我们的「每周文献推荐」栏目已经来到了第 30 期。上期精彩文献回顾供稿人：鲍志炜
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简单实用的人类肠道菌群数据库
文章信息
题目： GMrepo: a database of curated and consistently annotated human gut metagenomes
杂志：Nucleic Acids Research
时间：04 September 2019
链接: https://doi.org/10.1093/nar/gkz764
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文章介绍：
近年来，人类肠道宏基因组学数据（ 包括 16s 和宏基因组测序数据 ）的数量和总量一直在迅速增长。虽然已经有一些数据库对宏基因组数据进行汇集整理以及二次利用，但仍存在一些缺陷，比如，没有一个可视化的界面进行样本筛选（要是我们想在所有人类肠道数据中查找 BMI 在 18.5 至 24.9 之间的 18 至 25 岁健康个体的样本就很麻烦）。GMrepo（ https://gmrepo.humangut.info/ ）则解决了这个痛点。截至目前，GMrepo 包含了涉及 92 个表型的 58903 个人类肠道样本 ( 包括 17618 个宏基因组样本和 41285 个 16s 扩增子样本 )。该数据库提供了可视化界面和多个 API 接口方面我们进行样本的筛选以及检索。借助 GMrepo，我们可以捕捉到人类肠道微生物的完整动态，包括它们在多个表型中的多态性，与人类健康和疾病的关联等等。
供稿人：Lakeseafly
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新型转座因子探测工具
文章信息
题目：T-lex3: an accurate tool to genotype and estimate population frequencies of transposable elements using the latest short-read whole genome sequencing data
杂志：Bioinformatics
时间：Oct 2019
链接: https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article/doi/10.1093/bioinformatics/btz727/5580493
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T-lex3 分析流程:
文章介绍：
转座因子（TEs）占了大多数基因组的很大一部分。近来，研究者发现TE其实与物种内和物种间遗传变异息息相关。因此，基因组中TE的准确基因分型对于全面鉴定个体，种群和物种之间的遗传差异至关重要。
在这项工作中，研究者提出了T-lex的新版本，T-lex是一种计算流水线，它可以使用短reads高通量测序数据准确地进行基因分型并估计参考TE插入的总体频率。在这个新版本中，他们重新设计了T-lex算法，以集成BWA-MEM短读对齐器，它是最准确的短reads比对工具之一，可以在更长的短reads中启动（例如，reads> 150 bp）。他们增加了新的过滤步骤，以提高基因分型的准确性，并增加了新参数，使用户可以控制最小和最大reads数量以及用于对TE插入进行基因分型的最小数。他们还首次展示了T-lex3在植物基因组中提供准确的TE探测。探究者表明，这种新版本的T-lex是一种广泛适用的准确工具，用于对具有不同基因组大小和不同TE含量的生物进行基因分型和估计TE频率。具体的T-lex3使用或者下载详细可以在其Github中找到：https：//github.com/GonzalezLab/T-lex3
供稿人：Lakeseafly
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如何在学术界找工作的最新调查报告
文章信息
题目：Insights from a survey-based analysis of the academic job market
杂志：Biorxiv
时间：Oct 2019
链接: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/796466v1.full
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申请流程的总结
文章介绍：
STEM（科学，技术，工程和数学）领域中的许多博士后研究员进入学术工作市场时，对相应的流程和市场展望的了解很少。对这个过程进行分析对于博士后等初出茅庐的研究人员是至关重要的，因为几乎没有公开的信息以供我们参考。在这项工作中，研究者通过收集数据为典型的大学教师职位申请者建立背景指标，并进一步将这些指标与职位搜索结果相关联，从而洞悉学术职位搜索过程。从2018年5月至2019年5月的市场周期中，研究者分析了317个针对教师职位申请人的匿名调查的回复。回答大约按性别划分，主要以北美为中心，并以生命科学为重点。有58％的申请人收到了至少一份报价。研究者的发现表明，找到任职教师的职位并没有明确途径，他们认为也许是调查未涵盖的标准可能会影响到，将教师职位升至超过一定学历的门槛。此外，他们的调查确实抓住了申请人对科研教师等职位申请过程的看法，认为他们的工作压力太大，很费时间，并都缺乏反馈。研究者希望这项研究能够为申请人和招聘搜索委员会提供更好数据，为他们的未来决策提供依据。