、物联网、全栈、数据科学、DevOps 等诸多内容。以上内容已收录至 GitHubDaily 的开源项目列表中：https://github.com/GitHubDaily/GitHubDaily

17、150年《自然》杂志精选的809篇文章，集合在一套书里

不缺钱的可以买着收藏～

历史上的本周¶

2021：第 3 期：百年杨振宁

贡献者（GitHub ID）¶

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第42期

Sun, 28 Aug 2022 06:45:06 +0000

生信爱好者周刊（第 42 期）：极简主义的胜利¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

图源：2020 年黑白极简主义摄影奖-二等奖《坐下来，自由思考》，皮埃尔·佩莱格里尼

本周话题：极简主义的胜利 ¶

你可能听说过，极简主义（minimalism）这个词。它指的是一种美学风格，只保留最必不可少的成分，其他都省略，追求简约。比如，极简主义的网页设计，就只有标题、正文等主要内容，其他都是空白。

kkjtmac - 除了设计中的极简主义，生信领域中也应该存在极简主义：用最简单的图说明问题，用简单的代码解决一个问题。

生信研究¶

1、Nature | 空间分辨率的染色质可及性测序新技术Spatial-ATAC-seq

2022年8月17日，樊荣教授团队和瑞典卡罗林斯卡学院Gonçalo Castelo-Branco教授团队合作利用微流控技术将组织进行空间二维编码，并与ATAC-seq技术进行结合，实现了全基因组尺度的染色质可及性测序分析，优化以后的Spatial-ATAC-seq测序结果与scATAC-seq的数据比较，质量达到相同水平，是空间表观遗传分析技术的有一个新的突破。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05094-1

2、Nature Biotechnology | 解释临床蛋白质组学数据的知识图谱

Nature Biotechnology上的这篇文章构建了一个有助于解释蛋白质组学数据的临床知识谱图 (CKG)，一方面，CKG 支持具有临床意义的查询和高级统计分析，从而实现自动化数据分析、知识挖掘和可视化。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-021-01145-6

3、Nature | 活细胞转录组测序技术

由中国科学院深圳先进技术研究院与瑞士洛桑联邦理工学院Bart Deplancke课题组、苏黎世联邦理工学院Julia Vorholt课题组合作开发的活细胞转录组测序技术（Live-seq），首次实现了让单细胞进行转录组测序后依然能够保持细胞存活。该技术兼具全基因表达分辨率和动态解析能力，是目前对单细胞转录组直接动态测量、偶联细胞现有状态和其后续表型的唯一解决方案。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05046-9

博文资讯¶

4、熊说肿瘤 | ctDNA的生物学特征、检测技术问题和临床应用方向

该文章结合国内外关于ctDNA专家共识和文献，对 ctDNA 目前的技术问题、应用方向和新的应用前景进行剖析，从而对ctDNA有一个相对综合的了解和把握。

5、如何区分良性肿瘤与恶性肿瘤？

良性肿瘤，生长缓慢，与正常组织有清楚的界限；恶性肿瘤又称癌症，浸润生长，分化程度低，危害性大。对于早期或较早期癌症，大部分可以治愈，治疗时花费少、痛苦轻、时间短、疗效好。

6、深度学习：小白看得懂的BERT原理

BERT是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录。在BERT的论文发布不久后，Google的研发团队还开放了该模型的代码，并提供了一些在大量数据集上预训练好的算法模型下载方式。Google开源这个模型，并提供预训练好的模型，这使得所有人都可以通过它来构建一个涉及NLP的算法模型，节约了大量训练语言模型所需的时间，精力，知识和资源。

（PS：实际对于门外汉来水还是不好理解哈！）

7、一文读懂 12 种卷积方法

本文归纳总结深度学习中常用的几种卷积，并会试图用一种每个人都能理解的方式解释它们。

涉及如下内容： - 卷积与互相关 - 深度学习中的卷积（单通道版本，多通道版本） - 3D 卷积 - 1×1 卷积 - 卷积算术 - 转置卷积（去卷积、棋盘效应） - 扩张卷积 - 可分卷积（空间可分卷积，深度可分卷积） - 平展卷积 - 分组卷积 - 混洗分组卷积 - 逐点分组卷积

工具¶

8、scRNAtoolVis | 单细胞转录组数据的可视化展示R包

链接：https://github.com/junjunlab/scRNAtoolVis

9、countdown | 给你的PPT添加倒时器的R包

给 HTML 文档或者 PPT 添加倒时器的 R 包「countdown」。

链接：https://github.com/gadenbuie/countdown

10、Connected Papers | 文献知识图谱构建工具

Connected Papers是一款帮助科研工作者完成文献检索和信息挖掘的可视化工具，于2020年6月正式面向大众开放，它是基于Semantic Scholar的数据构建图表，该数据库囊括了1.8亿多篇学术论文，可轻松了解某一篇文献的引用和被引用关联，分析出文献的前世今生，方便我们快速对一篇文献或者某一个领域进行调研。

链接：https://www.connectedpapers.com/

11、hdWGCNA | 单细胞WGCNA分析包

hdWGCNA，之前叫scWGCNA，提供了针对单细胞/空间转录组数据的WGCNA分析包。官方教程非常详细，从基本功能，可视化展示，富集分析，投影结果到新数据集。

链接：https://smorabit.github.io/hdWGCNA/articles/basic_tutorial.html

资源¶

12、Workshop材料：Getting Started with Shiny

本材料是为rstudio::conf 2022会议准备的，提供了初学者学习Shiny的资料（目前Shiny已经拓展到Python去了）。

在线阅读幻灯片：

https://rstudio-conf-2022.github.io/get-started-shiny/slides/02-Day_1.html#/title-slide
https://rstudio-conf-2022.github.io/get-started-shiny/slides/03-Day_2.html#/title-slide

13、单细胞学习 | 哈佛大学单细胞课程笔记汇总

单细胞转录组测序发展迅速，网上相应教程资源也都铺天盖地，笔者根据哈佛大学研究人员发布在Github上Single-cell RNA-seq analysis workshop的单细胞教程进行了整理汇总，方便大家学习！

资源链接：https://github.com/hbctraining/scRNA-seq

14、基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享

该资源介绍了通过R进行深度学习的相关R包和学习资料。

历史上的本周¶

2021：第 2 期：生信的境界与道路

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第41期

Sun, 21 Aug 2022 02:26:58 +0000

生信爱好者周刊（第 41 期）：人体是一个共生生态系统¶

从本周起，新增「历史上的本周」一栏。本周刊已运营 1 年，发布 40+ 期，希望给长期读者和搜索到的读者带去一些帮助。如果大家觉得质量还可以，请大家多多分享转发！

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

肠道菌群示意图（via）

本周话题：人体是一个共生生态系统 ¶

本周话题来自《碱基周报（第 007 期）：人体是一个共生生态系统》，对菌群感兴趣的可以详细阅读下。

这个星球的真正主宰是那些我们肉眼看不见的微生物，包括：真菌、细菌和病毒等。人类的身体大约由 30 万亿个细胞组成，但却容纳了超过100万亿个微生物，富集在我们的消化道、生殖道和皮肤等部位。这其中微生物最富集的地方是肠道，人体的大多数微生物都生活在这里，每立方厘米大肠中的细菌数量，比地球上的总人口还要多。

ShixiangWang - 看不到、被忽视的可能更重要，比如空气、交通、陪伴，还有肠道菌群！

生信研究¶

1、Science | 19种癌症类型的体细胞非编码突变图谱

该研究构建形成了包括19种主要癌症类型基因组在内不同突变模式的全基因组概况图谱。研究结果表明，非编码突变与广泛的不同生物学过程相关，其在基因组中的位置对功能注释至关重要。该研究也为全面解释全基因组测序数据提供了蓝图，并为未来研究非编码突变在肿瘤发展中的作用奠定了基础，最终为非编码癌症基因组的转化研究和靶向治疗铺平道路。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abg5601

2、PNAS | 急性T淋巴细胞白血病基于全转录组分子分型

急性T淋巴细胞白血病（T cell acute lymphoblastic leukemia，T-ALL）是一类起源于造血系统的恶性肿瘤，成人患者预后较差。作者整合了707例T-ALL患者的RNA-seq数据进行分子分型，分为了10个分子表达亚型，绘制了T-ALL转录组全景图谱。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35385357/

3、NAR | SPENCER：肿瘤非编码RNA来源的短肽数据库

近些年人们发现，有部分被定义的非编码RNA存在着阅读框，可以编翻译出一些短肽，而这些短肽的也在肿瘤发生发展中有着重要的功能。因此，系统研究肿瘤特异性非编码RNA来源的短肽，将会对理解肿瘤发生发展的机制提供新的视角。为此，来自中山肿瘤医院的生信团队开发了SPENCER 数据库（https://spencer.renlab.org/），收录了较为全面的ncRNA来源短肽的信息，并免费公布给大家使用。

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8728293/

4、NBT | 单细胞多组学数据整合与调控推断新方法

本文提出了基于图耦联策略的深度学习整合单细胞多组学并进行调控推断的新方法-GLUE，该工作由北京大学/昌平实验室高歌课题组完成。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01284-4

5、Cancer Discovery | 癌症机器学习新算法REFLECT：基于协同突变特征预测癌症最佳治疗组合

REFLECT平台集成了机器学习和癌症信息学算法来分析生物肿瘤特征，包括基因突变、拷贝数变化、基因表达和蛋白质表达畸变，并可识别常见的协同突变。通过REFLECT预测药物组合可以提高患者的受益比例。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35412613/

博文资讯¶

6、R 学习笔记：色彩

色彩空间 (color space) 是计算机上颜色的组成形式。常见的色彩空间有RGB、HSV、HCL等。grDevices包提供了色彩空间坐标与十六进制颜色间转换；RColorBrewer包提供 ColorBrewer 调色板；colorspace包提供更多色彩空间转换函数。

R包链接： - https://www.rdocumentation.org/packages/grDevices/versions/3.6.2 - https://r-graph-gallery.com/38-rcolorbrewers-palettes.html - https://cran.r-project.org/web/packages/colorspace/vignettes/colorspace.html

7、brochure包绘制多页shiny

本文介绍了brochure包及如何用它绘制多页Shiny。

brochureApp(
  # First page
  page(
    href = "/",
    ui = fluidPage(
      h1("This is my first page"), 
      plotOutput("plot")
    ),
    server = function(input, output, session){
      output$plot <- renderPlot({
        plot(iris)
      })
    }
  ), 
  # Second page, without any server-side function
  page(
    href = "/page2", 
    ui =  fluidPage(
      h1("This is my second page"), 
      tags$p("There is no server function in this one")
    )
  )
)

8、scMappR - 推断驱动差异基因表达的细胞类型：制造signature matrix

本文介绍了通过scMappR构建cell-type signature matrix的过程。

论文链接：https://academic.oup.com/nargab/article/3/1/lqab011/6148840

9、45 个 Git 经典操作场景，专治不会合代码

Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统，熟练使用Git已然成为程序员的一项必备技能，平常工作中合并代码部分大多人可能会使用Sourcetree这样牛X的客户端工具，但若想真正展示个人实力还需要掌握足够多的git命令的使用，本文整理了45个日常使用git合并代码的经典操作场景，基本涵盖了工作中的需求。

工具¶

10、ar5iv - 一步告别arXiv公式排版错误，手机也能轻松看文献

ar5iv能够以现代HTML5格式显示预印本论文。ar5iv的使用非常简单，只要将网址中的arXiv中的X换成5再回车，页面就能自动跳转。

11、Chrome生产力神器 Omni

Omni是一个浏览器插件，能够让你的浏览器拥有Mac电脑一般的体验，最近在Github趋势榜和ProductHunt上已荣登榜首，这是一款集合了书签、历史记录、浏览标签、三位于一体的页面管理器，成为大受各种程序员、产品设计师的追捧的生产力工具！

12、ambiorix - 受expression.js启发的R Web框架

13、Celda

Celda是一款基于贝叶斯分类模型作用于聚类单细胞RNA测序（ScRNA-Seq）数据的的套件。它能够执行“双聚类”，并同时将基因聚集到基因模块中，并将细胞分为细胞亚群。它还包含一种叫做Decontx的新型贝叶斯方法，可在没有空液滴信息的情况下在单个细胞中估算并消除RNA的污染。同时，还包括各种ScRNA-Seq数据可视化的功能。

Github: https://github.com/campbio/celda
Bioconductor manual: http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/celda/inst/doc/decontX.html

14、PHATE - 一种高维数据可视化工具

PHATE has been implemented in Python >=3.5, MATLAB and R.

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41587-019-0336-3

资源¶

15、GNNs Recipe - 学习图神经网络GNNs的重要资源

16、图书 - Data Science in a Box

历史上的本周¶

2021：第一期：生信是什么

贡献者（GitHub ID）¶

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

@ShixiangWang
@kkjtmac
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@He-Kai-fly
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@Tomcxf
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（完）

第40期

Sun, 14 Aug 2022 03:10:56 +0000

生信爱好者周刊（第 40 期）：bTMB指导肿瘤免疫治疗临床研究¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

几内亚猪（豚鼠）via

本周话题：bTMB指导肿瘤免疫治疗临床研究 ¶

blood TMB 是对血浆中游离DNA片段进行测序分析，计算得到的肿瘤突变负荷。既往多项回顾性研究已经证实了bTMB对PD-1/PD-L1抑制剂疗效预测的有效性，但目前尚缺少前瞻性研究证据。由希望之城国家医疗中心的Edward S Kim教授和克利夫兰诊所的Vamsidhar Velcheti教授领衔的研究团队，在著名期刊《自然·医学》发表重要研究成果，公布了首个bTMB前瞻性临床研究的最终分析结果。这一研究前瞻性地论证了bTMB对免疫治疗疗效的预测价值，同时也提出了bTMB未来的优化方向，为bTMB进入临床实践，向标准化检测进军，奠定了重要的基础。

ShixiangWang - 这项研究结果打消了一些质疑，说明TMB确实可以去指导临床治疗，而不仅仅是回顾性的分析。同时我们也需要关注到本文一些方法学的设计，包括MSAF的设定、倾向匹配评分的校正。

生信研究¶

1、QB | 哈佛大学John Quackenbush教授回顾基因组研究的前二十年

目前关于基因组还有很多问题有待回答，比如人类基因的数量、基因的定义等等，我们目前得到的任何版本的基因组都仍然是不完美、不精确的，但是是非常有用的。回顾基因组研究这前二十年，John教授提出了“技术和数据是最重要的”，“生物系统的复杂性”，“开放式科学的重要性”和“提出没有答案的问题是有价值的”这四条宝贵的经验。

论文链接：https://journal.hep.com.cn/qb/EN/10.15302/J-QB-021-0286

2、Nature | 破解精神分裂症的遗传起源

4月初时，两篇关于精神分裂症的重磅文章以背靠背的形式发表于顶刊《自然》上，首次为我们详细分析了精神分裂症的遗传因素。这两项研究分别由精神疾病基因组学协会（Psychiatric Genomics Consortium，PGC）、精神分裂症外显子组测序元分析协会（Schizophrenia Exome Sequencing Meta-Analysis，SCHEMA）完成，汇集来自于40多个国家、数百个机构的研究人员。基于不同的研究侧重点以及鼎力合作，他们寻找到与精神分裂症相关的常见或罕见遗传变异，并对其分子机制提出突破性的见解——精神分裂症是由神经突触的通讯中断所引起，为精神分裂症提供了新的治疗靶点。

论文链接：

https://doi.org/10.1038/s41586-022-04556-w
https://doi.org/10.1038/s41586-022-04434-5
https://doi.org/10.1038/s41588-022-01034-x

3、NEJM 评论| 刻画肿瘤浸润T细胞的泛癌图谱

本文对对北京大学张泽民团队在Science上发表的文章Pan-Cancer Single Cell Landscape of Tumor-Infiltrating T Cells进行了点评，肯定了其工作对于泛癌T细胞免疫微环境的深入剖析以及未来可能的免疫新疗法做出的突出贡献。

论文链接：https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMcibr2119477

4、Cell Reports | 人类癌症预后特征的全基因组鉴定及分析结果

研究团队对TCGA中所有类型的肿瘤患者和所有基因组数据平台进行无偏倚的生存分析，深入解析了侵袭性肿瘤和惰性肿瘤之间的分子差异，并严格评估了临床前研究中患者预后数据的利用。通过来自10,884名患者的基因表达、拷贝数、甲基化和突变数据构建了全基因组生存模型，生成了超过300万个Cox比例风险模型的丰富数据集，并在33种肿瘤类型中识别了超过10万个显著的预后生物标志物。

论文链接：https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(22)00313-8

5、iMeta | 德国国家肿瘤中心顾祖光发表复杂热图(ComplexHeatmap)可视化方法

热图是一种广泛针使用的针对矩阵数据的统计可视化方法，其用于揭示存在于矩阵中相似模式。目前R中有许多用于可视化热图的包，而ComplexHeatmap包为构建高度可定制的热图提供了最丰富的工具集，通过自动拼接和调整多个热图以及复杂注释，轻松建立多个来源信息之间的关联，本文全面介绍了ComplexHeatmap的设计、功能及应用场景。

论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/imt2.43

博文资讯¶

6、生物计算解码免疫：百图生科发布《计算免疫问题白皮书》

最近，百图生科（BioMap）对外宣布成立百图生科免疫专家委员会。在免疫专家委员会第一次全体工作会议上，专家们结合免疫生物学的进展和未满足的临床需求，创新性地提出了五大高价值且有望利用生物计算手段加速提供解决方案的免疫学问题（即“五大计算免疫问题”），并就每个方向进行了深入的探讨和阐述。

7、使用Kubernetes和Future包轻松并行化云中的R

在这篇文章中将演示你如何在运行云中的机器集群上轻松地使用R中的future包，特别是在Kubernetes集群上。这允许你在云计算中轻松地使用R进行并行计算。在云中这样做的一个优点是能够轻松地扩展(虚拟)机器的数量和类型，你可以在这些机器上运行并行计算。

8、ggplot 分面的细节调整汇总

本文通过具体的实例，详细的介绍了如何在ggplot2调整分面细节。

9、DNS 查询原理详解

DNS是域名系统，是用来实现域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库, 而访问网络资源的第一步就必须经过DNS解析过程，通过查询得到域名的IP地址才可访问网站，本文通过一些实例来详细介绍DNS查询到底是怎么完成的。

10、GATK 的 germline CNV 流程–肿瘤基因组测序数据分析专栏

GATK流程中体细胞拷贝数变异（germline CNV）的中文教程。

教程：https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360035531152

工具¶

11、EvoFreq

高通量序列数据为研究群体的分子特征提供了有力的支持，当记录大量的时间步骤后，这样的数据可以通过跟踪基因型频率的变化随着时间的推移从而来揭示所研究的种群的进化动力学。因此我们需要一种简单而灵活的方法来可视化日益复杂的数据集。本文开发的EvoFreq包大大扩展了之前的克隆、时间动态可视化方法，并为用户提供了一系列显示序列或模型数据的选项。

论文链接：https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-019-3173-y

12、ezASCAT - 方便地从R中的Tumor-normal或Tumor only BAM文件执行ASCAT拷贝数分析

该工具由maftools作者开发，主要功能是ASCAT软件的一个包装器。

13、fastverse - 高效数据计算R包集合

14、rdataretriever

rdataretriever提供数百个常用公共数据集中处理过的干净的数据，同时也可对数据进行清理、存储和存档。

数据集列表：https://retriever.readthedocs.io/en/latest/datasets_list.html

15、wxpython

wxPython是Python语言的跨平台GUI工具包。使用wxPython软件开发人员可以为他们的Python应用程序创建真正的本地用户界面，在Windows、mac和Linux或其他类unix系统上运行，只需要很少或不需要修改。

Hello world:

# First things, first. Import the wxPython package.
import wx

# Next, create an application object.
app = wx.App()

# Then a frame.
frm = wx.Frame(None, title="Hello World")

# Show it.
frm.Show()

# Start the event loop.
app.MainLoop()

资源¶

16、图书：Applied Data Skills: Processing & Presenting Data

这本书提供了将原始数据转化为有信息的摘要和在专业报告和演示中呈现的可视化所需的基本技能的概述。

图书链接：https://psyteachr.github.io/ads-v1/

17、ci4cc-informatics-resources - 癌症中心的癌症信息学 (CI4CC)：建立一个专注于分享想法，致力于改善癌症护理和患者结果的非营利性生信社区。

成员遍布全球，每半年发起一次面对面会议，作为信息学领导者讨论在各自癌症领域面临的挑战和问题。

社区链接：https://www.ci4cc.org/

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第39期

Sun, 07 Aug 2022 10:06:20 +0000

生信爱好者周刊（第 39 期）：人生不短¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：[人生不短]¶

本周话题来自@ruanyf：人生不短。人生很短，但是如果你知道，怎么利用好这些时间，它就不短。人生刚好够实现自己的一个梦想，前提是你必须从一开始，就把所有精力专注于此。如果你浪费时间，不够专注，那么你没做什么事，人生就结束了。真正的问题不是人生短暂，而是我们浪费了太多时间。最令人惊讶的是，人们并不重视自己的时间。你不会让别人偷走你的财产，但你却让别人偷走你的时间。如果你听任自己为那些不重要的、随机出现的事情分心，那么即使你的寿命有一千年，你也会一事无成。

@NiEntropy -人生是否短暂，每个人都或许会有不同的答案。可或许正如文中所说”人生很短，但是如果你知道，怎么利用好这些时间，它就不短。”人生短暂与否正取决于我们这看不到的财富——时间。时间就像国王的新衣里面的那件衣服，”聪明人看得到它的宝贵“，于是珍惜起自己所拥有的每分每秒，创造出自己想要的人生。”傻瓜看不到它的价值“挥霍着时间庸庸碌碌度过了他们的一生。正如现代计算机的发明人冯·诺依曼的故事一样，利用好时间并不只是能让人生变得充实而漫长，更重要的一点是只有这样才能真正做好自己想做的，得到自己想要的。冯·诺依曼的人生短吗？从寿命来说或许不长，但谁能说他的人生不充实呢？他人生的每时每刻都有数不胜数的人需要他的帮助。可对他自己来说呢？直到生命的最后一刻，他是否会后悔，后悔自己最后的时间已经来不及做完自己想做的事呢。后悔于没有把时间用在自己真正想做的事情上呢？人生短吗？惜时者长，殄时者短！

生信研究¶

1、Genome Biology | 经济实惠的转录组测Prime-seq

德国慕尼黑大学研究团队研发了一种新的bulk RNA-seq方法——Prime-seq。经验证，Prime-seq与常规的TruSeq的测序数据质量和检测基因数量相似，并且成本更低。

论文链接：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02660-8

2、Nature Chemical Biology | 56万条敏感数据系统识别生物标志物驱动的药物组合以克服抗性

理解和预测对治疗药物的应答能力可能会改善癌症患者的预后。作者假设癌细胞系的基础基因转录状态，再加上小分子的细胞活性谱，可用于确定内在抗性的特定机制并预测克服抗性的药物组合，作者分析了 564,424 个敏感性数据谱来识别候选基因-化合物对，并验证了九个这样的关系。

作者确定了一种新关系的机制，其中丝氨酸水解酶单酰基甘油脂肪酶（MGLL）或羧酸酯酶 1（CES1）的表达通过直接酶促修饰赋予了对组蛋白赖氨酸去甲基化酶抑制剂GSK-J4的抗性，不敏感的细胞系可以通过抑制或基因敲除对GSK-J4敏感。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41589-022-00996-7
代码地址： https://github.com/broadinstitute/prism_data_processing https://github.com/reesmg

3、Nature Genetics | 基于单细胞转录组数据绘制小鼠胚胎发育轨迹新图谱，全面解析胚胎发育细胞状态

美国华盛顿大学医学院的研究团队，利用单细胞转录组测序技术系统地重构了小鼠胚胎发育的细胞轨迹图，为理解完整的胚层谱系建立及细胞的命运调控机制提供了数据与思路。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41588-022-01018-x

4、Nature Reviews Cancer | 肿瘤蛋白质基因组学研究进展及未来前景

Broad研究所发表了关于蛋白质基因组学在肿瘤研究中的最新进展和关键发现的综述性文章，文章描述了蛋白质基因组学中样本收集技术以及生成、分析和整合蛋白质组学与基因组数据的方法等。进行此类研究主要基于在肿瘤研究中，以现有的研究水平鉴别驱动突变尚存问题，诸如单个肿瘤中复发性点突变、小片段插入或缺失的数量较少，色体拷贝数扩增或缺失，靶向治疗耐药性的频繁发展等等我们难以预知后果或是难以建模的问题对于肿瘤的研究带来了极大的困难。为了更好的克服这些困难，一些免疫肿瘤学方法迅速发展，其中蛋白质组学更是可以在肿瘤微环境与肿瘤细胞的信号转导层面提供更为具象的信息。蛋白质组学技术的目的是识别肿瘤中变化的蛋白质和PTM，并对该数据进行量化，随后与拷贝数变异、表观遗传沉默、mRNA表达的变化联系起来以提供有关蛋白质调节和响应这些变化的信号的直接信息。基于MS的蛋白质组学还提供了对PTM的深入定量分析。因此，蛋白质基因组学有可能为疾病治疗提供重要见解，并在临床环境中用于诊断多种耐药信号及其PTM，并将研究重点集中在可立即用于药物开发的靶点上，或集中精力开发新疗法。

论文链接: https://www.nature.com/articles/s41568-022-00446-5

博文资讯¶

5、深度学习必须掌握的 13 种概率分布

文章首先对概率分布进行概述，随后介绍了与深度学习相关的13种概率分布及其特征，并提供github学习链接。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/nature25501 - R包介绍：http://research-pub.gene.com/IMvigor210CoreBiologies/

6、Nature Cancer | 癌症转移机制与治疗策略

肿瘤细胞的全身扩散是大多数癌症死亡的最终原因，但很少有成功的治疗策略专门针对转移。作者介绍了癌症转移的过程及类型、目前治疗方法的局限性以及未来的治疗前景。

7、11种特征选择策略总结

特征选择也被成为变量选择、属性选择或者变量子集选择，是指为了构建模型而选择相关特征(即属性、指标)子集的过程。建模过程中太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足，因此将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。本文针对一些常见的特征选择策略进行概述。

工具¶

8、InterpretML - 可说明的模型，解释黑箱机器学习

InterpretML是一个开源包，它将最先进的机器学习可解释性技术整合在一个框架下。使用这个包，你可以训练可解释的glassbox模型和解释黑箱系统。InterpretML可以帮助你理解模型的全局行为，或者理解单个预测背后的原因。

文档：https://interpret.ml/docs/intro.html
示例：https://nbviewer.org/github/interpretml/interpret/blob/master/benchmarks/EBM%20Classification%20Comparison.ipynb

9、grateful - 方便引用R包

grateful的目标是使在任何分析中引用R和R包变得非常容易，这样包的作者就得到了他们应得的荣誉。通过调用一个函数，grateful将扫描项目中使用的R包，并生成包含这些包的所有引用的BibTeX文件。然后grateful就可以生成一个新的文档，其中包含所需输出格式的引用（Word、PDF、HTML、Markdown）。这些参考文献可以针对特定的期刊进行格式化，这样我们就可以直接将它们粘贴到我们的手稿或报告中。

10、cnv_facets

cnv_facets 包利用全基因组 (WGS)、全外显子组 (WEX) 和靶向（panel）测序得到的NGS数据，检测体细胞拷贝数变异 (CNV)。相较于传统的facets包，其优化了从bam到vcf的步骤。

代码地址: https://github.com/dariober/cnv_facets

11、volcano3D绘制3D火山图

volcano3D包开发的主要目的是在三维火山图上可视化差异表达基因的位置，并可利用plotly转化为交互动态格式的网页文件，展现形式令人耳目一新，同时利用R shiny app将该工具部署在PEAC网址上面。

代码地址: https://github.com/KatrionaGoldmann/volcano3D

12、cols4all一款配色R包

R包地址: https://github.com/mtennekes/cols4all

资源¶

13、r-manuals

该网址为R manual的重新设计便于搜索的新版本，由R开发核心团队维护与支持，尽量保持与原版本贴近的内容，涵盖了R语言简介、数据导入/导出、安装和管理、R扩展、语言定义及内部结构几方面的内容。

手册: https://cran.r-project.org/manuals.html
代码地址: https://github.com/rstudio/r-manuals

14、全肿瘤靶向药物全景图

汇总了34种癌症的靶向治疗药物信息。

文章链接: https://mp.weixin.qq.com/s/0tMlcEppkirpcnOTMnEzUA

15、MOFA

MOFA（多组学因素分析）是一个因子分析模型，它为通过无监督方式集成的多组学数据集提供了一个通用框架。

链接: https://biofam.github.io/MOFA2/

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（完）

第38期

Sun, 31 Jul 2022 07:09:34 +0000

生信爱好者周刊（第 38 期）：选人不选项目的「基石项目」能否走向成功？¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：选人不选项目的「基石项目」能否走向成功？¶

它面向中国内地及港澳地区全职工作的科研人员，每人每年最高500万经费，连续资助5年。5年周期一过，还有机会再续！而且它只选人，不选项目。换言之，它专注于支持富有创造力的科学家开展探索性与风险性强的基础研究。

如何选？科学家主导原则。由施一公带头，潘建伟、谢晓亮、张杰等知名科学家组成的科学委员会来决定。

@ShixiangWang - 从科学探索奖到新基石，我们看到越来越多的企业开始在基础科学研究中发力发钱，本次的新基石项目聚焦于从“0”到“1”的研究，即「项目耗时长，风险性高，本身成果就不容易产出，也就不那么容易得到资助」，实际申请和评审过程中什么程度算是“0”的开始，中国杰出青年人才中真正有多少人有做“0”到“1”研究的想法和胆量都没有数据支持，所以是否能成功目前应当持观望状态：第1-2届获选课题的想法、内容以及未来五年的进展如何将会直接影响该项目的成功度。会不会胎死腹中，或是逐步走出完整的中国商业对基础研究的支持体系，值得期待。

生信研究¶

1、Science | 大规模平行报告分析（MPRA）确定多种因果变异与人类表型的关联

坦福大学医学院研究团队证明，MPRAs提供了一个可扩展的平台来分离和绘制复杂表型相关自然遗传变异的调控事件，并强调了现有方法的局限性。研究发现，显著和非显著等位基因MPRA变异相对于相应的全基因组分布呈现高度移动的特点。这一效应表明，功能预测可能能够很容易地从基因组背景中区分eQTL区域，同时区分同一区域内高度关联和共同显著变异的调控。以上结果为包括基因表达和复杂表型在内的数百种独立遗传相关特定变异研究提供了新的证据。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abj5117

2、Nature Biotechnology | cfDNA片段化模式新方法EPIC-seq实现癌症高灵敏度检测和亚型区分

cfDNA是释放到血浆中的降解DNA片段，能够随着组织损伤、癌症和炎症反应等发生浓度变化，在疾病的早期诊断、预后、监测等方面具有重要潜在价值。

发表在Nature Biotechnology上的一篇研究介绍了一种基于cfDNA检测癌症的新方法——EPIC-seq。通过捕获目标基因的转录起始位点TSS区域，实现靶向深度测序；机器学习结合cfDNA分子特征——启动子碎片熵（PFE）和核小体缺失区（NDR）深度，构建预测模型，预测目标RNA表达。在非小细胞肺癌（NSCLC）和弥漫性大B细胞淋巴瘤中，通过该方法实现了高灵敏度检测和亚型区分。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01222-4

3、Nature Review Immunol. | MHCⅠ类分子与肿瘤免疫监视和免疫逃避

在这篇综述中，作者回顾了限制CD8+T细胞免疫疗法应用的两个因素：①难以识别MHC I类分子提呈的肿瘤特异性肽；②肿瘤细胞在T细胞选择下进化时损害抗原提呈的能力。作者详细描述了在有缺陷的核糖体产物的非规范翻译如何产生肽方面的最新进展，将其与作为致癌特征的翻译失调相关联，并提出将失调翻译作为肿瘤特异性肽的重要新来源。另外，作者还讨论了抗原加工和提呈途径的成分（包括最近描述的免疫核糖体）的合成和功能如何被肿瘤操纵以进行免疫逃逸，并指出可能增强免疫治疗的常见药物靶点。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41577-020-0390-6

4、Nature Communication | 我国千人肠癌基因组新分型

中山大学肿瘤防治中心徐瑞华/王峰团队在Nature Communications发表的研究，全面分析了1015例中国结直肠癌患者的染色体基因组变异事件、免疫原性特征以及线粒体基因组特点，并联合临床信息探究结直肠癌分子特征和临床特征的关系。测序原始数据已上传至中国国家生物信息中心国家基因组数据中心（HRA000873），临床信息在Supplementary Data2（OS只给了生存状态，没发现生存时间），数据库中提供了处理好的maf文件。

数据库链接：https://changkang.hapyun.com/

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-30062-8

5、iMeta | Majorbio Cloud：一站式多组学数据分析平台

Majorbio Cloud是一个高通量多组学分析的在线平台，自带的分析流程涵盖了微生态、转录组、蛋白与代谢及基因组等多组学。通过详尽的在线文档和在线课堂，使用者可以更加简单快速的上手使用。此外，该平台也为用户提供了丰富的可视化插件库。目前Majorbio Cloud已有1200+文章引用了。

论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/imt2.12

话说这个imeta期刊最近老是喜欢推一些商业公司生信云平台弄成的文章。

博文资讯¶

6、单细胞转录组一条龙数据分析流程之popsicleR

本文通过示例数据，从单细胞的质控到最后的细胞注释，展示了如何使用popsicleR包进行单细胞转录组一条龙分析

Github: https://github.com/bicciatolab/popsicleR

7、推荐 10 个好用到爆的 Jupyter Notebook 插件

Jupter Notebook 是基于网页的用于交互计算的应用程序，可以在网页中直接编写和运行代码，具有灵活、高度可扩展的特性，用户可通过安装插件轻松实现一些实用的功能，而本文介绍几个在jupyter notebook中被广泛用到的插件，能够更好地帮助大家进行数据分析可视化，大大提高日常的工作效率！！

8、如何监测 Linux 的磁盘 I/O 性能

本文介绍了Linux的磁盘性能指标，并介绍了获取磁盘 I/O 情况的命令iostat，以及观察进程的 I/O 情况的命令pidstat、iotop。

9、10 分钟理解微服务、容器和 Kubernetes

通过本推文，你可以了解到什么是微服务、容器和Kubernetes，以及他们之间的联系与区别。

工具¶

10、https://github.com/hpc/Spindle

Spindle是一款用于提高HPC环境中动态库和python加载的性能的工具，可以对集群中的上千个进程进行有效管理。

11、simpr - 模拟数据生成

Simpr包提供了一个通用、简单清晰且友好的框架，用于生成模拟数据，拟合模型和整理模型结果，完整的工作流可以在单个pipeline中完成，且不需外部函数的创建以及全局变量和循环的使用，该包功能对一些功率分析、设计分析、仿真研究和教学统计数据十分有用~

12、shinybusy - 加载计算状态的Shiny拓展

13、R包：基于基因表达细胞的通讯算法——NicheNet

大多数当前研究细胞间通信的计算方法有很大不同，NicheNet 基于配体的基因调控作用，使用的先验知识并结合了细胞内信号传导和转录调控。NicheNet 可以预测哪些配体影响另一个细胞中的表达，哪些靶基因受每个配体的影响以及可能涉及哪些信号传导介质。

R包链接：https://github.com/saeyslab/nichenetr

14、rcli - 简化的R版本处理

在所有主要的操作系统上，安装多个R解释器并在它们之间切换是一项很累人的任务，这个工具就是方便解决这个事情的。

资源¶

15、BookChapter-RNA-Seq-Analyses - RNA测序数据的设计与分析

本章内容针对RNASeq数据分析提供了全面的概述，包括质量评估，reads的预处理、reads比对，基因定量、可变剪切和差异分析等内容，另外本书中也提供了带有简要描述的代码和数据格式，该工作流的具体使用步骤，详见Github文档。

Github：https://github.com/grimmlab/BookChapter-RNA-Seq-Analyses

Book：https://doi.org/10.1007/978-3-030-62490-3_11

Amazon link: https://www.amazon.com/Generation-Sequencing-Analysis-Materials-Biosciences/dp/3030624897

16、Windows开发环境配置指南

作者在经过数次测试之后，按照自己的工作经验与偏好，编写出一套成熟的Window开发环境用于开发，并介绍了具体的安装和配置方法。

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（完）

第37期

Sun, 24 Jul 2022 03:34:48 +0000

生信爱好者周刊（第 37 期）：抛弃“影响”因子，计算颠覆因子！¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

本周话题：抛弃“影响”因子，计算颠覆因子！¶

颠覆因子（Disruption）是Wu，Wang和Evans在2019年的Nature的文章推出的。这个因子是指引用了该论文，但没有引用该论文所引用的论文的论文数（ni）减去那些同时引用了该论文及该论文所引用论文的论文数（nj），然后用引用该论文的论文数(ni+nj)加上那些没有引用该论文却引用了该论文所引用论文的论文数(nk)来归一[D=(ni-nj)/(ni+nj+nk)]。这个颠覆因子可以衡量一篇论文是后来工作的起点（原创性工作，D～1），还是研究工作发展中的中转站（跟风、发展性工作，D～-1）。他们用诺贝尔获奖论文（高颠覆因子）、综述论文（低颠覆因子）、专家的调查、关键词汇的使用验证了颠覆因子的可靠性。

ShixiangWang：研究前沿的演进是快速的，但习惯和范式的转变却是间断/阶段性的，更多学术评价指标的的开发和提出有利于丰富学术圈的群体意识，不过任何指标都有其利弊，未来是否通用性地适配还是不同领域百花齐放都尚未可知。

生信研究¶

1、Nature | 世界首个全年龄段人脑发育图谱

本研究对101457名不同年龄层次人群（从受孕后115天到100岁）的123984次MRI数据进行分析，定义了大脑与年龄相关的变化特征，绘制了世界上首个涵盖整个年龄段的人脑发育图谱，识别出了多个此前未被报道过的脑生长发育关键时期，并且发现多种疾病患者（如阿尔茨海默病与精神疾病）的脑结构与正常人群存在不同。据了解，这是迄今最大规模的神经影像学研究，为神经科学研究提供了重要的参考资源。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04554-y

2、Nature Communication | 生物科学领域应用深度学习的当前进展和公开挑战

该综述从蛋白质结构预测、蛋白质功能预测、基因组工程、系统生物学、数据整合以及系统发生学这五个方面论述了应用深度学习进行上述领域研究的最新进展、现有瓶颈和未来前景。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01261-x

3、Nature Communication | 将核酸绝对定量用于同一样本拷贝数变异和突变检测的新技术——QASeq

QASeq是一项可精确测定拷贝数变化（CNV）的新技术。与被认为“金标准”的数字PCR技术相比，QASeq在单个位点的检测上表现出了更好的灵敏度和稳定性，可以从有限的FFPE组织样本和cfDNA 中检测到低至5%杂合单拷贝扩增或缺失的 CNV，以及低至0.1% 变异等位基因频率 (VAF) 的突变，且这种精确定量可以同时靶向上百个位点甚至更多。其在临床应用和RNA表达谱靶向预测方面的潜力很大。

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-29487-y

4、QB | 人物 - 李衍达院士：永不止步的先驱者、探索者与奠基人

今年是李衍达院士86岁诞辰。虽然他已于2018年正式退休，却仍然积极参与学术活动，与年轻教师和学生们讨论。他提出，从数据中理解复杂生命系统的关键是发现看似无关的数据中潜藏的关联。他经常建议年轻的研究人员不要被学科界限禁锢了想象力，不要害怕思考没有人涉足过的问题和解决方法。过去的60年里，李衍达院士指导了超过100多名研究生，其中的许多学生现已成为全球多所顶尖大学的老师，还有学生已成为相关领域的行业领导者。

博文资讯¶

5、免疫治疗队列数据IMvigor210CoreBiologies包

发表在nature上的尿路上皮癌（BLCA）的免疫治疗队列数据，太贴心了！！！数据和每张图的代码都给了！！！很好的学习素材，快来试试自己研究的基因与免疫治疗的疗效有没有相关性，给论文凑张图。

论文链接：https://www.nature.com/articles/nature25501
R包介绍：http://research-pub.gene.com/IMvigor210CoreBiologies/

6、ggcharts 快速绘制优美图形

本文介绍了如何使用ggcharts包简单快速绘制一些常用的Figure。

Github: https://github.com/thomas-neitmann/ggcharts

7、使用R包PreMSIm根据基因表达量来预测微卫星不稳定

通过TCGA转录组数据和临床信息-微卫星不稳定（MSI）构建模型，预测样本微卫星不稳定。思路清晰，代码简洁，对初学者很友好，可以模仿作者思路构建模型，开启你的机器学习之旅。

还有曾老师的作业：任意选择TCGA的一个癌症，做一个类似的分类模型，可以是区分癌症样品和对照组织，也可以是区分不同TMN分期分级的癌症，或者是不同的分子分型哦！

论文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7113609/
R包介绍：https://github.com/WangX-Lab/PreMSIm

8、生物学家掌握机器学习指南 - AI

本次学习指南的内容为人工神经网络。指南将从概念、基本原理、训练和改进等方面入手，并介绍四种经典的人工神经网络。

工具¶

9、Notero - Zotero插件连通Zotero和Notion

10、khroma

做图不仅是一种艺术，也是一门颇深的科学。如何将图画的即美观又对更多人友好，就是本R包的宗旨。Khroma提供了 Okabe ， Ito , Tol，Crameri这些主题配色方案，意在使绘出图片对色盲患者更加友好。

11、r-minimal - 最小R docker镜像

12、quarto

官网：https://quarto.org/

Quarto是一个基于Pandoc的开源科研出版系统，设计初衷是为了摆脱Rmarkdon对特定编程语言的依赖，用户可通过qmd文档的yaml自由选择python、Julia和Observable等其它多种语言创建动态内容编译文档，并允许转换为多种输出格式。

13、ecotyper

EcoTyper是一个机器学习框架，用于从批量和单细胞(scRNA-seq)表达数据中大规模识别细胞类型特异性的转录状态及其共同关联模式。

14、restic - 快速、安全、高效的备份程序

15、easyScholar

官网：https://easyscholar.cc/

一款专为科研人员设计的浏览器插件，宗旨: 简洁、高效、好用！

主要功能：

【显示会议、期刊等级】各大论文搜索网站上，显示各种会议、期刊等级;
【在线翻译】在所有网站上，提供简洁的一键翻译功能；
【文献管理】提供轻量的文献管理功能，快速的为文献添加类别；
【刊物等级查询】便捷的查询某个刊物在各大数据集中的数据。

资源¶

16、机器学习陷阱

该资料为文章Navigating the Pitfalls of Applying Machine Learning in Genomics的笔记本，描述了基因组学中应用机器学习算法的常见陷阱。

17、figdraw - 绘制你的研究模式图

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（完）

第36期

Sat, 16 Jul 2022 12:25:00 +0000

生信爱好者周刊（第 36 期）：“费钱、费力、不费脑”是中国该提倡的科研吗？¶

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封面图¶

Xfce 桌面。via

本周话题：“费钱、费力、不费脑”是中国该提倡的科研吗？¶

本周话题来自饶毅老师的微信文章。

科学研究的目的是科学发现，经费用于发现，正常的科学是在有限的经费尽可能做更好的研究；现在有时出现以花钱为目标，科学用于花钱，异常的科研是以有限的科研尽可能花越多的经费。如果有中国的科研工作者提出，做“动脑少、花钱多、苦力大”的研究，也就是“费钱、费力、不费脑”，绝大多数中国纳税人应该不会同意。

大家的身边是否有类似的研究？如果看待？对目前中国此类研究的认识如何？

ShixiangWang：跟风式的研究项目个人感觉还是一种普遍的现状吧，符合中国目前总体的学术水平，是大部分研究人员在高压和完成（追求）绩效下的稳妥方案。至于是否一些项目有饶毅老师说的这么极端，仁者见仁了。

生信研究¶

1、Nature Biotechnology | 李恒团队开发不依赖于亲本的单倍型基因组组装工具hifiasm

如何不依赖亲本信息的情况下，自动进行高质量的单倍型组装是一个亟待解决的问题，哈佛大学医学院/Dana-Farber癌症研究所李恒课题组提出了一种全新的基因组组装算法hifiasm，其针对PacBio HiFi长读长测序技术和Hi-C测序技术进行了全新的设计，能够在不依赖亲本的情况下简单高效的生成高质量的单倍型组装结果，并且后续已在人类和各种不同的非人物种上证实效果良好。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01261-x

2、Nature Biotechnology | CellTrek - 基于scRNA-seq和ST数据重建组织单细胞分辨率空间图谱

来自美国MD安德森癌症中心的团队开发了整合单细胞测序和空间转录组测序的新工具-CellTrek，该工具充分利用单细胞的高分辨率和空间转录的组织位置信息，能够进一步挖掘出组织切片中的细胞差异、空间异质性以及免疫微环境的变化。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01233-1

3、Cancer Research | 全基因组倍增是人类肿瘤非整倍体变异的主要决定因素

研究团队分析了来自22种肿瘤类型的5586例WGD-肿瘤和3435例WGD+肿瘤临床样本，确定了WGD-与 WGD+肿瘤中不同的非整倍体模式和染色体-臂遗传相互作用，并在人类癌细胞系中进行了验证。结果显示，WGD塑造了人类肿瘤的非整倍体景观，是人类肿瘤非整倍体变异进化的主要决定因素。

论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35502547/

4、Nature Machine Intelligence | 通过监督贝叶斯嵌入，对单细胞染色质可及性数据进行细胞类型注释

基于对多个数据集的综合实验，研究人员证明 EpiAnno 在 scCAS 数据的数据集内和跨数据集注释方面均优于基线方法。与大多数计算方法不同，经过训练的 EpiAnno 参数和学习的细胞嵌入是可解释的，并且可以通过组织特异性表达富集分析、分区遗传力分析、细胞类型特异性增强子识别和细胞类型特异性 cis-coaccessibility 分析揭示生物学见解。此外，研究人员发现 EpiAnno 不仅具有揭示细胞类型特异性基序的潜力，而且为 scCAS 数据的模拟开辟了一条新途径，这对于 scCAS 数据分析方法的发展至关重要。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-021-00432-w

博文资讯¶

5、“金鸡独立”可测试你的寿命

发表在《英国运动医学杂志》上的一项研究发现，在晚年无法单腿站立 10 秒与未来十年内因任何原因导致的死亡风险增加近一倍有关。

原文链接：http://dx.doi.org/10.1136/bjsports-2021-105360

6、Git 不要只会 pull 和 push，试试这 5 条提高效率的命令

使用Git进行代码版本管理可谓是工程师们合作开发项目所必备技能，但实际应用中大多数人只会保存、拉取、推送等一些简单代码，遇到一些稍微复杂点的commit管理问题就束手无策，本篇推文介绍一些开发工作中较为实用的命令，助力大家解决不少疑难场景，从而提高工作效率。

7、用教育或开发者账户白嫖onedrive并做你的同步盘

本文介绍了如何免费获得微软onedrive网盘的途径以及作为同步网盘的方法。

工具¶

8、rex - 让人跟容易看懂的写正则表达式的R包

9、Python的打包神器——Nuitka

目前对于Python代码进行封装为exe可执行文件，见得最多的就是Pyinstaller和Nuitka，对新手而言前者更容易入手一些，但其过程体验很差，打包速度慢且最终生成的exe文件冗余庞大，而后者则将python源码转成C++，然后编译成可执行文件，使其拥有Python的开发速度，C++的运行速度，同一项目两者生成exe文件分别为3G和7M，可称为Python打包的王炸！

Github: https://github.com/Nuitka/Nuitka （含User Manual）

官网地址: https://nuitka.net/

10、pyGenomeTracks - 一个基因组数据可视化的python包，可以高度定制化

11、ggdensity - 花式绘制密度图的一个gglpot2扩展包

资源¶

12、BioWebStack

一个专属生信工程师的网页，由生信重要资源汇总成的生信导航网站。常用生信数据库，在线科研绘图工具，生信杂志周刊，开源社区等等，快来探索吧！小编已经设成主页了！！！

13、Python升级：新型图像工具，玩转多维数据可视化｜《自然》技术特写

napari（https://napari.org/）是一个免费、开源并且可扩展的图像查看器，适用于任意复杂（“n维”）数据，与Python生态系统紧密结合（见napari.org）。napari是三位科学家的心血结晶：加州旧金山陈·扎克伯格生物中心的显微镜专家Loïc Royer；澳大利亚墨尔本莫纳什大学从事图像分析开发的Juan Nunez-Iglesias；加州雷德伍德城的陈-扎克伯格倡议（CZI）的成像技术团队负责人Nicholas Sofroniew。

napari有类似于Adobe Photoshop的图层，允许用户叠加点、矢量、轨迹、表面、多边形、注释或其他图像。例如，研究人员可以在napari中打开一个组织的图像，点击鼠标识别细胞核，然后在Python中检索这些点，并使用它们作为细胞图像分割算法（用于识别细胞的边界）的“种子点”。然后通过将结果作为原始图像上的新图层推送到napari中，研究人员就可以评估这次分割的效果如何。

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其他：

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（完）

第35期

Sun, 10 Jul 2022 03:17:21 +0000

生信爱好者周刊（第 35 期）：生物信息行业的经济生态¶

公告：从本期开始，本周刊将由Openbiox近期建立的运维小队共同贡献与管理。

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封面图¶

神经元（via）

本周话题：生物信息行业的经济生态¶

本周话题来自@qins：

任何一个领域或行业要蓬勃发展, 大概率会有需求方(资金来源) -> 整合链接方(分发网络) -> 提供方(实现者), 很多时候链条会重复。明确和公开了各方角色, 行业就相当于进入市场经济, 而市场经济更容易规范和刺激领域或行业发展。另外, 生信人也是要恰饭的, 如果搞生信能轻松养家糊口, 相信也会有更多人参与进来。

对于这个话题，对于学术界的你或者工业界的你有什么感想和看法？

@ShixiangWang - 个人感觉生信在工业界存在着两极分化，一类生信工作为测序和原始数据的处理，这类稳定且易被管道化，已经变成了当前生物医学的核心基础服务之一，由于变成了基础服务，从业者往往不被探索学术PI们所注意；第二类生信工作是公司与学术PI们的个性化服务或合作，由于研究的复杂性和不确定性，很难有pipeline的建立，说到底工业界盈利依赖的稳定量产与学术界的个性创新从根本上是冲突的，从业者很难提供相应的可靠服务，帮客户发文章的同时，又展现自身的“钱途”。这也是为什么在基础研究实验室，现在学术PI们喜欢专门招一两个学术去从事生信工作。

生信研究¶

1、Nature | 深度学习神经网络模型「神谕」预测非编码DNA序列的突变会如何影响基因表达

来自麻省理工学院和英属哥伦比亚大学等机构的研究人员构建了一个深度学习神经网络模型“神谕”。在利用数亿次实验观测结果进行训练之后，「神谕」可以预测酵母中的非编码DNA序列的突变会如何影响基因表达。这个无偏模型能够基于任何可能的DNA序列，来预测生物体的适应性和基因表达。

2、Nature Genetics | 哺乳动物胚胎发生细胞轨迹的系统重建

在本研究中，研究者着手整合几个与小鼠原肠胚形成和器官形成相关的单细胞RNA序列数据集。此外，作者定义了跨越E3.5到E13的19个连续阶段中每个阶段的细胞状态，试探性地将它们与其伪祖先和伪后代联系起来。尽管是通过自动化程序构建的，但由此产生的哺乳动物胚胎发生轨迹（TOME）在很大程度上与我们当代对哺乳动物发育的理解一致。作者还利用TOME指定转录因子（TF）和TF基序作为新细胞类型出现的每个分支点的关键调节因子。最后，为了便于脊椎动物之间的比较，作者对斑马鱼和青蛙胚胎发育相关的单细胞数据集应用相同的程序，并根据共享的调节器和转录状态指定“细胞类型同源物”。

3、bioRxiv | 949种人类细胞蛋白质组学检测与多组学分析

本研究报道在949种人类细胞中进行的蛋白质组学分析，并与之前的一些大规模组学数据整合，形成了Cell Model Passports数据库：https://cellmodelpassports.sanger.ac.uk/ 。主要研究成果包括： - （1）蛋白质组数据与细胞类型分析； - （2）MOFA多组学分析； - （3）DeeProM深度学习分析肿瘤潜在脆弱性（vulnerabilities）靶点。

4、Cancer Cell | 动态单细胞数据探索三阴性乳腺癌在化疗或化疗联合免疫治疗过程中关键免疫细胞亚群的演化

在三阴性乳腺癌 (TNBC) 中，联合化疗与检查点抑制剂的益处仍不是很清楚。本文利用单细胞 RNA 和 ATAC 测序来检查 22 名接受紫杉醇或其与PD-L1抑制剂阿替利珠单抗联合治疗的晚期 TNBC 患者的免疫细胞动态变化。证明了高水平的基线 CXCL13+ T 细胞与巨噬细胞的促炎特征有关，并且可以预测对联合治疗的有效反应。在有反应的患者中，淋巴组织诱导细胞 (LTi) 、滤泡B细胞 (Bfoc) 、CXCL13+ T 细胞和经典 1 型树突状细胞 (cDC1) 在联合治疗后协同增加，但在紫杉醇单药治疗后反而减少。该数据强调了 CXCL13+ T 细胞在对PD-L1抑制剂疗法的有效反应中的重要性，并表明紫杉醇方案减少CXCL13+ T细胞可能会不利于阿替利珠单抗治疗 TNBC 的临床结果。

博文资讯¶

5、Android 13虚拟化支持运行Windows 11和桌面版Linux

在2月份，谷歌发布了Android 13 的第一个开发者预览版，而一位名叫kdrag0n的开发者发现了安装该版本的 Google Pixel 6可以虚拟化运行Windows 11和多个版本Linux。随着手机硬件性能的不断提升，加上各平台系统的互通，以后在手机上跑个轻量级生信运算也不是不可能。

6、如何处理机器学习中数据不平衡的分类问题

机器学习中数据不平衡的分类问题很常见，极端的数据不平衡通常会影响模型预测的准确性和泛化性能。本文介绍几种处理不平衡数据的计算方法：

Oversample and downsample
Generating synthetic data
GAN

7、一切单细胞数据处理都可以seurat为中心

单细胞数据处理的其他分析工具，比如拟时序，细胞通讯和转录因子分析，还有RNA速率等。其结果都可以结合到Seurat的降维聚类分群中做可视化。

比如：生信技能树的笔记——pyscenic的转录因子分析结果展示之5种可视化

Seurat团队开发整理好的包——SeuratWrappers包

8、Linux中的软件安装进度条怎么搞?

平时我们在服务器运维工作中，安装软件时候会出现进度条来提示我们下载的进度，本文通过C语言来简单实现这个功能。

注意:

换行是换到下一行当前位置，用\n表示，回车是回到当前行的开始用\r开始，而在C语言中，\n代表换行+回到开始。
代码printf执行后，要打印的内容放入缓冲区，但不一定会立即刷新到屏幕上，需注意无缓冲、行缓冲及全缓冲的3种策略
每次打印完都回车，就相当于在第一个位置打印一个数字后，又回到该位置，继续打印下一个数字。这样就可以实现倒计时的效果。

工具¶

9、scPred - accurate supervised method for cell-type classification from single-cell RNA-seq data

scPred是一种基于基因表达的低维表示(如PCA)对细胞进行分类的通用方法。

10、scRepertoire：A toolkit for single-cell immune profiling

与转录组学领域不同，目前缺乏用于单细胞免疫受体分析的软件选择。为了使用户能够轻松地结合RNA和免疫分析，我们构建了scRepertoire来处理来自t细胞受体(TCR)和免疫球蛋白(Ig)富集工作流程的10x基因组铬免疫分析数据，并随后与流行的Seurat R包相互作用。

11、miniTorch

MiniTorch 是一个为那些希望了解机器学习底层系统内部概念工程师打造的DIY教学库。它是利用纯Python代码重构的Torch API，其设计简单、易于阅读、测试和增量，最终的库可以运行Torch代码。该项目是为康奈尔理工大学的机器学习工程课程开发的。

12、lapce

Lapce是一种基于pure Rust的代码编辑器，更加智能化，更加快速。

13、https://jupyterbook.org/intro.html

Jupyter book主要是使用计算机语言来创建发表级别的书籍或文档。

该教程主要分为以下几个主要部分：

TUTORIALS部分是Jupyter Book的逐步入门指南。
Topic Guides部分涵盖了更深入的特定区域，并将其组织为离散的“操作方法”部分。
Reference详细地描述了Jupyter书的API/语法/等。

资源¶

14、GENIE | 大型肿瘤基因组测序数据集

https://www.aacr.org/professionals/research/aacr-project-genie/

GENIE 汇总了19 个机构的肿瘤患者测序数据，主要是基因组测序数据，如基因突变，拷贝数。

当前的版本 GENIE 11.0-public 于 2022 年 1 月发布。收集了来自 121,000 多名患者的 136,000 多个测序样本，使 AACR Project GENIE数据集成为迄今为止发布的数据量最大的完全公开癌症基因组数据集。

15、hugo-apero-docs - 一款优美的hugo博客主题

贡献者（GitHub ID）¶

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（完）

第34期

Sat, 25 Jun 2022 14:44:07 +0000

生信爱好者周刊（第 34 期）：中国百万人群大队列，何去何从？¶

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封面图¶

via

本周话题：中国百万人群大队列，何去何从？¶

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。

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：

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。

中国缺乏类似TCGA的标志性大型项目！

生信研究¶

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

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。

2、Cell | 泛癌研究揭示不同肿瘤类型的免疫特征图谱

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。

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？

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。

博文资讯¶

1、rstudio::conf(2022) Conference Schedule

rstudio发布年度会议安排表。注册网址：https://www.rstudio.com/conference/。没钱的只能吃瓜～

2、gghalves包介绍

3、T细胞耗竭

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）。

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。

T细胞衰竭是癌症病人免疫功能障碍主要因素之一。

工具¶

1、Transformers - 为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进的自然语言处理

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

3、Jupyter笔记本和nteract的Go内核

4、beautifyR - RStudio插件用于格式化Rmarkdown表

资源¶

1、深度学习的综述的综述

对想要了解深度学习脉络的读者可能有帮助。

2、Awesome GitHub Profile README

一堆展示GitHub Profile的工具。让GitHub主页成为你的简历。

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（完）

第33期

Sun, 19 Jun 2022 08:41:42 +0000

生信爱好者周刊（第 33 期）：科研与生活¶

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封面图¶

via。

本周话题：科研与生活 ¶

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？

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。

生信科技动态¶

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

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。

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

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。

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

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。

文章¶

1、肿瘤克隆进化之不同进化模式

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。

@mugpeng贡献。

2、11类肿瘤抗原

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。

3、免费好用的博客评论系统插件 – utterances

4、使用glmnet进行正则化广义线性模型回归

5、肿瘤微生物微环境

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。

工具¶

1、SwiftBar - 强大的macOS菜单栏定制工具

编写一个Shell脚本，然后添加到SwiftBar，你就可以拥有一个MacOS插件。

2、Proksee - 一个基因组组装、注释和可视化的专家系统

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：https://anaconda.org/bioconda/proksee，支持从头组装和注释）。

@15521271731贡献。

3、charpente - 无缝设计健壮的Shiny扩展

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

5、janitor - R中简单的数据清理工具

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。

主要功能：

完美格式化data.frame列名；
创建一个、两个或三个变量的频率表并将其格式化；
提供其他工具来清理和检查data.frame

资源¶

1、A profile of differential DNA methylation in sporadic human prion disease blood: precedent, implications and clinical promise

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。

@ylchenchen贡献。

2、Unraveling population heterogeneity using single-cell analysis

2022-华盛顿大学博士论文，单细胞分类算法的介绍。

@ylchenchen贡献。

3、医学数据科学课程

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。

@mugpeng贡献。

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第32期

Sat, 11 Jun 2022 10:14:35 +0000

生信爱好者周刊（第 32 期）：有害的同义突变¶

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封面图¶

酿酒酵母酵母。via

本周话题：有害的同义突变 ¶

编码蛋白质的基因序列偶尔会发生单核苷酸的点突变，其中不会改变对应蛋白质序列的突变被称为同义突变。这看似不会产生任何后果，但美国斯坦福大学（Stanford University）和密歇根大学（University of Michigan）的一项针对酿酒酵母的新研究发现，大多数同义突变都是有害的。这项研究 6 月 8 日发表于《自然》（Nature）。

研究者使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑构建了 8341 个酵母菌突变株，每个菌株都在其 21 个基因之一中携带一个同义、非同义或无义突变。然后他们测量了每个突变菌株相对于非突变菌株的繁殖速度来量化每个突变菌株的“适应度”，以此衡量突变是有益的、有害的还是中性的。结果发现，75.9% 的同义突变是有害的，仅有 1.3% 是有益的；同义和非同义突变的适应度分布总体上是相似的。研究者表示，如果这一结论在其他生物体中成立，将需要重新审视关于突变、选择、有效种群大小、分化时间和疾病机制等许多生物学结论，且还需要加强预测和识别同义突变的能力。

原文：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04823-w

生信科技动态¶

1、Science | 小果蝇，立大功：李红杰/骆利群等完成果蝇全身单细胞转录组图谱

研究者通过单细胞核分辨率的基因功能以及细胞类型建立起了果蝇细胞图谱（www.flycellatlas.org），这一数据库中的数据可以通过多个门户网站获得，从而便于整个科研社区进行分析与研究。

在该工作中，作者们通过统一的测序方法、测序平台以及分析流程对成体果蝇身体中细胞进行了全面覆盖，对多种细胞进行了详细的基因注释，并且建立了细胞类型特异性的标记物以及转录因子，构建了大范围的基因调控网络。另外，作者们所建立的图谱对与果蝇性别二态性进行了分析，并对性别特异性细胞分化轨迹的组织动力学进行了研究。这一图谱已经整合到多个平台之中，对于科研社区的研究与发展提供了重要资源。

2、Nature Communication | 空间蛋白质组学研究揭示BRCA1/2突变与卵巢癌免疫微环境及患者预后的关系

芬兰研究团队利用多重免疫荧光和图像分析技术分析了来自临床卵巢癌样本的12万多个单细胞数据集，以表征细胞功能状态及其空间相互作用的关联，对高级别浆液性卵巢癌HGSC肿瘤微环境中复杂的癌症-免疫-基质相互作用进行了更全面的研究。单细胞空间图谱揭示了不同的空间免疫监视模式，有助于开发更有效的免疫治疗策略，并改善HGSC患者分层。

3、Nature Medicine：全球首个益生菌联合免疫治疗1期临床结果公布，患者中位PFS提升超400%

目前，已有研究表明，Akkermansia spp.（简称Akk菌）的丰度与mRCC患者在接受免疫治疗时的客观缓解率提高、中位PFS延长显著相关。在小鼠体内试验中也证明，肠道移植Akk菌能够延缓小鼠肿瘤生长。

结果显示，O药+Y药组患者的中位PFS为2.5个月，20%的人达到部分缓解。相比之下，CBM588+O药+Y药组患者的中位PFS得到显著改善（P＜0.001），可达12.7个月，且有58%的人达到部分缓解。

4、Frontiers 5分期刊征稿 | 人工智能在提高免疫治疗效果中的应用

投稿链接：https://www.frontiersin.org/research-topics/34142/application-of-artificial-intelligence-in-improving-immunotherapeutic-efficacy

征稿信息：

通过人工智能开发新的靶点、药物、新抗原和癌症疫苗
预测对免疫疗法的反应
人工智能在识别影响治疗反应的基因组学和表观遗传因素中的应用
新型癌症分子亚型对免疫治疗的影响
遗传和表观遗传生物标志物的分子谱分析，以确定预后和治疗靶点
人工智能和大数据（包括临床特征、基因组学、放射组学、组织学特征和单细胞测序数据）在新型生物标志物和模型开发中的应用

本专刊文稿应具有科学性、创新性，通过完全公开、公正、严格的同行评审后在线表。文章一经上线，即可被引用。

文章¶

1、一致性聚类（Consensus Clustering）及其在R中实现

一致性聚类（Consensus Clustering，CC）或称共识聚类，是一种将多个聚类合并为一个更稳定聚类的技术。其思路是，采用重抽样方法抽取一定样本的子数据集，然后通过指定的聚类算法将每组子样本划分为最多k个组，最后再综合多次重采样后的聚类分析结果给出一致性的评估。由于所得到的聚类相对于抽样变异越稳定，可以相信这一致的聚类结果代表了一个真实的子类结构。

2、R语言绘制密度散点图

3、利用zotero批量抓取文献

4、用research_rabbit联动zotero打造文献可视化一条龙

5、2021年，全球肿瘤药巨头排名TOP10

工具¶

1、ggpp - ggplot2图形语法拓展

提供了一系列拓展函数。

示例：

2、ArchR - Analysis of Regulatory Chromatin in R (www.ArchRProject.com)

ArchR 是一个功能齐全的 R 包，用于处理和分析单细胞 ATAC-seq 数据。 ArchR 提供了所有可用软件中最广泛的 scATAC-seq 分析工具套件。此外，ArchR 在速度和资源使用方面都表现出色，可以在 MacBook Pro 笔记本电脑上在 8 小时内分析 100 万个细胞。

3、pkgsearch - Search and Query CRAN R Packages

用于检测CRAN软件包的工具。

4、ggSankeyGrad - 创建一个基于ggplot的Sankey图形

5、bayesplot - 绘制贝叶斯模型

bayesplot是一个R包，提供了一个扩展的绘图函数库，供拟合贝叶斯模型后使用(通常使用MCMC)。bayesplot创建的绘图是ggplot对象，这意味着在创建绘图之后，可以使用来自ggplot2包的各种函数进一步定制它。

目前bayesplot提供多种后验图、图形化MCMC诊断、图形化后验(或前验)预测检查以及后验(或前验)预测分布的一般图。

资源¶

1、Bioicons - A library of free open source icons for science illustrations in biology and chemistry

地址：https://bioicons.com/

2、Ventoy - U 盘无需格式化，支持多选系统，一键装机

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第31期

Sun, 05 Jun 2022 08:24:24 +0000

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！¶

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封面图¶

官网地址：https://openbiox.org/

本周话题：Openbiox 生物信息学社区 2022 拟开展项目，正式招募！¶

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。

感兴趣的读者和朋友请阅读原文并通过lee_jianfeng@openbiox.org联系剑峰。

生信科技动态¶

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

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。

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

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。

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

3、生命科学领域首部AI辅助创作图书亮相上科大

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。

文章¶

1、一文讲清肠道菌对免疫的影响机制

2、gglmannotate包——添加线形回归统计指标

这种工具更具备组合性（相比ggpubr）。

3、Data Organization in Spreadsheets

本文介绍如何使用Excel的表格整理数据的一些原则、建议。

工具¶

1、CBNplot - 你的富集分析好助手

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。

2、unglue - 逆向glue操作

library(unglue)
library(glue)
library(magrittr)
library(utils)
glued_data <- head(mtcars) %>% glue_data("{rownames(.)} has {hp} hp")
glued_data
#> Mazda RX4 has 110 hp
#> Mazda RX4 Wag has 110 hp
#> Datsun 710 has 93 hp
#> Hornet 4 Drive has 110 hp
#> Hornet Sportabout has 175 hp
#> Valiant has 105 hp
unglue_data(glued_data, "{rownames(.)} has {hp} hp")
#>         rownames...  hp
#> 1         Mazda RX4 110
#> 2     Mazda RX4 Wag 110
#> 3        Datsun 710  93
#> 4    Hornet 4 Drive 110
#> 5 Hornet Sportabout 175
#> 6           Valiant 105

3、escape - Easy single cell analysis platform for enrichment

提供一个单细胞版本的富集分析工具。

5、谷歌简明搜索导航

适合没有梯子的同学们。

资源¶

1、生信基础知识100讲

2、超过1000本的计算机经典书籍分享

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（完）

第30期

Sun, 22 May 2022 03:02:54 +0000

生信爱好者周刊（第 30 期）：生信的核心修炼道路在哪里？¶

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封面图¶

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本周话题：生信的核心修炼道路在哪里？¶

生信是多学科：统计、计算机、生物学。。。

生信是多领域：基因组、转录组、蛋白组、表冠遗传、宏基因组。。。

生信是多技能：Linux、R/Python、JS/HTML/CSS。。。

生信是多应用：动物、植物学、医学。。。

生信是多背景：有的搞生物的、有的搞计算机的、有的搞数据库的、有的搞算法。。。。

有人说它是科学，有人说它是应用，还有人说它只是服务。

值得思考的是，如果你作为一名纯小白，你认为能够为你提供系统学习的生信核心修炼体系是怎么样的？

生信科技动态¶

1、Cell | 映射单细胞的转录组向量场

本文介绍由美国马萨诸塞州怀特黑德生物医学研究所的Xiaojie Xu和Jonathan S. Weissman以及匹兹堡大学计算与系统生物学系的Jianhua Xing共同发表在Cell的研究成果：基于单细胞测序(scRNA-seq)RNA速度和代谢标记预测细胞状态。作者提出了一个分析框架dynamo (https://github.com/aristoteleo/dynamo-release)，推断绝对RNA速度，重建预测细胞命运的连续向量场，利用微分几何提取潜在的规则，最终预测出最佳的重编程路径和扰动结果。进一步分析了dynamo在克服传统基于剪接的RNA速度分析的基本限制方面的能力，表明其能在代谢标记的人类造血scRNA-seq数据集上精确估计速度。此外，微分几何分析揭示了驱动早期巨核细胞出现的机制，并阐明了PU.1-GATA1电路中的不对称调节。利用最小作用路径方法，dynamo可以准确预测驱动无数造血系统的转变，并最终由计算机干扰预测基因微扰引起细胞命运的转变。综上，Dynamo有助于开展细胞状态转变的定量分析和预测。

2、Nature Communication ｜肿瘤基因组数据报告解读平台，可满足商业报告解决方案

随着精准医疗的不断发展，科学研究和临床应用中对癌症基因组数据的解读需求也在增加。虽然目前癌症测序数据分析流程的自动化提高了报告的速度和结果的可重复性，通过使用交互而非静态报告，临床对复杂基因组数据的理解有所改善。但仍然有部分结果的解释难以实现自动化。因此，基因组数据解读仍然是推广精准医学最大的瓶颈之一。

加拿大Michael Smith基因组科学中心等单位的联合研究团队在Nature Communications发表了题为“A platform for oncogenomic reporting and interpretation”的文章，报道了一个自主开发的完全开源的研究平台——Platform for Oncogenomic Reporting and Interpretation （PORI）。该平台可以通过知识库匹配将不同的注释集成到精确的肿瘤基因测序工作流程中，并为用户提供一个报告界面，以管理、编辑和与结果数据交互。研究团队表示，PORI可以替代商业报告解决方案，适用于精准肿瘤学的全面基因组数据解读，有效促进精准医学的普及和发展。

GitHub地址：https://github.com/bcgsc/pori/

3、iMeta期刊青年编委招募

“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研究员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。2022年2月正式创刊发行！

认同办刊理念，一起打造国际顶刊，解决我国本领域期刊出版卡脖子问题，愿意为期刊发展作贡献的优秀青年科学家。

破五唯，满足以下条件中的任意一项即可。其他任何有助期刊发展有利的个人能力请在申请表格中个人简介部分说明即可。

▸ 具有副高级以上职称 e ▸ 第一作者或通讯作者(含共同)论文IF > 10

▸ 引用 > 1000

▸ H指数 > 12

▸ 编辑能力，如文字校对、润色，图片绘制、美化等

▸ 个人影响力，如组织会议、公众号主、专业交流群主等

4、Nature Genetics | 癌症基因组中的双等位突变揭示关键驱动突变机制

在单个二倍体谱系中，由于双等位基因突变（即同一碱基在两个亲本上独立突变）发生概率较小，一直都被忽视或被认为是“技术错误”，但其确实发生在超五分之一的癌症病例中，需要在分析癌症基因组时加以考虑。

英国弗朗西斯·克里克研究所的研究团队及其合作者在Nature Genetics上发表了最新的研究成果，文章题目为“Biallelic mutations in cancer genomes reveal local mutational determinants”。研究团队从全基因组泛癌症分析研究（PCAWG）的559份（21%）批量测序样本中鉴定出了18,295个双等位基因突变，并对其进行了研究。研究结果显示，双等位突变揭示了E26转化特异性（ETS）和活化T细胞核因子（NFAT）结合位点的紫外线损伤热点，以及POLE突变体和其他癌症中的超可变基序。此外，研究团队还提供了建模和检测双等位基因突变的框架，以便变体的识别。

文章¶

1、WGCNA分析，简单全面的最新教程

2、使用ggtree包绘制带聚类树的物种丰度堆叠柱形图

3、代谢组学数据通常是OPLS-DA或者PLS-DA来代替PCA

工具¶

1、AnnoProbe - GEO数据下载与处理

生信技能树创始人Jimmy为方便大家下载GEO数据提供的镜像、ID转换等工具包。通过以下方式安装：

library(devtools)
install_github("jmzeng1314/AnnoProbe")
library(AnnoProbe)

大家觉得有用记得去GitHub给它点个Star，目前用的人应该比点赞的多很多。

2、Cepo

定义细胞的身份是理解细胞对各种环境信号和扰动的异质性的基础。该工具提出了一种从单细胞rna测序数据中探索细胞特性的新方法——Cepo，该方法使用差异稳定性作为定义细胞特性基因的新指标。Cepo计算与差异稳定基因表达相关的细胞类型特异性基因统计。

发表文献

3、ClearML - Auto-Magical Suite of tools to streamline your ML workflow Experiment Manager, MLOps and Data-Management

4、emmeans - Estimated marginal means

估计边际平均值（以前在传统回归模型中称为最小二乘平均值)是通过使用一个模型在预测器组合的规则网格(称为参考网格)上进行预测而得到的。这些预测可能被一个或多个预测因子平均(通常具有相同的权重）。这种边缘平均预测对于描述拟合模型的结果是有用的，特别是在提出因素的影响方面。emmeans包可以很容易地生成这些结果，以及它们的各种图形(交互风格的图形和并排的间隔)。

资源¶

1、2021 年最佳开源软件榜单

InfoWorld 是一家信息技术媒体公司，成立于 1978 年目前隶属于 IDG。每年 InfoWorld 都会根据软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评选出当年的“最佳开源软件” (BOSSIE)，该奖项评选已经延续了十多年。本次获奖的 29 个开源项目包括：软件开发、开发、云原生计算、机器学习等类型。

2、统计学回顾（精华目录收藏）（statquest+协和八+ NGSHotpot）

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（完）

第29期

Sun, 15 May 2022 02:53:09 +0000

生信爱好者周刊（第 29 期）：Hiplot开发库开源¶

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封面图¶

Hiplot Gallery。via

本周话题：Hiplot开发库开源 ¶

Hiplot 项目发起于 2019 年，是由国内生物信息学开源社区 Openbiox 和多家单位和机构共同建设的一个免费、易用、部分开源的综合在线绘图系统（生物医学为主）。截至目前，该网站已提供超过 230+余个在线可视化分析功能，涵盖了基础科研绘图、组学可视化和部分临床模型可视化功能。总的注册用户已超过 2 万 5 千人，总访问量超过 300 万次，每日任务数已超 4000 余次。

近日，为了让更多生物信息学领域内的同道可以方便地在本地运行我们已开源的可视化工具（https://github.com/hiplot/plugins-open）以及为 Hiplot 网站贡献插件，我们开源了 Hiplot 网站应用的本地运行和开发库：https://github.com/hiplot/hiplotlib。如果你想为 Hiplot 网站添加颜色、主题或者部分新基础特性，都可以向这个仓库发起 Pull request 请求。

生信科技动态¶

1、Nat Biotechnol｜基于多中心、多平台、高深度WGS的参考调用集，为癌症突变检测提供更高参照标准

研究团队选取三阴性乳腺癌（TNBC）细胞系（HCC1395）和B淋巴细胞衍生的正常细胞系（HCC1395BL），利用WGS跨越7个测序中心对配对肿瘤-正常细胞系的全基因组进行了深度测序（1500X），最大限度地减少了特定测序平台、检测中心或生物信息学算法的偏差，最终在HCC1395细胞系的整个基因组中创建了高可信度的突变调用数据，即“参考调用集”。此外，研究团队还通过靶向测序、单细胞DNA测序分析等方法对突变调用集进行了验证，提供了具有临床相关注释的高可信度种系和体细胞调用集。

2、Signal Transduction and Targeted Therapy | 癌症免疫研究的技术进步：从免疫基因组学到单细胞分析和人工智能

【综述】肿瘤细胞与附近的细胞一起存在于复杂的细胞群落中，这强烈影响肿瘤细胞的生长、行为和与其他细胞的交流。在这些细胞中，免疫细胞是关键的参与者，许多研究证明肿瘤细胞和免疫细胞之间的交流是双向的。事实上，免疫细胞既能促进也能抑制癌变、肿瘤进展、转移和复发。因此，文章主要关注肿瘤免疫微环境（TIME）。

3、Nature Communication | 北京大学席瑞斌组开发单细胞基因融合探测算法scFusion

scFusion整合来自每个细胞的嵌合序列得到候选基因融合，再利用统计模型和深度学习模型从中筛选出较为可靠的结果。scFusion首先利用STAR进行序列映射，提取出嵌合序列并得到初始候选基因融合（几万个到几十万个）。由于真实的基因融合事件并不会太多，绝大部分候选基因融合都是技术原因造成的假阳性。席瑞斌团队基于广义可加模型（generalized additive model）对融合的支持序列数进行建模，从中估计出背景噪声的分布；再用统计假设检验方法，从中挑选出嵌合序列支持数显著高于背景噪声的基因融合。另一方面，部分技术原因造成的假阳性也会反复出现，且有非常高的嵌合序列支持数，统计模型中很难去除这些假阳性。为了进一步去除这些假阳性，scFusion通过构建bi-LSTM神经网络，学习由技术原因造成的嵌合序列的特征，从而去除相应的假阳性。经过两个模型的过滤，scFusion探测基因融合具有很高的灵敏度和特异度。

4、Genome Biology | 基于长读长转录组测序检测融合基因的新方法——JAFFAL

目前，只有三种融合基因检测方法可用于长读长转录组测序数据：JAFFA、Aeron、LongGF。JAFFA虽然可以处理任何长度的转录组测序数据，但测序错误率较高时，其灵敏度很低；Aeron是基于参考转录组将长序列片段比对图形上来检测融合基因。LongGF可分析基因组长读长测序数据，并通过识别与多个基因比对的reads来检测融合。

为了利用新的长读长测序技术进行融合基因发现和表征，研究团队基于此前开发的JAFFA研发了新的融合基因检测工具JAFFAL。JAFFAL是一种用 bpipe 编写的新多级计算框架。研究团队使用模拟数据、细胞系和来自ONT和PacBio的患者数据对JAFFAL进行了验证，并将JAFFAL应用到单细胞数据中，发现了跨越三个基因的融合，展示了从复杂重排中检测到的转录本。

文章¶

1、TCGA改版后转录组数据的下载以及整理

2、肿瘤治疗中INFγ的作用详解

3、六个深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点

4、理解DEseq2差异分析原理

工具¶

1、toml-bench: 在python中该使用哪个toml包呢？

这个项目对python中不同toml包进行了测试，让人更全面的了解不同的toml包的优缺点。让人很容易选择适当自己项目的toml包。也让toml包开发者有了一套基准测试，让他们对自己的包的优缺点了如指掌并在后续进行针对性改进。

2、PubMed超强插件 sangerbox

本文介绍一款完全免费的无需登录的pubmed插件，他可以解决pubmed本身不显示杂志影响因子的问题，重要的是他还能显示即时影响因子，中科院分区和杂志预警信息。

3、ask - Friendly CLI interaction in R

4、cmd - Code generator to produce CLI from R packages

5、Flux.jl - ML library that doesn’t make you tensor

Flux是一种优雅的机器学习方法。它是一个100%纯Julia的栈，在Julia本地GPU和AD支持的基础上提供了轻量级的抽象。Flux让简单的事情变得简单，同时保持完全可被黑客攻击。

6、ffq - A tool to find sequencing data and metadata from public databases

（可以用于获取数据链接然后实现可编程下载）

从以下数据库中获取元数据信息：

GEO: Gene Expression Omnibus,
SRA: Sequence Read Archive,
EMBL-EBI: European Molecular BIology Laboratory’s European BIoinformatics Institute,
DDBJ: DNA Data Bank of Japan,
NIH Biosample: Biological source materials used in experimental assays,
ENCODE: The Encyclopedia of DNA Elements.

资源¶

1、“AI+生命科学”人工智能公益训练营

DeeCamp2022 公益训练营面向所有计算机、生物、数学、物理、化学及其他生命科学相关交叉科学领域的本、硕、博在校生开放报名，全程免费。

DeeCamp2022 将通过线上方式进行，分为大师课和创新挑战赛两部分。成功加入 DeeCamp 的学员，将获得多位 AI 及生命科学领域的科研及产业顶级大师在线授课。

2、全网疾病单细胞数据库汇总

3、Digital | 大型二代测序重分析数据集

贡献者¶

pwwang

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成铮

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（完）

第28期

Sun, 08 May 2022 12:21:19 +0000

生信爱好者周刊（第 28 期）：华大Stereo-seq系列成果揭秘超高分辨率生命全景时空图谱¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「生信周刊讨论区」

Stereo-seq芯片工作原理及小鼠胚胎发育时空转录组图谱。（via）

封面图¶

本周话题：华大Stereo-seq系列成果揭秘超高分辨率生命全景时空图谱¶

国际顶级期刊Cell和子刊Developmental Cell，上线了4篇应用Stereo-seq技术的研究文章，揭示其在小鼠、斑马鱼、果蝇、拟南芥等模式生物中的应用成果，其中Cell文章详细介绍了Stereo-seq技术原理和细节。此外，Cell出版社官网还特设专题网页（https://www.cell.com/consortium/spatiotemporal-omics），展示了以上4篇文章及4篇应用Stereo-seq技术的BioRxiv预印成果，包括食蟹猴脑时空组图谱、蝾螈脑再生时空图谱、实体瘤时空组图谱等。

相较国际同类技术，Stereo-seq通过时空捕获芯片，结合原位RNA捕获，实现了500 nm的分辨率，同时捕获面积可达13cm x 13cm，成为全球首个同时实现“纳米级分辨率”和“厘米级全景视场”的技术，且实现了基因与影像同时分析。与当前其他技术相比，在相同的精度下，Stereo-seq具备更灵敏和更强的mRNA捕获能力。该技术作为新时代的分子 “显微镜”，为重新认知器官结构、生命发育、物种演化和定义人类疾病提供了底层工具，将推动继显微镜和DNA测序技术以来的生命科学领域第三次科技革命。

生信科技动态¶

1、Nature | 基因突变不是随机的

自20世纪上半叶起，突变的随机性就一直是生物演化理论的重要基础。这个观点如同生物学领域的公理，对于生物学家建立演化模型、理解遗传多样性产生了深刻影响。现在，这个经典的观点受到一项全新研究的有力挑战。

在一篇发表于《自然》杂志的论文中，一支国际研究团队通过对模式植物拟南芥的研究提出，突变的诞生不是完全随机的，相反，突变出现的区域有着明显的规律性。这个发现从根本上改变了我们对于生命演化的理解，并且有望帮助科学家培育具有更优良性状的作物，甚至帮助人类对抗癌症。

2、Nature Communication｜基于2万余个肿瘤体细胞突变谱，揭示年龄对肿瘤突变数量及进化时间的影响

该研究通过分析来自TCGA、AACR GENIE和PCAWG三个项目中的数据，揭示了年龄对肿瘤中的突变数量（每年每兆碱基0.077个突变）及其进化时间的影响，绘制了具有临床意义的与年龄相关癌症体细胞突变图谱。

3、Nature | slide-DNA-seq - 自带GPS的测序技术

该研究推出的slide-seq，可以在一个直径3毫米的视野内，以10微米的分辨率，对每不同位置的聚苯乙烯珠子，添加对应空间位置的条形码，标记空间位置，之后通过PCR扩增，实现DNA原位测序。在每个阵列中，包含2万到4万个柱子，每个珠子中，可以检测到的DNA序列，约为165-421个。

4、2021年人工智能研究成果盘点

文章¶

1、GitHub，版本控制与协作

本文介绍如何使用GitHub进行版本控制与协作。

2、通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE

贝叶斯优化是AutoML中的重要概念，近年来变得很火热。作为一种重要的基于先验的调参/策略选择技术，贝叶斯的应用范围也很广。但这个概念对于初次接触的同学可能较难理解，经过数天的论文研读、博客/教程/代码查阅，有了这篇科普文，也手绘了一些示意图，希望尽量在一篇文章内、通俗易懂地讲清楚什么是贝叶斯优化。

3、Nature综述 | 免疫检查点的十年之旅

工具¶

1、conflicted - An alternative conflict resolution strategy for R

R经常存在同名函数，会造成计算问题，最常见的就是filter()和select()函数。conflicted包提供了一种解决策略，一旦出现重名就报错，这样提示你一定要指定函数的包名。

library(conflicted)
library(dplyr)

filter(mtcars, cyl == 8)
#> Error: [conflicted] `filter` found in 2 packages.
#> Either pick the one you want with `::` 
#> * dplyr::filter
#> * stats::filter
#> Or declare a preference with `conflict_prefer()`
#> * conflict_prefer("filter", "dplyr")
#> * conflict_prefer("filter", "stats")

2、report - bridge the gap between R’s output and the formatted results contained in your manuscript

report根据最佳实践指南(如APA的风格)自动生成模型和数据框架的报告，确保结果报告的标准化和质量。

3、pdfcpu - a Go PDF processor

一个处理PDF文件的命令工具。

4、gtreg - Regulatory Tables For Clinical Research with ‘gtsummary’

library(gtreg)
gtsummary::theme_gtsummary_compact()
#> Setting theme `Compact`

tbl_ae <- 
  df_adverse_events %>%
  tbl_ae(
    id_df = df_patient_characteristics,
    id = patient_id,
    ae = adverse_event,
    soc = system_organ_class, 
    by = grade, 
    strata = trt
  ) %>%
  modify_header(all_ae_cols() ~ "**Grade {by}**") %>% 
  bold_labels()

5、parsermd - R Markdown 提取器

方便对R Markdown文件进行编程控制。

(rmd = parsermd::parse_rmd(system.file("minimal.Rmd", package = "parsermd")))
#> ├── YAML [4 lines]
#> ├── Heading [h1] - Setup
#> │   └── Chunk [r, 1 opt, 1 lines] - setup
#> └── Heading [h1] - Content
#>     ├── Heading [h2] - R Markdown
#>     │   ├── Markdown [6 lines]
#>     │   ├── Chunk [r, 1 lines] - cars
#>     │   └── Chunk [r, 1 lines] - <unnamed>
#>     └── Heading [h2] - Including Plots
#>         ├── Markdown [2 lines]
#>         ├── Chunk [r, 1 opt, 1 lines] - pressure
#>         └── Markdown [2 lines]

as_tibble(rmd)
#> # A tibble: 12 x 5
#>    sec_h1  sec_h2          type          label      ast           
#>    <chr>   <chr>           <chr>         <chr>      <rmd_ast>     
#>  1 <NA>    <NA>            rmd_yaml_list  <NA>      <yaml>        
#>  2 Setup   <NA>            rmd_heading    <NA>      <heading [h1]>
#>  3 Setup   <NA>            rmd_chunk     "setup"    <chunk [r]>   
#>  4 Content <NA>            rmd_heading    <NA>      <heading [h1]>
#>  5 Content R Markdown      rmd_heading    <NA>      <heading [h2]>
#>  6 Content R Markdown      rmd_markdown   <NA>      <rmd_mrkd [6]>
#>  7 Content R Markdown      rmd_chunk     "cars"     <chunk [r]>   
#>  8 Content R Markdown      rmd_chunk     ""         <chunk [r]>   
#>  9 Content Including Plots rmd_heading    <NA>      <heading [h2]>
#> 10 Content Including Plots rmd_markdown   <NA>      <rmd_mrkd [2]>
#> 11 Content Including Plots rmd_chunk     "pressure" <chunk [r]>   
#> 12 Content Including Plots rmd_markdown   <NA>      <rmd_mrkd [2]>

rmd_select(rmd, by_section("Content"))
#> └── Heading [h1] - Content
#>     ├── Heading [h2] - R Markdown
#>     │   ├── Markdown [6 lines]
#>     │   ├── Chunk [r, 1 lines] - cars
#>     │   └── Chunk [r, 1 lines] - <unnamed>
#>     └── Heading [h2] - Including Plots
#>         ├── Markdown [2 lines]
#>         ├── Chunk [r, 1 opt, 1 lines] - pressure
#>         └── Markdown [2 lines]

rmd_select(rmd, by_section(c("Content", "*"))) %>%
  rmd_select(has_type(c("rmd_chunk", "rmd_heading")))
#> └── Heading [h1] - Content
#>     ├── Heading [h2] - R Markdown
#>     │   ├── Chunk [r, 1 lines] - cars
#>     │   └── Chunk [r, 1 lines] - <unnamed>
#>     └── Heading [h2] - Including Plots
#>         └── Chunk [r, 1 opt, 1 lines] - pressure

rmd_select(rmd, "pressure")
#> └── Chunk [r, 1 opt, 1 lines] - pressure

rmd_select(rmd, 1:3)
#> ├── YAML [4 lines]
#> └── Heading [h1] - Setup
#>     └── Chunk [r, 1 opt, 1 lines] - setup

6、ggdistribute - A ggplot2 Extension for Plotting Unimodal Distributions

ggdistribute包是绘制后向或其他类型的单峰分布的扩展，这些单峰分布需要覆盖关于分布间隔的信息。它利用ggproto系统扩展ggplot2，提供额外的“geoms”、“stats”和“position”。扩展与现有的ggplot2层元素集成。

7、cannonball - 定量方法论和统计学相关函数工具

plot_r(): Draw different scatterplots with the same correlation coefficient

资源¶

1、Shiny开发者系列访谈

2、21年研究肿瘤的这十篇高分综述

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李浩

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第27期

Sun, 24 Apr 2022 11:48:47 +0000

生信爱好者周刊（第 27 期）：真与假的界限在哪里¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

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本周话题：真与假的界限在哪里¶

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。

生信科技动态¶

1、第十一届肿瘤系统生物学国际研讨会 ICSB2022

会议详情及注册：请扫描下方二维码！

ICSB会议官网地址：http://csbc.org.cn/ICSB2022/index.html

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

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。

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。

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

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。”

文章¶

1、语义化版本 2.0.0

想搞软件包开发的要懂一点。

2、An introduction to R Leaflet

介绍这个包怎么绘制地图。

3、使用遗传算法进行变量选择

对算法和特征筛选感兴趣的读者可以看看。

工具¶

1、dlookr - 诊断和探索性数据分析

2、graphlayouts

This package implements some graph layout algorithms that are not available in igraph.

3、shinyML - Compare Supervised Machine Learning Models Using Shiny App

用Shiny搞机器学习。

4、mkdocs-jupyter - Use Jupyter Notebooks in mkdocs

通过Jupyter Notebook生成文档网站。

5、gm - 音乐包

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。

资源¶

1、MIT面向生命科学的深度学习课程

MIT6871课程主页：https://mit6874.github.io/

2、2022NAR数据库特刊：单细胞数据库合辑

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和瑞王军磊

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（完）

第26期

Sun, 17 Apr 2022 13:20:06 +0000

生信爱好者周刊（第 26 期）：CRISPR的专利权¶

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封面图¶

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本周话题：CRISPR的专利权 ¶

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。

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。

生信科技动态¶

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

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。

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

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。

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

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。

文章¶

1、解读 Julia 的 2021：逐步迈向主流编程语言

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。

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。

2、PyCaret | 几行代码搞定机器学习建模

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。

3、机器学习算法优缺点对比（汇总篇）

本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。

工具¶

1、abess: Fast Best-Subset Selection in Python and R

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。

2、citr: RStudio Addin to Insert Markdown Citations

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。

3、causal-learn：基于Python的因果发现算法平台

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。

4、{statsExpressions}: Tidy dataframes and expressions with statistical details

statsexpression包有两个关键目标:

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)
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)。

5、broadinstitute/gistic2 - 软件官方仓库

资源¶

1、LitVar | 突变相关文章检索工具

2、coding-for-economists

3、Current best-practices in single-cell RNA-seq: a tutorial

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（完）

第25期

Sun, 10 Apr 2022 14:12:25 +0000

生信爱好者周刊（第 25 期）：从事生信工作，究竟是远见者，还是工具人？¶

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封面图¶

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本周话题：从事生信工作，究竟是远见者，还是工具人？¶

在对研究对象几乎一无所知的学科发展早期，遗传学能够帮助建立大框架，从功能上进行理解和突破；当框架基本建立完善后，生化等方法才能发挥用武之处，对细节进行修补完善；这种时间上的交错，让学科能够彼此取长补短。

相对于遗传学的框架建立能力，生物信息学其实更进一步，高通量技术的突飞猛进，促进了生信理论和技术的相应迅速发展，提供海量数据的处理方法及能力的同时，也加速了生物学研究框架建立的能力。的确，生物信息学与遗传学，或者说分子遗传学，是有更紧密的联系的。

如今，生信工作经常被人误解为跑跑流程，画画图。但其实生信的很大部分内容，是基因组学和后基因组时代的多组学，以及由这些组学所代表并蕴涵的背后生物学机制和逻辑。如今又深入到单细胞多组学，甚至亚细胞水平。加上人工智能技术的渗透和应用。生信能够成为整合这种种学科，并在独特的更全面的视角下，提供卓越远见的见地和认识，帮助其他分支学科前行。要做到这些，需要我们这些做生信的，首先不局限自己视野，别为了完成任务而完成任务，需要多思考，并尽可能回归初心，循着前人们的方向，不断追寻。

来源：公众号《不靠谱颜论》

生信科技动态¶

1、Nat. Biotechnol综述 | 纳米孔测序技术、生物信息学及应用

自2014年牛津纳米孔科技有限公司（Oxford Nanopore Technologies, ONT）发布第一台纳米孔测序仪MinION以来，纳米孔测序技术及其应用研究飞速增长。该技术利用纳米级蛋白质孔（纳米孔）作为生物传感器，嵌入电阻性聚合物膜中，在电解液中施加恒定电压，以产生通过纳米孔的离子电流，DNA链在马达蛋白（phi29 DNA聚合酶）的牵引下穿过纳米孔，易位期间离子电流的变化对应于传感区域中的核苷酸序列，之后使用算法进行解码，实现对单分子的实时测序。

俄亥俄州立大学Kin Fai Au团队在Nature Biotechnology发表综述文章“Nanopore sequencing technology, bioinformatics and applications”，系统介绍了纳米孔测序技术的发展，讨论了ONT数据在准确性、读长和通量方面的改进，并描述了应用于ONT数据的主要生物信息学方法以及纳米孔测序当前的主要应用。

2、Nature Protocols | 基于机器学习和并行计算的代谢组学数据处理新方法

代谢组学是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有代谢产物同时进行定性定量分析的学科，被广泛用于揭示小分子与生理病理效应间的关系。目前，代谢组学已经被应用于药物开发的各个阶段（如药物靶标识别、先导化合物发现、药物代谢分析、药物响应和耐药研究等）。基于代谢组学的高性价比特性，它被药学领域的研究者给予了厚望，有望加速新药开发的进程。然而，代谢组领域还面临着严重的信号处理与数据分析问题，对其在新药研发中的应用构成了巨大挑战。为了有效消除由环境、仪器和生物因素所引入的不良信号波动，就需要开发针对代谢组信号系统优化的新方法，为不同组学研究量身定制最优的数据分析策略。

该工作报道了一套基于机器学习和并行计算的优化组学信号处理策略的新方法。该方法通过大规模扫描现有的海量信号处理流程，针对用户给定的代谢组学原始数据，可以快速地优化出性能最佳的组学数据处理流程。这一方法实现了对药学领域常见的“时间序列”和“多分类”代谢组学问题的数据处理，对药物靶标发现、药物代谢、药物响应与疾病发生发展的病理学机制研究都具有重要的价值。

3、Nature Genetics | GWAS分析揭示DNA甲基化与遗传变异关联，提供基因组调控分子机制新见解

DNA甲基化在决定基因组结构和功能方面起着关键作用，包括细胞分化和基因表达的调控。已有研究证明，DNA甲基化紊乱与动脉粥样硬化、癌症、肥胖、2型糖尿病、神经精神疾病以及其他复杂的多因素疾病的发生发展有关，可作为独立因素预测全因死亡率。因此，进一步了解影响DNA甲基化的机制，有望为鉴定基因组调控因子、分子表型和疾病发展的生物学途径提供新的见解。

无论是顺式（同一染色体）还是反式（跨染色体间），DNA甲基化均可受到潜在遗传变异的影响。其中，由于反式DNA甲基化在调控基因组功能和影响多种生物过程中发挥关键的调控作用，对其有影响的遗传变异值得特别关注。本研究在之前工作的基础上，进一步解析了调控基因变异与基因表达、分子相互作用、表型变异和疾病易感性之间的分子机制，促进了人们对基因变异与人类表型之间潜在联系途径的理解。

文章¶

1、如何在Windows环境中使用Linux？

学习生信，总绕不开需要学习使用Linux系统。

在过去，对于重度依赖Windows系统的人来说，往往只能通过虚拟机的方式，来尝试安装和使用Linux。而现在，“适用于Linux的Windows子系统（Windows Subsystem for Linux，简称为WSL）”让这个过程变得容易许多。

2、Installing the R kernel in Jupyter Lab

对于喜欢Jupyter Lab的朋友可以试试。之前折腾过，但还是不喜欢Jupyter的编码方式，没有RStudio舒适自然。

3、神器 Nginx 的学习手册

Nginx 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器，特点是占用内存少，并发能力强，事实上 Nginx 的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好。

工具¶

1、skimr - A frictionless, pipeable approach to dealing with summary statistics

通过字符可视化数据汇总信息。

skim(iris)

## ── Data Summary ────────────────────────
##                            Values
## Name                       iris  
## Number of rows             150   
## Number of columns          5     
## _______________________          
## Column type frequency:           
##   factor                   1     
##   numeric                  4     
## ________________________         
## Group variables            None  
## 
## ── Variable type: factor ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##   skim_variable n_missing complete_rate ordered n_unique top_counts               
## 1 Species               0             1 FALSE          3 set: 50, ver: 50, vir: 50
## 
## ── Variable type: numeric ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
##   skim_variable n_missing complete_rate  mean    sd    p0   p25   p50   p75  p100 hist 
## 1 Sepal.Length          0             1  5.84 0.828   4.3   5.1  5.8    6.4   7.9 ▆▇▇▅▂
## 2 Sepal.Width           0             1  3.06 0.436   2     2.8  3      3.3   4.4 ▁▆▇▂▁
## 3 Petal.Length          0             1  3.76 1.77    1     1.6  4.35   5.1   6.9 ▇▁▆▇▂
## 4 Petal.Width           0             1  1.20 0.762   0.1   0.3  1.3    1.8   2.5 ▇▁▇▅▃

2、flow - View and Browse Code Using Flow Diagrams

输入你的R代码，它给你返回流程图。

3、openCyto - An R package that providing an automated data analysis pipeline for flow cytometry

一个R包，为流式细胞术提供一个自动化的数据分析管道。

4、pkgndep - Analyzing Dependency Heaviness of R Packages

分析和可视化R包的依赖情况，对于开发和打包有用。

资源¶

1、Biology 723: Statistical Computing for Biologists

这是一个杜克大学的生物学课程。

2、Python Standard Libraries Cheatsheet

e.g.,

>>> import re
>>> strcmp = "www.baidu.com"
>>> re.match("www", strcmp).span()   # span function to get index
(0, 3)
>>> re.match("baidu", strcmp)   # re.match only match from the beginning of the string
>>> re.search("baidu", strcmp).span()   # re.search search from all string and return the first
(4, 9)
>>> strcmp = "baidu.com/runoob.com"
>>> re.findall("com", strcmp)   # re.findall find all results and return
['com', 'com']
>>> re.findall("b(.*?).", strcmp)
['', '']
>>> re.findall("b(.*?)c", strcmp)
['aidu.', '.']

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祥子

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（完）

第24期

Sun, 03 Apr 2022 09:39:05 +0000

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¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

Science人类基因组特刊

本周话题：从有隙到无间，首个人类完整基因组发布 ¶

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。

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。

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。

生信科技动态¶

1、美国All of Us项目发布首批人群队列数据

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。

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

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。

3、Nucleic Acid Research | 单细胞全基因组甲基化数据库scMethBank

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。

文章¶

1、forestploter: 分组创建具有置信区间的多列森林图

本文介绍如何绘制美丽的森林图。

2、使用linkET包绘制相关分析组合图

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。

3、（英文）Academic writing in R Markdown I

本文介绍如何使用RMarkdown进行学术写作和分享。

工具¶

1、GitHub action - Hub Mirror Action

一个Github Action，用于在Github和Gitee之间同步代码。

2、Repobeats - Stunning insights for your GitHub Repo

展示你GitHub详细信息的极佳工具。

3、MLmetrics - Machine Learning Evaluation Metrics

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。

资源¶

1、生物机制图资源库

详情看Y叔推文。

2、华人人群遗传资源数据库合集

3、生物信息领域大牛导师推荐（第一季）

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（完）

第23期

Sun, 27 Mar 2022 07:48:53 +0000

生信爱好者周刊（第 23 期）：从美国博德研究所成功之道看生命科学前沿创新¶

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「生信周刊讨论区」

封面图¶

美国博德研究所（via）。

本周话题：从美国博德研究所成功之道看生命科学前沿创新 ¶

近年来，博德研究所取得了系列重要代表性成就：开发出新型“碱基编辑器”（2017 年）——能够在人类细胞中进行精准 DNA 碱基替换与修改，编辑效率达 50%，有望用于靶向治疗人类单基因遗传疾病；成功研发 DNA 显微镜（2019 年）——能够通过细胞自身 DNA 变化情况，获取细胞内生物分子的基因序列和相对位置，实现了在基因组水平对细胞代谢规律的揭示；绘制人类第一代癌细胞系转移图谱MetMap（2020 年）——能够揭示癌症转移的器官特异性模式，有望阐明癌症转移机制并开发出预防癌症转移的新疗法；建立全新 RNA 递送平台 SEND（2021年）——利用逆转录病毒样蛋白实现 RNA 包装和递送，为基因治疗提供了全新的递送载体。通过不断取得这些颠覆性研究成果，研究所进一步稳固了全球生命科学前沿创新领头羊的地位。

美国博德研究所自 2004 年成立起，坚持科技创新与管理创新并重；不到 10 年，即迈入世界一流生命科学研究机构行列，成为生命科学前沿创新的“领头羊”“风向标”，其独特的发展模式值得借鉴。研究表明，聚焦重大疾病诊治需求牵引科研攻关，打通从基础研究到转化应用的通路，构建跨学科、多层次整合研究模式，发挥战略科学家的领航领军作用，集聚小而精的杰出科学家团队，实施高度灵活的项目组织管理，以及打造背靠一流、辐射全美、拓展全球的创新网络，有效支撑了博德研究所高质量创新发展。我国可借鉴其经验，从将生命科学作为建设科技强国的突破口、面向人民生命健康加强顶层设计、夯实生命科学人力资源根基、深度融入生命科学全球创新网络 4 个方面，推进生命科学前沿创新。

生信科技动态¶

1、单细胞与空间基因组学2022年度最新技术进展及未来趋势

2、Journal of Experimental & Clinical Cancer Research | scRNA-seq在癌症研究中的应用

（scRNA-seq在评估肿瘤免疫逃逸中的应用）

这篇综述的主要内容包括以下几个方面：（1）scRNA-seq概述；（2）scRNA-seq在肿瘤异质性中的应用；（3）scRNA-seq在免疫细胞分型中的应用；（4）scRNA-seq在免疫逃逸中的应用；（5）scRNA-seq在细胞通讯中的应用。

3、Nature Biotechnology | 夏铮团队开发Scissor算法，整合bulk+单细胞RNA测序鉴定表型相关细胞亚群

目前大多数单细胞研究只针对特定单个表型，涉及几十例样本，缺乏足够的统计能力来识别驱动表型的细胞亚群。通过长达十年的临床病理注释收集，人们能够从癌症基因组图谱 (TCGA) 这样的公共大数据集上获得批量测序数据及其对应的表型数据。利用这种广泛可及且有表型注释信息价值的批量测序数据，来指导基于单细胞数据进行细胞亚群鉴定具有重大意义，但还没有生物信息学工具可以在单细胞数据分析中利用大量表型信息来指导关键细胞亚群的识别。

本研究团队开发了Scissor算法，可利用大量单细胞数据和表型信息识别与疾病高度相关的细胞亚群，从一个新的角度来探索和解释了单细胞数据，对揭示疾病的机制，提高疾病的诊断和治疗具有重要意义。

文章¶

1、Shiny 1.6

本文介绍Shiny在1.6版本引入的一些新特性，如更强大的主题支持、缓存优化、开发者模式。

2、Encrypt and host a knitted R Markdown file

本文介绍如何对R Markdown输出的文档进行加密。https://github.com/matt-dray/encrypt-rmd-test提供了一个示例，主要是有工具https://github.com/dirkschumacher/encryptedRmd。

3、熊读文献｜别再用DEseq2和edgeR进行大样本差异表达基因分析了

本文系统解读了最新发表在GB上研究差异分析工具和假阳性问题的文章。

4、“个性化推荐”可以关了！一文了解常用 App 怎么关、有什么影响

今年 1 月，《互联网信息服务算法推荐管理规定》出台，明确了算法推荐服务提供者应当以显著方式告知用户其提供算法推荐服务的情况；向用户提供不针对其个人特征的选项，或者向用户提供便捷的关闭算法推荐服务的选项。

本文介绍了常见社交平台关闭推荐的方法。

工具¶

1、smoove - structural variant calling and genotyping with existing tools, but, smoothly

smoove对使用short reads进行SV检测进行了简化和提速。它还通过去除许多指示低噪声和经常导致虚假呼叫的虚假对准信号来提高特异性。

smoove call -x --genotype --name $name --outdir . \
           -f $fasta --processes 12 --exclude $bed *.bam

介绍文章：https://brentp.github.io/post/smoove/

2、coloc - R包

coloc软件包可用于对两个潜在相关的表型进行基因共定位分析，以询问它们在给定区域是否共享共同的遗传因果变异。

3、geomtextpath - 在ggplot2中创建曲线文本路径

library(geomtextpath)
#> Loading required package: ggplot2

# Set a consistent theme for the plots here
theme_set(theme_minimal() + 
          theme(axis.line = element_line(size = 0.25, colour = "gray75")))

t <- seq(5, -1, length.out = 1000) * pi

spiral <- data.frame(x    = sin(t) * 1:1000, 
                     y    = cos(t) * 1:1000,
                     text = paste("Like a circle in a spiral,",
                                  "like a wheel within a wheel,",
                                  "never ending or beginning,",
                                  "on an ever spinning reel")
                     )

ggplot(spiral, aes(x, y, label = text)) +
  geom_textpath(size = 7, vjust = 2, text_only = TRUE) +
  coord_equal(xlim = c(-1500, 1500), ylim = c(-1500, 1500))

4、scico - 基于Scientific Colour-Maps的R调色板

library(scico)

scico_palette_show()

5、act - 本地运行 GitHub Actions

使用它的两种原因：

资源¶

1、Data School

提供了一系列数据科学的教程。

2、gt cookbook

介绍表格制作神包gt的使用教程。

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周建国
卜小云

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（完）

第22期

Sun, 20 Mar 2022 03:54:53 +0000

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¶

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讨论区的帖子《谁在招人？》，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。

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封面图¶

美国一家神经技术新创公司 Kernel 的研究人员，开发了一种名为「Kernel Flow」的可穿戴设备，这个形似头盔的设备，采用 TD-fNIRS（时域功能性近红外光谱）技术，可通过记录局部血氧变化来测量大脑活动。（via）

本周话题：为什么生产率在提高而我们却越来越忙 ¶

本周的话题来自阅读谢益辉（@yihui）的这篇文章，这篇文章里面透露出的思考是发人深省的，我们生活在一个科技驱动发展的时代，但这个科技发展大多数时间并没有解放我们自身，反而让我们深陷效率之渊。

大半年前看到一篇文章说人类社会生产率一直在显著提高，但它带来的结果似乎只是我们在购买越来越多的东西，并同时失去越来越多的自由时间。在前工业时代，人们每周的工作时间比现在更短。按理说，如果我们对当前（物质）生活水平感到满足的话，生产率提高应该是让我们在更短的时间内完成生产工作，然后可以享受更多闲暇时间。为什么结果是反过来的呢？

信息在人与人之间毫无阻碍地快速流通，表面上让我们可以更高效地获取信息、节省等待时间，然而这样让我们也暴露在太多低价值的信息中，从而要花掉更多的精力或心理能量。比如任何人都可以轻松在 Github 上报告软件问题；尽管公平地说，多数报告的质量都还令人满意，但总有那么些低质的报告让人感到需要控制情绪去回复。或比如社交媒体对人的训练，就算没有直接与自己有关的新消息，也难免去刷一遍，看看有没有其它吸引眼睛的新事情，而刷着刷着，就花了计划外的一小时在上面。

尽管生产率在提高，但生产目标越来越高（夹杂着琐碎的目标），我们并没有因为越来越有效率而变得能越来越快处理完我们的事情。分子分母都在涨，但分子可能涨得更快。何解？我也不知，感觉这是一项艰难的平衡艺术。

拓展这个话题，我们思考更多。例如，当代信息的聚集让我们有了更多选择（的机会），但我们最终做出来最满意的结果了吗？

不知道读者们针对该话题有哪些想法，欢迎在「语雀讨论区」交流。（输入邀请码「ZIXONZ」获得3个月会员）

生信科技动态¶

1、Science | 张泽民/季加孚/步召德等团队发表泛癌T细胞单细胞图谱

为更好地了解肿瘤浸润T细胞的全貌，揭示癌种间的共性和特殊性，研究团队对来自21种癌症类型316名患者的肿瘤、癌旁组织和血液样本进行了scRNA测序，获得了更多癌种的T细胞数据，包括骨髓瘤、淋巴瘤、肾癌、卵巢癌、子宫内膜癌、食道癌、甲状腺癌、乳腺癌、胃癌和胰腺癌等。同时，研究团队通过创新生物信息方法整合了已发表的scRNA-seq T细胞数据，构建了系统的单细胞水平泛癌T细胞图谱（图1），涵盖了397,810个高质量T细胞数据。

2、Nat. Biotechnol | 基于多维数据的深度融合，大幅提升空间转录组分辨率

空间转录组可帮助科研工作者在不破坏组织原有空间形态的前提下，从分子水平了解生物组织之间复杂的交互网络关系，探索关键因素与环境之间的响应和变化。为科研工作者提供了研究复杂多细胞生物在组织系统和组织互作的工具，使得全面了解组织水平的基因表达图谱成为可能。

目前，空间转录组研究的常用方法都存在局限性：基于原位测序（ISS）或杂交（ISH）的方法具有较高的分辨率和灵敏度，但通量有限，单次只能检测少数的基因，限制了其在探索全转录物相互作用时的通用性；基于原位捕获（ISC）的方法可以同时靶向所有带有poly（A）尾的转录本，但由于在组织水平的分辨率和灵敏度较低，对其应用和发展造成了限制。来自瑞典皇家理工学院（KTH）的Joakim Lundeberg教授研究团队提出了一种空间表达数据的深度生成模型，能够将ISC数据与高分辨率组织学图像结合，提升空间转录组的分辨率。

3、Briefings in Bioinformatics | SMNN: batch effect correction for single-cell RNA-seq data via supervised mutual nearest neighbor detection

当整合来自多个批次的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据时，批效应校正被认为是必不可少的。最先进的方法忽略了单细胞聚类标签信息，但这些信息可以提高批次效应校正的有效性，特别是在生物差异与批次效应不正交的现实情况下。为了解决这个问题，我们提出了SMNN，通过监督互最近邻检测对单细胞RNA测序数据进行批量效应校正。我们在仿真和真实数据集的广泛评估表明，SMNN提供了跨批次相应细胞类型的改进合并，使MNN、Seurat v3和LIGER在跨批次分化减少。此外，SMNN保留了更多的细胞类型特异性特征，部分表现为经过SMNN校正后发现的细胞类型之间的差异表达基因在生物学上更相关，精度提高了高达841.0%。

文章¶

1、R中的聚类分析：确定最优的聚类个数

这是StackOverflow的一个帖子，讨论如何确定最优聚类个数的方法。

2、利用R介绍功效分析

3、《细胞》2021深度解读免疫治疗

工具¶

1、dittoSeq - 单细胞和大量RNA测序数据的色盲友好可视化 R包

2、datapasta - 助力你粘贴数据的R包

datapasta的作用是减少向R复制和粘贴数据的阻力。这是对我经常使用像Sublime这样的中间程序将文本转换成合适格式这一认识的一种回应。

例如，表格复制粘贴为Tibble：

3、ISO - helloSystem Live and installation ISO

4、Playwright - Web测试和自动化的框架。它允许用一个API测试Chromium、Firefox和WebKit

# Run from your project's root directory
npm init playwright@latest
# Or create a new project
npm init playwright@latest new-project

5、JuliaConnectoR - 从R调用Julia的面向函数的接口

6、tidygate - 在用户绘制的窗口标记元素

通过Tidygate，你能够使用鼠标框选元素并返回对应数据。

资源¶

1、图书 - Scientific Visualization: Python + Matplotlib

2、VannoPortal | SNP综合性查询数据库

3、Python resources for everybody

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（完）

第21期

Sun, 13 Mar 2022 03:01:56 +0000

生信爱好者周刊（第 21 期）：科研与爱好¶

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本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。

讨论区的帖子《谁在招人？》，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。

「本期专用讨论区」

封面图¶

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）

本周话题：科研与爱好 ¶

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。

（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。）

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）

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？

生信科技动态¶

1、iMeta：微生物组&生物信息新期刊

“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。

2、Cell：癌前病变图谱——结直肠息肉恶性演变路径

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。

3、Cancer Cell 评述 | 通过单细胞基因组测序绘制肿瘤抗原图谱

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。

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。

文章¶

1、2021年最受欢迎的15个VS Code主题排行榜

2、Python collections模块中的数据结构

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。

3、数以亿计的论文，正在成为科学创新的阻力

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。

工具¶

1、zellkonverter - scRNAseq对象相互转换R包

2、colorscale - 从单个颜色中创建颜色标尺

3、reactable - R中创建交互式表格

4、esquisse - 交互式创建ggplot2的RStudio插件

资源¶

1、视频：The Innovation | Promotion–Science Writing

2、学习Python的11个顶级Github库

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。

3、Appsilon’s Shiny Demo Gallery

一系列R Shiny Demo库，开发时可以用作参考。

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第20期

Sun, 06 Mar 2022 15:43:38 +0000

生信爱好者周刊（第 20 期）：科研苦行¶

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封面图¶

现代与自然的设计结合：裂开的大楼（via）。

本周话题：科研苦行 ¶

“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。

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》！

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”。

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？

生信科技动态¶

1、Briefings in Bioinformatics | 高歌课题组建立人类RNA转录本编码能力定量

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)。

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。

2、Bioinformatics | HPODNets: 预测人类蛋白质-表型关联的深度图卷积网络

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。

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。

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

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。

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。

文章¶

1、比较微生物组中的差异分析方法

2、肿瘤中的突变表位

3、谁是Python/R中最强Dashboard APP开发工具？

工具¶

1、R包sessioninfo - 更好地打印你的会话信息

2、wifi-password - Get the password of the wifi you’re on (bash)

3、croc - Easily and securely send things from one computer to another

命令行安装：

curl https://getcroc.schollz.com | bash

资源¶

1、UCR基因组研究所手册

2、图书 - Modern Statistics with R：From wrangling and exploring data to inference and predictive modelling

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第19期

Sun, 27 Feb 2022 03:18:52 +0000

生信爱好者周刊（第 19 期）：2022年值得关注的7大前沿技术¶

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封面图¶

端粒到端粒（T2T）合作组正在对所有染色体进行测序。来源：Adrian T. Sumner/SPL

本周话题：2022年值得关注的7大前沿技术 ¶

从基因编辑到蛋白质结构解析，再到量子计算，以下七项技术或在科学界产生重大影响。

完整版基因组
蛋白质结构解析
量子模拟
精确基因组调控
靶向基因疗法
空间多组学
基于CRISPR的诊断

可以看到几乎都与生命科学有关系。但未来国内如果想要深入和快速发展和应用相关技术，科技工作者需要被更好地管理和培养。

生信科技动态¶

1、Briefings in Bioinformatics | SGANRDA - 预测circRNA与疾病关联的半监督生成对抗网络

环状RNA（circRNA）在复杂人类疾病的诊断、发生和预后中起着至关重要的作用。与传统的生物实验相比，融合多源生物数据以识别circRNA与疾病之间的关联的计算方法可以有效地降低成本和节省时间。考虑到现有计算模型的局限性，作者提出了一种半监督生成对抗网络模型SGANRDA，用于预测循环RNA-疾病关联。

2、NAR | RiboDetector - 高通量测序数据鉴别和去除rRNA序列利器

RiboDetector是一款用于从宏基因组、宏转录组、ncRNA和核糖体测序数据中准确而快速地检测和去除rRNA序列的软件（https://github.com/hzi-bifo/RiboDetector）。它是基于深度学习的BiLSTM（一款双向的循环神经网络架构）开发的软件。跟基于比对和隐马尔科夫模型的方法相比RiboDetector能抓取更长距离的序列特征，从而具有更好的准确性。文章中对比了目前常用的其他5款工具。在测试数据上，RiboDetector比其他软件的错误预测率低6到2000倍。另外它的CPU模式运行比目前最常用的软件有10倍左右的速度提升，而在GPU模式上实现了50倍左右的运行速度提升（见下图B-C）。文章中分析表明RiboDetector有很好的泛化能力，能预测发现新的rRNA（和数据库中已知rRNA相似性低于90%）序列。最后，在测试数据上它的假阳性预测序列没有显著的对某些功能的偏向性（没有GO term显著富集在假阳性预测的序列中）

3、Neuron | 大脑的学习方式如何，机器学习与生物学习的联系将提供「答案」

大脑的变化如何导致学习？要回答这个问题，请考虑人工神经网络 (ANN)，通过优化给定的目标或成本函数来进行学习。这种优化框架可能会提供有关大脑如何学习的新见解，因为神经活动的许多特殊特征可以通过经过训练，以执行相同任务的 ANN 来概括。

然而，在整个学习过程中神经群体活动如何变化的关键特征无法用优化来解释，也不是 ANN 的典型特征。在这里，详细介绍了其中的三个特征：

（1）整个学习过程中神经可变性的不灵活性；

（2）即使在简单任务中也使用多个学习过程；

（3）存在与任务无关的大型活动变化。

科学家认为，理解这些特征在大脑中的作用将是使用优化框架描述生物学习的关键。

文章¶

1、eXtreme Gradient Boosting (XGBoost): Better than random forest or gradient boosting

本文通过实例介绍和对比了XGBoost, Gradient Boosting (GBM), Random Forest, Lasso, Best Subset几种算法。

2、Sankey Diagram in R

本文介绍使用plotly绘制桑基图。

3、Tabby：这个开源的终端工具更酷炫

本文介绍Tabby的安装和使用。

4、一文读懂基因组浏览器绘制文件 bigwig

bigwig是一种常见的基因组文件格式，本文介绍它的特点、应用场景和相关工具。

工具¶

1、pybedtools: Python wrapper – and more – for Aaron Quinlan’s BEDTools (bioinformatics tools)

瑞士军刀bedtools是基因组区间数据处理的标杆，pybedtools提供了一个python接口。

from pybedtools import BedTool

snps = BedTool('snps.bed.gz')  # [1]
genes = BedTool('hg19.gff')    # [1]

intergenic_snps = snps.subtract(genes)                       # [2]
nearby = genes.closest(intergenic_snps, d=True, stream=True) # [2, 3]

for gene in nearby:             # [4]
    if int(gene[-1]) < 5000:    # [4]
        print gene.name         # [4]

2、rawgraphs - 表格数据分析和可视化平台

2013 年，来自米兰理工大学的一个研究室 DensityDesign，正式发布了 RAWGraphs。

项目诞生的初衷，主要是在于帮助设计师与开发者，打通电子表格应用与矢量图形编辑器之间的桥梁，让数据与图形的对接，变得更加流畅丝滑。

3、multicolor - 丰富你的信息输出的R包

4、edgebundle - edge bundling算法实现R包

包含的算法实现：

Force directed edge bundling
Stub bundling
Hammer bundling
Edge-path bundling
TNSS flow map
Multicriteria Metro map layout

资源¶

1、Machine-Learning-From-Scratch

每天30分钟，系统梳理机器学习的各个知识点，概念+原理+代码。

2、Bioinformatics-training-collection

这是一个学习生物信息学相关工具和语言的资源集合。

2、Gene set enrichment analysis for genome-wide DNA methylation data

包含一系列甲基化分析的文档。

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李浩

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第18期

Sat, 19 Feb 2022 14:35:55 +0000

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？¶

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封面图¶

（via）

本周话题：过去50年最重要的统计学思想是什么？¶

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？）

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。”

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）。

生信科技动态¶

1、2021年度“中国生物信息学十大进展”公布

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

时间和会议形式

会议时间：2022年4月7-10日
会议形式：线下
会议地点：广东省广州市华钜君悦酒店

组织机构

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
承办单位：
中山大学中山眼科中心
中山大学中山医学院
南方医科大学
协办单位：中国计算机学会生物信息学专委会

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

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。

4、Nature Communications | 单细胞差异分析方法评测

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。

文章¶

1、cnetplot拿来画关系型数据怎么样？

本文介绍了使用自定义的数据绘制cnet图形。

2、Quicker动作推荐

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。

3、双面IFN-γ：抗癌又促癌

IFN-γ致癌和抗癌两面性，取决于环境和他作用的靶细胞。

工具¶

1、factoextra : Extract and Visualize the Results of Multivariate Data Analyses

一个常见的多维分析一站R包。网上介绍的推文很多。

2、rTorch: PyTorch的R接口

该包提供PyTorch特性并附加一些R的支持特性。

3、distant - remotely edit files and run programs

4、pbapply: adding progress bar to ‘*apply’ functions in R

使用方式很简单：

out <- if (requireNamespace("pbapply", quietly = TRUE)) {
   pbapply::pblapply(X, FUN, ...)
} else {
   lapply(X, FUN, ...)
}

资源¶

1、命令行常用工具的替代品

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。

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。

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。

2、老程的转录组

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。

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第17期

Sun, 23 Jan 2022 10:03:58 +0000

生信爱好者周刊（第 17 期）：Cox比例风险模型著作者离世¶

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封面图¶

由ezcox包所绘制的Cox回归森林图（via）。

本周话题：Cox比例风险模型著作者离世 ¶

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。

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。

生信科技动态¶

1、两院院士评选“2021年中国/世界十大科技进展新闻”揭晓

这里仅介绍一例，其余读者可以通过链接文章阅读。

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。

2、Nucleic Acids Research | 疗效药物靶标的比较性研究与数据平台构建

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/）

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

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。

文章¶

1、ggbreak让你更好地利用画图空间

2、如何使用 ggplot2 绘制双轴分离图？

3、系统生物学中的建模：因果理解先于预测?

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。

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。

工具¶

1、PyWebIO - 像数据分析一样写 Web 页面

2、Omni - 一款 Chrome 快捷键管理工具

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。

3、emayili - 发邮件的R包

资源¶

1、GitHub Repo: 教师的世界

一些教职相关的资料。

2、本文近期整理分享的图书资料，适合系统学习

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（完）

第16期

Sun, 16 Jan 2022 09:31:22 +0000

生信爱好者周刊（第 16 期）：癌症新特征¶

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封面图¶

Cancer Discov. 2022; 12: 31-46.

本周话题：癌症新特征 ¶

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”。

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。

生信科技动态¶

1、Nature Methods | 结合DNA远端互作的高精度基因表达预测模型——Enformer

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。

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。

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

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。

https://github.com/zj-zhang/AMBER

3、Nature communications | ClusterMap for multi-scale clustering analysis of spatial gene expression

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。

文章¶

1、sjPlot - R语言中的流行病数据分析神器

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。

2、ComplexHeatmap：一个完全定制的注释

本文介绍使用ComplexHeatmap进行完全自定义的注视。

3、用Python构建API的八大流行框架

本文八种可用于构建API的优秀Python框架。

工具¶

1、ggeffects - ggplot2回归模型的边际均值估计和边际效应

一个支持多种模型的可视化和预测神器。

2、ggiraph - 使“ggplot”图形具有交互性

library(ggplot2)
library(ggiraph)
data <- mtcars
data$carname <- row.names(data)

gg_point = ggplot(data = data) +
    geom_point_interactive(aes(x = wt, y = qsec, color = disp,
    tooltip = carname, data_id = carname)) + 
  theme_minimal()

girafe(ggobj = gg_point)

3、ggcorrplot - 使用ggplot2可视化相关矩阵

资源¶

1、爪哥的awesome列表

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。

2、陈巍学基因】视频、文章目录

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（完）

第15期

Sat, 08 Jan 2022 16:21:32 +0000

生信爱好者周刊（第 15 期）：科学家的层次¶

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封面图¶

（via）

本周话题：科学家的层次 ¶

这周话题分享饶毅教授的评述。

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。

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；

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。

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；

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；

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；

九流：不知道该研究什么，为了职业不断模仿其他人的研究。

生信科技动态¶

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

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。

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）

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

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。

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。

文章¶

1、Creating a custom color palette class with vctrs

本文介绍如何使用vctrs创建一个自定义的调色板🎨。

2、A Zotero Workflow for R

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。

3、PD-1与PD-L1的6大区别

工具¶

1、“文献单词”微信小程序

“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。

2、Python 图形界面框架 PyQt5

3、mlverse生态：扩展数据科学的开源库

4、iCOBRA：对排名和分配方法进行交互式基准测试

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)。

资源¶

1、The Innovation | 视频: Y叔谈clusterProfiler 4.0 前沿应用

2、视频：国自然申请书撰写经验分享

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（完）

第14期

Sun, 26 Dec 2021 12:52:39 +0000

生信爱好者周刊（第 14 期）：为什么有些朋友，走着走着就散了¶

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封面图¶

第三代Xenobot(红色)和松散干细胞组成的聚集体(绿色) 。（图片来源）

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。

本周话题：为什么有些朋友，走着走着就散了 ¶

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。

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。

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。

生信科技动态¶

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

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。

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

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。

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。

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

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。

文章¶

1、GO富集分析你画的柱状图可能误导你了

这篇文章介绍了GO功能富集分析的冗余性和解决方法。

ego2 <- simplify(ego, cutoff=0.7, by="p.adjust", select_fun=min)

2、4 Tips to Make Your Shiny Dashboard Faster

找出Shiny应用在哪里花了时间
使用更快的函数
注意Shiny应用中的对象作用域
使用缓存操作

3、Tired: PCA + kmeans, Wired: UMAP + GMM

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。

工具¶

1、crosslink - 分组节点的网络可视化跟踪

2、readpaper - 论文阅读管理

3、tidyHeatmap - 用整洁的数据框架简单地绘制热图

资源¶

1、GitHub 上最大的算法开源库：The Algorithms

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。你可以通过搜索框，快速寻找自己需要学习的算法。

2、数据集成工具的基准分析

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。

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Robin

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（完）

第13期

Sun, 19 Dec 2021 09:18:48 +0000

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¶

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封面图¶

KEGG概览。（via）

本周话题：他开发了基因界的百科全书，贡献却少有人知 ¶

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。

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。

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。

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。

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？

生信科技动态¶

1、Bioinformatics | MoNET：一个多组学网络分析R包

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。

R包地址：https://github.com/JW-Yan/MONET

2、Cancer Discovery | 31个胃癌组织的单细胞图谱

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。

3、日本研发出新型口罩遇新冠病毒能在紫外线下发光

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。

文章¶

1、四个 Python 项目管理与构建工具

文章浏览一下四个工具的使用：

CookieCutter
PyScaffold
PyBuilder
Poetry

我自己之前使用过PyScaffold写过loon这个Pypi包，用的就是PyScaffold。

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

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？

工具¶

1、Tidy Data Tutor

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。

R包：https://github.com/seankross/tidydatatutor

2、JBrowse Jupyter

JBrowse Jupyter是一个python包，它为JBrowse视图提供了一个python接口。

3、fastp

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。

资源¶

1、Big Book of R

R图书书签集合，大部分是免费的。

2、biostat2课程

介绍R编程以及用于生物数据处理。

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第12期

Sun, 12 Dec 2021 03:13:58 +0000

生信爱好者周刊（第 12 期）：你的饮食模式需要改变吗？¶

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封面图¶

禁食在能量限制饮食的反应中起着至关重要的作用。(via)

本周话题：你的饮食模式需要改变吗？¶

2021 年 10 月 18 日，国际期刊《自然医学》公开发表一篇研究论文，探讨饮食模式和改善生理健康之间的关系。研究将小鼠分为5组：（1）自由取食、（2）限制 30% 的热量摄取，单没有禁食期、（3）限制 30% 的热量摄取，半天内给食三次，另外半天禁食、（4）限制 30% 的热量摄取，每天只给食一次，另外半天禁食、（5）热量摄取总量不变，但每天禁食 21 小时。

研究运用代谢组学与转录组分析等方法，发现仅仅「禁食」而没有减少摄取的总热量，就足以得到在限制热量的饮食模式时出现的大部分代谢与核酸转录组特征，以及延长寿命、防止衰弱等健康上的好处。

读者觉得这种饮食模式可以迁移到人吗？

从个人角度来看，如果每天只有3小时能自由吃饭，其他21小时无法进食，吃饭后6-8小时消化后带来的饥饿感对人的肠胃、精神带来的影响很难忽略。

生信科技动态¶

1、Nature Communication | scGCN is a graph convolutional networks algorithm for knowledge transfer in single cell omics

在文献和公共基因组学资源库中，单细胞组学是增长最快的基因组学数据类型。利用不断增长的标签数据集，并将标签从现有数据集迁移到新产生的数据集，将增强单细胞组学数据的探索。然而，目前的标签迁移方法性能有限，主要是由于细胞群的内在异质性和数据集之间的外在差异。在这里，作者提出了一个强大的图模型–单细胞图卷积网络（scGCN），以实现不同数据集之间的有效知识迁移。通过在总共30个单细胞组学数据集上与其他标签迁移方法的比较，scGCN在利用来自不同组织、平台和物种的细胞以及在不同分子层的细胞分析上始终表现出卓越的准确性。

2、Science Advanced | 机器学习通过分析水平基因转移，预测抗生素耐药性传播

我们熟悉的从父母遗传给孩子一般被称为垂直基因转移；水平基因转移，则是指的是一个或多个基因，通过父母遗传以外的方式进行传递。

水平基因转移常见于细菌之中，有些细菌主动同周围的细菌发生接合作用并共享基因，从而实现基因转移。即使它们是完全不同的种类，一些细菌收集从其他细胞释放出来的基因并将它们收为己用。如果外源基因适应良好，在增殖时细菌会将外源基因传递给后代；假如这个外源基因是抗生素抗性基因，将会给疾控带来了非常大的困扰。

系统发育距离、共享生态学和基因组约束通常被认为是控制水平基因转移（HGT）的关键驱动因素，尽管它们的相对贡献尚不清楚。

康奈尔大学的研究人员将机器学习算法应用于一组精选的不同细菌基因组，以梳理特定功能特征对 HGT 事件的重要性。研究人员发现功能性内容准确预测HGT网络，涉及抗生素抗性基因（ARG）的转移的性能进一步提高，突出了HGT机制、生态位特异性和代谢功能的重要性。发现尚未检测到的高概率 ARG 转移事件，几乎是人类相关细菌所独有的。该方法在预测病原体的 HGT 网络方面是可靠的，包括鲍曼不动杆菌和大肠杆菌，以及在局部环境中，例如个人的肠道微生物组。

3、Cancer Cell | 基于小细胞肺癌单细胞图谱，鉴定与转移、免疫抑制及预后相关的细胞亚群

作为最具侵袭性的肺癌类型，小细胞肺癌（SCLC）患者的预后较差，并且大多数患者在诊断之时就已经发生了转移。被寄予厚望的免疫检查点阻断疗法也仅略微提高了患者的中位生存率。虽然SCLC在形态学上表现同质，但近期来自小鼠模型和人类肿瘤的数据表明，SCLC仍然存在显著的异质性。根据癌细胞中四种转录因子（ASCL1、NEUROD1、POU2F3和YAP1）的差异表达，研究人员对SCLC进行了分类。然而，这种分类下的不同亚型是否与特定的疾病阶段、转移潜能或免疫微环境相关，以及亚型之间是否存在可塑性等难题仍未得到解决。

近日，美国纪念斯隆·凯特琳癌症中心研究团队借助单细胞转录组和成像技术，构建了SCLC的单细胞图谱，鉴定出一组潜伏在肿瘤细胞周围、PLCG2高表达的干细胞样细胞亚群，这类细胞能够推动肿瘤的转移，并与患者的预后密切相关。该研究为小细胞肺癌的分子特征提供了支撑，为将来更加深入的研究提供了宝贵的数据资源，也为更为精准的治疗奠定了理论基础。

4、Bioinformatics | BioDynaMo：一个研究生物过程的新计算平台

基于代理的模拟 (ABS) 是一种强大的工具，可帮助生命科学家更好地理解复杂的生物系统。计算机模拟是一种快速测试有关细胞群、组织、器官或整个生物体的（病理）生理学假设的廉价且有效的方法。然而，此类计算机模拟对科学研究的有效性通常是有限的。

萨里大学、欧洲核子研究中心、纽卡斯尔大学等研究机构的研究人员合作，提出了一种称为 BioDynaMo 的新型模拟平台。研究人员证明 BioDynaMo 可用于模拟以下领域的用例：神经科学、肿瘤学和流行病学。对于每个用例，研究人员使用实验数据或分析解决方案来验证 BioDynaMo 的模拟发现。性能测试结果表明 BioDynaMo 的性能比当前最先进的基线快三个数量级。读者可以通过https://biodynamo.org/查看相关示例。

文章¶

1、tidyverse团队重新发布诸多包的许可协议，统一更改为MIT

tidyverse团队（包括r-lib、tidymodels）近十五年为R社区贡献了诸多的工具包和相关生态。但由于采取了多种不同的开源许可协议，使用者常常会感到混乱。本文总结了团队为重新制定许可协议作出的努力，全部更改为MIT协议。

2、ggridges包—峰峦图详细介绍

峰峦图对于可视化随时间或空间分布的变化非常有用，本文介绍如果通过ggridges包进行相关图形的绘制。

工具¶

1、fgsea：快速基因集富集分析

2、tidybulk：将转录组学引入tidyverse生态

转录组学分析可能因此变得顺滑，后面如果有分析需求或者有时间学习文档我再单独分享。

3、ggVennDiagram：ggplot2实现的韦恩图

4、flextable：表格展示利器

提供了一整套表格展示语法，并支持Office。

资源¶

1、互联网游荡杂志：一个超有意思的周刊

这里记录一段时间作者在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。

（感谢@mugpeng的投稿）

2、28张图全解深度学习知识

吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。

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第11期

Sun, 05 Dec 2021 03:34:11 +0000

生信爱好者周刊（第 11 期）：中科院近20年院士增选之数据分析¶

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封面图¶

用热力图看中科院各个学部近20年的入选人数。（via）

本周话题：中科院近20年院士增选之数据分析¶

本周的话题是统计之都发布的文章《数说风云：中科院近20年院士增选之数据分析》。在此之前，还无人系统整理相关的数据。该文整理了2000-2021年共11次中科院院士增选信息以及相关单位地址和类型，从人数、学部、单位、双一流大学、区域、单位类型、年龄等多个角度进行统计、可视化和比较分析。详细的信息可以通过网址https://costudy.gitee.io/cas-fellow/进行查看。

不知道各位生信看官对此次增选有何感触评价？是否参与了院士评选工作而所有经验感想？

生信科技动态¶

1、Nature & Science | 新疆出土四千年前遗骸完成DNA测序，证实并非移民而是土著

近期一个关于中国塔里木盆出土的数百具自然保存的遗骸考古研究，同时登上了著名学术期刊《自然》和《科学》的官网首页。这一研究解决了困扰考古学界很长时间的问题，这些埋藏在塔里木盆地上千年的遗骸，究竟来自哪里？

根据基因测序，这些保存完好的遗骸可以追溯到大约9000年前生活在亚洲的石器时代狩猎采集者，并非来自其他地域的移民，而是长期居住在此的土著。这些遗骸在基因上是独立的，神奇的是，他们却学会了其他群体相同的饲养牲畜和种植谷物的方式。

圣路易斯华盛顿大学考古学家Michael Frachetti表示，这一发现表明，文化交流并不总是与遗传关系相伴而行。这些人仅仅是互通往来，但这并不一定意味着要结婚生子。

2、Nature | 基于45万样本WES数据揭示564个健康性状关联基因，有望开辟基因功能研究新航道

近期，来自美国“再生元”遗传研究中心的研究团队与UK Biobank团队合作，对45万名参与者进行了外显子组测序，利用生物信息分析研究了蛋白质改变带来的表型变化。

（什么时候中国有此规模、系统的计划和公开数据？）

3、NC | 网络分析揭示了生物组织的多个层次的罕见疾病特征

罕见的遗传疾病通常是由单个基因缺陷引起的。尽管基因型和表型之间有明确的因果关系，但在生物组织的不同层次上确定病理生物学机制仍然是一个实践和概念上的挑战。本文介绍了一种网络方法，用于评估罕见基因缺陷在生物尺度上的影响。本文构建了一个由超过2000万个基因关系组成的多重网络，这些基因关系被组织成46个网络层，跨越了基因型和表型之间的6个主要生物尺度。对3771种罕见疾病的综合分析揭示了不同的表型模块在各个层次。这些模块可用于机械分析基因缺陷的影响，并准确预测罕见疾病候选基因。结果表明，疾病模块形式可以应用于罕见疾病，并推广到物理交互网络之外。这些发现为应用基于网络的工具进行跨规模的数据集成开辟了新的途径。

4、Communications Biology | 基于深度学习算法的DIA数据处理方法，有效提升DIA蛋白质组学分析性能

数据独立采集（Data-independent acquisition，DIA）是当前蛋白质组学中应用范围较广的采集方式。与数据依赖采集（Data-dependent acquisition, DDA）的策略相比，DIA避免了仅对高丰度蛋白质信号采集的偏好性，转而采取“兼容并包”的策略，将一级质谱的荷质比范围分为数个窗口，在二级质谱中采集各个窗口内所包含的所有母离子碎裂所产生的子离子信号。正是如此，DIA具有相比DDA更好的重现性与定量准确性，在样本数量较大时能够获得更加准确而稳定的蛋白表达矩阵，因而更加适用于大规模的定量蛋白质组学研究。

本文，研究团队开发了基于深度学习算法的DIA数据处理方法DreamDIAXMBD，通过对DIA谱图库以及数据的分析，设计了包含上百种色谱峰类型的新型谱图数据结构代表性谱图矩阵（representative spectral matrix，RSM），使用深度学习算法提取DIA肽段谱图中的洗脱特征，有效提升了DIA数据处理算法的准确度，并在定性、定量等多个方面超越了目前广泛使用的开源DIA数据处理软件OpenSWATH、Skyline和DIA-NN。

文章¶

1、在Linux的黑白命令行无法看R语言配色的解决方案

Linux的黑白命令行无法看R语言配色，本文推荐了一个工具并介绍如何使用。

2、远程运行jupyter notebook：密码登录和token登录

本文介绍如何使用密码和token登录Jupyter Notebook。

3、Jetbrains 发布下一代编辑器「Fleet」

这是一个对标VS Code的软件，目前处于邀请测试中。

因为 Fleet，我们不再需要打开不同的 IDE 来获得特定技术所需的功能。使用 Fleet，一切都在一个应用程序中。

工具¶

1、easystats

easystats是一个组织，提供了一系列方便在R中处理统计分析与建模的工具包。

2、hardhat

hardhat是一个以开发人员为中心的包，旨在简化新的建模包的创建，同时促进良好的R建模包标准，这些标准是由R建模包的一组传统的约定所制定的。

3、BruceR - 一个统计检验的R包，可以很方便地进行简单效应检验和多重效应检验

(感谢知乎@谷雨投稿)

资源¶

1、用R访问人类细胞图谱数据

课件链接：https://www.aliyundrive.com/s/DjUaNNPxegL

2、Pre-submission inquiry模板

3、Recount3：75万个转录组数据重分析项目

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第10期

Sat, 27 Nov 2021 15:18:00 +0000

生信爱好者周刊（第 10 期）：开放科学¶

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封面图¶

愈加开放的科学是未来的潮流。（via）

本周话题：开放科学¶

联合国教科文组织（UNESCO）大会第41届会议于2021年11月9-24日召开。在经过一个包容、透明和多利益相关方的协商过程之后，会议审议通过《开放科学建议书》，标志着开放科学迈入全球共识的新阶段。

《开放科学建议书》旨在为开放科学政策和实践提供一个国际框架，即承认关于开放科学的观点存在学科和地区差异，考虑到学术自由、促进性别平等变革的方法以及不同国家特别是发展中国家的科学家和其他开放科学行为者所面临的具体挑战，并有助于缩小国家之间和国家内部存在的数字、技术和知识鸿沟。

「开放科学建议书.pdf」，点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP ，无需下载极速在线查看，视频原画倍速播放。链接：https://www.aliyundrive.com/s/zbYedF3XwRF

生信科技动态¶

1、预印｜在临床相关低Map区域纠正甲基化检测

DNA甲基化是胚胎发育、致癌和遗传调控等重要生物学功能的重要组成部分。准确评估基因组甲基化状态的方法对于其在许多情况下的有效使用至关重要，尤其是在疾病的检测和诊断中。甲基化对比器，如Bismark和bwa-meth，经常分配比所映射的区域的唯一性所支持的MapQ值高得多。这些不正确的高MapQ导致重复区域中不适当的甲基化定量检测。本研究为甲基化检测工具MethylDackel创建了一个新特性，以执行基于读段的过滤。这种新的甲基化调用方法将一些表面上的混合甲基化修正为0%或100%甲基化，并消除了许多可信的甲基化检测结果。

2、BIB｜深度学习能在多大程度上提高癌症细胞系对药物反应的预测?

深度神经网络已被应用于1000多个癌症细胞和组织的多组学数据，以更好地预测药物反应。作者总结并研究了最近发表的最先进的深度学习方法。尽管深度学习方法在药物反应预测方面取得了重大进展，但深度学习方法在预测未出现在训练数据集中的药物反应方面显示出其弱点。特别是在药物盲测中，所有被评估的深度学习方法都比相似性-正则化矩阵分解（SRMF）方法表现差。作者概述了将深度学习方法应用于药物反应预测的挑战，并提出了将深度学习与已有的生物信息学分析相结合的方法。

3、Nature | 表型关联分析揭示罕见变异与上万种常见疾病的关系

全基因组关联研究发现了与人类疾病相关的数以万计的常见变异。然而，这些变异只能解释很少一部分疾病的发病原因。罕见变异（MAF<1%）在疾病的发生过程中发挥着重要的作用。但是，罕见变异对常见疾病的贡献仍然未知。英国生物银行（UK Biobank，UKB）纳入了约50万人的基因组数据及详细的电子病例信息，这为遗传学家提供了前所未有的机遇来评估罕见变异对常见疾病发生的影响。在本研究中，作者纳入了UKB中269171个具有欧洲血统的人群，分析了17361种二元表型（如是否为精神分裂症）和1419种定量表型（如血糖等指标）与罕见突变的关系。以基因为单位（Gene-based collapsing）的关联分析显示，存在1703个具有统计学意义的基因-二元表型关联，中位数比值比（odds ratio）为12.4。另外，83%的关联通过单一变异关联分析无法检测到，这强调了基于基因的collapsing分析在高等位基因异质性下的检出效力。重要的是，与表型相关的基因显著富集于FDA已批准的药物靶点上。最后，作者进一步从UKB中纳入了具有非洲、东亚和南亚血统的11933名人员的外显子组测序数据，进行了谱系特异性和泛谱系collapsing分析。总之，本研究阐述了罕见变异在常见疾病发生过程中的重要作用。

文章¶

1、高通量数据整合分析中批次效应的鉴定和处理

批次效应表示样品在不同的批次处理和测量时引入的与生物状态不相关的系统性的技术偏差。很多因素都可能导致批次效应的产生，如不同实验条件、不同操作者、不同公司的试剂、不同批的试剂、实验开展的时间、检测设备、不同的测序批次等。

2、使用R包Boruta进行特征选择评估变量的重要性

高维数据在机器学习问题中非常普遍，要从大量数据中提取有用信息（例如，哪些变量对于预测或解释结果更重要），必须使用统计技术来减少噪声或冗余。挑选重要变量的方法有很多，本篇简介一个R包，Boruta，它是围绕随机森林分类算法构建的包装器，用于捕获数据集中所有与结果变量相关的重要、有趣的变量。

3、Cancer Cell 长文综述：微生物与癌症

人体微生物组成了一个复杂的多界群落，在多个身体部位与宿主共生互作。宿主-微生物的互作影响多种生理过程、是多种多因素疾病的条件。在过去10年，微生物群落被认为影响多种癌症的发生、发展、转移和对治疗的反应。然而微生物对癌症生物学存在影响的因果证据才刚刚被揭示，因此解析微生物对癌症的调节以及对癌症治疗产生影响在分子层面上的机制，具有重大的科学价值和临床意义。

在这篇综述中，研究者描述了不同促进癌症发生发展的微生物生态位共同具有的分子致病机制；强调了对相关问题理解的进步性、局限性、挑战和前瞻，这些问题包括微生物如何影响癌症和癌症对治疗的反应、微生物或其分泌的具有生物活性的代谢物如何具有潜在的利用价值、如何成为癌症治疗的精准靶标等等。

工具¶

1、gggenomes - 比较基因组学的一种图形语法

2、pins - 发现和共享资源

pins包发布数据、模型和其他R对象，使得跨项目和与同事共享它们变得容易。你可以把对象钉到各种不同的钉板上，包括文件夹(在网络驱动器上共享或与DropBox等服务共享)、RStudio Connect、Amazon S3、Azure存储和微软365 (OneDrive和SharePoint)。可以自动对引脚进行版本控制，从而可以直接跟踪更改、对历史数据重新运行分析和撤消错误。

3、whatchanged - 一个优雅的变更日志生成器

方便生成规范优雅的代码变更日志信息。

4、System Monitor - 微软❤️开源

System Monitor（Sysmon）是一个系统服务和设备驱动程序，一旦安装在系统上，就会在系统重启时保持驻留，以监控并记录系统活动到事件日志。它提供有关进程创建、网络连接和文件创建时间变化的详细信息。通过使用事件收集或 SIEM 代理收集它产生的事件，并随后对其进行分析，用户可以识别恶意或异常活动。

资源¶

1、mathlets - 数学概念探索

2、TICA - 精确肿瘤学的单细胞肿瘤免疫图谱

数据下载地址：https://zenodo.org/record/5186413

3、网易云课堂引进亚马逊AWS近百门IT类课程，向社会免费开放

钛媒体10月26日消息，专注于成人职业技能提升的网易云课堂，正式宣布上线亚马逊云科技（以下简称“亚马逊AWS”）中文在线培训课程，并承诺向全社会免费开放。

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第9期

Sat, 20 Nov 2021 15:31:54 +0000

生信爱好者周刊（第 9 期）：统计建模之道和术¶

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封面图¶

（via）

本周话题：统计建模之道和术 ¶

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：

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。

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。

（来源：公众号「统计之都」）

生信科技动态¶

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

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。

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。

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。

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

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。

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

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/）。

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。

文章¶

1、R使用正则表达式匹配任何模式的初学者指南

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。

2、使用Python的XGBoost参数调优完整指南

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？

3、R-操作数据库

本文介绍如何通过RSQLite操作关系型数据库。

4、usethis包新增pr_*系列函数

工具¶

1、r-script

一个简单的小模块，用于将数据从NodeJS传递给R（并返回）。

2、RestRserve

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。

3、ggh4x

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。

4、r-codespaces

GitHub代码空间配置的R和Shiny。

资源¶

1、一本从零开始全面了解贝叶斯优化过程的书籍

2、临床基因组分析相关数据库汇总

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第8期

Sun, 07 Nov 2021 08:09:36 +0000

生信爱好者周刊（第 8 期）：《沙丘》编剧、《权游》作者使用MS-DOS创作¶

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封面图¶

《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）

本周话题：《沙丘》编剧、《权游》作者使用MS-DOS创作 ¶

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。

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」）

这引起我个人两点思考：

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。
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。

生信科技动态¶

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

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。

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。

（来源：公众号「奇点网」）

2、数字病理学中的人工智能-诊断和精确肿瘤的新工具

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。

（来源：公众号「drugAI」）

文章¶

1、周志华教授keynote：探索从纯学习到学习+推理的AI

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。

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）。

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。

2、一文教你如何进行SCI写作

本文和大家分享一些写作相关的思考。

另外一篇：写好结构化论文的10条规则。

3、R语言与函数估计学习笔记（样条方法）

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。

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。

工具¶

1、vscode-power-mode插件：敲出你的能量

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。

2、pkgdown：R包文档制作工具

近期该包发布2.0版本，将支持boostrap5文档模板。

3、install_GISTIC：GISTIC 2.0安装与镜像

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。

4、cronR：用R设定系统自动化任务

5、papermill：参数化、执行和分析jupyter笔记本

资源¶

1、宝藏自学网站

公众号「袁厨的算法小屋」一个简单的汇总：

菜鸟教程
廖雪峰的官方网站
中国大学MOOC
慕课网
哔哩哔哩
Gitee
Github
learngitbranching
LinuxCool
LeetCode
…

2、深度学习论文精读

李沐带你进行深度学习经典、新论文逐段精读。

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第7期

Sat, 30 Oct 2021 16:04:48 +0000

生信爱好者周刊（第 7 期）：为何年轻便科研至死¶

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封面图¶

彩珠。（via）

本周话题：为何年轻便科研至死¶

这周的话题来自近期一则比较沉重的消息。

近日，23岁研究生王某于西北大学坠亡一事引发广泛关注。

据媒体报道，10月22日下午，王某从实验室所在大楼坠亡，年仅23岁。他是延安大学应用化学专业2019级研究生，导师为延安大学化学与化工学院老师吕某。2020年上半年，王某来到西北大学化学与材料科学学院进行学习和课题研究。

10月19日当天，王某曾给父母、表姐和弟弟分别打了电话。在和父亲的沟通中，王某表达了“不想读书了”的想法。在父亲的追问下，王某只提到实验室压力太大，经常被导师批评。（来源：公众号「科学网」）

这不是近年来来第一次了，为何研究生跳楼频发，为何年轻便科研“至”死？有哪些理由，怎样避免，诸位不妨思考和说道。

生信科技动态¶

1、Cell Genomics创刊

封面设计艺术家Alex Cagan在绘制Cell Genomics的首期封面时，试图以抽象和俏皮的方式传达本刊的三大关键支柱——“开放、合作、开拓”，其作品将基因组学领域的旋转符号与科学和开展研究的科学家形象相融合。它们通过舞蹈一样跃动的语言统一了起来，这仿佛也反映了美丽复杂的细胞机制和生命节律，以及正在进行的理解它们的科学之旅。该作品旨在体现这一持续的、充满希望的发现历程。

这是一个开放、合作、开拓的全新基因组学论坛，是基因组学领域致力于开放获取和开放科学的全新研究期刊，我们支持公开分享研究、方法和数据集。

2、gtsummary包新函数tbl_continuous

该函数支持按照多个分类变量对一个连续数值变量进行汇总。

3、Proscia 宣布人工智能在黑色素瘤检测方面取得突破，灵敏度为 93%

来自费城的 Proscia 正在加速病理学的数字化转型，以改变我们理解癌症等疾病的方式。其 Concentriq 数字病理学平台和强大的 AI 应用程序正在将具有 150 年历史的研究和诊断标准推向数据驱动的学科，为病理学家提供更好的方法来对抗当今的癌症。

近日，Proscia 分享了一项前瞻性研究的结果，宣布 AI 在黑色素瘤（最致命的皮肤癌形式）检测方面的突破。利用 AI 以高度的准确性自动检测黑色素瘤。这些发现说明了 AI 在病理学常规实践中提供更快诊断、改善患者预后和优化实验室经济性的前景。

该项研究在托马斯杰斐逊大学和佛罗里达大学进行，展示了 AI 在未经筛选的 1,422 个连续皮肤活检组中的真实性能。该技术正确识别侵袭性黑色素瘤和原位黑色素瘤，灵敏度为 93%，特异性为 91%。它还对基底细胞癌和鳞状细胞癌进行了分类，AUC 分别为 0.97 和 0.95，占所有皮肤癌的 97%。本研究验证了对 12,784 张图像进行的多站点回顾性研究的结果。

4、单细胞核糖体测序技术（scRibo-seq）开启单细胞翻译组学研究

近日，荷兰乌得勒支大学医学中心的研究团队在国际顶尖期刊Nature在线发表了题为Single-cell Ribo-seq reveals cell cycle-dependent translational pausing的文章。研究证明，单细胞核糖体测序技术（scRibo-seq）能够实现单密码子的分辨率；极大提高了单细胞核糖体检测的敏感性，使得在单个细胞中对核糖体进行分析成为可能。此外，研究团队还证明，对特定氨基酸的限制会导致核糖体在编码氨基酸的密码子的子集上出现暂停，并且这种现象只在与其细胞周期状态相关的细胞亚群中被观察到。总之，这项技术为确定翻译过程以及对那些看似相同的细胞之间的显著差异的解析提供了近一步的证据。

文章¶

1、GitHub全球开发者大会重磅更新自动编码工具Copilot

GitHub在其全球开发者大会上，宣布Copilot将增加对包括Neovim和JetBrains IDEs在内的编辑器的支持，重点是JetBrains的IntelliJ IDEA和PyCharm。GitHub还宣布Copilot支持Java、C、C++和C#等语言的多行代码完成。

2、RNA-seq综述

英文综述的中文大体翻译。

3、Chip-seq基础知识介绍

实则是一段视频。

4、手把手带你搭建个人博客

一篇利用blogdown搭建个人博客的详细介绍。

工具¶

1、postcards - 创建简单漂亮的个人网站。

2、ezcox - Cox模型批处理和可视化

工具已发布到预印本：https://arxiv.org/abs/2110.14232。

3、Python开发者的完美终端工具

Rich 是一个 Python 库，可以为你在终端中提供富文本和漂亮、精美的格式。

使用 Rich API 可以很容易的在终端输出添加各种颜色和不同风格。它可以绘制漂亮的表格，进度条，markdown，突出显示语法的源代码及回溯等等，优秀的功能不胜枚举。

4、tv - 跨平台CSV格式数据展示工具

资源¶

1、awesome-r-pkgtools - R包开发工具清单

2、2021年9月R新包推荐

2021年9月，220个R新包收录于CRAN（2021年8月份收录160个），累计收录约19,862个R包！此次选摘了40个R包（14个类别），分布结构如下：

3、数据科学家的10个秘密

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第6期

Sat, 23 Oct 2021 15:06:24 +0000

生信爱好者周刊（第 6 期）：你会买“炸场”Macbook Pro搞生信吗？¶

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封面图¶

看上去是不同角度拍摄的同一条街道，但是实际上，它们是同一张图片并排放在一起。(via)

可视化是工具，不是结果。利用它，但别被它控制。

本周话题：你会买“炸场”Macbook Pro搞生信吗？¶

今后人们要吐槽的就是竟然连苹果电脑都要有刘海了。新款MacBook Pro为了让屏幕面积更大，为电脑屏幕加上了一个刘海设计。

你觉得它漂亮吗？个人觉得丑裂…

不过刘海是次要的，近期发布会的最大亮点，当属苹果新发布的两款芯片——M1 Pro和M1 Max。

M1 Pro 配备了多达 10 个 CPU 核心，其中包括 8 个高性能核心和两个节能核心，比M1提速70%。在图形方面，M1 Pro 拥有 16 核 GPU，其性能是M1 的两倍。新芯片还支持更多内存，配置选项最高可达 32GB，拥有高达200GB/s的内存带宽。M1 Pro使用了337亿个晶体管，大约是 M1 晶体管数量的两倍。支持外接两台显示器，可以同时播放多达20条4K ProRes视频。

M1 Max是是M1 Pro的进阶版，虽然跟Pro一样样拥有10个CPU，但M1 Max将统一内存进一步拓展到64GB，内存带宽至 400GB/s，比M1提速6倍。同时在GPU方面，Max在Pro的基础上再度翻了一倍，32核GPU让其速度达到M1 的四倍之多。（来源：公众号「硅星人」）

So，你会买“炸场”Macbook Pro搞生信吗？

生信科技动态¶

1、新型AI系统可基于乳腺超声图像识别恶性病变，准确率与放射科医生相当

乳腺癌是女性癌症死亡的第二大原因，早期发现、治疗可以有效提高治愈率。X光检查是应用最广泛的乳腺癌筛查和早期发现的成像技术，但对于组织致密的乳腺，在X光检查中很难发现癌症。乳腺超声检查已被证实能够检测到X光检查中的隐匿性癌症，通常被作为乳房X光检查的补充手段，在乳腺癌筛查、检测和鉴定中发挥重要作用。但乳腺超声检查结果仍会获得较高的假阳性率，进而导致不必要的组织活检。

近日，美国纽约大学研究团队开发了一种新型人工智能（AI）系统，可以在超声图像中实现放射科医生级别的准确率来识别乳腺癌。结果显示，在该人工智能系统的帮助下，放射科医生诊断的假阳性率降低37.3%，在保持相同敏感性水平的前提下，组织活检率减少27.8%，突出了人工智能在提高乳腺超声诊断的准确性、一致性和效率方面具有很大的潜力。该研究成果已发表于Nature Communications期刊上，文章题为“Artificial intelligence system reduces false-positive findings in the interpretation of breast ultrasound exams”。

2、DDInter：药物-药物相互作用数据库

药物-药物相互作用 (DDI) 是临床合理用药和上市后药物警戒中最重要的问题之一。DDI是指同时或连续服用两种或两种以上药物时，一种药物的活性可能因其他药物的存在而发生改变。随着现代疾病谱的增加以及患者耐药性的升高，多药处方已成为常见的治疗选择，特别是对于伴有癌症、糖尿病、心血管疾病等多种慢性疾病的患者。这往往会增加临床相关 DDI 的风险，并对治疗管理提出了新的挑战。

来自中南大学曹东升教授课题组、浙江大学侯廷军教授课题组和湘雅医院刘韶教授课题组联合发表的一篇文章“DDInter: an online drug–drug interaction database towards improving clinical decision-making and patient safety”。本文介绍了一个全面且实用的数据库DDInter，包含约24万个经临床药师审阅和校正的相互作用药物对，覆盖了1833个FDA批准药物。DDInter 为每个DDI提供了丰富的信息，包括作用机制、严重程度、对于潜在风险的管理策略、药物替换方案、文献引用等。用户可以轻松浏览药物条目和相互作用，检索基本信息和药物相互作用网络，并借助相互作用检查器组件进行处方检查。为了帮助用户更好地理解和探索搜索结果，嵌入了多个数据可视化工具来动态显示复杂的关系。医生和药剂师通过使用DDInter可以获得剂量调整、药物更换以及风险判断和管理的实用指导；数据科学家可以将其用于潜在DDI的推导和其他预测工具的评估。

3、为什么不吸烟也会得肺癌？NIH团队揭示不吸烟肺癌患者基因突变演化史

近期，来自美国国立卫生研究院（NIH）下属国家癌症研究所（NCI）癌症流行病学和遗传学部门的流行病学家Maria Teresa Landi博士领导的研究团队在Nature Genetics期刊上发表题为“Genomic and evolutionary classification of lung cancer in never smokers”的研究文章。研究团队对无吸烟史肺癌患者进行全基因组测序，绘制了不吸烟肺癌患者基因突变演化史。分析结果发现，大部分肿瘤都是由机体自然过程所引起的突变而引发。同时，该研究还关注了不吸烟群体与肺癌之间的健康问题，为肺癌早期诊疗提供了科学依据。

基因组突变图谱结果显示，EGFR是最常见的突变（28.4%），其次是KRAS（7.3%）、ALK （6.0%）、MET（4.3%）、ERBB2（3.9%）、ROS1（2.6%）和RET（1.3%），这7个基因突变互相呈现强烈的互斥分布。

4、机器学习揭示基因组在单个细胞中的表达差异

在单个人类细胞的微观视界内，蛋白质和 DNA 的复杂折叠和排列决定了每个细胞的命运：哪些基因被表达，哪些基因被抑制，这决定了细胞是保持健康还是发生病变；宏观角度则反映了一个人的健康状况。单细胞 Hi-C （scHi-C）技术可以识别三维（3D）染色质组织的细胞间差异性，但测量相互作用的稀疏性会带来分析挑战。

卡内基梅隆大学的研究人员提出了一种基于超图表示学习框架的算法——Higashi，可以合并单个细胞之间的潜在相关性，以增强接触图的整体插补。Higashi 优于现有的 scHi-C 数据嵌入和插补方法，并且能够识别单个细胞中的多尺度 3D 基因组特征，例如区室化和 TAD 样域边界，从而可以精确描绘其细胞间差异性。该研究以Multiscale and integrative single-cell Hi-C analysis with Higashi为题，于2021年10月11日发布在杂志Nature Biotechnology。

5、3 个问题：MIT专家论述关于阻碍AutoML发展的障碍

研究人员希望更多用户友好的机器学习系统将使非专家能够分析大数据——但这样的系统能完全自主吗？本文介绍麻省理工学院计算机科学家 Kalyan Veeramachaneni分享了他对自动化机器学习（AutoML）现状、创建全自动机器学习系统的挑战以及未来道路的看法。Kalyan Veeramachaneni 是麻省理工学院信息与决策系统实验室的首席研究科学家，自 2010 年以来一直在研究 AutoML，他在 ACM Computing Surveys 杂志上合著了一篇论文，详细介绍了一个七层示意图，用于根据 AutoML 工具的自主级别来评估它们。

3个问题：

自动机器学习在过去十年中是如何发展的，AutoML系统的现状如何？
机器学习流程的哪些步骤最难自动化，为什么自动化它们如此具有挑战性？
您希望通过您在论文中概述的用于评估 AutoML 系统的七层框架实现什么目标？

文章¶

1、可别再说base plot不能图形语法！

R自带绘图包采用画家模式，难以实现灵活有序的图形生成。本文中Y叔介绍了基于图像语法的base plot生成以及相应的R包实现plotbb。对可视化感兴趣的读者非常推荐阅读！

2、GATK 的Somatic Mutation流程–肿瘤基因组测序数据分析专栏

本文介绍了GATK 的Somatic Mutation检测流程。

3、R包earth的多元自适应样条回归（MARS）以及对变量重要性的评估

多元自适应样条回归（Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS）是一种非参数回归方法，它通过对数据进行分区，并在每个区间的预测变量值范围内分别构建线性模型或广义线性模型来实现，即一种分段回归形式。本文介绍了该方法的基本原理和通过实例评估变量重要性。

4、R语言快速制作学术论文三线表

三线表以其形式简洁、功能分明、阅读方便而在科技论文中被推荐使用。

本文主要使用table1包制作三线表，生成的三线表为html格式，可以直接复制到word中。

5、一个人能领导多少人？

这个问题没有简单的答案。虽然本文作者通常使用5-7个人的经验法则，但你可以看到这完全取决于情况。

工具¶

1、survminer：生存分析和可视化

2、rstatix：基础统计检验的管道友好框架

提供简单直观的管道友好框架，与“tidyverse”设计哲学相一致，用于执行基本统计检验，包括t检验、Wilcoxon检验、方差分析、Kruskal-Wallis和相关分析。

3、lexer：一个支持多语言扩展的JS版开源词法分析器

一个基于DFA法的支持多语言扩展的JS版开源词法分析器，代码精简，易于学习和使用。（@WGrape投稿）

4、annotables：用于注释/转换基因id的R数据包

grch38 %>% 
    dplyr::filter(biotype == "protein_coding" & chr == "1") %>% 
    dplyr::select(ensgene, symbol, chr, start, end, description) %>% 
    head %>% 
    knitr::kable(.)

5、styler：R代码格式化

R代码丑？就用它。我常用的一个R包，可以从文件、目录和包三个不同的水平格式化R代码。

6、docker与podman：容器与管理工具

容器化技术已经变革了云服务与软件应用开发和部署方式，也为可重复的数据分析提供强大的底层支撑。对技术感兴趣的读者一定不要错过容器技术。（知乎用户 @幻舞花火的投稿）

7、rsthemes：完整的RStudio IDE和语法主题

# 安装包
devtools::install_github("gadenbuie/rsthemes")

# 安装主题
rsthemes::install_rsthemes()

# 尝试主题
rsthemes::try_rsthemes()

资源¶

1、《生物信息就该这么学》专栏合集

2、李沐：深度学习论文精读

推荐学习深度学习的读者关注。

3、免疫学拾遗

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张林
曾健明

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（完）

第5期

Sat, 16 Oct 2021 10:45:11 +0000

生信爱好者周刊（第 5 期）：相关非因果¶

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本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。

讨论区的帖子《谁在招人？》，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。

「本期专用讨论区」

封面图¶

智慧校园。（via）

本周话题：相关非因果¶

本期话题与今年的最后一个诺贝尔奖有关。

加州大学伯克利分校的David Card、麻省理工学院的Joshua D. Angrist和斯坦福大学Guido W. Imbens，共同获得了今年的诺贝尔经济学奖。

瑞典皇家科学院表彰他们在劳动经济学和从自然实验中分析因果关系方面做出的贡献。

初入生信的萌新，可能还在各种技术贴和教程里畅游，但如果稍有些科研经验，可能就会对因果话题产生疑惑和进行自己的探索。这是因为，当我们完成一项课题，所需要总结汇集产生的结论往往是因果，而绝大部分我们进行的数据分析只能产生相关。

相关非因果，因果必相关。相关到因果的过渡在如今的生物医学科研中往往困难重重。你与今天的话题有哪些疑惑和共鸣？欢迎在评论讨论区留言。

目前科研中你看到的主要的因果结论生成形式是依赖背景进行因果逻辑推断。在统计学方法中，通过贝叶斯体系可以直接从概率中推断因果。而其他领域，从相关到因果，可能真正产生一些根本性变革。

Judea Pearl与今年的诺贝尔获奖者颇有渊源，他因为开发因果推理的算法在AI上的贡献，而获得图灵奖。

不过Pearl却是其中两位获奖者的坚定反对者。因为Pearl认为，他们的研究违反了因果推理的两个基本定律，即反事实定律和条件独立定律。

推荐感兴趣的读者看下《为什么：因果关系的新科学》一书，目前我也只是初步看了一点内容，从其他领域的系统理论中我们有可能获取当前科研进步的新力量。

生信科技动态¶

1、Bioc Asia 2021会议近期举行

从去年开始（没记错的话），Bioconductor每年针对亚洲区间举办年度会议（线上）。今年的会议会在11月1号-4号举行，会议安排请查看Schedule。除了会议报告，还有很多的workshops，新手读者朋友们看看是否有感兴趣的内容。

中文workshop：

(Day1) 陈金金 Jinjin Chen: “Gene-set Analysis Workshop”
(Day2) 孙建强 Jianqiang Sun: “Introduction to image recognition with deep learning”
(Day3) 孙建强 Jianqiang Sun: “Prediction of CRISPR guide RNA activity with deep learning”
(Day4) 周烺 Lang Chau: “Visualization and exploration of MSAs and associated data with ggmsa”

2、QB期刊将直播GWAS最新研究进展

2005年，Hoh及其同事首次成功利用基因组关联研究（Genome Wide Association Study, GWAS）鉴定了与年龄相关的黄斑变性主要基因。在随后的16年中，众多研究报道了数十万种遗传变异与数千种性状和疾病之间的可重复关联信号。世界各地开发了越来越多的生物库，参与者多达100万人，以期通过GWAS分析促进复杂性状的遗传研究。此外，已启动的许多联盟项目收集的各种类型数据对GWAS分析具有重要价值。这些丰富的数据给科学家们在数据管理、计算、分析、集成和解释方面带来了巨大的机遇和挑战。由Quantitative Biology （QB）期刊发起，美国耶鲁大学的赵宏宇教授，清华大学的侯琳教授，美国威斯康星大学麦迪逊分校的吕琼石教授和香港科技大学的杨灿教授共同组织了QB期刊2021年第二期的GWAS专辑（点击文末“阅读原文”查看本专辑所有文章）及本次网络研讨会。6位国内外专家将介绍GWAS最新科研进展和互联网时代的应用进展，并与参会专家一起展开深入交流。欢迎从事GWAS相关研究的老师和同学积极参与。（来源：公众号「QB期刊」）

本次会议由Quantitative Biology （QB）期刊编辑部主办，授权蔻享学术进行网络直播（https://www.koushare.com/frontiers/qb）。扫描加入下面微信群，将实时获取最新会议通知。

直播时间：2021年11月13日上午10：00 - 12：00

3、武大联合Elsevier创办生物医学期刊Cell Insight

Cell Insight 是一本开放获取双月刊，以打造“世界一流期刊”为目标，以“推动中国科技期刊高质量发展”为理念，重点报道生物医学领域的最新科学与技术成果。

Cell Insight由中科院院士、武汉大学舒红兵教授担任主编，病毒学国家重点实验室主任、武汉大学蓝柯教授担任执行主编，由来自中国、美国、加拿大、英国、澳大利亚、日本、意大利、比利时、韩国等全球著名学术机构的40余位学者担任编委。

Cell Insight 将提供专业且快速的论文审稿流程，论文投稿一周内决定是否送审，对送审稿件在二至四周内返回审稿意见，接受稿件 1 月内在线发表，同时在微信公众号加以推送。此外，Cell Insight 还对某些高水平、存在激烈竞争的稿件提供绿色通道快速发表。

Cell Insight 将于 2022 年 1 月正式出版第一期，创刊前三年所发表的文章均免除文章出版费。(来源：公众号「科研大匠」)

文章¶

1、一条指令，修改ggplot所有的字体

Y叔编写函数set_font()解决一次性字体设定。

g2 <- set_font(p, 
              family="Arial", 
              fontface="italic")

（来源：公众号「YuLabSMU」）

2、Python 3.10发布：优化错误调试，新增match语句等

更好的错误跟踪

Python3.10 新增两个特性，可以更好地处理错误，即更好的错误消息和用于调试的精确行号。以下列代码为例，代码中包含字典和函数，然而这段代码显示没有关闭字典。

some_dict = {1: "jack", 2: "john", 3: "james" ,
a_results = a_useful_function()

旧版本错误显示：

新版本错误显示：

Python 3.10 关于错误跟踪新特性将有助于加快调试速度，并减少初学者挫败感。

引入结构模式匹配

如果你已经使用过 C++ 等其他编程语言，或许你会期待 Python 有 switch 语句，这样就不必通过长的 if、 elif、 elif…. else 语句来完成任务。Python 3.10 的一个新特性是增加了结构模式匹配，或者换句话说，增加了 match case 语句，它的语法如下：

match subject:
    case <patt1>:
        <act1>
    case <patt2>:
        <act2>
    case <patt3>:
        <act3>
    case _:
        <action_default>

（来源：公众号「Python开发者」）

3、临床研究阴性阳性结果解读

对结果和研究的一些有益的思考策略。

阳性结果，思考：

P＜0.05就足够好吗？
获益程度有多大？
临床上，这一主要研究终点重要吗？
获得次要研究终点的支持了吗？
重要的亚组获益一致吗？
样本含量足够大？结论足够可信吗？
研究被提前终止了吗？
安全性问题会抵消获益吗？
疗效及安全性的均衡是患者特异性的吗？
研究设计及执行存在缺陷吗？
研究结果适用于我的患者吗？

阴性结果，思考：

有潜在获益的趋势吗？
把握度是否足够
主要研究终点是否合适(被准确定义)
研究对象是否合理？
治疗剂量是否合理？
研究执行过程是否有缺陷？
非劣效结论有意义吗？
亚组分析是否有积极信号？
次要研究终点有阳性发现吗？
改变分析方式有帮助吗？
有更充分的外部数据吗？
是否有充分的生物学依据支持这一治疗？

4、基于 KDE 的最佳 Linux 发行版

KDE 是目前最具定制性和最快速的桌面环境之一。虽然你可以随时安装 KDE，但最好选择一个 KDE 开箱即用的 Linux 发行版。

在这里，作者列出一些最好的基于 KDE 的 Linux 发行版。

例如，KDE Neon

5、王立铭：进化论是地球上唯一的成功学

虽然这是一篇推销文，但其中作者提及的几个观点值得大家阅读和思考。

在生物的自私本能和环境资源的相对匮乏这一对矛盾的推动下，进化履带上的四根链条——可遗传的变异、生存竞争、自然选择和生殖隔离——滚滚开动，在混乱的大自然中建立生命的秩序，并逐步自我完善和分叉，从一颗种子长成枝繁叶茂的生命之树。

6、8种方法可视化你的单细胞基因集打分

这期最后推荐的一篇文章以「生信技能树」的一篇近期推文收尾：校正批次效应后的数据，会掩盖部分真实的生物学差异。但校正批次效应后的数据是否能用于基因集富集分析，以及样本之间的批次效应是否会影响基因富集分析结果仍然是一个争论。文章重新审视了9种常见的功能集打分方法：GSEA、GSVA、PLAGE、Zscore、AddModuleScore、ssGSEA、AUCell、UCell和singscore。

工具¶

1、gggenes：ggplot2绘制基因结构图

2、shinyAce

shinyAce包使Shiny应用程序开发人员能够在他们的应用程序中使用Ace文本编辑器。

3、ggpubr - 基于ggplot2的publication ready图生成

“ggpubr”包提供了一些易于使用的函数，用于创建和定制基于“ggplot2”的出版准备图，包括点图、提琴图、条形图等。这个包中文搜索已经有非常非常多的介绍和使用推文了。

4、ggstatsplot - 基ggplot2于带有统计细节的图

对于发表文章非常推荐的一个绘图包，详细地展示统计细节而不仅仅只有显著性。支持常见的分析绘图。

5、flomo - 快速记录碎片知识与灵感的工具。

（@mugpeng投稿）

资源¶

1、biofast - 对生物信息学中常见任务的编程语言/实现进行基准测试

该仓库可以查看对于基本的生信处理任务，不同编程语言的计算性能。这对于初学者学习合适的编程语言可能提供帮助。

下面展示的是FASTQ解析的结果：

2、肿瘤免疫学

正在进行的肿瘤免疫学系统推文。（来源：公众号「OncoLab」）

3、类似GitBook在线文档创作平台汇总

4、Creating Beautiful Data Visualizations in R: a ggplot2 Crash Course（英文在线幻灯片）

详细的ggplot2介绍课件。

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（完）

第4期

Sat, 09 Oct 2021 11:05:37 +0000

生信爱好者周刊（第 4 期）：生信有一天可以得诺贝尔奖吗¶

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「本期专用讨论区」

封面图¶

光环。（via）

本周话题：生信有一天可以得诺贝尔奖吗¶

【2021年诺贝尔生理学或医学奖揭晓】北京时间10月4日下午，2021年诺贝尔生理学或医学奖揭晓。美国科学家David Julies、Ardem Patapoutian获奖，以表彰他们“发现温度和触觉的受体”。

人们对热、冷和触觉的感知能力对生存至关重要，支撑着我们与周围世界的互动。在日常生活中，我们认为这些感觉理所当然，但神经冲动是如何产生的，从而使温度和压力可以被感知？今年的诺贝尔奖得主解决了这个问题。

生信发展了几十年，为各类生物医学研究进展立下汗马功劳。但生信技术中一些核心的原创性方法、目前不断变更的测序手段是否能够在未来获得诺贝尔奖呢？你知道有哪些重要的生信方法和技术手段？你觉得它们能值一个诺贝尔奖吗？

生信科技动态¶

1、多款测序平台性能评估成果发布，华大智造测序仪可提供高质量WGS

近日，由生物分子资源设施协会（Association of Biomolecular Resource Facilities, ARBF）主导的ABRF NGS II期研究成果发表于Nature Biotechnology，文章题为“Performance assessment of DNA sequencing platforms in the ABRF Next-Generation Sequencing Study”。研究团队基于来自Illumina、Pacific Biosciences、Thermo Fisher Scientific、BGI、Oxford Nanopore Technologies和Genapsys的多款测序平台，在多个实验室对同一人类基因组家族、三个单独菌株和十种细菌的宏基因组混合物进行测序，并将各平台数据进行全方位、系统性比较，分析各个测序平台的性能差异和测序质量，以提供真实全面的参考证据。

数据显示，在短读长测序平台中，Illumina的HiSeq 4000和HiSeq X10平台提供了最一致、最高的基因组覆盖率，华大智造的BGISEQ-500、MGISEQ-2000平台提供了最低的测序错误率。在长读长测序平台中，PacBio CCS具有最高的基于参考的映射率和最低的非映射率。PacBio CCS和Oxford Nanopore的PromethION、MinION平台在重复序列丰富的区域和跨均聚物检测中均显示出最佳的序列定位性能。NovaSeq 6000使用2×250 bp读取化学是捕获已知INDEL事件的最强大的仪器。

2、基于结构分类预测EGFR突变型NSCLC的药物反应

近期，在Nature杂志上发表了一篇名为Structure-based classification predicts drug response in EGFR-mutant NSCLC的文章，描述了一种基于结构的方法来定义EGFR突变的功能群，这种方法可以有效地指导EGFR突变NSCLC患者的治疗和临床试验选择，并表明基于结构-功能的方法可以提高对不同癌基因靶向治疗药物敏感性的预测突变。

3、ecDNA与线性DNA的表观遗传差异研究进展

华大基因唐冲博士团队于近日在表观遗传与染色质研究权威期刊Epigenetics & Chromatin上发表题为Sequencing of methylase-accessible regions in integral circular extrachromosomal DNA reveals differences in chromatin structure的论文，开发出一种单分子层级研究ecDNA染色质开放性的新技术—— CCDA-seq。

4、ctDNA对NSCLC的BRAF抑制剂耐药机制探索

本文主要评估了ctDNA靶向测序的临床应用，作者选择了不同时期的患者样本进行ctDNA分析，结合KM分析观察BRAF突变及与其共发生的突变对疗效的影响，从而确定对BRAF靶向治疗耐药的因素和相关基因组改变，最终明确，对BRAF突变和其他共发生突变的连续检测在临床治疗策略的制定上是有意义的。

文章¶

1、富集分析的p值是怎么算出来的？

通常各种软件做GO富集性分析，都是使用超几何分布进行计算。超几何分布是偏态的，所以fisher.test默认的双侧检验，其实是使用单侧来计算p值，我们可以对数据进行测试，使用双侧和单侧的p值是一样的，不过会影响对置信区间的估计。

2、Sina图

在可视化分布时，箱线图可以隐藏双模态，而小提琴可以显示不存在的数据。Sina图，其中的点与密度成比例抖动，提供了一个很好的解决方案。ggforce::geom_sina提供了ggplot2的layer支持！

3、河流图

河流图（Streamg raph），有时候也叫做“主题河流图”（Theme River），是堆积面积图的一种变形，通过“流动”的形状来展示不同类别的数据随时间的变化情况。但不同于堆积面积图，河流图并不是将数据描绘在一个固定的、笔直的轴上（堆积图的基准线就是x轴），而是将数据分散到一个变化的中心基准线上（该基准线不一定是笔直的）。

4、浅谈Chip-seq/DNase-seq/ATAC-seq

在生物信息领域，测序技术的学习是必不可少的一环，要知道生物信息这门学科的起源就来自于各种各样的测序技术。这里谈一下Chip-seq、DNase-seq以及ATAC-seq这三种常见且比较相似的测序技术。

5、把你用R画的图（base或ggplot2）变成ASCII纯文本！

工具¶

1、vcfstats - 强大的vcf统计与作图工具

做生信免不了和vcf文件打交道，但是如何快速的统计其中的信息与作图并不是一件容易的事。vcfstats提供了一种快速提取vcf文件信息与作图的方式，强大，快速而且容易扩展。

2、UCSCXenaShiny - 基于UCSC Xena癌症数据库的R包和可视化Shiny应用

UCSCXenaShiny是一个交互式探索UCSCXena的R包。它主要是为了提供一个web应用程序（建立在Shiny框架和UCSCXenaTools包之上），用于下载、分析和可视化UCSCXena的数据集。

支持CRAN、Docker、Conda等下载、安装方式。

3、officeverse - 为生成office文档提供强大支持

4、rustdesk - 又一个强大的远程桌面软件

远程桌面软件，开箱即用，无需任何配置。

5、螺旋桨（PaddleHelix）

螺旋桨（PaddleHelix）是一个生物计算工具集，是用机器学习的方法，特别是深度神经网络，致力于促进以下领域的发展：

新药发现。提供1)大规模预训练模型:化合物和蛋白质; 2)多种应用:分子属性预测,药物靶点亲和力预测,和分子生成。
疫苗设计。提供RNA设计算法,包括LinearFold和LinearPartition。
精准医疗。提供药物联用的应用。

6、RectChr

RectChr主要用于基于Chr染色体水平上多层次的可视工具。

资源¶

1、bioinformatics-workflows

工作流管理器提供了一种简单直观的方法来简化管道开发。在这里，我们为选定的工作流管理器提供基本的概念验证实现。分析工作流是基于RNA-seq管道的一小部分，使用fastqc进行质量控制和鲑鱼进行转录物定量。

2、ggplot2绘图视频课程

3、最常用的R包整理

在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下：

数据导入
数据整理
数据转换
数据建模
数据可视化
统计推断
报告展示
自动化分析

本文列出每个步骤最有用的一些R包。

4、现代科研指北 - 图书

本书初稿写作于我处于学生与独立科研人员或转行的过渡期，也就是博士后阶段。在这一阶段身处海外的我意识到了现代科研的一些趋势与这个年龄段科研人员的种种迷茫，为了铭记，也为了启迪，我将这一阶段对于现代科研的一些思考整合为一本书。这本书是开源的，在初稿完成后开放协作，我也鼓励科研人员能记录自己的成长经历，如果实在不知从哪下手，可以参考这本书来整理。是否认可本书观点并不重要，但没有自己的科研思考过程对于科研人员是一种悲哀。

贡献者¶

@pwwang

赞赏¶

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李淑娴
*书

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（完）

第3期

Fri, 24 Sep 2021 15:08:02 +0000

生信爱好者周刊（第 3 期）：百年杨振宁¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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「本期专用讨论区」

封面图¶

对抗与对流。（via）

本周话题：百年杨振宁 ¶

2021年10月1日，杨振宁先生将迎来农历100周岁生日，学术界纷纷推出活动或文集祝贺杨先生百岁诞辰。《赛先生》自8月起陆续刊发系列重温杨振宁先生重要贡献的经典文章。9月22日起与《知识分子》联合推出 “百年风华杨振宁” 系列文章。邀请朱邦芬、潘建伟、施一公、饶毅等科学家及杨振宁先生学生为杨先生百岁诞辰送上祝福。

你认识杨振宁吗？知道他有哪些成果？哪些成果和品德让你钦佩？他的经历是否促进你对科学和生信科研的思考？🤔

欢迎读者在留言讨论区进行评论交流。

愿我们都能为国家、为生信、为自己奋斗百年！

生信科技动态¶

1、Science再次发布“全世界最前沿的125个科学问题”

其中生命科学领域的问题可以作为各位读者思考和以后攻克的方向。

What could help conservation of the oceans? 什么可以帮助保护海洋？
Can we stop ourselves from aging? 我们可以阻止自己衰老吗？
Why can only some cells become other cells? 为什么只有一些细胞会变成其他细胞？
Why are some genomes so big and others very small? 为什么有些基因组非常大而另一些却很小？
Will it be possible to cure all cancers? 有可能治愈所有癌症吗？
What genes make us uniquely human? 哪些基因使我们人类与众不同？
How do migratory animals know where they’re going? 迁徙动物如何知道它们要去哪里？
How many species are there on Earth? 地球上有多少物种？
How do organisms evolve? 有机体是如何进化的？
Why did dinosaurs grow to be so big? 为什么恐龙长得如此之大？
Did ancient humans interbreed with other human-like ancestors? 远古人类是否曾与其他类人祖先杂交？
Why do humans get so attached to dogs and cats? 人类为什么会对猫狗如此着迷？
Will the world’s population keep growing indefinitely? 世界人口会无限增长吗？
Why do we stop growing? 我们为什么会停止生长？
Is de-extinction possible? 能否复活灭绝生物？
Can humans hibernate? 人类可以冬眠吗？
Where do human emotions originate? 人类的情感源于何处？
Will humans look physically different in the future? 未来人类的外貌会有所不同吗？
Why were there species explosions and mass extinction? 为什么会发生物种大爆发和大灭绝？
How might genome editing be used to cure disease? 基因组编辑将如何用于治疗疾病？
Can a cell be artificially synthesized? 可以人工合成细胞吗？
How are biomolecules organized in cells to function orderly and effectively? 细胞内的生物分子是如何组织从而有序有效发挥作用的？

2、单细胞分析迈入多组学时代

一系列迅速发展的软件工具正在帮助研究人员分析多个庞大的组学数据集。过去十年见证了单细胞基因组学的爆炸式增长。描述基因表达的单细胞RNA测序 (RNA-seq)是最常用的技术。其他方法则详细描述了甲基化、遗传变异、蛋白质丰度和染色质可及性等过程。

3、Robust haplotype-resolved assembly of diploid individuals without parental data

常规单样本单倍型解析组装仍然是一个未解决的问题。在这里，我们描述了一种新算法，该算法结合了 PacBio HiFi 读数和 Hi-C 染色质相互作用数据，以生成单倍型解析的组装，而无需对亲本进行测序。应用于人类和其他脊椎动物样本，我们的算法始终优于现有的单样本组装管道，并生成与最佳基于谱系的组装质量相当的组装。

4、利用长读长测序数据解析遗传变异的深度学习算法NanoCaller

与短读长测序技术相比，长读长测序技术成本更低，reads长度更长，可以克服短读长测序无法解决的多个挑战性问题，已成功用于对不同物种的基因组进行测序。但与短读长测序数据相比，长读长测序的精准度较低，检测错误率也更高。有研究表明，利用基于深度学习的算法，在长读长测序数据上可以精确检测变异。根据单倍型数据的分阶段比对可提高变异识别的准确性，现有的三种算法（DeepVariant、Clairvoyante和Clair）在短读长和长读长数据上都能很好地运行单倍型数据比对，但这些算法在SNP检测中都忽略了来自远端单倍型SNP的重要信息。

近日，费城儿童医院王凯教授团队开发了一种新的深度学习算法–NanoCaller，可充分利用长读长测序在基因组区域中检测变异，并在Genome Biology上发表了题为NanoCaller for accurate detection of SNPs and indels in difficult-to-map regions from long-read sequencing by haplotype-aware deep neural networks的研究文章。NanoCaller可利用单倍型信息检测SNP，使用称为SNP的长reads进行定相，并通过局部重新排列检测InDel。研究团队利用NanoCaller检测了一个被广泛使用的基准基因组中的41个全新变体，这是此前其他方法无法实现可靠检测，有助于从长读长测序中发现复杂基因组区域的新变体。

5、Subtype-GAN: a deep learning approach for integrative cancer subtyping of multi-omics data

癌症亚型的发现有助于探索癌症发病机制，确定治疗中的临床可操作性，并提高患者的生存率。然而，由于多组学数据的多样性和复杂性，开发用于肿瘤分子亚型的集成聚类算法仍然具有挑战性。本文提出了 Subtype-GAN，这是一种基于多输入多输出神经网络的深度对抗学习方法，可以准确地对复杂的组学数据进行建模。通过从神经网络中提取潜在变量，Subtype-GAN 使用共识聚类和高斯混合模型来识别肿瘤样本的分子亚型。与其他最先进的子分型方法相比，Subtype-GAN 在由来自 10 种癌症类型的 4000 个 TCGA 肿瘤组成的基准数据集上取得了出色的表现。作者将 Subtype-GAN 应用于 BRCA 数据集，并自动获得了 1031 个 BRCA 肿瘤的亚型数量和亚型标签。通过详细分析，作者发现识别出的亚型具有临床意义，并且在特征空间中显示出不同的模式，证明了 Subtype-GAN 的实用性。

论文链接：https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab109
Github链接：https://github.com/haiyang1986/Subtype-GAN

6、DTI-Voodoo: machine learning over interaction networks and ontology-based background knowledge predicts drug–target interactions

预测DTI的方法可以利用药物的表型效应来识别潜在的药物靶点而间接进行，也可以是直接的利用分子信息直接预测结合亲和力。这两种方法都可以与有关交互网络的信息相结合。作者开发了DTI-Voodoo，将药物的分子特征和本体编码的表型效应与蛋白质-蛋白质相互作用网络相结合，并使用GCN来预测DTI。作者证明了药物效应特征可以利用相互作用网络中的信息，而分子特征则不能。DTI-Voodoo旨在预测给定蛋白质的候选药物；实验证明了DTI-Voodoo比最先进的DTI预测方法有显著的改进。

论文链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article/doi/10.1093/bioinformatics/btab548/6329632
代码链接：https://github.com/THinnerichs/DTI-VOODOO

7、Cathy Wu/Shirley Liu 团队建立多中心免疫肿瘤生物标志物开发平台

哈佛大学/丹特-法博癌症研究所Cathy Wu及X.Shirley Liu 团队在Clinical Cancer Research 期刊上发表了题为Cross-Site Concordance Evaluation of Tumor DNA and RNA Sequencing Platforms for the CIMAC-CIDC Network的文章。该研究建立并描述了免疫治疗临床试验中产生的跨中心多组学数据的整合分析平台及策略，并描述了建立多中心网络免疫肿瘤生物标志物开发的关键要素。其中包括平台建设、免疫分析检测的验证和协调、数据读取和集成平台以及多组学数据分析的策略。该研究也指出，DNA 和 RNA 平行测序能够显著提高肿瘤免疫治疗标志物筛选结果，可为精准诊断、精准治疗提供重要的参考信息。

https://github.com/openbiox/weekly/issues/40

文章¶

1、绘制GC含量和测序深度（GC-Depth）分布图评估基因组质量

对于组装后的基因组序列，将组装基因组结果中的contigs/scaffolds序列分隔为一定长度的滑窗，统计每段滑窗内的各碱基占比，或者GC含量等，以查看组装结果中碱基分布是否均匀，基因组中存在多少比例的高GC区域等。据此，可在一定程度上推测物种基因组结构特征，组装中是否存在明显的错配，或判断测序数据中是否存在其他物种污染等。

2、Lessons learned in writing my first book

作者介绍了自己写第一本书的的经历感悟以及一些技巧分享。

3、Visualize the ‘real’ circular genome

circlize包提供了基因组的环形可视化方法。现在的问题是如何可视化一个“真正的”环形基因组，其中完整的圆圈对应于基因组，并且基因组的“末端”平滑地越过基因组的“起点”。

4、R tips: rlang中的expression操作符

生信菜鸟团的这篇推文简要介绍了rlang操作非标准计算的方式。

5、ggplot2的热图玩法

画热图的体系用的比较多的是pheatmap和ComplexHeatmap这两个包，前者胜在代码简单，功能强大，而后者胜在细节无穷无尽，只有你想不到，没有它做不到。ggplot2在画热图这件事上，是存在感不太强的。但有时候还必须得用它来画，以期和其他ggplot2的图严丝合缝的拼在一起。

因此我收集了一下ggplot2的成果，发现又解锁了y叔的一个新包aplot，以及前段时间刚出的ggheatmap（居然是大三的学生写的，后生可畏）。我写了三种方法，ggheatmap最为简单，可以直接去看方法3。

工具¶

1、typora - 最好用的Markdown编辑器

除了默认内置的几种主题，读者还可以通过https://theme.typora.io/从主题库中筛选自己喜欢的。

2、spiralize - 可视化螺旋数据

顾神新出品的精品R包。可以螺旋化沿阿基米德螺线可视化数据。它在可视化方面有两大优势：

它能够以高分辨率可视化具有很长轴的数据。
时间序列数据可以有效地揭示周期性模式。

作者在https://jokergoo.github.io/spiralize_vignettes/examples.html提供了非常多的实例，感兴趣的一定要看看！

3、jupyverse - 一组实现一个Jupyter服务器的FPS插件

4、ggheatmap - ggplot2的热图实现

本期文章有一篇相关推文。

5、可视化代码执行

【原载于《科技爱好者周刊（第 177 期）》】。

这个网站会将代码的执行流程，转成可视化图形，展示代码一步步是怎么执行的。目前支持 Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Ruby 代码。

资源¶

1、数据科学小抄

我之前收集各类数据科学小抄，感兴趣的读者可以通过阿里云盘https://www.aliyundrive.com/s/688q5eGAKdE下载。

2、R中处理因果推断

包含如下内容：

00 Intro
01 Whole Game
02 Causal Diagrams
03 Introduction to Propensity Scores
04 Using Propensity Scores
05 Checking Propensity Scores
06 Fitting the outcome model
07 G-Computation
08 Tipping Point Sensitivity Analyses

3、Information is beautiful网站 - 一个非常多可视化案例的网站

该网站里面包含了各种各样好看的可视化图表，以及相关的介绍。

赞赏¶

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感谢以下读者往期赞赏：

拼命做实验的昌浩
Robin
爪爪
Oligomath
李浩

订阅¶

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（完）

第2期

Fri, 17 Sep 2021 06:44:24 +0000

生信爱好者周刊（第 2 期）：生信的境界与道路¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

讨论区的帖子《谁在招人？》，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。

「本期专用讨论区」

封面图¶

如果先做一个菜鸟。（via）

让别人看到你在学习～。

本周话题：生信的境界与道路 ¶

华中科技大学教授薛宇翻译生物信息学研究的5个层次水平并加入自己的理解：

0级（Level 0）：为建模、而建模（modeling for modeling’s sake）。简称：渣级。
1级（Level 1）：给数据、能分析。简称：菜鸟级。
2级（Level 2）：想新招、玩数据。简称：肉鸟级。
3级（Level 3）：玩数据、作发现。简称：顶级。
X级（Level X）：玩科学、讲政治。简称：神级。

希望每一位生信学习者都能从渣打到神级。

如果读者对本期话题感兴趣，欢迎到讨论区评论交流。

生信科技动态¶

1、第十届全国生物信息学与系统生物学学术大会

全国生物信息学与系统生物学学术大会自1998年首届召开以来，已成功举办九届，是中国生物信息学研究领域学术水平最高、影响最大的全国盛会。第十届全国生物信息学与系统生物学学术大会将于2021年10月25日至28日在四川省成都市召开。此次会议由中国生物信息学学会（筹）主办，四川省生物信息学学会承办，大会主题为“生物信息学前沿——人工智能大数据系统生物学与人类健康”。

2、未来科学大奖公布：香港大学袁国勇/裴伟士因SARS获生命科学奖

未来科学大奖（Future Science Prize）是由华裔科学家、企业家群体共同发起的民间科学奖项，设置“生命科学”和“物质科学”、“数学与计算机科学奖”三大奖项，单项奖金100万美元，于2016年首次颁发。旨在奖励在大中华地区（包含中国大陆地区、香港、澳门及台湾）取得杰出科技成果的科学家。

2021年未来科学大奖生命科学奖获奖者为：袁国勇（香港大学）、裴伟士（香港大学）。

获奖原因：他们发现了冠状病毒（SARS-CoV-1）是导致2003年全球重症急性呼吸综合征（SARS）的病原，以及由动物到人的传染链，为人类应对MERS和COVID-19冠状病毒引起的传染病产生了重大影响。

3、聚焦五大领域：浙江大学发布《重大领域交叉前沿方向2021》报告

以智能化为特征的第四次工业革命已经全面开启，会聚技术的不断涌现，正引领各领域创新突破性跃迁。学科交叉是这场变革的核心驱动力，主要表现为信息、生命、物质三大学科板块间的深度融合，最终将推动人类生产生活发生深刻变化。把握全球科技发展趋势，瞄准交叉前沿领域加快布局，对于抢抓创新竞争未来制高点具有重要意义。

很多内容应该可以更生信关联起来。

4、Nat. Comput. Sci. | 深度学习建模基因调控网络

【drugAI】单细胞测序技术的快速发展为生物学家研究细胞状态提供了前所未有的机会。而在批量测序数据中未发现的实验噪声会显着降低下游生物信息学分析结果的准确性。为了解决这个问题，人们利用深度学习通过模拟基因之间复杂的相互作用模式来过滤单细胞转录组数据中的噪声。先前的基于深度学习的方法虽然能更清晰的揭示细胞异质性，捕捉转录组学相似性和细胞之间的差异，但很难评估基因调控网络（GRN）结构或数据其他内部结构。而许多计算模型是将GRN推断和单细胞数据分析模型进行结合。然而，通常需要设计复杂的实验，并且还可能引入额外的噪声。此外，基于单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的方法也有明显的局限性。

针对上述问题，本文作者提出基于β-VAE框架的DeepSEM模型，可以联合嵌入基因表达数据，同时构建GRNs反映单细胞内基因相互作用的内部结构，而无需依赖任何额外信息，例如TF结合motif或单细胞ATAC测序（scATAC-seq）数据。作者在多个基准数据集上评估DeepSEM在各种单细胞任务中的性能都获得了不错的结果，并且由于VAE模型本身可以对潜在向量空间进行扰动来生成新的数据，因此在训练样本数据有限的情况下，仍能保证细胞类型分类的准确性。

5、吃下去的药被肠道细菌吸收了？可能会降低药效并改变肠道菌群

人体肠道自然包含许多不同种类的细菌群落，这些细菌对健康和疾病都很重要，它们被称为肠道微生物群。人与人之间的细菌种类组成差异很大，此前已有研究表明，肠道细菌的种类与肥胖、免疫反应和心理健康等多种疾病有关。

不仅如此，肠道细菌还可以通过生化反应来改变某些药物的特性，这一过程被称为生物转化。那么，与之相反，某些常用药物在肠道的累积是否会改变人体的肠道微生物群呢？

2021年9月8日，剑桥大学医学研究委员会毒理学部门和德国欧洲分子生物学实验室的研究人员在Nature上发表题为：Bioaccumulation of therapeutic drugs by human gut bacteria的研究论文。

这项研究首次表明，某些种类的肠道细菌会积累人体药物，并改变细菌的类型及其活动。这可能会直接改变药物的有效性，因为积累可能会减少药物对身体的可用性，同时也可能间接地改变细菌的功能和成分，因为可能会产生副作用。

6、上海交通大学王卫庆/曹亚南团队发表用于中国人群准确基因型插补的ChinaMAP参考Panel

研究团队基于中国代谢分析项目（ChinaMAP）的WGS数据构建了该高分辨率和群体特异性参考panel。与此前的中国样本的参考panel相比，ChinaMAP参考panel在样本量、测序深度、插补准确性、精确度和灵敏度方面表现出显著优势。ChinaMAP插补服务器（www.mbiobank.com）可以为中国和东亚人群的遗传研究提供最佳插补方法，有助于中国人群遗传研究中更全面的插补和更新颖的发现。

7、通过迁移学习将单细胞数据映射到参考图谱

大的单细胞地图集现在经常被生成，作为小范围研究分析的参考。然而，由于数据集之间的批处理效应、有限的计算资源可用性以及原始数据的共享限制，从参考数据中学习变得复杂。在这里，我们介绍了一种深度学习策略，用于在引用之上映射查询数据集，称为单细胞架构手术（scArches）。scArches使用迁移学习和参数优化来实现高效、分散、迭代的参考构建和新数据集的上下文化，而无需共享原始数据。使用来自小鼠大脑、胰腺、免疫和全生物地图集的例子，我们表明，尽管使用的参数比从头整合少四个数量级，但能保留生物状态信息，同时消除批效应。scArches可推广到多模态参考映射，允许对缺失的模态进行归因。最后，scArches保留了2019冠状病毒病（COVID-19）的疾病变异，当映射到健康参考时，可以发现特定疾病的细胞状态。scArches将通过迭代构建、更新、共享和有效使用参考地图集来促进合作项目。

8、基于机器学习的儿童遗传综合征评估模型

目前，机器学习技术在解释图像以诊断各种疾病方面显示出潜力。虽然面部特征的计算分析已广泛用于一般的安全应用，但尚未被用于医疗诊断。前期的初步研究结果表明，使用面部分析和机器学习技术识别与遗传综合征相关的面部畸形是可行的。但那些研究只是为了支持专业医疗机构对预先筛查的患者进行临床诊断，没有解决确定哪些儿童有出现遗传综合征的风险并应寻求专业治疗的关键需求，且其纳入的研究人群较为局限。

近日，美国华盛顿国立儿童医院的研究团队在The Lancet Digital Health期刊在线发表了题为Development and evaluation of a machine learning-based point-of-care screening tool for genetic syndromes in children: a multinational retrospective study的文章。研究团队开发出一种基于深度神经网络和面部统计模型的遗传病筛查技术，并评估了其在儿童遗传综合征预测层面的性能。根据多个国家的多中心数据分析表明，该深度神经网络学习模型能够在一般的儿科人群中识别任何遗传畸形，解释与种族、年龄和性别相关的表型变异性。

文章¶

1、在ggplot2散点图中自动添加回归系数或回归方程、R2、P值等

有时候使用ggplot2绘制散点图展示两组变量的关系时，同时也做了一些描述二者关系的统计，如相关性分析、回归分析等，并期望将相关系数或回归方程、R2、P值等也添加在ggplot2的散点图中，该如何实现呢？

2、学习如何分析肿瘤空间异质性

分析肿瘤空间异质性是历来研究的热点，但也是难点。因此，今天为大家深度解读一篇2021年6月发表在《Cancer Discovery》(IF=39.397；中科院1区)上的文章，学习作者如何利用公共数据探索空间异质性的分子特征。

3、生物网络中的小世界系数（small-world coefficient）及R语言计算

本文简介一种网络拓扑属性，小世界系数（small-world coefficient）。

4、构建基本shell脚本

本文介绍如何构建基本的Shell脚本，掌握Linux终端编程。

内容：

使用多个命令
创建脚本文件
显示消息
使用变量
输入输出重定向
管道
数学运算
退出脚本

5、Linux数据处理命令工具

step1 input.txt | less
step1 input.txt | step2 | less
step1 input.txt | step2 | step3 | less

Linux管道

本文参考学习《Bioinformatics. Data. Skills》，这里简要地整理下Linux用来处理数据文本的工具。

该书的获取方式见上期。

6、使用dplyr进行数据处理

delays <- flights %>%
    group_by(dest) %>%
    summarize(
        count = n(),
        dist = mean(distance, na.rm = TRUE),
        delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)
    ) %>%
    filter(count > 20, dest != "HNL")

dplyr管道与数据操作

本文参考学习《R for Data Science》，这里介绍dplyr数据处理和编程基础。

7、单细胞RNAseq数据的矩阵分解

我有兴趣学习更多关于矩阵分解及其在scRNAseq数据中的应用。我想对Elana J. Fertig研究组的论文Enter the Matrix: Factorization Uncovers Knowledge from Omics进行深入学习。

工具¶

1、datar: dplyr in python

在生信分析中，R是很常用的语言，R中数据处理的包，特别是tidyverse开发的包，包括dplyr、tidyr、 forcats等，很受欢迎。他们的API设计简单易记，配合ggplot2，简直数据分析+作图的神组合。而python中，pandas虽然强大，但API繁多且不容易记住。datar将R中相关的包在python中进行了实现，使得python中的数据分析也可以用上dplyr的语法。datar不仅实现了管道操作，并且尽量遵循原包的API设计，对R熟悉的同学很容易上手。

本工具是作者本人分享，我简单的看了下项目仓库以及与作者交流，不仅发现tidyverse中极多有用功能被纳入，而且是纯Python实现的（与简单提供R接口不同）。非常厉害的工具，称得上Python中的tidyverse，推荐大家尝试使用！

from datar import f
from datar.dplyr import mutate, filter, if_else
from datar.tibble import tibble
# or
# from datar.all import f, mutate, filter, if_else, tibble

df = tibble(
    x=range(4),
    y=['zero', 'one', 'two', 'three']
)
df >> mutate(z=f.x)
"""# output
        x        y       z
  <int64> <object> <int64>
0       0     zero       0
1       1      one       1
2       2      two       2
3       3    three       3
"""

df >> mutate(z=if_else(f.x>1, 1, 0))
"""# output:
        x        y       z
  <int64> <object> <int64>
0       0     zero       0
1       1      one       0
2       2      two       1
3       3    three       1
"""

df >> filter(f.x>1)
"""# output:
        x        y
  <int64> <object>
0       2      two
1       3    three
"""

df >> mutate(z=if_else(f.x>1, 1, 0)) >> filter(f.z==1)
"""# output:
        x        y       z
  <int64> <object> <int64>
0       2      two       1
1       3    three       1
"""

2、eulerr

eulerr生成面积比例欧拉图，显示与圆或椭圆的集合关系(交、并、解)。欧拉图是维恩图，不要求所有集合的相互作用都存在（无论它们是空的还是空的），这意味着，根据输入，欧拉有时会产生维恩图，有时不会。

3、gt - 表格制作神器

使用gt包，任何人都可以使用R编程语言制作好看的表。gt的哲学是：我们可以用一组内聚的表部件来构造各种各样的有用的表。这包括表头、存根、列标签和跨组列标签、表主体和表脚。

4、gtExtras

gtExtras的目标是提供一些额外的辅助函数来帮助使用gt创建漂亮的表。这些函数通常是对样板文件的包装，或者添加了gt中尚未内置的功能。gt包是惊人的，确保去阅读官方文档。

主题

数据高亮

5、gtsummary - 准备好的演示数据总结和分析结果表

gtsummary包提供了一种优雅而灵活的方法来使用R编程语言创建可发布的分析和汇总表。gtsummary包总结了数据集、回归模型等等，使用了具有高度可定制功能的合理默认值。

6、mathpix - 图片转公式神器

好用的公式提取工具。支持拷贝到Word和LaTex。

资源¶

1、Cookbook for R 中文版

Cookbook for R 中文版是由 Openbiox 小组第一批创建和维护的Cookbook for R中文翻译项目。这里以直观明了的问题/需求和方案为基本内容向读者介绍 R 的基础和如何解决常见的分析问题。从阅读中读者可以学习安装和使用三方包、操作基础的数据类型，学习数据的导入、操作和可视化，学习统计分析和编写脚本等内容。

2、free self-taught education in Bioinformatics - 开源社会大学生信之路课程

对于那些想要在自己的时间免费完成生物信息学课程的人来说，这是一条坚实的道路，课程来自世界上最好的大学。

在我们的课程中，我们优先选择MOOC（大规模开放在线课程）风格的课程，因为这些课程是根据我们的学习风格创建的。

要成为一名生物信息学家，你必须学习大量的科学知识，所以要做好准备，比如生物、化学等。

3、getting-started-with-genomics-tools-and-resources

Ming Tang多年整理的维护的基因组分析学习和使用资源。

赞赏¶

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订阅¶

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（完）

第1期

Fri, 10 Sep 2021 03:02:29 +0000

生信爱好者周刊（第 1 期）：生信是什么¶

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

讨论区的帖子《谁在招人？》，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。

开刊词¶

我发布该周刊的驱动因素有两个：一是受到阮一峰《科技爱好者周刊》的影响，我常常能在其发布的内容中找到新颖有趣或值得思考的内容；二是处理浏览器不断增加的标签列表的焦虑感。我时常通过浏览器收藏非常不错的资源、文章，其中很多没看就忘记了，但我累积的内容却越来越多。

我希望给自己做做减法，这个减法就是输出。将自己收纳的信息及时地处理并输出出去，一方面锻炼自己的脑子，另一方面也能够过滤出真正重要的知识，而这些知识是可查询和追溯的。

当然了，对于读者，我希望这本周刊能够带给你思考或是效率的提升。注意，并不是所有的内容都适合你，你需要找到自己觉得最重要的内容。

由于个人研究内容在肿瘤基因组，所以一些生信内容会偏向该方向。如果越来越多的朋友加入分享，这一倾向可以被纠正。

第一期，我们将聚焦于对初学者有帮助的主题和资源。

封面图¶

当生物遇见计算机。（via）

本周话题：生信是什么¶

生信是什么？你是如何理解它的？

无论你是一个新手还是老手，想必都有自己的看法。这个问题没有标准答案，可能会一直没有答案。这是个你需要一直学习、一直寻求突破的事业，它让你痛并快乐着，让你舍不得离开座位，让你肚子一圈圈变大。来吧，亲爱的朋友们。

对生信，这里不会给出教科书式的定义。如果你想要畅聊自己的看法，欢迎在GitHub讨论区发表自己的意见。

从个人的经历来看，生信主要有3大块内容，或者说它基本是由3个学科交叉形成的新的科学。

生物学
统计学
计算机

这里生物学是根、统计学是内核、计算机是外核。3者通其2，便能立足该领域。

生信科技动态¶

1、国际组学数据质量控制联盟第四期研究成果

该项目由美国食品药品监督管理局（FDA）牵头，历时5年多，聚集了来自全球100多个单位的300多位科学家参与。通过建立和使用一系列基因组参考物质，国际组学数据质量控制联盟对众多新一代测序平台和生物信息学方法在体细胞和胚系突变、拷贝数变异、肿瘤靶向测序和液态活检、单细胞测序等多个应用场景的性能进行了系统研究。

2、Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes 2020 成果合集

癌症是一种基因组疾病，由细胞获得关键癌症基因的体细胞突变引起。这些突变改变了调节细胞生长和与组织环境相互作用的途径。直到最近，对癌症基因组的研究都集中在蛋白质编码基因上，这些基因加起来只占基因组的1%。为了解决这个问题，ICGC/TCGA全基因组泛癌症分析(PCAWG)项目对超过2600个原发癌症及其38种不同肿瘤类型的匹配正常组织进行了全基因组测序和综合分析。这项研究揭示了大规模结构突变在癌症中所发挥的广泛作用，识别了之前未知的基因调控区域的癌症相关突变，推断了多种癌症类型的肿瘤进化，阐明了体细胞突变和转录组之间的相互作用，并研究了种系遗传变异在调节突变过程中的作用。该集合包括描述PCAWG联盟进行的核心分析集的论文，并展示了数据、工具和其他资源，对那些寻求进一步探索这个遗留数据集的人是有用的。

3、Pan-Cancer Atlas 2018 成果合集

通过对33种最普遍的癌症形式的超过11000个肿瘤的分析，泛癌症图谱提供了一个独特的全面、深入和相互关联的理解，肿瘤如何、在哪里和为什么会在人类中出现。泛癌症地图集作为一个单一和统一的参考点，是在追求精准医疗的过程中开发新疗法的重要资源。

4、TGCA pan-cancer analysis 2013 成果合集

人体不同部位不同细胞类型的基因组改变会导致数百种不同形式的癌症，而这些改变导致具有不同生物学、病理学和治疗策略的肿瘤的方式正开始被描述。TCGA研究网络已经将数千个肿瘤基因组的DNA、染色质和RNA的畸变与匹配的正常细胞基因组进行了分类，并分析了它们的表观遗传和蛋白质后果。在这里，泛癌症倡议检查了在TCGA分析的前12种肿瘤类型中发现的基因组和细胞改变之间的异同。这种对癌症类型的首次观察提供了基因组学和生物信息学的新工具，以及在肿瘤的临床分类之外，根据肿瘤的分子病理学重新定位靶向治疗的前景。

文章¶

别人怎么看生信？

1、What is Bioinformatics?（英文）

生物信息学支撑并使整个生命科学的研究成为可能。这包括从大量还原科学（基因组学、蛋白质组学和其他“组学”，基因活性调节、表观遗传学、蛋白质和RNA结构和功能、细胞组织）到比较、进化和系统生物学。尤其是后者，试图发现我们的身体是如何工作的。

2、What is Bioinformatics?（英文）

测序和微阵列等高通量生物实验数据的爆炸式增长催生了生物信息学这门科学。生物信息学是一门类似于数据科学的解决生物学问题的交叉学科。

3、What is Bioinformatics?（英文）

生物信息学是一门相对较新的、不断发展的学科，它结合了计算机科学和生物学的技能和技术，帮助我们更好地理解和解释生物数据。

工具¶

1、Anaconda：当前全球最流行的开源数据分析平台/环境。

By data scientists, for data scientists

2、Jupyter：当前最流行的交互式数据分析笔记本（编辑器）（支持多语言）。

3、RStudio：当前最流行的R语言编辑器。

4、VS Code：当前最流行的通用集成开发环境IDE。

5、GitHub desktop：最流行代码存储库GitHub的桌面版软件。

资源¶

目前通用的生物信息学研究中，3大编程语言为：R、Python和Shell。Shell必学，其他两者选择其一即可。下面收集和分享适合初学者的各类资源。

1、The Unix Workbench（英文）

这本书是为那些刚接触编程和刚接触类似unix的操作系统（如macOS）和Linux发行版（如Ubuntu）的人准备的。本书中讨论的大多数技术都可以通过命令行接口访问。命令行界面一开始看起来很陌生，所以这本书试图在使用命令行和你通常使用鼠标和键盘时采取的动作之间画出相似之处。你还将学习如何用一种名为Bash的编程语言编写小块软件，它允许你将我们将要讨论的工具连接在一起。我希望在本书结束时，你能够像使用连接乐高积木一样使用不同的Unix工具。

2、R for data science（英文）

这是“R数据科学”的网站。这本书将教你如何使用R进行数据科学：你将学习如何将数据转换为R，使其成为最有用的结构，转换它，可视化它并建模它。在这本书中，你会发现数据科学的技能实践。就像化学家学习如何清洁试管和储存实验室一样，你也将学习如何清洁数据和绘图——以及其他许多事情。这些都是让数据科学发生的技能，在这里你将发现用R来做这些事情的最佳实践。你将学习如何使用图形语法、读写编程和可重复研究来节省时间。你还将学习如何管理认知资源，以便在争论、可视化和探索数据时促进发现。

3、廖雪峰的Python教程（中文）

这是哈佛大学STAT115/215 BIO/BST282的课程材料。本课程的所有YouTube视频都在2021年STAT115播放列表下（视频我记得B站上也有，大家觉得有需要就去搜一下）。

主要作者是Xiaole Shirley Liu

5、Computational Genomics with R（英文）

这本书的目的是为基因组学提供数据分析的基础。我们根据每年开设的计算基因组学课程开发了这本书。我们总是有来自物理、生物、医学、数学、计算机科学或其他定量领域的跨学科听众。我们希望这本书是一个起点，为计算基因组学学生和进一步的数据分析在基因组学更具体的主题指南。这就是为什么我们试图涵盖从编程到基础基因组生物学的各种各样的主题。由于这是一个跨学科的领域，不同背景的人需要有不同的起点。生物学家可能跳过基本基因组生物学的部分，从R编程开始，而计算机科学家可能想从基因组生物学开始。同样，一个经验丰富的人在需要做某种类型的分析时，可能会想要参考这本书，但之前没有经验。

6、Bioinformatics Data Skills（英文）

【付费：出于版权问题我不会在公众平台分享PDF资源，请需要的读者打赏（至少2元）并留下邮箱和资源信息名，我会统一通过邮件发送。一定要留邮箱，当然单独打赏也是可以的。以后PDF等电子书的分享也采用相同的模式】

8、极客R：数据分析之道（中文）：我之前写了两章介绍就停了的书。对初学者还是很有用的。

7、Markdown 入门参考（中文）

Markdown 是一种轻量级标记语言，创始人为约翰·格鲁伯（John Gruber）。它允许人们“使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成有效的 XHTML（或者 HTML）文档”。这种语言吸收了很多在电子邮件中已有的纯文本标记的特性。

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（完）

生信爱好者周刊

第180期

生信爱好者周刊（第 180 期）：有了AI，还有必要学习生物信息吗？¶

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第179期

生信爱好者周刊（第179期）：在大数据时代，研究设计应优先考虑统计显著性¶

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第178期

生信爱好者周刊（第 178 期）：为何肿瘤空间分布至关重要¶

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生信爱好者周刊（第 177 期）：单细胞基因表达数据是否会泄露个体基因型信息，从而带来隐私风险？¶

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第176期

生信爱好者周刊（第176期）：有组织科研，是不是学阀大杀四方，片甲不留？¶

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生信爱好者周刊（第 175 期）：“一稿多投” 是作者的合法权利¶

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生信爱好者周刊（第174期）：论文难写、查重难过，大学生写毕业论文的意义是什么¶

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生信爱好者周刊（第 173 期）：为研究需要经费，还是为烧钱而做研究？¶

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生信爱好者周刊（第166期）：为什么中外科研课题如此不同¶

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