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做科研能力还比不上人工智能大模型？

程序队列模型人工智能数据分析

看到了2025四月在美国芝加哥的AACR会议的其中一个科研速递：《Abstract 5287: Decoding tumor-immune interactions in colorectal cancer liver metastases: Insights from single-cell analysis》，是一个单细胞转录组实验设计：273, 711 cells derived from 78 CRC samples

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2025-08-12

470

读《Single-cell best practices》2025实践版

工具实践数据数据分析 cell

《Single-cell best practices》是咱们生信书房推荐的第66本书。最近在生信技能树上，看再次到这本书(https://www.sc-best-practices.org/preamble.html)，内容确实比第一次关注到这本书更加全面了。周末花时间再次浏览了一下，确实是一本难能可贵的单细胞多组学数据分析的好材料。

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2025-08-11

1520

10X HD Visium上游流程更新：Space Ranger V4及图像校准

数据优化 space 工具教程

上期教程介绍了10X HD Visium数据的上游分析流程【一文打通10X HD Visium上游：从软件部署到上游分析】，主要是基于spaceranger-3.1.3，原先我计划后续更新一些关于细胞分割的教程。没想到10X官网最近推出了Space Ranger V4，最大的特点就是内置了细胞分割的pipeline，主要的更新内容包括：

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2025-08-11

1690

《python单细胞最佳实践》——归一化部分详细解读

最佳实践 python 测试模型数据

书接上回，我们分享了：《单细胞最佳实践》—重新回顾质控部分的新理解，并对其中提到的资源进行了大力分享：python单细胞学习：超详细的单细胞最佳实践，初学或者升级技能都合适。

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2025-08-09

930

如何合并多个体细胞突变检测工具的输出结果

软件数据检测工具数据分析工具

在肿瘤基因组数据分析方法中，很多文章会使用多个软件 call 突变，然后进行合并，常用见的方法就是多个软件得到的结果中，一个突变在两个或两个以上的软件检测到即保留，认为其可信度较高。合并策略通常有两种：取交集（只保留两个工具都检测到的变异）或取并集（保留任一工具检测到的变异）。但是不同的突变检测工具，得到的 vcf 文件并不完全一致，因为不同工具定义的 format tag 不太一致。所以直接进行合并可能导致格式有问题。这里简单简介一种比较粗暴的vcf 取交集的方法。主要是针对体细胞突变检测工具 Mutect2 和 Strelka2 的结果。

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2025-08-09

690

小鼠细胞图谱

数据库 cell 表格数据搜索

上期推荐了一个数据库：人类细胞图谱 - 单细胞数据和 Marker 信息，那这次我们来看一个小鼠细胞图谱数据库。

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2025-08-09

960

谁能说清楚特定的癌症易感基因突变频率呢

数据分析队列

现在外显子的数据分析流程都是标准的，测序后的fastq文件比对到参考基因组然后gatk找变异即可。体现生信工作量的地方反而是海量的变异位点的注释和过滤，如何拿到可靠的致病基因突变情况。然后文章里面有下面的这个germline突变全景图，起初是让我感到困惑的:

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2025-08-09

540

空间邻域分析 Neighborhood analysis：Squidpy（IF=32.09）

数据统计存储 analysis 可视化

前面我们分享过空间邻域的概念，见：空间转录组细胞邻域(Cellular Neighborhood)分析。今天来看看实战，使用Squidpy工具进行分析，该软件于2022年1月31号发表在 Nature Methods 杂志上，文献标题为《Squidpy: a scalable framework for spatial omics analysis》。学习的参考教程如下：

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2025-08-04

1250

R tips: 箭头风格的ggplot坐标轴

line 函数数据 axis grid

本文尝试通过灵活运用ggplot的segment图层，配合scale、theme的格式调整，实现比theme的axis.*参数更加自由的坐标轴风格调整。

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2025-08-04

950

《单细胞最佳实践》—重新回顾质控部分的新理解

var 变量函数数据最佳实践

在我接触单细胞数据分析的时候，早就已经有一套非常完整的 seurat 的流程了，直接照着官网给的代码示例分析就好了，为什么要这么分析呢我也不清楚，只知道照着做，而且目前单细胞数据有那么多，每篇文章里各种参数都有一些细节上的差别，很多参数都是根据经验来确定的，没有一个明确的标准。为了丰富这方面的知识以及加深理解，《Single Cell Best Practices》这本在线书籍可能有一定的帮助，链接是 https://www.sc-best-practices.org/preamble.html

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2025-08-04

1600

热图 + 森林图联合展示：表达趋势与相关性风险一图呈现

数据 cli row 变量对象

在科研可视化中，热图（heatmap）是用来展示高维基因表达矩阵的经典利器，能够清晰地揭示样本间和基因间的表达模式。而森林图（forest plot）则以其直观的置信区间和效应量展示能力，在分析基因与临床特征的关联中大放异彩。

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2025-07-31

1590

人类细胞图谱 - 单细胞数据和 Marker 信息

可视化数据 marker 表格工具

截至目前，人类细胞图谱是一个由来自 94 个国家的 3000 名研究人员共同参与的项目，旨在收集人体内每一个细胞的样本。该项目计划创建一个人体交互式图谱，作为各类正常人类细胞的形态参考标准。但这些标准会因个体差异和地域不同而有所变化。人类细胞图谱（HCA）主要关注点是健康人类数据，但也包含一定量的鼠（Mus musculus）和犬 (Canis Lupus familiaris) 的数据。

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2025-07-31

1040

想看看你的差异分析跟作者结果是不是一致

人工智能 data frame list 模型

需要自己读一下文章，然后找到了作者给出来的表达量矩阵文件：GSE165856_Marcus5291_2017_11_HTSeq.gene.counts.csv.gz，接下来就可以简单的转录组测序的差异分析一条龙啦啦！

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2025-07-31

760

重新认识单细胞分析的开山祖师：SingleCellExperiment全解析

设计数据存储数据结构对象

1. Seurat 大热，但 SingleCellExperiment对象更基础

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2025-07-27

2250

AI大模型工具scBERT：对scRNA-seq数据进行细胞注释（IF=18.8）

工具可视化模型数据性能

为此，本文开发了scBERT模型，用于scRNA-seq数据的细胞注释。遵循预训练和微调范式，验证了在大规模未标记scRNA-seq数据上应用自监督学习的能力，以提高模型的泛化能力和克服批次效应。广泛的基准测试表明，scBERT能够提供稳健且准确的细胞类型注释，并具有基因水平的可解释性。

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2025-07-27

1640

基于 germline 信息进行样本配对性检验

工具可视化数据分析数据处理 field

在肿瘤基因组测序数据分析的过程中，一般要求需要肿瘤和正常样本配对。然而在样本收集、实验处理、送样测序等过程中，由于实验人员的失误，可能存在样本混淆的情况，即肿瘤A和正常A可能不是来自于病人A。但对于分析人员来说，要重新对样本进行溯源是难以实现的操作。那么如何从分析方法上来判断肿瘤和正常是否配对或者是否来自于同一个病人？

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2025-07-27

1000

【DoMultiBarHeatmap】单细胞热图

工具函数数据 object 变量

我们之前学了complexheatmap包，几乎可以囊括所有热图的绘制方式，那单细胞数据的热图又该怎么画？

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2025-07-24

1540

CellMarker 2.0 单细胞人工注释数据库

数据搜索数据库表格工具

CellMarker 2.0 是一个基于单细胞 RNA 测序数据的人类/小鼠细胞标志物人工注释数据库。可以利用这个数据库去注释我们的细胞类型。

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2025-07-24

3160

大模型帮我读取不规则的突变信息

模型数据人工智能存储 data

但是呢，为了学术共享，大多数会把最后的somatic mutation信息给出来，但是不一定是标准的maf文件格式，很可能是Excel文件里面的，如下所示：

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2025-07-24

1760

结直肠癌转移的表型异质性和可塑性

模型数据 crc lm 程序

背景：结直肠癌（CRC）的表型异质性和可塑性（细胞响应外部信号进行快速表型转换并适应新微环境的能力）在肿瘤进展、转移和治疗耐药性中起着至关重要的作用。然而，驱动表型异质性的调节因素和外源信号仍然未知。表型可塑性在CRC进展和治疗耐药性中起关键作用。

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2025-07-24

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