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  • 对于生信友好的杂志汇总,总共300多个杂志,包含接受量,影响因子等信息。
  • 生信技能树

    2018-12-07 11:45:05
    生信技能树的创始人做的,有需求下载。生信技能树的创始人做的,有需求下载生信技能树的创始人做的,有需求下载
  • 生信学习

    2021-02-15 09:46:53
    生信学习从哪里入手? 生信学习分道和术的学习两方面。 1、道 通过道的学习,构建生信知识体系的顶层架构。在模块化的逻辑方法指引下,参照文献案例来分辨出哪些数据分析模块再组合,怎么通过变量变化来形成套路...

    一.生信学习从哪里入手?

    生信学习分道和术的学习两方面。

    1、道

    通过的学习,构建生信知识体系的顶层架构。在模块化的逻辑方法指引下,参照文献案例来分辨出哪些数据分析模块再组合,怎么通过变量变化来形成套路化的文章。酸菜大大将生信的分析模块概括成“挑圈联靠”四个字。

    挑,是指的表达差异

    正常样本与疾病样本之间的差异,疾病不同演进阶段的差异,癌旁组织与癌组织之间的差异,不同平台技术样本来源检测方法之间的差异。表达有差异,是研究有意义的前提。通过这一步挑,可以筛选出实验组与对照组之间差异表达的基因列表。

    圈,是指的聚类分析

    聚类分析有两大作用。

    一个是对数据集样本质量的检验,就是检验所有研究的样本混在一起之后,不同分组之间的样本能否区别开,同一分组的样本能否很好聚在一起,是不是不同的数据集混在一起也能区分开不同的分组,有没把不同分组的样本标记混淆,以此来检验批间差的去除,或者数据集的样本的质量情况。

    一个是表达和功能的聚类,就是将获得的基因列表或者基因表达矩阵,把具有相似功能的基因放到一起,和生物学表型关联起来,对生物学功能/相关的通路机制进行预测分析。

    联,是指的交互网络

    交互网络有两大类。其一是化合物与分子的调控关系,可以预测药物小分子的作用靶点、耐药靶标;也可以反过来由靶标分子反向预测可能作用的药物小分子;一类是分子与分子之间的间接直接调控关系,可以预测蛋白-DNA转录因子的DNA结合位点,可以预测蛋白与蛋白之间的共表达网络、邻近基因网络、相互作用网络,可以预测RNA与RNA/DNA/蛋白的相互作用。

    靠,是指的临床意义

    临床意义包括三表一图的统计性分析,也包括构建临床预测模型的预测性分析。三表一图包括,基线资料表、单因素、多因素、生存曲线图。临床预测分析主要是对于预后、诊断、复发三方面的预测分析。

    2、术

    通过的学习,掌握生信分析的基本操作方法。生信分析包括数据库软件编程学习两部分。

    (1)学习数据库

    一个是学习如何用现有的生信可视化网站,进行预测检索或者一站式出图。常见的数据库包括GEPIA, Cbioportal, Oncomine, KM-plotter,Timer等。还有一方面是学会如何在生信分析网站上,下载基因的测序数据、临床患者资料、预测分析的结果,再用软件或者编程语言进行二次分析。常见的数据库包括GEO, TGCA, ArrayExpress, JASPAR, StarBase等。

    (2)学习软件和编程

    软件

    软件部分主要学习CytoscapeGSEA这两个软件。Cytoscape这个软件,是绘制互作网络的神器,有很多对网络进行优化的插件,比较出名的包括MCODE, cytoHubba,几乎无可替代的软件,学生信必备技能。不过只要静下心来学习实操,最多半天就可以搞定。GSEA这个软件,顾名思义,可以搞定GSEA分析,不过如果R语言编程学的够溜,用R语言也可以解决。

    编程

    编程部分有很多学习的选择,可以学习R语言,Perl, Python,JAVA, Linux等。不过对于医学生来说,学习R语言就够用了,编程语言够简单,网上教程足够多,而且有很多关于生信研究的R包可以直接用,有很多代码也是现成的,自己根据自身情况学着改一改也能分析。拿到基因的表达矩阵和临床统计结果后,用R语言妥妥可以解决。对于部分有追求而且实验室有服务器的小伙伴来说,可以再额外学一下Linux。Linux可以解决测序之后从上游原始数据进行分析的难题。自己一条龙做下来。能做到这一步的,已经是医生群体中的佼佼者了。

    (3)R语言学习要解决五方面的难题

    第一点,要了解基本的R语言的语法规则;

    第二点,学会用R语言进行可视化作图;

    第三点,学会用R语言进行统计分析;

    第四点,学会用R语言进行数据清洗;

    第五点,学会用R语言解决生信中的具体问题,比如免疫浸润的相关分析,基因组中常见的TMB该怎么计算等。

    术的学习可以参考解螺旋生信体系课上下篇,上篇专注于解决数据库和软件学习的难题;下篇专注于教授应用R语言进行常见的生信分析。另外精品课里还配了《R语言基础:高效数据清洗》和《SCI论文绘图之道》两门课分别为大家的R语言数据清洗和可视化绘图的功底打基础。

    R语言的学习推荐两本书,《R数据科学》和《R语言实战》。对着书一页页看下来,跟着实操敲代码,了解R语言的基本语法、常用R包,写笔记进行总结,往复2-3遍下来,基本上就能把R语言掌握的差不多了。如果觉得这样一步麻烦,也可以直接参考解螺旋的R语言教程,大大缩短了R语言学习时间。

    二.如何选择最有效的生信学习的路径呢?

    任何的学习路径都有其相似之处,都是遵循了解-学习-模仿-交流-创新五步走。

    第一步:了解生信和指定计划

    可以通过关注一些生信公号,阅读生信相关文字和视频教程,在脑海中对生信有一个初步的印象。了解生信是什么,怎么用,如何用,哪些对我有用,我想学习哪些生信技能,预计多长时间。

    第二步:大量输入学习生信

    可以通过阅读生信相关的文献,了解生信的基本分析套路和宏观逻辑框架,学习解螺旋相关的生信文章复现的文字和视频教程,再按图索骥,根据文章内容学习自己不会的生信分析。

    第三步:复现分析

    根据已有的教程,按照从易到难,对生信文章进行复现分析,不求完整复现,但求能一步步按正确的方法操作下来。谁又知道是不是原文作者的操作失误,或者数据库更新改版呢?总之,没有必要追求完全一致,如果你不是为了给死对头原文作者打假的话。如果抱着学习的目的,学习分析技巧为先。

    第四步:交流修正

    操作过程中肯定遇到很多bug或者自己不理解的地方。这时候就要发挥网络平台和社群的力量了。有遇到的报错或者难题都可以去百度进行搜索,如果百度搜索不出来,换个浏览器也可以。搜索页的前五页,一般总能找到你需要的答案。而且解螺旋为所有购买过生信体系课的小伙伴都建立了琼林书院,有助教长期为大家答疑。总能找到问题的解决方案。

    第五步:创新

    根据最新的研究热点,根据现有的模块逻辑和科研热点,进行新的迁移应用分析。比如最近的新冠疫情,不同场景的再应用,也催生了不少相关的生信文章。还有多组学分析、泛癌分析、m6A甲基化分析、可变剪切、SNP分析等等。都可以再堆叠嵌套地分析,只要言之成理,自己圆成一个完整的故事即可。

    如果你严格按照这几步执行,相信不出几个月,肯定生信会有所小成!

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  • 生信小工具

    2018-03-16 13:37:54
    BioMercatorV4.2.jar 生信小工具
  • 随着生物信息学的兴起,很多生物学或医学的研究也越来越依赖于生信分析,因此,掌握一些基础的生信方法就显得尤其重要了,好的生信分析可以让你的研究锦上添花。那么,如何光速入门生信呢?很显然,这个问题是很多...

    3fe4cc83f29153273d98760a9b1e26a5.png

    生物信息学是近些年快速发展起来的一门交叉学科,之所以交叉,是因为该学科领域的研究人员需要掌握计算机,数学,生物学等相关领域的基本知识与技能。随着生物信息学的兴起,很多生物学或医学的研究也越来越依赖于生信分析,因此,掌握一些基础的生信方法就显得尤其重要了,好的生信分析可以让你的研究锦上添花。

    那么,如何光速入门生信呢?很显然,这个问题是很多初学者都会有的疑惑。一些背景是生物,基础医学等学科的学生可能会不知从何下手,下面我就谈谈我个人对于光速入门生信的一些看法,之所以是光速,是因为本身这些专业的学生并不需要对生物信息学的方法有非常深入的了解,生物信息学对于他们来说更多的算是一种工具。


    从我目前接触到的学医学或者生物的同学来看,他们大多都有一定的数学尤其是统计学的基础,当然对于已经把统计学和一些基本的数学知识忘光的同学来说,最好要把这些基础知识补一补了,毕竟参数检验非参数检验什么的还是要拎清楚的。

    在学生物信息学的核心内容之前,你应该要学会跟你最忠实的小伙伴--计算机打交道,而且是安装了linux系统的计算机。用惯了windows系统的同学可能会不太习惯linux系统的使用,这很正常。大多数情况下我们都是通过登录服务器来进行生信分析,这时候我们面对的是一个黑乎乎的命令行界面,莫慌,虽然精通linux需要很长一段时间,但是咱们入门还是很快的,此时应该快速学习下linux系统的基本架构以及linux常用命令,最好找个计算机或者生信的同学带一带,这样就能更快入门了。之所以先说linux,因为后续的一些生信核心模块都紧密地与linux相关,只有有一定的linux基础了,后续学生信的东西才能得心应手。

    生物信息学的核心应该要算测序了,因此,测序这一块要非常认真的学,尤其是二代测序的原理,测序数据的获取,质量控制,比对等等,建议大家去网上找视频或者看一些博客,然后跟着教程把一套成熟的流程跑完,最后在不看任何资料的情况下自己能流畅地把流程跑完。当然了,DNA-seq, RNA-seq, ChIP-seq等等各种测序技术的流程还是有比较大的差别的,但是都不难,跟着网上的教程很快就能学会。一些论文也会比较各个测序相关软件的优缺点,然后给出较优的软件组合,大家有兴趣的可以查查论文然后试试论文中给出的pipeline。

    身处大数据时代,学会如何寻找自己想要的数据也是非常重要的。初学生物信息学的同学一定要学会使用网络资源,我这里特指生物信息学数据库,比如GEO,UCSC genome browser,ENCODE project database等等,这些数据库上存储了各式各样的生物信息学数据,要学会利用公共数据库的数据。

    学生信免不了写代码,很多人会有疑问究竟选择一门什么样的语言。在这里,我强烈推荐R语言。因为R语言很简单,上手非常容易,几天就能入门,语法通俗易懂,既然是光速入门,那我们就要讲究快。最重要的是,R语言有很多很多的生信相关的库,你只要install一下就能够用了,这些库基本上能满足你绝大部分的生信需求,建议大家有事没事可以逛逛Bioconductor。Python这一类的语言学有余力,或者感兴趣的同学可以学一学,Java之类的就不推荐了,没什么编程基础的人可能连理解“面向对象”思想都得折腾半天,一般生信研究人员喜欢用java或python开发较大型的生信软件。


    好了,掌握了这些基础中的基础,你基本上就可以入门生物信息学了,至于后续要学什么,准备掉多少头发,就得根据你自身的需求了。

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  • 我是上海某高校的在读博士,从去年开始就想进行生物信息学方面的学习,但是由于实验的影响,没有...然而,由于实验室可借助的生信人才很缺少,只能自己去学习,产数据了。希望有志同道合的人,一起学习,不留遗憾! ...

    我是上海某高校的在读博士,从去年开始就想进行生物信息学方面的学习,但是由于实验的影响,没有全身心的投入进去。然而,由于实验室可借助的生信人才很缺少,只能自己去学习,产数据了。希望有志同道合的人,一起学习,不留遗憾!

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    2021-01-14 11:21:19
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    2018-12-04 13:54:54
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    千次阅读 2018-10-17 15:30:07
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    2019-10-04 08:54:20
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    2018-08-21 20:29:00
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    2021-01-30 22:06:17
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    千次阅读 多人点赞 2018-10-16 22:40:44
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空空如也

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