Bash界面一样，都可以输入Linux命令。然后我们就可以在Terminal里输入Linux命令了。（温馨提示一下，Rstudio的Console中是输入R的代码，Terminal如果指定了Git

本文转载自：科苑学子，国科大记者团公众号十年之后，又见刘江全文字数：4257字阅读时间：13分钟编者按：刘江有一颗单纯、专注、好奇的心。他守自己的心，如青灯黄卷伴更长，花落银釭午夜香。又见刘江，10年前的笑容，仍挂在行路人脸上，单纯美好；10年前的激动兴奋，已化为脚下踏踏实实的路。乘电梯登上中国科学院北京基因组研究所的大楼，穿过大厅最中央宽敞的研究生办公区域，便可以径直来到与之相通的中国科学院大学博士生导师、中国科学院北京基因组研究所研究员刘江的办公室。走进门，墙上一幅《细胞（Cell）》杂志封面图引人注意，这是这幅封面在这面墙上悬挂的第十个年头。2013年，刘江带领的团队在DNA甲基化的遗传领域中取得的突破性进展被顶流期刊《细胞》收录，并被选为封面文章。这也是《细胞》上发表的第一篇所有通讯作者和第一作者都是中国人的封面文章。这只是刘江和他的团队在这一科研领域开拓疆土时捧得的第一座奖杯。自2013年至今，刘江已经以通讯作者的身份在《细胞》和《自然（Nature）》上发表了5篇文章。2021年刘江获得教育部高端人才计划特聘教授称号，又于次年获得了中国科学院大学（以下简称“国科大”）颁发的领雁金奖。然而这些荣誉加身却并未让刘江这支“利刃”变钝，他以对科学研究的好奇初心为砺石，十年如一日地打磨着自己的剑锋。#1

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细胞氧化还原反应是生命活动最基本的反应，细胞氧化还原调控广泛参与细胞信号转导及生理和病理过程，因此，揭示细胞氧化还原调控机制具有重要意义。目前对氧化还原调控机制的认识多为编码基因和蛋白，大量的非编码基因对氧化还原调控的作用知之甚少。为此，中国科学院生物物理研究所陈畅研究员课题组与陈润生院士课题组开展合作研究，于2022年6月30日在《Redox

北大陈峰/陈智滨等发表口腔微生物组研究中各部位取样的实验方法(Protocol)▸▸▸▸iMeta

(重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析

(《遗传学报》)是由中国科学院遗传与发育生物学研究所和中国遗传学会主办的学术期刊，已被SCIE、PubMed、Scopus等国际知名检索系统收录。2021年度JCR影响因子5.733

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推出这段时间里,陆陆续续收到了用户和粉丝们的一些

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动植物基因组中包含大量的调控元件，确定调控元件在基因组上的位置和解析其功能一直是生命科学领域的研究热点。2003年，全球科学家联手发起ENCODE计划，旨在绘制人类及小鼠基因组功能元件的综合图谱。在第二阶段的ENCOD计划中引入了基于高通量测序的组学技术，如ChIP-seq、DNase-seq等。随着高通量测序技术的迅猛发展，调控组学数据呈爆炸式增长。如今，ENCODE官网已经更新至第五版，为研究人员提供宝贵的数据资源。然而，植物研究领域还没有类似于ENCODE计划的数据资源库，极大限制了植物功能基因组学的研究和应用。越来越多的研究表明，植物基因组调控区富集大量的农艺性状和作物驯化关联位点，靶向编辑调控元件可以精准改变重要农艺性状基因的表达变化，因此，建立植物调控基因组参考图谱将为作物遗传精准改良提供重要的资源。为了给广大植物研究学者提供一个系统全面的调控基因组资源数据库及分析平台，南京大学陈迪俊课题组收集了超过40个物种，总量大于10,000套植物调控组学数据，其中包括ChIP-seq、DAP-seq、DNase-seq和ATAC-seq等。我们采用ENCODE计划推荐的数据分析标准，对来自世界各地不同实验室的数据进行人工注释并统一分析处理，系统评估数据质量，并将数据资源和分析结果整合到ChIP-Hub(https://biobigdata.nju.edu.cn/ChIPHub/)在线数据库中。图1.a-d

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Alport综合征是一种遗传性肾脏疾病，以进行性肾衰竭，听力障碍和眼球病变为特征，由COL4A3，COL4A4或COL4A5的基因突变所致。1924年，南非医师Arthur

ggplot2强大的图形可视化能力使得R语言成为科研绘图的佼佼者，因此也衍生出了一系列辅助包，在ggplot2绘图的基础上进行补充、完善、美化。今天为大家带来的ggpattern就是一款十分实用、易上手且趣味性十足的辅助包，ggplot2的输出的每一种geom_几何对象都能在ggpattern里找到对应的geom_pattern进行填充，并且函数及参数对应度很高，用法很相似，除了内嵌的固定用法以外，用户还可以根据自己的喜好自定义，相当人性化，小伙伴们不要错过哦。#安装并加载，可在cran直接获得install.packages('ggplot2')install.packages('ggpattern')

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先前的其它研究已经描述了癌症中的非编码突变，特别是在启动子区，及其对基因表达的调控作用。在这里，我们研究了整个基因组中，可能的体细胞DNA变化，这些变化是基因表达变化的基础。(横轴)

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Fellow，每年斯坦福大学只有8~10名学生获得这一奖项，同时获得了1500美元奖学金；2020年，他获得院长奖（Dean’s

训练集、验证集、测试集一个函数统一238个机器学习R包，这也太赞了吧基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤

日出而作，日落而息，是人类生活的基本自然规律，也是昼夜节律的一种。睡眠对人类健康有着至关重要的作用。已有研究证据表明，睡眠与疾病的发展有关，特别是代谢和精神紊乱。癌症是对人类健康最大的威胁之一。对很多癌症患者来说，癌细胞的转移和扩散最为致命。但是你知道，睡眠与癌症转移的关系吗？近日，瑞士苏黎世联邦理工学院、巴塞尔大学等研究团队将乳腺癌患者的睡眠与癌症转移联系了起来。研究团队检测了乳腺癌患者和小鼠模型中意想不到的CTC生成动态模式，发现癌细胞的转移与作息、特定激素水平密切相关，大多数自发的CTC血管内渗事件发生在患者的睡眠期间。该研究成果发表在Nature上，文章题为“The

刚刚，2022年期刊引证报告（JCR）正式发布。公认的世界三大名刊（Nature，Science，Cell），今年表现不错。Nature由49.962上涨至69.504分；Science由47.728升高至63.714；Cell也突破了60大关，由41.584上涨至66.85分。微生物领域的子刊Nature

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你所关注的肿瘤驱动突变就在这个大图里。但怎么过滤、筛选，是肿瘤测序分析的另一个难点，甚至是核心内容了。第1个难点在于GATK变异检测后的质控与过滤。变异注释、Maf格式整理也有需要注意的地方。

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注释后整理成maf文件格式，二者可能涉及两类不同的工具(那么能否完美衔接，就是一个潜在的问题)。另外，VCF注释有时需要区分其记录的变异是胚系变异，还是体细胞变异。例如GATK

gap)中的一个SNP可能会使“天平”偏向于基因组其它地方的一个比对错误。在某种程度上，导致这一现象的变异是常见的，一个PoN可以并且确实有助于(解决)这类问题，但若有足够多的罕见变异，这就还不够。

htsjdk.samtools.SamReader$PrimitiveSamReaderToSamReaderAdapter.queryOverlapping(SamReader.java:405)

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此第二个处理步骤是对每个样本执行的，包括识别可能来自相同原始DNA片段的副本(Duplicates/重复)的读对，这些“Duplicates/重复”一般是通过一些人工过程(Artifactual

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附R代码和测试数据。这个问题是ggplot2绘制形状时的通用问题，默认只支持6种形状。我们生成个测试数据看下效果：x

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10%的突变丰度，这就是体细胞分析最大的难点，也是与胚系突变检测的最大不同(胚系突变一旦发生，对于人类等二倍体生物来说，就至少是杂合子，即至少50%的理论突变率)。

(https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360035889771)部分列出了相应的选项。GATK团队首选的选项是Cromwell

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Pathview是一个用于整合表达谱数据并用于可视化KEGG通路的一个R包，其会先下载KEGG官网上的通路图，然后整合输入数据对通路图进行再次渲染，从而对KEGG通路图进行一定程度上的个性化处理，并且丰富其信息展示。（KEGG在线数据库使用攻略）Pathview的安装一种方法是通过Bioconductor安装，需要Bioconductor版本3.9，R的版本3.6

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真依然很拉风，简书《数据可视化》专栏维护者，里面有很多优秀的文章，本文便是其中一篇。文章总结了多种数据可视化图形，并简要介绍了各种图形的作用，能为科研工作者在数据可视化阶段提供新的思路，在此分享给大家。（略有修改和补充，蓝色的字可点击跳转查看对应图形怎么在R中绘制）原文如下

癌症是由渐进的基因和表观遗传变化驱动，在整个过程中，癌细胞可以获得复杂的异质性，进而更具侵袭性和转移性，并扩散到身体其他部位形成新的肿瘤，加速疾病的进程。因此，深入了解肿瘤亚克隆选择和转移的分子基础、转录状态的起源和转变以及肿瘤进化路径的遗传决定因素，不仅有助于阐明肿瘤进化的基本原则，还具有临床意义。基因工程小鼠模型（Genetically

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环境因子分析(Metcalf-2016-Science)环境因子分析是很多研究的标配，常用的Vegan包引用过万次就知道它的重要性。但平时看到的图不是低分文章，就是不够美观。易生信团队精选Rob

节选自：这个为生信学习打造的开源Bash教程真香！！！习惯了Windows电脑下的所见即所得，找到程序或文件双击即可运行或打开；于是我们被惯得以为电脑会像人一样聪明，给他一个名字就可以运行程序或打开文件；于是在命令行下或程序里不断碰壁，为啥这个命令不运行了呢？我们不能太高估电脑（或操作系统），不要以为只要输入一个程序名或文件名，电脑（或操作系统）就可以满硬盘的去找这个文件在哪；这一来效率太低了，二来重名了怎么办？比如有2个文件都叫“子房.txt”，一个存储汉初三杰之张良，一个存储被子植物生长种子的器官；可能打开前我们自己也不知道要开哪个吧。想一下，我们在Windows下寻找文件时，是不是先打开我的电脑，然后打开D盘，打开学习目录，再打开学习计划.docx这个文件。即便我们从来没有执行过这个计划，每天我们还是不厌其烦的一层层打开然后制定新的计划。只是，我们忽略了这个一层层打开。path我们一般指文件的路径，也就是一层层打开的过程。以Linux为例：我们要查看一个在自己家目录下的文件

真核生物的染色质会被折叠成复杂的三维结构，在生命活动中进行动态调控。许多研究表明三维基因组结构在基因表达和细胞功能调控中有着重要作用。很多疾病都与遗传变异相关，而大部分变异位于基因组非编码区，因此传统的测序方法很难确定变异导致疾病的具体机制。借助三维基因组技术，我们可以研究疾病中非编码基因组区域的改变对染色质相互作用和对基因表达的影响，更好的挖掘疾病的调控机制。6月9号，北大生命科学院李程老师将会开展主题为“三维基因组学与疾病”的报告，对三维基因组学感兴趣的老师不要错过哦~往期精品(点击图片直达文字对应教程)机器学习后台回复“生信宝典福利第一波”或点击阅读原文获取教程合集

最近用在线WGCNA分析的朋友总会遇到一个问题，绘制出的性状相关热图文字发生了重叠。这里演示下如何基于WGCNA的分析结果，对这个热图进行重新绘制。具体见视频。WGCNA分析，简单全面的最新教程（可以在线做了）