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| Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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| @@ -0,0 +1,147 @@ | ||
| # 生信爱好者周刊（第 144期） | ||
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| 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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| 本杂志开源（GitHub: [openbiox/weekly](https://github.com/openbiox/weekly)），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。 | ||
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| [「生信周刊讨论区」](https://github.com/openbiox/weekly/discussions) | ||
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| ## 封面图 | ||
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| ## 本周话题：[物理诺贝尔奖为何颁给了 HNN 之父和深度学习之父？](https://mp.weixin.qq.com/s/AuCeGzKNZpidGCL4ETi8aA) | ||
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| 就在几天前，瑞典皇家科学院决定将 2024 年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德 (John J. Hopfield) 和杰弗里·E·辛顿 (Geoffrey E. Hinton)，以“表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。这一消息马上就引起网友热议，就连得奖者Hinton表示，这也太突然了。诺奖官方随后解释道：“今年物理学奖得主的突破建立在物理科学的基础上”。 | ||
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| @Wangcy-rachel AI的最初开创，包含了许多物理学的核心思想。如今AI已经应用到我们科研和生活的方方面面，影响深远。物理诺贝尔奖颁给了HNN 之父和深度学习之父，不仅是因为AI的最初开发与物理学关系紧密，而且是因为AI带来的广泛、多领域的深远影响。 | ||
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| ## 生信研究 | ||
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| 1、[Cell｜樊荣团队开发全球首个临床级FFPE样本空间全转录组测序技术](https://mp.weixin.qq.com/s/SWI4JqjkG9q6vlQs4Iz-cw) | ||
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| 2024年9月30日，耶鲁大学樊荣团队的白志亮博士等在Cell杂志上报道了全球首个临床级FFPE样本空间全转录组测序技术——Patho-DBiT。该平台巧妙地利用FFPE样本中自然发生的RNA片段化，向广泛多样的RNA分子原位添加poly(A)尾，结合微流控条形码标记和算法创新，成功实现了对临床存档FFPE组织的全覆盖、逐碱基的空间全转录组测序。Patho-DBiT通过对完整mRNA、缺失poly(A)尾的片段化mRNA、各类大/小非编码RNA、剪接异构体以及携带单核苷酸变异（SNV）的前体RNA进行空间条形码标记，精确解码了FFPE复杂组织中丰富的RNA生物学信息，包括单细胞级mRNA图谱、非编码RNA表达、可变剪接、遗传变异、microRNA调控及RNA动态变化等。 | ||
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| - 论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01019-5 | ||
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| 2、[8 x nature | 首个成年果蝇全脑连接组](https://mp.weixin.qq.com/s/H5YlDSwvOfkxcoRb4LPOjA) | ||
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| 近日，FlyWire联盟等在*Nature*连发8篇论文，详细描述首个成年果蝇全脑连接组，并通过模拟与实验展示了它如何帮助人们形成新猜想，进而解析关键功能背后的神经环路机制。 | ||
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| - 论文链接：https://www.nature.com/collections/hgcfafejia | ||
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| 3、[The Innovation Life|医学数据计算建模：从数据采集到知识挖掘](https://mp.weixin.qq.com/s/-sKXjWmS-o6gGeJPb2raDA) | ||
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| 文章从数据的采集、存在的挑战、计算建模、高性能计算到未来展望等几个方面展开进行全面的综述。比如在高性能计算方面，对并行计算、云计算、AI计算、边缘计算等几个方面都进行讨论。 | ||
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| - 论文链接：https://www.the-innovation.org/article/doi/10.59717/j.xinn-life.2024.100079 | ||
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| ## 博文资讯 | ||
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| 4、[从AI的角度谈早期药物研发数据科学](https://mp.weixin.qq.com/s/DN_5aqAqIzB3ZklqgNMFHQ) | ||
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| 最近，多所大药企和知名大学在nature子刊联合发表了关于早期药物研发数据科学的文献综述，报告了数据科学的经验指南。文章中，作者提出了数据管理和数据科学建议，以帮助实现人工智能在该领域的潜力。 | ||
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| - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-49777-x | ||
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| 5、[基因组数据处理小技巧](https://divingintogeneticsandgenomics.com/post/genomic-interval/?ck_subscriber_id=2105433013&utm_source=convertkit&utm_medium=email&utm_campaign=Resending%20with%20real-world%20examples:%20You%20need%20to%20master%20this%20if%20you%20deal%20with%20genomics%20data%20-%2015087044) | ||
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| 该博文提出了一些关于解决基因组区间（Genomic Intervals）相关问题的方法。 | ||
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| 6、[人基因组测序，平均覆盖度为啥要30×吗？](https://mp.weixin.qq.com/s/d_YUPG35cYDMNDJazxVSYQ) | ||
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| 在对人类全基因组进行测序时，需要 30 ×的平均基因组覆盖率才能使局部碱基覆盖率大于 15 ×，这样才能准确检测出同源变异和异源变异。 | ||
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| ## 工具 | ||
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| 7、[wget包｜让R使用断点续传](https://mp.weixin.qq.com/s/6ShcLvGtBsuiJwFVPUHj4g) | ||
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| 安装包有时候是个费劲的时，特别是一遍又一遍的下载安装，推荐新手朋友们使用。 | ||
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| 8、[SignalingProfiler2.0 | 网络连接多组学数据与表型特征](https://mp.weixin.qq.com/s/2GIbMEXPAHqk7pWmF6DqMg) | ||
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| 揭示细胞信号转导在受到干扰后如何重塑，对于理解疾病机制和识别潜在药物靶点至关重要。 | ||
| SignalingProfiler 2.0结合蛋白基因组数据与先验知识因果网络，推导出特定情境下的信号传导网络。该工具自由访问且灵活，结合了统计学、足迹分析和图算法，加速了多组学数据的整合与解读。 | ||
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| - GitHub：https://github.com/SaccoPerfettoLab/SignalingProfiler | ||
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| 9、[GenomeSyn 插件 | 快速轻松展示两个基因组组装的差异情况](https://mp.weixin.qq.com/s/5axLWPBA1FPSoWatfQ04CA) | ||
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| GenomeSyn是一种用于基因组同一性和结构变异分析的生物信息学可视化工具，填上Mummer 插件上输入和输出的结果，调整sort参数选项，就可以得到可视化结果。 | ||
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| - GitHub：https://github.com/JM-SONG/GenomeSyn/ | ||
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| ## 资源 | ||
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| 10、[生物信息学期刊2024更新版](https://mp.weixin.qq.com/s/s1t3NUY1e4ZHHloTrEpl0w) | ||
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| 文中列举了2024年的可投稿的生物信息学期刊及其分区，推荐给需要生信选刊的朋友们。 | ||
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| 11、[2024 年 12 个最佳 JavaScript 动画库，为您的 Web 项目提供动力](https://mp.weixin.qq.com/s/IsD0a7B-fAVWeSpwzz0kgg) | ||
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| 文中推荐了12 个方便有用的JavaScript 动画库，可以将绘制动态的、引人注目的动画，使Web项目更加丰富多彩。 | ||
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| ## 贡献者（GitHub ID） | ||
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| 「Openbiox 生信周刊」运维小队： | ||
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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） | ||
| - `@donghongyu2020`（董弘禹） | ||
| - `@DrRobinLuo`（罗鹏） | ||
| - `@Wangcy-rachel` - 王春阳 | ||
| - `@zoe3251` - 舒晨阳 | ||
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