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这里记录每周值得分享的生信相关内容,周日发布。
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「生信周刊讨论区」[2]
图片来源:SuperhumanAI[3]
文章讨论了所谓耿美玉发明、绿谷药厂推广的GV-971,它声称能治疗阿兹海默病(老年痴呆)。文章列出了多个理由来质疑GV-971的有效性和耿美玉的研究方法。文章最后提到,如果GV-971真的是一个奇迹,那么耿美玉可能是一个超越爱因斯坦的天才。
@wangdepin - 饶毅老师一直是我很敬佩的生物学家,他一直发文质疑971的有效性,让社会大众对这个药引起关注。我们从小的教育都是教育我们要顺从,很少提反对意见。对于公众议题,我们总是默不作声,但是真理应该是越辩越明的。另外,借用施一公老师对饶毅老师的评价:饶毅,忧国忧民的科学大家,光明磊落的正人君子,犀利耿直的现代鲁迅,我行我素的半老顽童。无论你是否喜欢他,饶毅在用自己的方式启蒙中国社会、也注定留下重要影响。(饶毅其人其事[4])
1、ESHG | 英国“10万人基因组计划”转录组数据,揭示RNA-seq对罕见疾病的诊断潜力
在2023年欧洲人类遗传学会议(ESHG)年会上展示了英国“十万人基因组计划”(UK100K)中一个大型患者队列的转录组数据。研究团队分析了去除珠蛋白RNA和核糖体RNA的血液样本,并使用Illumina 100bp双端测序技术对其进行RNA测序,从基因表达和剪接角度揭示了RNA-seq在改善罕见疾病诊断方面的潜力。
RIBOmap的建立基于一种三元探针策略,包括:(i) splint 探针杂交结合到核糖体rRNA,并且作为splint环化临近的锁式探针;(ii) 锁式探针靶向特定基因并且含有基因特异条形码;(iii) 引物探针作为滚轮复制的引物。只有与splint 探针临近的锁式探针才能被环化并生成DNA扩增子,实现对于核糖体结合mRNA的选择性检测。研究人员利用非编码RNA,RNA翻译抑制剂和体外转录RNA等实验验证了RIBOmap特异性检测核糖体结合mRNA。
3、麻省理工团队开发类ChatGPT模型,基于蛋白质大语言模型,加速AI药物发现
2023年6月8日,麻省理工学院(MIT)教授、计算分子生物学先驱 Bonnie Berger 在《美国国家科学院院刊》(PNAS)发表了题为:Contrastive learning in protein language space predicts interactions between drugs and protein targets 的研究论文。研究团队设计了一种基于大语言模型的AI算法——ConPLex,它可以像ChatGPT那样分析大量文本并找到最可能一起出现的单词(在这项研究中则是氨基酸),从而将目标蛋白质与潜在药物分子相匹配,而无需执行计算分子结构的密集计算步骤。ConPLex可以利用预先训练的蛋白质语言模型(PLex),并采用蛋白质锚定的对比共嵌入(Con),超越目前最先进的算法,实现通过蛋白质语言空间的对比学习来预测药物和目标蛋白质之间的相互作用。
北京时间6月6日,《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS)在线发表了基因组所周永锋课题组在葡萄群体遗传学与育种领域的最新研究成果“Adaptive and maladaptive introgression in grapevine domestication”(葡萄驯化过程中适应与不适应的基因渐渗)。该研究首次利用机器学习手段,结合溯祖模拟、正向模拟和进化保守性等群体遗传学方法揭示了葡萄风味的形成机制,解析了驯化对葡萄基因组的影响,进一步阐明了葡萄的驯化历史。该研究有助于葡萄野生资源的利用,为下一步葡萄培育提供理论支持。
Rob Taylor 博士写的两篇博文,详细介绍了最大似然估计。
ASCO 官网专门建立了一个叫做 Cancer Progress Timeline 的页面。本文挑选其中靶向治疗相关内容进行梳理,非常详细。
从1990年到2003年,人类基因组的大部分已经被测定。令人惊讶的是,人类的基因并不是一个完整的信息链,而是被许多不能编码遗传信息的串行所切割。这些不能编码的DNA被称为“垃圾”。但为什么大自然会在人类基因中放置这么多的“垃圾”呢?经过二十年的研究,科学家们发现这些被称为“垃圾”的DNA其实有其特定的功能,其中一个非常重要的类别就是“内含子”。内含子在细胞中有多种功能,如维持基因的稳定性、参与基因的表达和调控等。此外,内含子还与生物的演化有关。
在JPM23大会上,瑞典私募股权基金Summa Equity收购了三家生信软件公司:Pierian、Seven Bridges 和 UgenTec,将其集成成了新公司Velsera。该文详细的介绍了被收购的三家生信软件公司的研究领域,并对未来Velsera的研究方向和前景进行了展望。
9、snakePipes | 简化NGS数据分析的工作流程工具[5]
基于snakemake和python的可定制工作流程,用于分析NGS数据。
10、R包 infer[6]
这个软件包的目标是使用一个与设计框架一致的表达性统计语法来进行统计推断。
11、R包 datawizard[7]
datawizard是一个轻量级的软件包,可以轻松地操作、清洗、转换和准备数据进行分析。它是easystats生态系统的一部分,这是一套用于处理整个统计分析过程的R软件包,从数据清洗到结果报告。
12、在微软Azure服务器上部署Shiny Server教程[8]
本文详细介绍如何在 Azure 上部署Shiny 服务器。
13、AI蛋白质设计的进化|David Baker近两年半发表19篇CNS主刊文章
David Baker是AI蛋白质设计领域的全球最顶尖科学家之一。本文整理了David Baker团队自2021年至今发表的19篇Cell/Science/Nature主刊文章的简要内容。
本文介绍了十几个与生物信息学相关的网站。
15、The ReScience Journal[9]
ReScience 是一份开放获取同行评审期刊,以计算研究为目标,鼓励明确复制已发表的研究,促进新的开源实现,以确保原始研究的可重复性。为了实现这一目标,整个编辑链与任何其他传统科学期刊截然不同。ReScience 位于 github 上,每个新的实现都可以与评论、解释和测试一起使用。每次提交都采用拉取请求的形式,并经过公开审查和测试,以保证任何研究人员都可以重复使用它。
「Openbiox 生信周刊」运维小队:
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(王诗翔)@kkjtmac
(阚科佳)@NiEntropy
(赵启祥)@He-Kai-fly
(何凯)@JnanZhang
(张佳楠)@Tomcxf
(陈啸枫)@wangdepin
(王德品)@kongjianyang
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(完)
ShixiangWang/weekly: https://github.com/ShixiangWang/weekly
[2]「生信周刊讨论区」: https://github.com/ShixiangWang/weekly/discussions
[3]图片来源:SuperhumanAI: https://www.joinsuperhuman.ai/p/twitter-dead-bye-bye-birdie?utm_source=www.joinsuperhuman.ai&utm_medium=newsletter&utm_campaign=twitter-is-dead-bye-bye-birdie
[4]饶毅其人其事: https://zhuanlan.zhihu.com/p/90255281
[5]snakePipes | 简化NGS数据分析的工作流程工具: https://github.com/maxplanck-ie/snakepipes
[6]R包 infer: https://github.com/tidymodels/infer
[7]R包 datawizard: https://github.com/easystats/datawizard
[8]在微软Azure服务器上部署Shiny Server教程: https://canovasjm.netlify.app/2020/01/08/deploy-you-own-shiny-server-on-azure/
[9]The ReScience Journal: https://github.com/ReScience/ReScience
[10]RStudio 改名 Posit: https://openbiox.github.io/weekly/issue-47/
https://mp.weixin.qq.com/s/xPa0G0JerYdhcNqBt5v1pg