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1、[Nature | 原发和转移性脑肿瘤的单细胞空间免疫图谱](https://mp.weixin.qq.com/s/Q0i-jzudZDVbfGwyBH4S9A)
作者使用成像质谱流式术分析了139例高恶性度胶质瘤和46例脑转移瘤,获得了389张高维度组织病理学图像,对其中116万个细胞进行分类,包括肿瘤细胞,星形胶质细胞,血管和超过16种免疫细胞群。和预期的一样,在基质细胞中主要细胞类型为GFAP阳性的星形胶质细胞和CD68阳性的巨噬细胞,而淋巴细胞占比很小。文章中,作者构建了单细胞交互网络,在原发性脑肿瘤中,作者发现相比于女性,男性患者肿瘤组织中外周源性的单核细胞出现频率更高,说明了对癌症的免疫反应具有潜在的性别差异。另外与胶质母细胞瘤相比,脑转移瘤中有更多和更高密度的NK细胞,中性粒细胞,巨噬细胞,经典单核细胞和T细胞,且在年轻患者的脑转移瘤核心区出现更多的中性粒细胞,树突状细胞和CD4阳性T细胞。除此之外,脑转移瘤血管内皮细胞与肿瘤细胞高度交互作用,血脑屏障中的连接蛋白claudin-5在肿瘤相邻内皮细胞中和脑转移核心区表达较低,促进了肿瘤在脑内的定植。
7、[专访邱肖杰博士,揭秘RNA速度矢量场和“细胞命运”预测器dynamo、Monocle 2/ 3算法的开发史](https://mp.weixin.qq.com/s/pkImvh7V32GgmQDUew9xNg)
《时空对话》栏目有幸邀请到美国麻省理工学院教授Jonathan Weissman组博士后邱肖杰进行访谈,围绕“细胞命运”预测器dynamo的开发、Monocle算法的开发过程、心得,以及其在单细胞领域的其他最新进展进行分享。
14、[ChatGPT 中文调教指南](https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh)
ChatGPT是由OpenAI训练的一款大型语言模型,能够和你进行任何领域的对话。
官网是 https://ai.com/
国内中文版
它能够生成类似于人类写作的文本。只需要给出提示或提出问题,它就可以生成你想要的东西。只需按照README.md文件中的提示输入,就找到可与 ChatGPT 一起使用的各种提示。
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3、[贝多芬的基因组被解码](https://mp.weixin.qq.com/s/9Nwi4jJniZbcrKi47zUXBQ)
贝多芬是一位克服了听力损失和肝病等困难的音乐天才,他的遗愿是让世人了解他的病情。现在,科学家们从他的头发中提取了他的基因组进行测序,揭示了他的健康问题和死亡原因,以及他的父系祖先的秘密。
5、[UMI和barcode](https://mp.weixin.qq.com/s/U2m2b4wUH9FYxd9OH7nMxg)
barcode标记样本,UMI标记分子。一个UMI和barcode结合使用的例子:假设我们有96个样本,使用96种barcode分别对它们进行标记,各自建库,在有barcode标记的情况下,就可以把这96种文库混合在一起进行NGS测序。假设A样本用1号barcode进行了标记,但是A样本里面总共包括有3000个DNA分子,其中又有3个分子是发生了突变的,另外2997个是野生型的。为了准确识别这3个突变分子,我们选用3000种条形码,给每个分子加一个标记,这种标记就是UMI。
8、[zotero-style](https://github.com/MuiseDestiny/zotero-style)
由MuiseDestiny开发和维护的Zotero插件,用于创建个性化的Zotero样式。它可以修改和增加一些有趣的列,比如标题、进度、标签、评分等,还可以显示PDF的阅读时间分布和注释字数。它还可以生成期刊标签,表示出版物的等级和影响因子。它还可以显示关系图谱,展示文献间的相关性。
2、[Nature Methods | SODB 促进空间组学数据探索](https://mp.weixin.qq.com/s/2jpceJmsLkpp5chLA3dyIA)
该研究介绍了空间组学数据库(SODB),这是一个基于Web的平台,提供丰富的数据资源和一套交互式数据分析模块。SODB目前维护着>25空间组学技术的> 2400个实验,这些实验作为与各种计算包兼容的统一数据格式免费访问。
10、[codeapp | 用 iPad 来写代码](https://mp.weixin.qq.com/s/q_RhkRmf-xomHrBV0lBmUw)
这款代码编辑器内置了 Node.js、Python、C、C++、PHP 等多种开发环境,自带 Git、Pip、NPM 等工具,可连接并管理远程服务器。
11、[MOVICS | 癌症分型中的多组学集成和可视化](https://github.com/xlucpu/MOVICS)
MOVICS的目标是为10种最先进的多组学聚类算法提供统一接口,并对每种算法的输出进行标准化,从而形成下游分析的管道。MOVICS集成了癌症亚型研究中最常用的下游分析,并能够以最小的努力创建丰富的可定制可视化特征。
4、Sincast:利用bulk RNAseq定义细胞功能亚群
Sincast是一个新的用于查询单细胞RNA测序数据(SIN)的计算框架,它通过将这些数据投影到一个大量的参考图集(CAST)中进行查询。在进行投影之前,单细胞数据会被转换成与bulk数据直接比较的形式,以便解决单细胞表达谱稀疏的问题。值得注意的是,Sincast不需要进行批量效应校正,细胞身份连续预测,以突显在参考图谱中未发现的新细胞状态。这样做有助于完整地描述单细胞数据的特征,使其更好地理解其生物学意义。
这篇文章讨论了对于高通量测序数据做Normalization的问题。利于R语言的数据代码作为例子比较了不同方法做Normalization之间的异同,以及做多步Normolization的注意事项。
Bioconductor提供的docker镜像,可以使用docker管理Rstudio,主要在服务器上使用。对于熟悉利用docker管理自己生产环境的人可以尝试下。
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2021年旅行摄影师大赛获奖作品:美国丹纳利国家公园 by Fortunato Gatto
本周话题:博士生真的需要一天看20篇文献吗?
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