100篇泛癌研究文献解读目录(长期更新)

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长期更新~~~

为了分析不同类型、组织起源肿瘤的共性、差异以及新课题。TCGA于2012年10月26日-27日在圣克鲁兹,加州举行的会议中发起了泛癌计划。参考:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6000284/ 为此我也录制了系列视频教程在:TCGA知识图谱视频教程(B站和YouTube直达) Continue reading

我用rmarkdown写过的教程

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用rmarkdown写教程真心非常方便,尤其是R语言相关的,比如一些R包的应用,或者一些可视化,或者一些统计,下面我简单列出一些我以前写过的,图文并茂,关键是还非常省心,不需要排版,不需要上传图片,整理图片。

一般来说看链接最后的文件名就知道这篇文章讲的是什么了:

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一个MeDIP-seq实战-超级简单-2小时搞定!

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请不要直接拷贝我的代码,需要自己理解,然后打出来,思考我为什么这样写代码。
软件请用最新版,尤其是samtools等被我存储在系统环境变量的,考虑到读者众多,一般的软件我都会自带版本信息的!
我用两个小时,不代表你是两个小时就学会,有些朋友反映学了两个星期才 学会,这很正常,没毛病,不要异想天开两个小时就达到我的水平。

MeDIP-seq 跟ChIP-seq的分析手段是一模一样的,同理hMeDIP-seq,caMeDIP-seq等等,都没有本质上的区别,只是用的抗体不一样而已,请自行搜索基础知识,我只讲数据分析。

一个ChIP-seq实战-超级简单-2小时搞定!

一个RNA-seq实战-超级简单-2小时搞定!

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chatGPT教你做孟德尔随机化

如果你去openAI问chatGPT关于孟德尔随机化的流程,它是这样的回答:


是的,我可以为您提供一个孟德尔随机化的流程介绍。

孟德尔随机化是一种常见的生物信息学算法,用于评估基因对生物学过程的影响。该算法通过模拟随机基因重排来评估基因组和外显子组的对生物学目标的影响。

以下是孟德尔随机化的流程: Continue reading

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CD4和CD8的T细胞在单细胞转录组水平本来就很难确定亚群和名字

隔三差五就有小伙伴在交流群里面问到他自己在进行CD4和CD8的T细胞细分亚群的时候非常纠结,根本就没办法确定下来到底应该是分多少群以及到底是应该按照什么顺序分。其实很正常,之前我们组建了CD4和CD8的T细胞的交流群就探讨失败,虽然说CD8 T和CD4 T细胞亚群 是一种分类方法,但是各自内部又是可以按照功能进行划分,naive, memory ,effector,cytotoxic,Exhaustion。 Continue reading

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张泽民课题组的泛癌层面NK单细胞水平分群及其标记基因能带动一波数据挖掘文章吗

这两天看到了各种交流群以及朋友圈小伙伴都在转发和祝贺张泽民课题组的泛癌层面NK单细胞数据挖掘文章, 我简单看了看,类似的策略的数据挖掘居然一直可以发CNS级别杂志,让人膜拜:

  • 2021年2月发表在CELL的《A pan-cancer single-cell transcriptional atlas of tumor infiltrating myeloid cells》
  • 2021年12月发表在science的《Pan-cancer single cell landscape of tumor-infiltrating T cells》
  • 2023年9月发表在CELL的《A pan-cancer single-cell panorama of human natural killer cells》 Continue reading
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怎么可能有如此重要的基因在泛癌层面出现缺失呢

众所周知,单个单细胞的转录组,如果是目前流行的10x这样的单细胞转录组技术,具体到每个细胞层面我们拿到的表达量信息通常是500到2000个基因的范围,也就是说如果我们的参考基因组注释文件里面是2万或者6万基因会出现起码90%的基因是缺失的,这个现象在单细胞转录组领域称作是drop-out (大家可以自行统计一下pbmc3k这个示例数据的drop-out情况 ) Continue reading

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院士课题组的WGCNA数据挖掘文章能复现吗

看到了交流群小伙伴分享了一系列数据挖掘文章,都是浙江大学李兰娟院士的学生的成果。其中一个《Characteristic Analysis of Featured Genes Associated with Cholangiocarcinoma Progression》倒是蛮简单的,挑选TCGA数据库里面的 GDC TCGA Bile Duct Cancer (CHOL)&removeHub=https%3A%2F%2Fxena.treehouse.gi.ucsc.edu%3A443) 数据集,然后根据里面的样品的二分类属性(肿瘤样品和正常组织对照)做一个简单的差异分析,然后基于差异分析后的基因列表进行go和kegg的数据库注释,以及使用WGCNA算法构建网络,然后挑选合适的网络看里面的hub基因而已。 Continue reading

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一个好消息一个坏消息

前些天,我们的《生信技能树》论坛所在的服务器被我格式化,所以论坛过往七八年的几万篇笔记就灰灰湮灭了。
其中论坛所在服务器背后还有有一个简易的生物信息学书籍,详见:都不知道自己还有一本书,很多人过来询问该如何继续浏览。然后热心的阿越居然帮我找到了存稿,而且帮我重新制作成为了可以被浏览的在线书籍,最新的链接在《生信菜鸟团》博客里面,是: http://bio-info-trainee.com/basic/ (应该算是一个好消息吧!) Continue reading

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# 学员的转录组实战笔记之胰腺癌差异

文章是:《Identification and functional analysis of novel oncogene DDX60L in pancreatic ductal adenocarcinoma》,细读它可以发现两个不同的数据集, (GSE171485 and GSE171486).

  • SRP313524-PRJNA719796-GSE171485 (polyadenylated-RNA extracted from 6 PDAC specimens and 6 non-tumor adjacent tissues.)
  • SRP313537-PRJNA719795-GSE171486 (knockdown MYEOV, KCNN4, S100A16 and DDX60L in MiaPaCa2 and PANC-1 cells.) Continue reading
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学术交流一定要以SCI文章为前提吗?试试Octopus

学术交流是研究人员与同行、学术界以及社会大众分享他们的研究成果、发现和观点的重要方式。然而,并不是所有的学术交流都必须通过SCI(Science Citation Index)期刊发表文章 :

  1. 多元化的交流方式: 学术交流的方式多种多样,除了发表SCI文章外,还包括会议报告、演示、研讨会、书籍章节、科普文章、博客等。不同的交流方式可以满足不同层次和领域的交流需求。 Continue reading
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学术海报发表在Zenodo就可以被正规引用啦

Zenodo 是一个开放的研究数据存储和共享平台,旨在促进学术界内的数据、出版物和其他研究成果的共享。以下是 Zenodo 平台的主要学术功能:

  1. 数据存储和共享: Zenodo 提供了一个安全的存储环境,使研究人员能够将各种类型的研究数据上传、存储和共享。这包括原始数据、实验结果、图表、图像、文本文件等。 Continue reading
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胞类型和细胞状态如何区分?

最近看到了一个博客讨论了细胞类型和细胞状态,详见:https://mbernste.github.io/posts/cell_types_cell_states/,里面提到了Svennson 等人(2021)的预印本研究发现,随着研究人员测量更多的细胞,他们往往会发现更多的“细胞类型”。。。
为什么CD4和CD8的T细胞在单细胞转录组水平本来就很难确定亚群和名字,因为绝大部分已经发表的文章对他们的细分都是依据细胞形态,而不是真正的细胞类型。 Continue reading

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我有故事你有酒吗

原文发表在《生信技能树》公众号,详见:https://mp.weixin.qq.com/s/IVAPcGLIZmNoS8YXsCm7Dg

生物信息学是一个跨学科的领域,涉及生物学、计算机科学、数学和统计学等多个领域的知识。因此,入门生物信息学可能会遇到以下一些困难:

  1. 编程技能:生物信息学大量依赖编程来处理和分析数据。对于没有编程背景的人来说,学习如Python、R或Perl等编程语言可能会有一定的挑战。 Continue reading
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我们当然不至于只有转录组啊

前些天有一个人给了我这样的留言,让我我现在很迷茫:

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这个人已经是四五年的老粉了,确实,如果他一路看过来,很容易发现我们其实一直是三板斧(编程基础+ngs多组学+单细胞)。很单调,是有点乏善可陈,但是我个人确实是感觉写什么都很难突破过去的自己,这个公众号创作是越来越搞不下去了。。。。 Continue reading

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为什么一定要处理测序仪出来的10x技术单细胞转录组测序数据呢

官网说的很清楚:https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/pipelines/latest/using/fastq-input
To serve as inputs for cellranger, FASTQ files should conform to the naming conventions of bcl2fastq and mkfastq:
[Sample Name]S1_L00[Lane Number][Read Type]_001.fastq.gz
Where Read Type is one of:

  • I1: Sample index read (optional)
  • I2: Sample index read (optional)
  • R1: Read 1
  • R2: Read 2 Continue reading
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为什么绝大部分教程都是Read10X读取3个文件

我们《生信菜鸟团》的单细胞周更专辑作者分享过好几次了基础文件读取技巧啦,详见: 读取不同格式的单细胞转录组数据及遇到问题的解决办法

其中最常见的就是使用Read10X读取3个文件,但是Read10X读取3个文件还得注意版本,而且必须保证3个文件名字完全一样,要么是 Continue reading

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网页工具可能没必要使用,但它很适合学习底层原理

最近刷到了生物信息学领域著名期刊NAR的最新文章:《NORMSEQ – a tool for evaluation, selection and visualization of RNA-Seq normalization methods》是一个网页工具,NORMSEQ,它介绍了一些转录组测序表达量矩阵的归一化标准化方法学而且提供了一个在线网页工具给大家使用。

之所以注意到它,是因为NORMSEQ的流程图画的很吸引眼球: Continue reading