蓝寒

V1

2022/10/30阅读:39主题:默认主题

生信爱好者周刊-第50期

生信爱好者周刊(第 50 期):

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: ShixiangWang/weekly[1]),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区(语雀)」[2] | 「生信讨论区(Gitter)」[3]

封面图

ChMkJlXvk-qIPgFeAAT9U57ckfsAACa9gEWsJYABP1r727 科夫城堡(Corfe Castle)是位于英国英格兰多塞特郡科夫堡村的一座城堡,兴建者是威廉一世。城堡的历史可以追溯至11世纪。

本周话题: 顶级1区期刊宣布:明年起将不再拒稿![4]


近期,生物学期刊eLife官方宣布了一个重大决定:从2023年1月31日起,所有经过同行评审的文章,eLife都不会作出接受/拒绝的决定,而是直接发布在其网站上。 这一模式被官方取名为eLife assessment。

它这么做的目的非常之明确:让发表论文这事变得公开透明。并且据官方介绍,从2023年1月开始,这将是eLife唯一的运作模式(此前保留过传统出版模式)。

消息一出,立刻在学术圈引发了不小的热议,就连Science也随即发文,并用“颠覆”来形容这事。

@ShixiangWang很有看头,非常值得鼓励,称得上颠覆。

这样做,一篇文章的价值不在于它发在哪个权威期刊上,值不值得学习和follow一篇文章不再仅仅是看if,需要读者更多地参与阅读,读者自己得有一杆秤。

现在,科学与伪科学都在期刊里泛滥,阴性结果被大量隐藏,但期刊开放让整个科学环境在逐步面向更广泛大众,但科学技术的专业性审稿人也未必能把握发表的界限,一切公开透明是很好的方式:科学期刊编辑把握创新性和文章整体质量,具体怎么评价交给公开透明的评审和能看到一切的读者。

原载于知乎:https://www.zhihu.com/question/561322934/answer/2728642986

生信研究

  1. Nature | 超6万人全基因组序列分析结果揭示:线粒体DNA插入人类基因组从未停止[5]

image 近日,英国剑桥大学、伦敦玛丽女王大学等机构的研究团队在Nature发表了题为“Nuclear-embedded mitochondrial DNA sequences in 66,083 human genomes”的文章。该研究绘制了包含66,000多个个体的NUMT图谱,其中包括英国十万人基因组计划中8,201个母-父-子三人组样本和12,509个肿瘤-正常组织对,并揭示了mtDNA序列插入核基因组(即NUMT)是一个不局限于过去且一直持续到今天的过程,新的插入一直都在发生。同时,该研究也为解释不同人群的mtDNA变异和理解核基因组进化提供了宝贵资源。

文章链接 https://www.nature.com/articles/s41586-022-05288-7[6]

2.Nature Medicine | 文章五连发 量化吸烟/饮食等风险因素与人类健康相关性的证据

华盛顿大学 Christopher Murray、张鹏、戴晓晨等人在国际顶尖医学期刊 Nature Medicine 发表了5篇研究论文(Aticles),这一系列研究提出了一种标准化方法,量化了风险因素(例如吸烟、高血压、饮食)与健康结局之间关联的证据强度。这些研究测试了评估证据的方法的效度,这些证据是关于吸烟、高血压、食用未加工红肉、蔬菜对健康的影响。

值得关注的是本系列研究中的方法学论文,相关研究的读者可以深入看看:来了一种新工具——验证风险函数(BPRF,一种Meta分析方法),可对暴露于有害或保护性风险因素后特定健康结局进行评估。

  • 论文合集:https://www.nature.com/collections/begeihaihj

3.NAR | 斯坦福大学Wing Hung Wong/清华大学江瑞课题组发布全基因功能注释HiChIP数据库

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2022年10月10日,美国科学院院士、斯坦福大学统计系Wing Hung Wong教授课题组联合清华大学自动化系江瑞长聘副教授课题组在Nucleic Acids Research杂志(IF=19.16)上在线发表文章“HiChIPdb: a comprehensive database of HiChIP regulatory interactions”。研究团队发表了首个附带全基因组功能注释HiChIP数据库。数据库收录了截止于2022年5月份上传至GEO数据库的人类HiChIP约200个样本。HiChIP数据库采用了统一的数据处理流程,从原始Fastq测序原始数据统一处理至不同分辨率的HiChIP相互作用数据。HiChIP数据库覆盖了超过100个人类细胞类型下总计2.62亿条HiChIP相互作用

论文链接: https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac859/6754910

HiCHIP:http://health.tsinghua.edu.cn/hichipdb/

博文资讯

4.学术写作注意事项——格式问题

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公众号“庄闪闪的R语言手册” 近期推出科研写作笔记系列内容。作者初步想针对写作格式、英语写作和写作逻辑问题讲起,相关问题可通过在Github上提出issue与作者进行交流。

Github:https://github.com/liangliangzhuang/Research_writing_tips

5.Python下的Shiny入门教程[7]

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目前R语言环境的Shiny开发已经非常成熟了,现在Python环境也可以使用Shiny进行可视化,该推文则是具体的入门教程。

推文链接:https://www.rstudio.com/blog/get-started-with-shiny-for-python/

6.一文读懂K均值(K-Means)聚类算法

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本文系统地介绍了K-means聚类算法的原理、步骤、代码实现,并提供了可视化实例以辅助理解。

7.三种转录组差异分析方法及区别你会了吗?

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本文通过测试数据对三种不同的转录组差异分析方法——edgeR, DEseq2和limma进行对比,从结果看三种差异分析方法整体一致性比较高。

工具

8.mariobox

{mariobox}可为{plumber} APIs的打包提供一个框架

链接:https://github.com/ThinkR-open/mariobox

9.progressr | 一个统一的进度更新R包

# 终端用户使用命令
library(progressr)
> with_progress(y <- slow_sum(1:10))
  |====================                               |  40%

该包为开发者和终端用户分别提供了精简的API,帮助编写具有进度条提示的分析代码。

设计哲学:

The developer is responsible for providing progress updates but it's only the end user who decides if, when, and how progress should be presented. No exceptions will be allowed.

即开发者提供,但由用户决定是否以及如何展示进度条。这与该作者开发的另一个流行包future的设计哲学一致。

10.gridExtra | 数据框转PDF

image 数据框内的数据通常在图形设备之外被格式化,但在某些情况下,在图形旁边显示表格可能更方便。gridExtra可以将数据框转为图形类格式,解决了上述需求,并提供了一系列表格美化处理。

链接:https://cran.r-project.org/web/packages/gridExtra/vignettes/tableGrob.html

11.gtsummary | 批量建模并输出整洁模型结果

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本推文通过具体示例介绍了利用gtsummary包进行快速回归建模并输出统计结果的方法。

资源

12.SCI投稿7个阶段的邮件模板

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本资源总结了论文投稿时用到的7个邮件模板,包括Coverletter、催搞信、修改稿Coverletter、回复审稿人意见、接收后致谢、询问校稿信和文章校稿信。

13.转录因子汇总

本文章整理了转录因子的网络资源,数据来源:网页工具、文献和R包。

资源链接

  • http://humantfs.ccbr.utoronto.ca/.
  • http://bioinfo.life.hust.edu.cn/AnimalTFDB/#!/
  • http://cistrome.org/db/#/stat
  • https://github.com/aertslab/RcisTarget

14.2022年最佳开源软件出炉

imageInfoWorld 公布了 2022 年最佳开源软件榜单,其旨在表彰年度最重要和最具创新性的应用程序开发、devops、数据分析和机器学习工具。

关于每个项目具体的入选评语等详细信息,可查看网站原文:https://www.infoworld.com/article/3637038/the-best-open-source-software-of-2021.html#slide1

15.Web前端技术的网站资源]

  • 资源目录:

[JS机器人](https://lab.reaal.me/jsrobot/)

[Exercism](https://exercism.org/)

[Keyframes](https://keyframes.app/)

[Getform](https://getform.io/),

[HTTPS 的工作原理](https://howhttps.works/)

[DNS 的工作原理](https://howdns.works/)

[学习 Git 分支](https://learngitbranching.js.org)

[算法学习可视化器](https://algorithm-visualizer.org/)

[学习任何东西](https://learn-anything.xyz/)

历史上的本周

贡献者(GitHub ID)

「Openbiox 生信周刊」运维小队:

  • @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)

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(完)

参考资料

[1]

ShixiangWang/weekly: https://github.com/ShixiangWang/weekly

[2]

「生信周刊讨论区(语雀)」: https://www.yuque.com/shixiangwang/bioinfo

[3]

「生信讨论区(Gitter)」: https://gitter.im/ShixiangWang/community

[4]

顶级1区期刊宣布:明年起将不再拒稿!: https://github.com/ShixiangWang/weekly/issues/1112

[5]

Nature | 超6万人全基因组序列分析结果揭示:线粒体DNA插入人类基因组从未停止: https://github.com/ShixiangWang/weekly/issues/1113

[6]

文章链接 https://www.nature.com/articles/s41586-022-05288-7: https://www.nature.com/articles/s41586-022-05288-7

[7]

Python下的Shiny入门教程: https://www.rstudio.com/blog/get-started-with-shiny-for-python/

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