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【周刊】第 75 期 #1543
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3、5、15 |
3、Nature发布15万人全基因组测序研究成果,揭示多个罕见变异的性状关联 冰岛雷克雅未克大学联合deCODE Genetics公司、安进公司等团队对来自英国生物银行(UKB)的150119个个体的WGS数据进行分析,重点介绍了发现的具有较大影响的罕见变异性状关联,这些信息是WES和SNP阵列数据集难以鉴定或无法鉴定的。这是迄今规模最大的全基因组测序工作。该研究结果已发表Nature上。 5、Nat Commun | 利用机器学习准确分析FFPE样本的基因组学特征,解锁临床癌症样本的遗传密码 美国赫尔辛基大学研究团队从FFPE样本中提取了福尔马林暴露导致的全基因组突变特征,并设计了FFPEsig算法。该算法能够准确分析癌症活检FFPE样本中基因组学数据,使用机器学习方法校正了受损DNA,并揭示肿瘤样本中真正的突变过程。该方法能够对FFPE样本进行稳健的突变特征分析,从而为使用FFPE-WGS数据进行临床应用铺平了道路,有助于在数百万现有癌症储存样本中释放巨大的医学价值。 15、人人都能用英语 李笑来写的关于如何学习以及使用英语的小册子,李笑来虽然因为在币圈割韭菜的事情风评不好,但是他一直在学习,并且持续输出的能力还是值得学习的,这个小册子可以翻翻。 |
4、8、14 |
1、7、9 |
@He-Kai-fly 记得 close 一下 |
4、
一位来自维也纳的3D特效师创建了一个CNN可视化工具。该工具的主要功能包括,卷积、最大池化和完全连接层的可视化表示,以及各种能实现更清晰可视化的简化机制等等,让初学者通过最直观的方式,来get到CNN的重点。 14、 |
11、12、13 |
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2、6、10 |
1、 德克萨斯大学安德森癌症中心的研究团队利用单细胞测序技术系统地研究了人早期肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)组织及癌旁和远端肺样本的单细胞数据,构建了肺上皮细胞、免疫细胞等其他多个细胞群体的转录组学数据集,揭示了早期肺癌演化的特征,为研究LUAD演化轨迹和制定早期肺癌治疗策略提供了宝贵资源。
7、 本文通过解读一篇文章探索差异表达分析一个比较有意思的数据科学问题:虽然TPM/FPKM/RPKM是一种“全局归一化”,在理论上可以消除线性系统误差。但是,研究者认为这种假设对组学数据分析来说太天真了,并且强调组学数据的非线性系统误差没有生物信息学方法可以消除,并以GSE159751为例进行了相关分析。 9、 本文介绍了 scRNAtoolVis 包新增的一个可视化功能,方便用户快速绘制美观的单细胞常见比例图形。 |
生信爱好者周刊(第 75 期):学术需要批判氛围
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