Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

【周刊】第 50 期 #1114

Closed
Tomcxf opened this issue Oct 26, 2022 · 13 comments
Closed

【周刊】第 50 期 #1114

Tomcxf opened this issue Oct 26, 2022 · 13 comments
Assignees
Labels

Comments

@Tomcxf
Copy link
Collaborator

Tomcxf commented Oct 26, 2022

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),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)」 | 「生信讨论区(Gitter)」

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!

生信研究

博文资讯

工具

资源

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)

订阅

这个周刊每周日发布,同步更新在微信公众号「优雅R」(elegant-r)上。

微信搜索“优雅R”或者扫描二维码,即可订阅。

(完)

@kkjtmac
Copy link
Collaborator

kkjtmac commented Oct 26, 2022

5、11和12

@ShixiangWang
Copy link
Member

2、6、7、9

@ShixiangWang ShixiangWang pinned this issue Oct 27, 2022
@He-Kai-fly
Copy link
Collaborator

3、4、6

@He-Kai-fly
Copy link
Collaborator

3、生信研究 |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 (qq.com)

image-20221027171843572

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(http://health.tsinghua.edu.cn/hichipdb/)**。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(pipelines)**,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(interactions)**。

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

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

4、 博文资讯 |学术写作注意事项——格式问题 (qq.com)

image-20221027172240800

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,初步想针对写作格式问题、英语写作问题和写作逻辑问题讲起,有相关问题可去作者Github上提出issue进行交流

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

6、博文咨询|原创 | 一文读懂K均值(K-Means)聚类算法 (qq.com)

image-20221027172700692

作为聚类算法的典型代表,K-Means可以说是最简单的聚类算法,其可解释强,实现方便,可广泛应用在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等多个领域,有着广泛的应用前景。

@NiEntropy
Copy link
Member

申领 13、15

@Tomcxf
Copy link
Collaborator Author

Tomcxf commented Oct 27, 2022

申领 1、8、10、14

@ShixiangWang
Copy link
Member

@Tomcxf 纳入的条目相关 issue 都要 close 掉。

@Tomcxf
Copy link
Collaborator Author

Tomcxf commented Oct 28, 2022 via email

@kkjtmac
Copy link
Collaborator

kkjtmac commented Oct 28, 2022

5、[Python下的Shiny入门教程](https://www.rstudio.com/blog/get-started-with-shiny-for-python/)

thumbnail_hu640051b8ed8bb3a908933b8663ea3f6a_64982_2220x0_resize_box_2

目前通过R语言下的Shiny已经非常成熟了,现在Python下也可以使用Shiny进行可视化,该推文则是具体入门教程。

11、[gtsummary | 批量建模并输出整洁模型结果](https://mp.weixin.qq.com/s/Z_k9MFkg5areVWCluDR_BQ)

Xnip2022-10-28_22-02-12

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

12、[SCI投稿7个阶段的邮件模板](https://mp.weixin.qq.com/s/6hpPDzGGpXo7PmWs141zqw)

realistic-mailbox-letters-composition-with-classic-mail-box-paper-envelopes-letters_1284-26889

本资源总结了论文投稿时用到的7个邮件模板(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、文章校稿信)。

@ShixiangWang
Copy link
Member

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](https://mp.weixin.qq.com/s/Omo3N8ApjpVeccrJljIuMw)

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。

6、[文读懂K均值(K-Means)聚类算法](https://mp.weixin.qq.com/s/XS1_NAZ65P-1aLqwWm2hbg)

640

640

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辅助理解。

7、[三种转录组差异分析方法及区别你会了吗?](https://mp.weixin.qq.com/s/2q-wUZHPnsvtn9C3x52Zwg)

640

本文通过测试数据实现了三种不同方法的对比,从结果看三种差异分析方法整体一致性都比较高。

9、[progressr - 一个统一的进度更新R包](https://github.com/HenrikBengtsson/progressr)

# 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。

@ShixiangWang
Copy link
Member

本周话题观点:

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

@Tomcxf
Copy link
Collaborator Author

Tomcxf commented Oct 29, 2022

1.【推荐】生信研究 | 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
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。
image
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/6_d_0k4wwWR_ht5nViGJSA

8.【推荐】工具 | https://github.com/ThinkR-open/mariobox
{mariobox}可为{plumber} APIs的打包提供一个框架
链接:https://github.com/ThinkR-open/mariobox

10.【推荐】工具 | gridExtra | 数据框转PDF
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。
image
链接:https://cran.r-project.org/web/packages/gridExtra/vignettes/tableGrob.html

14.【推荐】资源推荐 | 2022年最佳开源软件出炉
InfoWorld 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
image
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/b8B-9-m1pYdF92JV-MXcag

@NiEntropy NiEntropy unpinned this issue Oct 31, 2022
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
Projects
None yet
Development

No branches or pull requests

5 participants