weekly
weekly copied to clipboard
openbiox
【周刊】第 123 期
生信爱好者周刊（第 123 期）：Hello GPT-4o
这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。
本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
封面图
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/2294
本周话题：
- https://gpthanghai.com/posts/gpt/gpt4o.html
生信研究
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/2289 1
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/1738 2
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/1750 3
博文资讯
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/1747 4
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/1729 5
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/1726 6
工具
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/1756 7
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/1689 8
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/1829 9
资源
- https://github.com/openbiox/weekly/issues/2274 10
历史上的本周
贡献者（GitHub ID）
「Openbiox 生信周刊」运维小队：
-
@ShixiangWang（王诗翔） -
@kkjtmac（阚科佳） -
@NiEntropy（赵启祥） -
@He-Kai-fly（何凯） -
@JnanZhang（张佳楠） -
@Tomcxf（陈啸枫） -
@wangdepin（王德品） -
@kongjianyang（空间阳） -
@donghongyu2020（董弘禹） -
@DrRobinLuo（罗鹏）
订阅
这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「优雅R」（elegant-r）上。
微信搜索“优雅R”或者扫描二维码，即可订阅。
（完）
2、世界上首个基于荧光图像数据的单细胞多组学数据库——iSMOD
文章介绍了世界上首个基于荧光图像数据的单细胞多组学数据库iSMOD。随着多组学数据的激增,整合现有数据以供后续研究使用变得关键。iSMOD数据库集成了多个公共数据库的基因、物种、蛋白、细胞类型及探针信息,收录了23,288篇相关文献的荧光原位杂交(FISH)图像数据,包括空间基因组、转录组和蛋白质组数据。iSMOD的建立有助于整合和利用日益增长的成像多组学数据,促进相关研究的发展。
- 文章链接：https://academic.oup.com/nar/article/51/16/8348/7223586?login=false
文章讨论了一家国内某公司的ADC药物在临床前和临床研究中存在数据造假嫌疑。
3、[Nature Communications | 甲基化检测新算法可利用HiFi测序准确检测基因组单倍型5mC](https://mp.weixin.qq.com/s/M3LLDGstzm2JbgNifA8ORA)
DNA甲基化作为表观遗传的一种重要形式，在染色质结构和组织水平上的生物过程中起主要作用。近年来三代测序技术（牛津纳米孔测序和PacBio单分子实时测序）的迅速发展为DNA甲基化，尤其是为DNA 5mC的检测带来了新的机遇。本研究研究基于PacBio HiFi测序技术，提出了可准确检测全基因组单倍型5mC的方法和流程，并开发了相应的软件ccsmeth和ccsmethphase。
- 论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-39784-9
4、[BWA 对比针对较大基因组的并行计算和性能优化](https://mp.weixin.qq.com/s/q-SCYEKhZhEArzRmBirC-Q)
本文分享 BWA 软件的使用方法与流程简介，同时讨论针对大规模参考基因组的并行计算和性能优化方式，比如小麦等参考基因组复杂庞大的情况，利用切分片段和多线程技术快速进行序列比对，并补充 BWA 处理较大参考基因组的几种方法。
A blueprint for tumor-infiltrating B cells across human cancers，全面分析了20种癌症类型中的B细胞。研究发现，肿瘤浸润B细胞的响应分为生发中心（GC）样和滤泡外（EF）两类。GC样响应的Bm cells与有效的抗肿瘤免疫和良好的预后相关，而EF响应的AtM B cells 则与免疫抑制和较差的预后相关。
- 论文连接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38696569/
- github: https://github.com/vanallenlab/comut?tab=readme-ov-file