本来以为做完了 http://www.bio-info-trainee.com/3727.html 准备工作，上课就问题不大，发现还是有一些很有意思的小问题，主要是计算机相关设置问题。 Continue reading →

按照我们带领10万人入门生物信息学的经验来看，RNA-seq基础数据分析无疑是最适合初学者的，我们划分好了8个部分：https://mp.weixin.qq.com/s/UudD1ZhKaFPvwugUBL7z3A 而且也有完整的视频学习资料：

• 代码参考：https://www.jianshu.com/p/a84cd44bac67
• 视频教程见：https://www.bilibili.com/video/av28453557 Continue reading →

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昨天发了一个差点捅了马蜂窝的推文：费九牛二虎之力也无法重现的GSEA图 ，当时的确花了两三个小时也没能成功重复文章的GSEA图，觉得很有趣，就跟粉丝分享了，纯粹是交流数据处理技巧。 Continue reading →

组会有同学分享了曹雪涛课题组的一篇Nature Medicine文章，其生物学机理探索非常详细，但是我注意到他们使用芯片技术仅仅是测了才4个样本，就区分成两种细胞，两种处理，也就是说根本没有生物学重复，我相信他们课题组应该是不差钱的，那很可能是他们并没有意识到NGS技术的重要性。 Continue reading →

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 →

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你现在看到的是文献俱乐部2019年笔记分享第一弹，我将会在春节7天连续分享，目录如下： Continue reading →

你现在看到的是文献俱乐部2019年笔记分享第一弹，我将会在春节7天连续分享，目录如下：

2019年1月份第1周（总第49周）单细胞转录组探索CAFs的功能和空间异质性

2019年1月份第2周（总第50周）异常CRC病人的突变时空异质性与免疫

2019年1月份第3周（总第51周）探索PDAC癌前病变

2019年1月份第4周（总第52周）TCGA计划的ATAC-seq数据发布

2019年2月份第1周（总第53周）胃癌类器官

2019年2月份第2周（总第54周）测173个成年人的大脑的102个基因

2019年2月份第3周（总第55周）2.5万汉族人的GWAS乳腺癌风险基因

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本研究测序量不大，但是发表在nature杂志， Published: 03 September 2018 ，题目是；Precancerous neoplastic cells can move through the pancreatic ductal system 应该是因为研究者试图解决的生物学问题很精彩，同样的摸索，有一个单细胞转录组研究也做过，发在CCR上面，跟这个差的有点远。 Continue reading →

文章发表于2018年9月的CELL 是：Evolution of Metastases in Space and Time under Immune Selection
作者发现两个存活时间异常长的病人：P210 and P45 所以从他们的系列手术过程中取到了31个转移瘤的样品进行测序。 Continue reading →

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我多次在博客(生信菜鸟团)里面写过annovar软件的用法，而且在《直播我的基因组》里面也使用过它，https://mp.weixin.qq.com/s/GxqzKU7OPAMbjbZ5fPk7oQ 但那些都是最粗浅的使用而已，并没有深入了解ANNOVAR 软件的方方面面。 Continue reading →

胰腺癌的不同疾病进展期单细胞转录组

胰腺癌的单细胞转录组这篇文章发在 Clin Cancer Res. 2018 Nov 1. 题目很长，是 Single Cell Transcriptomics of Pancreatic Cancer Precursors Demonstrates Epithelial and Microenvironmental Heterogeneity as an Early Event in Neoplastic Progression. Continue reading →

大名鼎鼎的TCGA计划回顾一下咯，关于AML研究发表在 N Engl J Med. 2013 May ， 算是很厉害了，附件一百多页的PDF详尽的描述了当时的数据分析方法，而且这个研究非常受重视，仅仅是关于 它的评论就有： Continue reading →

表格如下；

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是深圳华大基因牵头的10X单细胞转录组测序项目，本研究关注的是乳腺癌病人的肿瘤微环境 的细胞类型，尤其是免疫细胞如何作用于癌症细胞。尤其关心那些与肿瘤病人预后或者治疗情况相关的肿瘤浸润性淋巴细胞，T细胞功能障碍（也被称作耗竭）在癌症中很常见，为了更好地理解T细胞功能障碍，通常需要分析肿瘤浸润性淋巴细胞（tumor-infiltrating lymphocyte, TIL），这个时候单细胞转录组技术就派上用场了。 Continue reading →

R语言基础知识的一些检验，最好是对照几本R基础语法书籍来理解。

全部答案及视频在：https://github.com/jmzeng1314/R_bilibili

首先做完了周末班工作， 包括软件安装以及R包安装：http://www.bio-info-trainee.com/3727.html

打开 Rstudio 告诉我它的工作目录。 Continue reading →

看自己感兴趣的基因在自己研究的癌症的预后相关性是高频需求，其实就是拿到基因在癌症病人的表达信息，然后就可以根据表达量高低对病人进行分组，最后这个分组是否统计学显著的把病人的生存情况区分开来。 Continue reading →

癌相关的成纤维细胞 CAFs，具有异质性，是TME中的重要细胞成分，分泌的特定细胞因子、炎症趋化因子及其它可溶性因子能够诱导减缓细胞循环的过程，从而影响肿瘤细胞的增殖；2018年12月的NC文章：Spatially and functionally distinct subclasses of breast cancer-associated fibroblasts revealed by single cell RNA sequencing 使用成熟的单细胞转录组( Smart-seq2 )手段探索了癌相关的成纤维细胞 CAFs的功能和空间异质性。 Continue reading →

生信技能树联盟创始人jimmy手把手带你完成一个GEO数据库(GSE76275)挖掘实例，从必备R包安装，表达矩阵下载，PCA/heatmp的数据检查，探针ID到基因ID的转换，根据生物学分组进行差异分析并且绘制火山图、热图、KEGG等数据库注释结果。 Continue reading →

使用bioconductor注释包

如果该芯片平台有对应的bioconductor注释包，只有约90个常用的芯片有！ Continue reading →