摘要: 都有哪些玩家? 某个生物学方向(发育、免疫、癌症)的大佬,强在领域的深耕,先进的技术平台,能产生高质量的data,第一作者和通讯一般都是搞实验的,生信最多也就是个共一,文章容易冲击CNS。【掌握实验材料、临床样本、测序数据】 某个疾病(depression、SLE、HSCR)的遗传学家,主要就是借助 阅读全文
posted @ 2021-05-19 15:06 Life·Intelligence 阅读(355) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 持续添加~ 基因组学 2020 - NRG - The road ahead in genetics and genomics 2019 - NRG - RNA sequencing: the teenage years 【中文导读】 2021 - Nature - Closing in on a 阅读全文
posted @ 2021-05-13 19:47 Life·Intelligence 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为什么选择羽毛球? 精通一门球类是必须的,锻炼反应力,提升竞技性 喜欢才能长久坚持 交友 姿势动作可以很帅 打发无聊时间 断断续续打羽毛球也有5年了,曾经也是痴迷过,茶不思饭不想的,但没有专业训练,实力也没有什么长进,最好还是请个教练指导一下。 羽毛球最终是一个强调协调、肌肉记忆、现场应变的体育游戏 阅读全文
posted @ 2021-05-01 17:24 Life·Intelligence 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2021年06月08日 能量代谢 Glycolysis 糖酵解 Fatty acid metabolism 脂肪酸代谢 Pentose phosphate pathway - PPP - 磷酸戊糖途径 tricarboxylic acid cycle - TCA - 三羧酸循环 一句话总结: 参考: 阅读全文
posted @ 2021-03-10 16:24 Life·Intelligence 阅读(242) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 中国科学院 科研大匠 https://mp.weixin.qq.com/s/j6poVRLCC95tLSjEyM2E5g 从实用出发 是中国将来科学发展的重要方向 《瞭望》:中国脑计划是如何布局的? 蒲慕明:人脑因其复杂性被很多人称为是“内在的宇宙”,脑科学已成为科学前沿的必争之地。过去几年里,全世 阅读全文
posted @ 2021-02-24 16:50 Life·Intelligence 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: The R Graph Gallery - R绘图代码库 themes - https://www.r-graph-gallery.com/ggplot2-package.html#themes 要开始修饰以前的核心图片,准备发表论文了。 把之前比较raw的图修饰格式,统一生成高清晰图片,准备放入p 阅读全文
posted @ 2021-02-04 18:41 Life·Intelligence 阅读(475) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一些经验【走过的弯路】 gzip速度极慢,甚至比处理数据本身要慢得多!!! - 没人会经常压缩和解压文件,压缩的原始文件最好永远不要动。运行的中间文件用完即删,这个时代,存储空间比计算资源贵得多。 FileZilla传输(上传或下载)文件过程中,文件大小会变化 - 改设置,参考文章。 提取gtf里的 阅读全文
posted @ 2021-01-12 23:10 Life·Intelligence 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文献复现是非常重要的技能,能迅速模仿顶尖的研究也是不错的能力,中二的叫法就是“写轮眼”。 核心: 熟悉数据 大致知道基本的算法 知道分析核心的目的 复现第一篇: The support of human genetic evidence for approved drug indications - 阅读全文
posted @ 2021-10-07 21:53 Life·Intelligence 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 美国 ARK Genomic Revolution 中国大陆 刘格菘 傅鹏博 张坤 2020排名 农银汇理基金赵伟,代表基金:000913农银汇理医疗保健主题 中欧基金葛兰,代表基金:003095中欧医疗健康A 工银瑞信谭冬寒,代表基金:006002工银瑞信医药健康A 汇添富基金郑磊,代表基金:00 阅读全文
posted @ 2021-10-04 23:36 Life·Intelligence 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引言: GWAS通过association test来找trait或disease的关联的SNP eQTL也是通过关联性来找gene expression相关的locus 转录组层面也频繁利用相关性来找某个regulator的target 已经看到问题的核心了,co,就是同时出现(离散),同升同减( 阅读全文
posted @ 2021-09-17 19:14 Life·Intelligence 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基本10分以上的paper都要求有严格地统计分析,所以看起来才会professional。 本质就是两个离散变量的关联分析,还可以给出OR。 小样本就用Fisher's exact test for small cell sizes 大样本就用Chi-Square Test 首先画一个2X2的表格 阅读全文
posted @ 2021-09-13 21:49 Life·Intelligence 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: GUT 实际经验: 15号投,27号直接受到拒稿邮件,12天即确定,还是挺快的 现在COVID-19占了太多版面,GUT也更喜欢临床的,纯生信分析已经不吃香了 改投Gastroenterology,希望能收吧,安稳着陆 几个案例: Gut - 2020 - Single-cell transcrip 阅读全文
posted @ 2021-09-06 23:57 Life·Intelligence 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写论文基本操作: web of science - 搜索文献,导出到本地 EndNote建立本地group,拖入导出文献到group 进入MS word,点击插入文献,选择合适的格式 多人协作问题: 文献一旦被插入到word里,就有一个自己的local library 无需考虑太多,直接在word里 阅读全文
posted @ 2021-08-18 14:45 Life·Intelligence 阅读(64) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 类似篇:转录因子motif TSS区域富集分析 | motif enrichment | HOMER | FIMO | MEME 一个新的领域,现在我关注的是可变剪切调控因子,如PTBP1,它们有特定的RNA结合motif,类似TF。 相同点: 都是蛋白质的序列结合区域 有特定的序列motif 不同 阅读全文
posted @ 2021-08-08 23:12 Life·Intelligence 阅读(125) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 生物信息泛指发生在生命体内的所有的活动信息,是控制我们生老病死的根本原因。 要想开发一个大一统模型,那就必须对该系统的核心的方方面面有扎实的理解。 先根据初高中知识,按中心法则的上游到下游分个类,DNA、RNA、蛋白质、代谢物,最后补充表观、药物、整合、癌症。 DNA相关数据库 Human DNA序 阅读全文
posted @ 2021-08-06 15:58 Life·Intelligence 阅读(51) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 见上篇:genome browser | ggplot | 基因组可视化 | R | transcript | isoform 新需求(画出Fig 4D上面的辅图, Science, 2021): 山寨版,分析解构: 首先去method里找,完全没写是什么工具画的,那就猜吧; 其次看配色和对齐方式, 阅读全文
posted @ 2021-07-21 16:55 Life·Intelligence 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 特殊情况下,需要对UMI的单细胞数据做imputation,补全缺失的数据。 工具很多,这篇paper已经帮你评估好了,直接用其推荐的工具即可。 A systematic evaluation of single-cell RNA-sequencing imputation methods 排名第一 阅读全文
posted @ 2021-06-23 15:53 Life·Intelligence 阅读(101) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 接前面文章:ChIP-seq | ATAC-seq | RNA-seq | 数据分析流程 前面已经把pipeline跑完了,但是关于结果的解读还是不清楚,这里来深入探讨一下。 复习: pipeline:https://github.com/ENCODE-DCC/chip-seq-pipeline2 阅读全文
posted @ 2021-06-17 20:21 Life·Intelligence 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前面详解了时间介词,这里来讲地点介词。 on in at是滥用最多的三个介词,首先好好区分。 at在一个小地方,位置当做一个点,相对具体 at the cornerat the bus stopat the marketat the bookshopat Cambridgeat HKUat home 阅读全文
posted @ 2021-06-10 16:34 Life·Intelligence 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 都有哪些玩家? 某个生物学方向(发育、免疫、癌症)的大佬,强在领域的深耕,先进的技术平台,能产生高质量的data,第一作者和通讯一般都是搞实验的,生信最多也就是个共一,文章容易冲击CNS。【掌握实验材料、临床样本、测序数据】 某个疾病(depression、SLE、HSCR)的遗传学家,主要就是借助 阅读全文
posted @ 2021-05-19 15:06 Life·Intelligence 阅读(355) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 还是跟小孩一样,喜欢玩,尤其是这种搭积木的游戏,其实真的没什么技术含量。 但科研分析是反标准化的,如果你的paper只是pipeline出来的,那最多也就3分。 有必要搭建流程吗? 就一批小数据,那就随便搞,没必要标准化流程 经常拿到新data,那就可以考虑一下了,一键执行很快乐 公司级别的业务,持 阅读全文
posted @ 2021-05-14 12:26 Life·Intelligence 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 持续添加~ 基因组学 2020 - NRG - The road ahead in genetics and genomics 2019 - NRG - RNA sequencing: the teenage years 【中文导读】 2021 - Nature - Closing in on a 阅读全文
posted @ 2021-05-13 19:47 Life·Intelligence 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考:生信技能树 - 代码有所更新 获取单细胞测试数据 # devtools::install_github("satijalab/seurat-data") library(SeuratData) # AvailableData() # InstallData("pbmc3k.SeuratData 阅读全文
posted @ 2021-05-11 12:32 Life·Intelligence 阅读(287) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 想要拔高生信paper level的必备分析 没有吃透这些工具,那作为生信人是不合格的! 类似打球的肌肉记忆,生信分析也需要“肌肉记忆”,这就是对各种工具的熟练掌握,这样才能把精力放在重要问题的思考和推理上。 收集总结各种精华工具,做好代码测试和工具测评,有条件可以封装代码形成自己的函数,下次使用时 阅读全文
posted @ 2021-05-10 19:31 Life·Intelligence 阅读(98) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是CNV? copy number variation (CNV) A copy number variation (CNV) is when the number of copies of a particular gene varies from one individual to the 阅读全文
posted @ 2021-05-07 14:49 Life·Intelligence 阅读(182) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 身高:180 目前体重: 目标体重:150斤 问题根源: 遗传基础 - 骨架修长、代谢旺盛 饮食习惯 - 吃得少 睡眠习惯 - 身体恢复不够 查看人体的主要肌群:Complete Anatomy - HKU免费 大肌群70%:胸背臀腿 小肌群30%:肩手腰,小腿 肌肉种类 红肌纤维I - 耐力,体积 阅读全文
posted @ 2021-05-05 18:25 Life·Intelligence 阅读(77) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 补充: ATAC-seq并没有比DNase-seq的peak质量好,只是起始量要求低,所以可以拓展到scATAC-seq。 DHS的peak和H3K27ac的比较相似,都是开放的,可以转录的区域。 epigenetic mark主要有四种: chromatin accessibility nucle 阅读全文
posted @ 2021-05-04 21:36 Life·Intelligence 阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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