摘要:
转基因(细胞和基因治疗)的基本技术 问题: 什么是质粒?Plasmid,质粒是裸露的环装DNA 什么是细胞转染、质粒转染? 什么是GMP质粒?国内有哪些公司有能力生产GMP质粒? 质粒是如何高质量批量生产的?质粒生产的成本和瓶颈是什么? 质粒的特性?质粒的承载能力是多少?多个质粒的兼容性? 什么是质 阅读全文
摘要:
收集资料: gene therapy相关的近5年的review 已有的研报 微信公众号文章 YouTube的科普视频 先看review,了解专业术语,整个行业基本的逻辑框架。 了解一个技术最快的途径就是微信和YouTube上的科普视频和文章。 最后要看别人的研报,学习别人的分析逻辑和思路,同时给出自 阅读全文
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前导 (转)导师神总结:读博失败的10个作死大法 (转)字字诛心 | 张启发院士给自己的博士生写的一封信,值得细读! 哈佛大学教授刘小乐:我与生物信息学的不解之缘 文献阅读方法 & 如何阅读英文文献 - 施一公(转) (转)像运动员一样的数学家——采访北京大学许晨阳教授 (转)如何成为顶级生物信息学 阅读全文
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2023年08月15日 【成功检测出tdTomato,yes】 cp best.td.cdx2.fasta tdTomato.fa vi tdTomato.fa # change fasta name to tdTomato cat tdTomato.fa | grep -v "^>" | tr - 阅读全文
摘要:
文献复现是非常重要的技能,能迅速模仿顶尖的研究也是不错的能力,中二的叫法就是“写轮眼”。 核心: 熟悉数据 大致知道基本的算法 知道分析核心的目的 复现第一篇: The support of human genetic evidence for approved drug indications - 阅读全文
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二更: 医疗行业的基本特性1.需求多样,细分2.重研发3.高风险 生物制药细分领域【与小分子药区分开】1.结构复杂度2.靶向性:高,本质是抗体,单抗双抗多抗3.开发成本4.生产工艺5.给药方式:静脉输注 当下的中国的医疗系统(对比美国)1.支出基本靠医保,开支有限2.商业保险普及度不够,无法广泛支持 阅读全文
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引言: GWAS通过association test来找trait或disease的关联的SNP eQTL也是通过关联性来找gene expression相关的locus 转录组层面也频繁利用相关性来找某个regulator的target 已经看到问题的核心了,co,就是同时出现(离散),同升同减( 阅读全文
摘要:
基本10分以上的paper都要求有严格地统计分析,所以看起来才会professional。 本质就是两个离散变量的关联分析,还可以给出OR。 小样本就用Fisher's exact test for small cell sizes 大样本就用Chi-Square Test 首先画一个2X2的表格 阅读全文
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GUT 实际经验: 15号投,27号直接受到拒稿邮件,12天即确定,还是挺快的 现在COVID-19占了太多版面,GUT也更喜欢临床的,纯生信分析已经不吃香了 改投Gastroenterology,希望能收吧,安稳着陆 几个案例: Gut - 2020 - Single-cell transcrip 阅读全文
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写论文基本操作: web of science - 搜索文献,导出到本地 EndNote建立本地group,拖入导出文献到group 进入MS word,点击插入文献,选择合适的格式 多人协作问题: 文献一旦被插入到word里,就有一个自己的local library 无需考虑太多,直接在word里 阅读全文
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类似篇:转录因子motif TSS区域富集分析 | motif enrichment | HOMER | FIMO | MEME 一个新的领域,现在我关注的是可变剪切调控因子,如PTBP1,它们有特定的RNA结合motif,类似TF。 相同点: 都是蛋白质的序列结合区域 有特定的序列motif 不同 阅读全文
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生物信息泛指发生在生命体内的所有的活动信息,是控制我们生老病死的根本原因。 要想开发一个大一统模型,那就必须对该系统的核心的方方面面有扎实的理解。 先根据初高中知识,按中心法则的上游到下游分个类,DNA、RNA、蛋白质、代谢物,最后补充表观、药物、整合、癌症。 DNA相关数据库 Human DNA序 阅读全文
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见上篇:genome browser | ggplot | 基因组可视化 | R | transcript | isoform 新需求(画出Fig 4D上面的辅图, Science, 2021): 山寨版,分析解构: 首先去method里找,完全没写是什么工具画的,那就猜吧; 其次看配色和对齐方式, 阅读全文
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quick code library(Rmagic) bmmsc <- t(GBM.pair@assays$RNA@counts) bmmsc <- library.size.normalize(bmmsc) bmmsc <- sqrt(bmmsc) # bmmsc[1:5,1:5] # # run 阅读全文
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接前面文章:ChIP-seq | ATAC-seq | RNA-seq | 数据分析流程 前面已经把pipeline跑完了,但是关于结果的解读还是不清楚,这里来深入探讨一下。 复习: pipeline:https://github.com/ENCODE-DCC/chip-seq-pipeline2 阅读全文
摘要:
前面详解了时间介词,这里来讲地点介词。 on in at是滥用最多的三个介词,首先好好区分。 at在一个小地方,位置当做一个点,相对具体 at the cornerat the bus stopat the marketat the bookshopat Cambridgeat HKUat home 阅读全文
摘要:
都有哪些玩家? 某个生物学方向(发育、免疫、癌症)的大佬,强在领域的深耕,先进的技术平台,能产生高质量的data,第一作者和通讯一般都是搞实验的,生信最多也就是个共一,文章容易冲击CNS。【掌握实验材料、临床样本、测序数据】 某个疾病(depression、SLE、HSCR)的遗传学家,主要就是借助 阅读全文
摘要:
还是跟小孩一样,喜欢玩,尤其是这种搭积木的游戏,其实真的没什么技术含量。 但科研分析是反标准化的,如果你的paper只是pipeline出来的,那最多也就3分。 有必要搭建流程吗? 就一批小数据,那就随便搞,没必要标准化流程 经常拿到新data,那就可以考虑一下了,一键执行很快乐 公司级别的业务,持 阅读全文
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持续添加~ 基因组学 2020 - NRG - The road ahead in genetics and genomics 2019 - NRG - RNA sequencing: the teenage years 【中文导读】 2021 - Nature - Closing in on a 阅读全文
摘要:
2023年09月01日 log2FC <- log2(rowMeans(TPM[,high.samples])+1) - log2(rowMeans(TPM[,low.samples])+1) geneList <- log2FC geneList <- sort(geneList, decreas 阅读全文