全国巡讲南京站过去还不到一周，学员们课后练习都很拼，微信群答疑对话一不留神就几百条了，爱学习的你是最美丽的！
恰好看到一个学员开始主动思考，自行摸索，超出我们授课范围的知识点整理，主动投稿，下面请大家欣赏一下南京站学员分享： Continue reading →

每月一生信流程栏目灵感来自于《铁汉1991》博客的《每日一生信》，他那个时候介绍的主要是生信基础知识，包括数据结构，数据格式，数据库资源，计算机基础等等，所以每天都可以进步，每天都有成果。这些基础知识已经被分享的七七八八了，所以我这里推陈出新，来一个每月一生信流程，陪生信技能树的粉丝们一起进步！ Continue reading →

目前bioconductor社区有27个流程，早在2015/2016年我组织生信菜鸟团小伙伴建设bioconductor中文社区的时候就想系统性的学习和分享，一晃四五年过去了， 我们的bioconductor中文社区只有一个空荡荡的主页，我自己的几个笔记而已，很可惜没有能坚持下去，不过现在有数十万粉丝了，这些资料必须得强推给大家，系统性学习生物信息学的宝藏资源！ Continue reading →

每月一生信流程栏目灵感来自于《铁汉1991》博客的《每日一生信》，他那个时候介绍的主要是生信基础知识，包括数据结构，数据格式，数据库资源，计算机基础等等，所以每天都可以进步，每天都有成果。这些基础知识已经被分享的七七八八了，所以我这里推陈出新，来一个每月一生信流程，陪生信技能树的粉丝们一起进步！ Continue reading →

前些天我在介绍GEO数据挖掘技术应用到RNA-seq数据分析的推文：GEO数据挖掘技术可以应用到表达芯片也可以是转录组测序 布置了一个作业：下载到GSE106292 数据集的 Excel表格如何读入R里面，做出作者文章的那样的图，可以参考关键问题答疑： Continue reading →

关于表达芯片的公共数据库挖掘我这边以及差不多把改写的推文在2年前就写完了，但表达芯片毕竟只占芯片市场的半壁江山，还有大量的非表达芯片，比如大名鼎鼎的甲基化芯片。关于甲基化，我们公众号教程非常少，主要是因为我本人在短暂的6年生物信息学工作经验中并没有实际负责过这样的项目，而我们公众号90%教程都是我写的，极少的投稿里面，只有 [850K甲基化芯片数据的分析] Continue reading →

如果学徒之后跑流程，那其实前途很有限，所以我安排了一个随机任务，考核他们查资料解决问题的能力。我在Published: 04 April 2012 文章， The clonal and mutational evolution spectrum of primary triple-negative breast cancers 看到了一个有趣的图。 Continue reading →

前些天我在生信技能树介绍过star-fusion：最好用的融合基因查找工具终于正式发表了 ，然后在另外一个教程：一个好像没有做任何改变的参数 提到了目前大量的单细胞转录组数据出来了，却没有一个文章去探索融合基因，也没有人开发工具，是一个空白市场，大家可以试试看哦。虽然商业化很成功的10X仪器做单细胞其实找融合基因还是有点勉强的，毕竟它并不是转录组全长测序，所以基本上很难获得融合位点融合事件，不过，如果是smart-seq2技术实际上是可以的啊！ Continue reading →

基于fastq测序数据可以做可变剪切，比如bioconductor流程rnaseqDTU 就说明了salmon软件和R包打配合，不过大多数情况下，我们其实已经采用了star或者hisat2软件对fastq测序数据根据参考文件已经进行了比对，这一个步骤非常耗时，所以我们做可变剪切理论上应该是从bam文件开始，省时省力哈！ Continue reading →

刚才某上海地区的粉丝突然发信“责问”我为什么没有发他们课题组成果的宣传稿，我表示“一脸懵逼”，想起来原来是前些天他也是这样“随意”委托过我，说课题组刚刚发了一篇nature communications，其它公众号bioart，测序中国等等都会跟进报道宣传，“希望”我们生信技能树也同步宣传。 Continue reading →

我的GEO芯片数据分析教程本来就是为粉丝写的，基本上就是生信菜鸟团QQ群的诸位问什么，我就临时搜索整理讲解那个知识点，非常融洽，目录如下： Continue reading →

上次GEO课程回答了学员问题：使用R语言在向量的任何位置插入任何元素 实力演示了如何自定义函数，这样大家就可以无限制创造方法来解决自己特殊的需求，课后一个月的答疑期，发现大家还是有各式各样的问题，比如下面的表型信息： Continue reading →

• （一）听说课程配笔记，学习无压力
• （二）单细胞转录组学习笔记-2
• （三）单细胞转录组上游分析之shell回顾 Continue reading →

因为10X仪器的商业化成功，目前大家的单细胞转录组课题基本上都是10X数据，所以我在单细胞天地分享了一系列相关教程，希望可以接地气的帮助大家，如下： Continue reading →

做生物信息学的我们很难不认识bwa和bowtie了，可以说是短序列（reads，NGS测序片段）比对领域第一第二了，在Twitter看到一个有趣的讨论，关于bowtie当年被拒稿： Continue reading →

单细胞成为了科研热点，是毋庸置疑的，所以很多商业培训机构跟风开始举办各式各样的培训班，粗略看了下课表，简直~~~ Continue reading →

前面我在生信技能树推文：你确定你的差异基因找对了吗？ 提出了文章的转录组数据的60个样品并没有按照毒品上瘾与否这个表型来区分，而是不同人之间的异质性非常高，这个时候我提出来了一个解决方案，就是理论上就可以把人当做是一个批次效应，使用北京大学李程课题组开发的sva包的combat函数，把这样的效应去除一下，接着再找差异。 Continue reading →

相信遇到这样的问题的朋友不在少数，在中国大陆做数据分析，下载软件数据文件遇到困难那是家常便饭。
比如安装GitHub的R包，因为并不是所有的R包都会被正式的发布在CRAN或者bioconductor，所以对于简简单单分享在GitHub的R包一般我们搜索到如下代码： Continue reading →

最近接到学徒求助，在广州，导师给了她分析cnv芯片的任务，调研文献发现，数据集很可怕，30G的芯片数据感觉下到猴年马月都不一定能成功！ Continue reading →

发表在免疫杂志October 2013,的文章Spatiotemporal Dynamics of Intratumoral Immune Cells Reveal the Immune Landscape in Human Cancer 根据公共数据库的 28 cell types ，定下来了 Five hundred seventy-seven cell-type-specific genes (681 Affymetrix probes) 。 Continue reading →