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1 【推荐】生信动态 | 生物分子自动突变领域的首次尝试,上交大团队开发预测人类白细胞抗原结合的 Transformer 框架 人类白细胞抗原(HLA)可以识别并结合外源肽,将它们呈递给专门的免疫细胞,然后启动免疫反应。肽和 HLA 结合的计算预测可以加速免疫原性肽筛选并促进疫苗设计。然而,缺乏一个自动程序来优化对目标 HLA 等位基因具有更高亲和力的突变肽。 为了填补这一空白,上海交通大学的研究人员开发了 TransMut 框架——由用于 pHLA 结合预测的 TransPHLA 和一个自动优化的突变肽 (AOMP) 程序组成——它可以推广到生物分子的任何结合和突变任务。 TransPHLA 和 AOMP 程序共同组成 TransMut 框架,将 transformer 应用于生物分子结合和突变领域。该框架可应用于任何生物分子突变任务,例如表位优化或药物设计,尤其适用于疫苗开发。
介绍四篇发表在【Nature Methods】上的高质量文章,分别提出了:
论文对应链接:
介绍两种常用的查看R-package中某个函数的源代码方式,更加有效的学习优秀的R包提高对代码的理解能力。
链接:
Github: https://github.com/easystats/see
EasyStats是一系列包装,在使用R编程语言中的统计模型(R Core Team,2021)时,可在协同作用下运行,以提供一致和直观的语法。大多数EasyStats软件包返回模型参数和性能的全面数字摘要。See软件包通过许多功能和工具来补充这些数字摘要,以生成一系列可用于模型参数,预测和性能诊断的出版物的可视化。作为EasyStats的核心支柱,See软件包可帮助用户利用可视化,以提供更多信息,可传教和全面的科学报告。
5、[研究生博士生到底喜欢逛哪些网站?](https://www.zhihu.com/question/20809655/answer/2461615877?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=841811531518836736&utm_content=group3_Answer&utm_campaign=shareopn)
这个帖子分享了许多研究生常逛的网站工具,建议新入学的研究生们看看。
10、[miloR](https://github.com/MarioniLab/miloR)
Milo是一种基于KNN图对单细胞数据集进行丰度差异分析的方法。
13、[shinymanager](https://datastorm-open.github.io/shinymanager/)
shinymanager 为 Shiny 提供了登陆认证的实现。
4、Bioinformatics | DrugCVar:一个针对特定变异位点的肿瘤靶向用药分析平台
DrugCVar是由中山大学肿瘤防治中心刘泽先研究员团队开发的一个针对特定变异位点的肿瘤靶向用药分析平台。该平台整合了近几年发表的临床试验文献以及公开数据库 (OncoKB、CIViC、CGI和MCG) 的数据方便用户快速检索肿瘤变异靶向用药方案,同时对不同格式的肿瘤变异位点数据进行批量注释,为研究肿瘤的潜在靶向突变和制定治疗策略提供了重要数据支持。
论文链接:https://academic.oup.com/bioinformatics/article-abstract/38/11/3094/6569075?redirectedFrom=fulltext
本推文介绍了两种获取基因有效长度的方法,一是从上游输出文件结果中获取,二是从gtf文件中计算获取,同时附上了相应的代码和注释。
本资源是关于差异基因(DEG)分析的学习资料,从分析理论、所用R包和实例数据进行教学展示。
链接:https://hbctraining.github.io/DGE_workshop_salmon/schedule/
8、gget | 一个免费的、开源的命令行工具和Python包
gget 软件包可以帮助我们直接从命令行或 Python 环境中快速查询存储在几个大型公共数据库中的信息。gget 由九个小工具组成,除了提供对基因组数据库的访问,还包括了一些分析工具,如 BLAST,简化了复杂的注释流程。每个 gget 工具仅需要很少的参数,就可以提供清晰完整的输出,最大程度地提高了易用性,对新手较为友好。
论文链接:Luebbert, L. & Pachter, L. (2022). Efficient querying of genomic reference databases with gget. bioRxiv 2022.05.17.492392; doi: https://doi.org/10.1101/2022.05.17.492392
11、R包 gitdown
gitdown包可以用来创建gitbook。
oncoEnrichR是一个R软件包,用于对癌症背景下的人类基因组进行功能查询。它主要用于长基因列表的探索性分析、解释和优先排序。
3、[PeerXiv ](https://peerxiv.web.app/dashboard/papers) 高效、透明的同行评审新平台PeerXiv ,论文作者提交预印本,5 位审稿人被要求按照 5 分制、5 指标的评价系统(新颖性、重要性、复现性、验证性、展现性)对每篇论文进行打分,论文作者一个月内就可收到审稿结果。
9、[thematic | 主题设置包](https://github.com/rstudio/thematic) thematic包简化了 ggplot2、lattice和 base的 R 图形的主题设置,提供了多种主题。
生信爱好者周刊(第 44 期):
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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本周话题:
本周话题来自《测序中国:为何动物的寿命差异那么大?》,对动物寿命差异感兴趣的可以详细阅读下。
@He-Kai-fly
- 动物的寿命都是自然进化的结果,千百年来慢慢形成的,不同动物寿命不同,是因为养育后代所需要的时间以及自身所能承受的代谢结果对环境的适应程度的不同所导致的。生信研究
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博文资讯
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【推荐】文章 | R问题|如何查看函数的源代码 #799 7
【推荐】博文资讯/工具 | 用 gget 高效查询基因组数据库 #817 8
工具
【推荐】工具 | https://github.com/rstudio/thematic #531 9
【推荐】工具 | miloR #555 10
【推荐】工具 | https://github.com/Thinkr-open/gitdown #558 11
【推荐】工具 | https://github.com/easystats/see #566 12
资源
【推荐】工具/资源推荐 |https://datastorm-open.github.io/shinymanager/ #631 13
【推荐】资源推荐 | https://hbctraining.github.io/DGE_workshop/ #619 14
【推荐】工具/资源推荐 | https://github.com/sigven/oncoEnrichR #609 15
历史上的本周
2021:第四期:生信有一天可以得诺贝尔奖吗
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