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「生信周刊讨论区(语雀)」[2]
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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。”
1、语义化版本 2.0.0[4]
想搞软件包开发的要懂一点。
2、An introduction to R Leaflet[5]
介绍这个包怎么绘制地图。
3、使用遗传算法进行变量选择[6]
对算法和特征筛选感兴趣的读者可以看看。
1、dlookr - 诊断和探索性数据分析[7]
2、graphlayouts[8]
This package implements some graph layout algorithms that are not available in igraph.
3、shinyML - Compare Supervised Machine Learning Models Using Shiny App[9]
用Shiny搞机器学习。
4、mkdocs-jupyter - Use Jupyter Notebooks in mkdocs[10]
通过Jupyter Notebook生成文档网站。
5、gm - 音乐包[11]
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。
MIT6871课程主页:https://mit6874.github.io/
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(完)
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[2]「生信周刊讨论区(语雀)」: https://www.yuque.com/shixiangwang/bioinfo
[3]via: https://twitter.com/rcityviews/status/1502217398459383809
[4]语义化版本 2.0.0: https://semver.org/lang/zh-CN/
[5]An introduction to R Leaflet: https://tomjenkins.netlify.app/tutorials/r-leaflet-introduction/
[6]使用遗传算法进行变量选择: https://tengkuhanis.netlify.app/post/variable-selection-using-genetic-algorithm/
[7]dlookr - 诊断和探索性数据分析: https://choonghyunryu.github.io/dlookr/index.html
[8]graphlayouts: https://github.com/schochastics/graphlayouts
[9]shinyML - Compare Supervised Machine Learning Models Using Shiny App: https://github.com/jeanbertinr/shinyml
[10]mkdocs-jupyter - Use Jupyter Notebooks in mkdocs: https://github.com/danielfrg/mkdocs-jupyter
[11]gm - 音乐包: https://github.com/flujoo/gm
https://mp.weixin.qq.com/s/izptp-_1CQ7_8nEwMMFMqQ