最近生信技能树的很多朋友反馈一个GEOquery的bug，而且这个错误对初学者来说，是不可能解决的问题，值得分享一下！（2018-11-27 计） Continue reading →

在生信技能树我发布的GEO数据库挖掘教程也有不少了：目录： Continue reading →

通常我们在挖掘TCGA数据库的时候，会发现该项目纳入的正常组织测序结果是非常少的，也就是说很多病人都不会有他的正常组织的转录组测序结果，比如说乳腺癌吧，1200个左右的转录组数据，其中1100左右都是肿瘤组织的测序数据，只有区区100个左右的正常对照。 Continue reading →

这个需求实在是太常见了，很多时候我们下载的表达矩阵，都是基因的探针ID作为行名来标记， Continue reading →

保持遗传稳定性的两个关键机制包括DNA损伤修复 (调控基因组稳定性)以及有丝分裂检测点（调控染色体组稳定性）。
ATR蛋白是一个与ATM 相关的调控DNA损伤修复的主要蛋白激酶,在DNA复制过程中ATR的丢失会增加S期的基因组不稳定性并影响随后的有丝分裂。
FOXM1这个转录因子在大部分癌症是高表达的，也有文献表现它的高表达量加速了细胞分裂。 Continue reading →

文章发表于stem.2018.09.016，标题是：A Comprehensive Human Gastric Cancer Organoid Biobank Captures Tumor Subtype Heterogeneity and Enables Therapeutic Screening 本研究主要是完成了一个 a primary gastric cancer organoid (GCO) biobank ，包括34个病人的63个部位，主要是：

• normal, dysplastic, cancer, and lymph node metastases Continue reading →

前面我们分享的GEO数据库挖掘教程都是针对表达芯片来的，会给粉丝们一种错觉，是不是这个技术只能挖掘这些老旧的表达芯片呢？
当然不是这样，现在就给大家秀一秀RNA-seq数据的挖掘。 Continue reading →

本研究是乳腺癌领域的第一个类器官研究，发表于Cell. 2018 Jan 作者是 N Sachs ， 到2018年底已经被引用超过50次啦，文章题目是：A Living Biobank of Breast Cancer Organoids Captures Disease Heterogeneity.
研究者收集了 超过150例乳腺癌患者样品，然后声称其团队成功的制作了超过100个类器官。
From 155 tumors, we established 95 BC organoid lines that readily expanded.
而且NGS数据分析结果表明类器官比较好的保留其配对肿瘤样品的CNV和SNV特征。 Continue reading →

发表于 Science 05 Oct 2018 ， 文章是：Reprogramming normal human epithelial tissues to a common, lethal neuroendocrine cancer lineage 小细胞癌症里面最出名的应该是小细胞肺癌(SCLC)了，恶性度高,预后差,治疗上进展也比较少。小细胞肺癌大约占所有肺癌的15%,每年全国有十几万新发的小细胞肺癌患者,其中绝大多数患者诊断的时候就已经是晚期。所以针对它的研究，就有点类似于乳腺癌里面的TNBC一样。 Continue reading →

发表于：Clin Cancer Res. 2015 Apr 文章题目是：Comprehensive Genomic Analysis Identifies Novel Subtypes and Targets of Triple-negative Breast Cancer 主要是考虑到TNBC是异质性较大的一种乳腺癌，而且预后非常差，所以临床用药指导急需对TNBC本身更加细致的分类，研究团队通过贝勒医学院分两次 收集了 198个TNBC病人， (discovery set: n=84; validation set: n=114) 比较稳定的把TNBC分成了4个亚型，而且还分析了7个公共数据集来验证其结论。

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