理论上不要出现linux系统，如果你已经是linux系统，我相信自己可以搞定大部分事情了。
然后，理论上 Windows 电脑软件优先安装在C盘，避免意外，然后用户名如果是中文也会有意外，但是请不要害怕！ Continue reading →

本周尝试一种新的文献解读方式，就是一次性解读3篇文献，总结他们的异同点，整体把握该领域发展情况。

• 首先是2014-NG-singapore-NPC https://www.nature.com/articles/ng.3006
• 然后是2015-TCGA-HNSCC https://www.nature.com/articles/nature14129 有部分NPC样本
• 最后是2017-CUHK-NPC https://www.nature.com/articles/ncomms14121 Continue reading →

发表在2018年9月的NC, 文章是：Acquired cancer resistance to combination immunotherapy from transcriptional loss of class I HLA 两例免疫治疗患者，在一位患者身上发现了规律，在另一位患者身上得到了证实。取患者血液和肿瘤，做免疫组化、分选、exome-seq、single cell RNA-seq、qPCR。 Continue reading →

文章发表于：Breast Cancer Res. 2016; 通过对188个乳腺癌患者样本的450K甲基化芯片，无监督聚类可以分成7组，而且还跟TCGA计划的数据做了比较，而且是多组学层面的比较。 Continue reading →

乳腺癌是高度异质性疾病，临床分期及病理分级相同的患者对治疗的反应和预后大不相同。 但是目前仍然是根据临床病理特点如HER2表达、雌激素受体状态、肿瘤大小、分级和淋巴结转移等选择辅助治疗，包括化疗，内分泌治疗，抗HER2治疗等。
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TNBC分型研究的来龙去脉

早在2018年第46周文献分享，我就介绍过TNBC亚型的研究：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49574829 研究团队通过贝勒医学院分两次 收集了 198个TNBC病人， (discovery set: n=84; validation set: n=114) 比较稳定的把TNBC分成了4个亚型，而且还分析了7个公共数据集来验证其结论。作者还整理的4个亚型以及其可能的靶点，作为研究亮点。当时也展开对比了其它分类研究，因为目前TNBC是BRCA里面预后最差的， 所以关于它的研究比较火热，但是根据基因表达进行分子分型的到不多，值得系统性的通读一遍，争取完全掌握该小领域的研究脉络。 Continue reading →

全球最大的三阴性乳腺癌队列多组学数据说了什么

首发于生信技能树微信公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/wWFYLBIfexaP1PuhqgcA9w Continue reading →

肿瘤的临床指标异质性

关于肿瘤内部异质性的讨论，我们介绍了很多： Continue reading →

系列文章

文献1.基于大规模临床队列的CNV图谱评估外显子测序和外显子CGH芯片的CNV Continue reading →

肿瘤病人多位点取样结合450K芯片

大量研究都是对肿瘤病人进行多位点取样做NGS，也通常是WES，而 Oncotarget. 2017 Mar 文章不一样： Continue reading →

比较CCDS数据库和R包内置数据集的差异

因为昨天看到了TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene 包来获取基因的坐标及长度跟其它主流数据库有差异，所以今天彻底比较一下TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene 包和CCDS数据库的差异。 Continue reading →

同样的基因在不同数据库差距好离谱

之前使用过 TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene 包来获取基因的坐标及长度，代码如下： Continue reading →

使用bamdst完成公司外显子测序数据分析报告的重要环节

目前主流的ngs科研服务，包括WES和RNA-seq价格都是透明的，反正建库四五百块钱，测序都是60元一个G左右，也就是说10G数据量的wes也就是一千块钱，同理RNA-seq也是如此，而且有趣的是标准的生物信息分析报告通常是附赠的，因为也的确是数据出来后必备的，只不过跟你的科研结论还差十万八千里。但是看懂这个报告又是必须滴，比如每个样本的下面这些指标 Continue reading →

conda管理生信软件一文就够

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conda下载 Continue reading →

检测bam文件的完整度

本来以为有bai文件就说明是完整的，事实上我还是太年轻，最近处理一个 600个病人的肿瘤WES数据，走流程过程发现卡在CNVKIT，部分样本出现了: Continue reading →

一些单细胞转录组R包的对象

ExpressionSet

Bioconductor的ExpressionSet是基石，多次讲解过，GEO数据库在R里面下载的就是这个对象。 Continue reading →

做GSEA分析你的基因到底该如何排序

大家都知道，GSEA最重要的就是数据集的所有背景基因按照某种指标排序好，这样才能说明你感兴趣的基因集是否在背景基因集里面出现了统计学显著的富集情况，如下： Continue reading →

重新GEOmetadb分析发现seq技术实验超过array技术啦

早在3年前我就是菜鸟团博客介绍过GEOmetadb这个神奇的R包，存储着目前在GEO数据库所有的数据资料，当时我发现最受欢迎的平台是： Continue reading →

CNV的量化

这里以TCGA计划为标准：https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Bioinformatics_Pipelines/CNV_Pipeline/ Continue reading →

坦白局

春节旅途折腾，所以玩了个坦白局，很多人问的问题特别正能量，值得记录一下并且分享给所有的粉丝，因为是我语音回复，所以特别的口语化，而且我湖北口音比较重，首先感谢提问者帮忙把语音转换为文字版便于分享！ Continue reading →