生信爱好者周刊(第 50 期):顶级1区期刊宣布:明年起将不再拒稿!
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: ShixiangWang/weekly[1]),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。
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封面图
科夫城堡(Corfe Castle)是位于英国英格兰多塞特郡科夫堡村的一座城堡,兴建者是威廉一世。城堡的历史可以追溯至11世纪。
本周话题:顶级1区期刊宣布:明年起将不再拒稿![4]
近期,生物学期刊eLife官方宣布了一个重大决定:从2023年1月31日起,所有经过同行评审的文章,eLife都不会作出接受/拒绝的决定,而是直接发布在其网站上。这一模式被官方取名为eLife assessment。 它这么做的目的非常之明确:让发表论文这事变得公开透明。并且据官方介绍,从2023年1月开始,这将是eLife唯一的运作模式(此前保留过传统出版模式)。 消息一出,立刻在学术圈引发了不小的热议,就连Science也随即发文,并用“颠覆”来形容这事。
@ShixiangWang
很有看头,非常值得鼓励,称得上颠覆。
这样做,一篇文章的价值不在于它发在哪个权威期刊上,值不值得学习和follow一篇文章不再仅仅是看if,需要读者更多地参与阅读,读者自己得有一杆秤。
现在,科学与伪科学都在期刊里泛滥,阴性结果被大量隐藏,但期刊开放让整个科学环境在逐步面向更广泛大众,但科学技术的专业性审稿人也未必能把握发表的界限,一切公开透明是很好的方式:科学期刊编辑把握创新性和文章整体质量,具体怎么评价交给公开透明的评审和能看到一切的读者。
原载于知乎:https://www.zhihu.com/question/561322934/answer/2728642986
生信研究
- Nature | 超6万人全基因组序列分析结果揭示:线粒体DNA插入人类基因组从未停止[5]
近日,英国剑桥大学、伦敦玛丽女王大学等机构的研究团队在Nature发表了题为“Nuclear-embedded mitochondrial DNA sequences in 66,083 human genomes”的文章。该研究绘制了包含66,000多个个体的NUMT图谱,其中包括英国十万人基因组计划中8,201个母-父-子三人组样本和12,509个肿瘤-正常组织对,并揭示了mtDNA序列插入核基因组(即NUMT)是一个不局限于过去且一直持续到今天的过程,新的插入一直都在发生。同时,该研究也为解释不同人群的mtDNA变异和理解核基因组进化提供了宝贵资源。
文章链接 https://www.nature.com/articles/s41586-022-05288-7[6]
2.Nature Medicine | 文章五连发 量化吸烟/饮食等风险因素与人类健康相关性的证据
华盛顿大学 Christopher Murray、张鹏、戴晓晨等人在国际顶尖医学期刊 Nature Medicine 发表了5篇研究论文(Aticles),这一系列研究提出了一种标准化方法,量化了风险因素(例如吸烟、高血压、饮食)与健康结局之间关联的证据强度。
这些研究测试了评估证据的方法的效度,这些证据是关于吸烟、高血压、食用未加工红肉、蔬菜对健康的影响。
值得关注的是本系列研究中的方法学论文,相关研究的读者可以深入看看:来了一种新工具——验证风险函数(BPRF,一种Meta分析方法),可对暴露于有害或保护性风险因素后特定健康结局进行评估。
论文合集:https://www.nature.com/collections/begeihaihj
3.NAR | 斯坦福大学Wing Hung Wong/清华大学江瑞课题组发布全基因功能注释HiChIP数据库
2022年10月10日,美国科学院院士、斯坦福大学统计系Wing Hung Wong教授课题组联合清华大学自动化系江瑞长聘副教授课题组在Nucleic Acids Research杂志(IF=19.16)上在线发表文章“HiChIPdb: a comprehensive database of HiChIP regulatory interactions”。研究团队发表了首个附带全基因组功能注释HiChIP数据库。数据库收录了截止于2022年5月份上传至GEO数据库的人类HiChIP约200个样本。HiChIP数据库采用了统一的数据处理流程,从原始Fastq测序原始数据统一处理至不同分辨率的HiChIP相互作用数据。HiChIP数据库覆盖了超过100个人类细胞类型下总计2.62亿条HiChIP相互作用。
论文链接: https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac859/6754910
HiCHIP:http://health.tsinghua.edu.cn/hichipdb/
博文资讯
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公众号“庄闪闪的R语言手册” 近期推出科研写作笔记系列内容。作者初步想针对写作格式、英语写作和写作逻辑问题讲起,相关问题可通过在Github上提出issue与作者进行交流。
Github:https://github.com/liangliangzhuang/Research_writing_tips
5.Python下的Shiny入门教程[7]
目前R语言环境的Shiny开发已经非常成熟了,现在Python环境也可以使用Shiny进行可视化,该推文则是具体的入门教程。
推文链接:https://www.rstudio.com/blog/get-started-with-shiny-for-python/
本文系统地介绍了K-means聚类算法的原理、步骤、代码实现,并提供了可视化实例以辅助理解。
本文通过测试数据对三种不同的转录组差异分析方法——edgeR, DEseq2和limma进行对比,从结果看三种差异分析方法整体一致性比较高。
工具
8.mariobox
{mariobox}可为{plumber} APIs的打包提供一个框架
链接:https://github.com/ThinkR-open/mariobox
9.progressr | 一个统一的进度更新R包
# 终端用户使用命令
> library(progressr)
> with_progress(y <- slow_sum(1:10))
|==================== | 40%
该包为开发者和终端用户分别提供了精简的API,帮助编写具有进度条提示的分析代码。
设计哲学:
The developer is responsible for providing progress updates but it's only the end user who decides if, when, and how progress should be presented. No exceptions will be allowed.
即开发者提供,但由用户决定是否以及如何展示进度条。这与该作者开发的另一个流行包future的设计哲学一致。
链接:https://github.com/HenrikBengtsson/progressr
10.gridExtra | 数据框转PDF
数据框内的数据通常在图形设备之外被格式化,但在某些情况下,在图形旁边显示表格可能更方便。gridExtra可以将数据框转为图形类格式,解决了上述需求,并提供了一系列表格美化处理。
链接:https://cran.r-project.org/web/packages/gridExtra/vignettes/tableGrob.html
本推文通过具体示例介绍了利用gtsummary包进行快速回归建模并输出统计结果的方法。
资源
本资源总结了论文投稿时用到的7个邮件模板,包括Coverletter、催稿信、修改稿Coverletter、回复审稿人意见、接收后致谢、询问校稿信和文章校稿信。
13.转录因子汇总
本文章整理了转录因子的网络资源,数据来源:网页工具、文献和R包。
资源链接:
- http://humantfs.ccbr.utoronto.ca/.
- http://bioinfo.life.hust.edu.cn/AnimalTFDB/#!/
- http://cistrome.org/db/#/stat
- https://github.com/aertslab/RcisTarget
InfoWorld 公布了 2022 年最佳开源软件榜单,其旨在表彰年度最重要和最具创新性的应用程序开发、devops、数据分析和机器学习工具。
关于每个项目具体的入选评语等详细信息,可查看网站原文:https://www.infoworld.com/article/3637038/the-best-open-source-software-of-2021.html#slide1
15.Web前端技术的网站资源
- 资源目录:
[JS机器人](https://lab.reaal.me/jsrobot/)
[Exercism](https://exercism.org/)
[Keyframes](https://keyframes.app/)
[Getform](https://getform.io/),
[HTTPS 的工作原理](https://howhttps.works/)
[DNS 的工作原理](https://howdns.works/)
[学习 Git 分支](https://learngitbranching.js.org)
[算法学习可视化器](https://algorithm-visualizer.org/)
[学习任何东西](https://learn-anything.xyz/)
历史上的本周
- 2021 【周刊】第 10 期
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)
参考资料
[1]
ShixiangWang/weekly: https://github.com/ShixiangWang/weekly
[2]
「生信周刊讨论区(语雀)」: https://www.yuque.com/shixiangwang/bioinfo
[3]
「生信讨论区(Gitter)」: https://gitter.im/ShixiangWang/community
[4]
顶级1区期刊宣布:明年起将不再拒稿!: https://github.com/ShixiangWang/weekly/issues/1112
[5]
Nature | 超6万人全基因组序列分析结果揭示:线粒体DNA插入人类基因组从未停止: https://github.com/ShixiangWang/weekly/issues/1113
[6]
文章链接 https://www.nature.com/articles/s41586-022-05288-7: https://www.nature.com/articles/s41586-022-05288-7
[7]
Python下的Shiny入门教程: https://www.rstudio.com/blog/get-started-with-shiny-for-python/
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- Photoshop 2020 下载及安装教程(mac+windows全版本都有,包括最新的2023)
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