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2024-01-21
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生信爱好者周刊(第 109 期):说说你今年用的顺手的工具吧?

这里记录每周值得分享的生信相关内容,周日发布。

本杂志开源(GitHub: openbiox/weekly),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图

AI生成的巨型计算机横截面 来源:u/yoyoyodojo on Reddit

本周话题:说说你今年用的顺手的工具吧?

@kkjtmac 1.flomo浮墨笔记-记录碎片化的内容 2.ChatGPT Next Web-通过api使用ChatGPT 3.CodeRunner-Mac上的简易编程开发软件 4.无边记-苹果生态中的数字白板App,自由发挥整理各类资料 5.Notion-一款将笔记、知识库和任务管理整合的协作工具

生信研究

1、Nature | gnomAD数据库研究新成果:基于7.6万人WGS数据构建全基因组突变约束图谱

gnomAD是由美国Broad研究团队领导开发的,研究人员聚合并重新处理了gnomAD中的153,030个全基因组,将其与人类参考基因组GRCh38进行比对,保留了来自76,156个个体的全基因组数据,进一步开发了gnomAD(v3),构建了人类全基因组突变约束图谱(Gnocchi),以识别在突变时最有可能导致疾病的非编码区域。该研究为理解非编码区域的约束提供了新视角;Gnocchi图谱提高了人们对基因组功能遗传变异的识别及理解。

2、Nature |全自动科研机器来了!4分钟设计整套复杂实验,自主完成实验全流程

来自卡内基梅隆大学的研究团队开发了Coscientist——一款基于GPT-4等大型语言模型的AI系统,它可以快速、准确地自主完成从检索信息、规划及设计实验、编写程序、远程操控自动化系统来做实验再到分析数据的一整套流程。Coscientist的软件模块能够从互联网、文档数据和其他可用来源检索关于化合物的公开信息。通过学术期刊、维基百科、美国化学会等途径进行学习后,Coscientist能根据学到的信息指导自己的行动,进一步制定合成途径并决定实验方案。

3、Nature | 全方位绘制小鼠大脑图谱——约3200万个细胞,鉴别出约5300个细胞类型

2023年10-12月期间Nature上接连发布了10篇关于小鼠大脑图谱的文章,该系列文章由全球多个知名研究中心发表,利用多种技术包括scRNA-seq、snRNA-seq、snm3C-seq、MERFISH(Multiplexed error-robust fluorescence in situ hybridization)、Slide-seq、STARmap、SMART-seq、snmC-seq、snATAC-seq分析了小鼠大脑总计约3200万个细胞,鉴别出约5300个细胞类型,绘制了小鼠大脑详细的单细胞分子和空间图谱。

4、Nature Genetics | 基于健康单细胞参考图谱准确识别scRNA-seq数据中疾病相关细胞状态

本研究团队评估了单细胞参考图谱的选择如何影响从疾病样本scRNA-seq数据中识别细胞状态变化。利用公开的单细胞转录数据,建立了来自健康个体的单细胞参考图谱,证实使用该图谱进行潜在空间(latent space learning)学习,并对匹配对照进行差异分析,能更好地识别疾病相关细胞,特别是多种受干扰的细胞类型。该研究为设计疾病队列研究和优化细胞图谱的使用提供了指导。

博文资讯

5、fanyi | 不仅仅是翻译R包

fanyi包,一个R翻译包,它支持多种翻译源,包括百度,bing,有道等。它可以帮助你在R中进行文本翻译,包括翻译图注,字符串。fanyi包的主要功能是提供了一个translate()函数,它可以接受一个字符串或者一个字符向量作为输入,然后返回一个翻译后的字符串或者字符向量。

6、2023 Cell Research 年度杰出论文奖

兰雨、汤富酬、周鹏辉、宋春青等人论文获奖。

7、不要再出现25%的同源性这种说法了——生物知识科普

本推文通过同源性(homology)、相似性(similarity)、一致性(identity)这个三个易混淆的名字解释了”25%的同源性“的不科学性。

8、万字文解RNA-Seq上游分析

本文详细介绍如何使用 RNA-Seq 技术进行转录组数据的上游分析: RNA-Seq 的原理、流程和常用的分析方法。

工具

9、SCpubr | 一站式解决所有单细胞可视化难题

SCpubr是一个用于单细胞结果可视化的R包,通过它可以绘制出版物级质量的图表。

10、scGPT | 一种新的AI工具预测单细胞中的基因表达

多伦多大学的计算机科学家和细胞生物学家团队BoWang Lab建立了一种新的人工智能(AI)模型,称为单细胞生成式预训练转换器(Single cell generative pretrained transformer, scGPT),可以通过微调来使用scRNA-seq数据执行各种任务。这些任务包括预测操纵特定基因的影响,并将不同批次的数据合并在一起,以揭示否则无法检测到的细胞类型。

资源

11、图解机器学习:演化史、方法、应用场景与发展趋势

本文通过一系列机器学习信息图示,很好地将机器学习的发展历史、关键方法以及未来会如何影响社会生活展现了出来。

12、大数据、多组学研究的视频讲座

来自南方医科大学生物医学大数据研究中心(Bio Med Big Data Center, BMDC)的资源,该中心是专注于生物医学大数据的信息采集、研究分析、提取整合、应用转化的公共服务平台。

历史上的本周

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  • @ShixiangWang(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(空间阳)

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(完)