去年我写了一个推文：发nature communications了不起吗 引起了不少读者的共鸣，揭露出来了社会一个比较普遍的现象，稍有成果就颐气指使，而且缺乏感恩的心态。中间的故事我补一下，那个人当初加好友的时候可劲的问问题，就各种低声下气的扮可怜，问题解决了也不会有一个谢谢，下次再遇到问题就又一个轮回。发文章了也没看到感谢，居然还好意思要求我帮忙宣传！
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十二
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Monthly Archives: 12月 2020
十二
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双层list变成长形数据框
绘图需求最大的难关往往是数据整理，比如下面的双层list：
十二
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使用curatedTCGAData下载TCGA数据库信息好用吗
好久没有写TCGA数据库教程了，因为TCGA计划早在2017年就陆陆续续停止了，我那个时候写了几百个教程并且录制了视频。
- 我三年前的TCGA教学视频课程B站地址：https://www.bilibili.com/video/av49363776
- 售后文档记录 https://docs.qq.com/doc/DYkVzUmZLWlhRRXVz 请先通读文档后再发问
- 我这边备份的TCGA数据来源于xena，ucsc的，都在，https://share.weiyun.com/5zLnKmO
十二
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使用AUCell包的AUCell_calcAUC函数计算每个细胞的每个基因集的活性程度
为了让教程具有较好的可重复性，我们直接使用 http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/AUCell.html 的案例即可。
十二
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圣诞节元旦节有十几天假期可以接收礼品以及预约午餐
陆陆续续总有一些粉丝寄送礼品给我，有苹果，橘子，橙子，冬枣，猕猴桃(东红)，牛肉干等等，可以看到是水果居多，但是我工作日的五天都不在大陆，周六日两天拼命吃也没办法消化掉大家满满的一箱。
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十二
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生物信息学流程框架的4个流派
看到一个大师级综述：Jeremy Leipzig, A review of bioinformatic pipeline frameworks, Briefings in Bioinformatics, Volume 18, Issue 3, May 2017, Pages 530–536, https://doi.org/10.1093/bib/bbw020 值得推荐，非常好的整理了目前生物信息学界的各个NGS数据处理的流程搭建策略。主要是下面的4种：
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十二
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让你的基因有名字
十二
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凭什么定位到UBR5基因
看到于2017年发表在Cancer Res 杂志的文章；E3 Ubiquitin Ligase UBR5 Drives the Growth and Metastasis of Triple-Negative Breast Cancer. 做的是肿瘤外显子数据，最后是： An analysis of primary TNBC specimen by whole-exon sequencing revealed strong gene amplifications of UBR5 associated with the disease.
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十二
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排序
两个月前的一个学徒作业：绘图本身很简单但是获取数据很难，完成率超级低，仅仅接到了不到十个邮件，而且有3个人做的是错的！！超级尴尬，其中有一个错误很明显，就是自以为是的排序，然后比对肿瘤组织和配对的正常组织的表达量，其实呢，排序错误会导致配对失败。
十二
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你还缺乳腺癌表达量数据集吗
生存分析你还是在TCGA吗？
最近有粉丝求助说他研究乳腺癌做了单细胞转录组数据，定位到了一个稀有细胞亚群，先看它感兴趣的亚群细胞特异性基因的临床意义，问我有没有除了TCGA数据库之外的其它数据库资源推荐。恰好我做这方面就顺手检索了一下，发现了 curatedBreastData 包，值得推荐！
十二
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没有什么基因芯片的探针是不能注释的
最近收到读者求助，说他感兴趣的表达量芯片数据集用到的的芯片是：[HT_HG-U133_Plus_PM] Affymetrix HT HG-U133+ PM Array Plate ，看起来跟我们授课的 hg133plus2比较类似。
十二
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临床遗传学高峰论坛（真正的凡尔赛）
朋友圈看到不少人在转发临床遗传学高峰论坛，不过我猜测
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十二
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今天讨论新冠病毒明天讨论单细胞
在朋友圈看到了一个2020年6月发表在Nature Medicine的单细胞TCR测序结合单细胞测序，研究新冠病人免疫图谱的文章，蛮有意思的。作者用单细胞转录组测序技术对不同程度的新冠患者（3例中度感染患者、6例重度感染患者）和健康对照组（3例）的支气管肺泡灌洗液（BALF）免疫细胞进行了鉴定。最后获得31个不同的cluster，比如，巨噬细胞，中性粒细胞、髓样树突状细胞、浆状树突细胞、NK细胞、血浆细胞、上皮细胞、T细胞、B细胞等。比较了健康人、中毒感染患者、重度感染患者的细胞数目差异以及差异表达基因，分析新冠肺炎患者肺泡灌洗液中的免疫图谱。
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十二
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基因集的转录因子富集分析
一般来说，大家拿到了感兴趣的基因集后，通常是做超几何分布检验看看富集到了什么生物学功能数据库，比如KEGG或者GO数据库，或者走gsea/gsva这样的富集分析，也是注释生物学功能数据库。 大家读我的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文应该是够多了：
十二
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画韦恩图那么容易为什么拿到基因集却有问题
学员交流群有提问，说他虽然会绘制韦恩图了，但是想提取图中指定的元素，自己弄的代码非常笨拙，感觉是R语言学的不够好，希望我可以秀一秀高阶代码。恰好今天没有什么可以分享的，就写这个教程吧！
十二
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函数冲突报错就完了吗
一个星期前我指出来了R语言包开发的一个现象：R语言的繁荣背后何尝没有隐患，很多函数名字被多个R包使用，这样就出现了冲突，所以我们需要显示调用具体的某个R包的某个函数。
恰好被隔壁Y叔看到了，所以立马给出来了解决方案，在听说你用的函数又撞名了？ 可以看到conflicted包超级好用，专门盯着你，让你报错！
十二
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构建单细胞亚群网络（类似于细胞通讯分析）
最近一直在这里细胞通讯分析相关软件工具及原理，看到不同细胞亚群的网络图，就以为是细胞通讯分析。
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十二
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跟着Nature Medicine学MeDIP-seq数据分析
十二
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根据肿瘤突变信息计算一系列指标
文献《Multi-Omics Profiling Reveals Distinct Microenvironment Characterization and Suggests Immune Escape Mechanisms of Triple-Negative Breast Cancer》，研究者把TNBC根据免疫分成3个亚群，然后寻找Potential intrinsic immune escape mechanisms of TNBC，这个过程应用了很多突变位点的量化指标，包括：
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十二
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繁荣背后何尝没有隐患
R语言的繁荣是毋庸置疑的，至少在科研界的地位蒸蒸日上，极大的占领了原来属于各种商业绘图软件的市场。不仅仅是在于其免费的属性，更重要的是随心所欲地自由定制。
但是参与的玩家多了之后，也会出现一些冲突。最近在运行一些三五年前的代码报错了，引发了我的思考。