我用rmarkdown写过的教程

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用rmarkdown写教程真心非常方便,尤其是R语言相关的,比如一些R包的应用,或者一些可视化,或者一些统计,下面我简单列出一些我以前写过的,图文并茂,关键是还非常省心,不需要排版,不需要上传图片,整理图片。

一般来说看链接最后的文件名就知道这篇文章讲的是什么了:

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一个MeDIP-seq实战-超级简单-2小时搞定!

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请不要直接拷贝我的代码,需要自己理解,然后打出来,思考我为什么这样写代码。
软件请用最新版,尤其是samtools等被我存储在系统环境变量的,考虑到读者众多,一般的软件我都会自带版本信息的!
我用两个小时,不代表你是两个小时就学会,有些朋友反映学了两个星期才 学会,这很正常,没毛病,不要异想天开两个小时就达到我的水平。

MeDIP-seq 跟ChIP-seq的分析手段是一模一样的,同理hMeDIP-seq,caMeDIP-seq等等,都没有本质上的区别,只是用的抗体不一样而已,请自行搜索基础知识,我只讲数据分析。

一个ChIP-seq实战-超级简单-2小时搞定!

一个RNA-seq实战-超级简单-2小时搞定!

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第27周-过继性T细胞治疗(adoptive T-cell therapy,ACT)

文章是 Immune recognition of somatic mutations leading to complete durable regression in metastatic breast cancer 发表于 Nature Medicine (2018) 重点在实验设计环节,但是现在的大文章或多或少都引入多组学数据,本文也不例外,实验纳入的唯一一个病人既做了全外显子又做了转录组测序,还有单细胞测序。不过数据公开的是 PRJNA342632 for exome data and PRJNA243084 for RNA-seq data Continue reading

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2433个乳腺癌患者的173个基因的突变全景图

2433个乳腺癌患者的173个基因的突变全景图

发表于2016年的NC,The somatic mutation profiles of 2,433 breast cancers refine their genomic and transcriptomic landscapes 可以说后续做乳腺癌人群队列突变研究的都需要引用这篇文章的数据结果,里面涉及到的分析要点也比较多,都是比较容易重现的。

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这可能是我见过最简单的一篇SCI了

多批次WES数据该肿么办

批次很多时候无法避免,比如文章 Biomed Res Int. 2014 . doi: 10.1155/2014/319534 就提到:

In large WES studies, some samples are occasionally sequenced twice or even more times due to a variety of reasons, for example, insufficient coverage in the first experiment, sample duplication, and the rest. It is challenging how to best utilize these duplicated exomes for SNP discovery and genotype calling, especially with batch effects taken into consideration.

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逆向收费读文献社群

刻意练习,10万小时定律,相信大家都有所了解。

我们生信技能树平台最近开始做生物信息学入门培训,感触良多,虽然大家相比我入门摸索生信的姿势来说是幸运很多,但对真正的科研来说,仍然不够,科研不是简单的分析一套数据拿到变异位点,或者差异基因,进行注释即可,而是要完整的讲好一个故事。而一个生物学故事是由背景知识+前人工作总结+方法+自己的结果+展望组成,大量的已经完成的好的故事值得我们学习和借鉴。 Continue reading