给定一个具有n个顶点的图。要给图上每个顶点染色，并且要使相邻的顶点颜色不同。问是否能最多用2种颜色进行染色？题目保证没有重边和自环。
本文将介绍基因组组装过程中，如何利用HiC测序数据，进行染色体级别基因组的组装。该过程主要利用 Juicer[1] 和 3D-DNA[2] 进行，有关第一步Juicer的过程，已经下方的文章中介绍了，本文主要介绍第二步：3D-DNA的安装与使用。
本文将介绍基因组组装过程中，如何利用HiC测序数据，进行染色体级别基因组的组装。该过程主要利用 Juicer 和 3D-DNA 进行，有关第一步Juicer的过程，已经下方的文章中介绍了，本文主要介绍第二步：3D-DNA的安装与使用。
机器之心编译 参与：蒋思源 在该论文中，研究者提出了一种进化深度网络（Evolutionary Deep Network/EDEN），即一种神经进化（neuro-evolutionary）算法。该算法结合了遗传算法和深度神经网络，并可用于探索神经网络架构的搜索空间、与之相关联的超参数和训练迭代所采用的 epoch 数量。机器之心简要介绍了该论文。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.09161 在 Emmanuel 等人的研究工作中，除了探索超参数和 epoch 数以外，他们还
http://software.broadinstitute.org/software/igv/download
ZGC有人称它为Zero GC，其实「Z」并非什么专业名词的缩写，这款收集器的名字就叫作Z Garbage Collector。
这次我们一起科研论文中常用到的桌面级基因组浏览器 IGV，优势在于可以离线使用，方便大家直接查看本地文件，而且渲染速度相较在线基因组浏览器网站要快不少。
最近小编接触了遗传算法（Genetic Algorithm）。关于遗传算法，公众号内已经有多盘技术推文介绍：
概述 软件开发过程中，应用发布非常频繁，通常情况下，开发或运维人员会将系统里所有服务同时上线，使得所有用户都使用上新版本。这样的操作时常会导致发布失败，或因发布前修改代码，线上出现 Bug。 假设一个在线商城，每天都有大量的用户访问，如果直接在所有用户中部署新版本应用，一旦出现问题，所有用户都可能受到影响。相比之下，通过引入灰度发布策略，先将新版本的应用部署到少量的用户中，检查是否存在问题，如果没有，再逐步扩展到更多的用户中，由此解决全量发布的各种弊端。 灰度发布是一种软件发布策略，它允许你在生产环境中渐进
深圳华大生命科学研究院、爱丁堡大学、约翰•霍普金斯大学、纽约大学、清华大学、天津大学等多家单位，通过开发酿酒酵母基因组序列设计与染色体构建技术，从头设计与全合成了酿酒酵母II号染色体（synII，长770 Kb），并成功导入酵母细胞，合成酵母菌株展现出与野生型高度相似的生命活性。此次国际协作组对真核生物酿酒酵母基因组的成功改造，是继人工支原体后人工生命创造领域又一里程碑式进展。该成果在2017年3月10日以封面专刊文章的形式发表于国际顶级学术期刊Science，入选2017年度中国科学十大进展，以下是共同第一作者王云博士详细解读。
之后变成彩色, 然后将自己上下左右四 个方向相邻的方格触发染色。每个方格只能被触发染色一次, 第一次触发之后 的触发为无效触发。
可以看到，新的vcf文件的突变位点数量远大于旧的vcf文件。仔细查看新vcf文件，**发现是没有做基本过滤，比如测序深度大于20等等指标。**所以我就顺便把它过滤一波，代码如下：
这三个指标也被称为不可能的三角，即无法做到三者间的，随着硬件性能的提升，人们反而可以容忍内存占用的扩大，对延迟的容忍度反而降低。
作为一种经典的可视化方式，曼哈顿图使用广泛，在GWAS分析中随处可见，本文就来揭秘曼哈顿图绘制的核心方法。
前言 Spring Cloud Tencent 微服务开发框架自六月底正式对外宣发后，受到了许多开发者非常火热的关注。不到一个月时间， Github Star 数就已突破 2000，超过 1000 名开发者加入我们的社群，并有 20 多个开发者参与贡献项目代码，项目的热门程度极大地超出我们的预期，同时也验证了我们在最初宣发文章里的观点：Spring Boot + Spring Cloud 仍是当前使用相当广泛开发框架。 在这一个月时间里，Spring Cloud Tencent 的关注者们最关心的问题就是，
组织病理学可以追溯到19世纪，它一直是病理学中使用的黄金标准诊断方法之一。如果在医学检查之后或在外科手术期间需要活组织检查，则需要从患者身上取出组织样本，然后将其切成微米薄片。这些病理学切片包含有关组织病理状态的微观信息；然而，这种薄的切片是透明的，并且在标准光学显微镜下不能提供足够的对比度。组织化学利用标本的细胞和亚细胞化学环境将特殊发色团与特定组织成分结合起来，在可见光显微镜下产生颜色对比，形成专家诊断医师和病理学家诊断组织标本异常的基础。
1月12日，南通大学生殖医学研究院孙斐教授及其团队在《Human Molecular Genetics》期刊发表了人类精子发生过程中的单细胞ATAC测序最新进展，题为：Single cell ATAC-Seq reveals cell type-specific transcriptional regulation and unique chromatin accessibility in human spermatogenesis。
[左神java代码](https://github.com/algorithmzuo/weekly-problems/blob/main/src/class_2022_08_2_week/Code02_TreeDye.java)
思路： 二分图满足存在子集A和子集B，使得从A出发的边只能连接到B，B出发的边只能连接到A。换句话说，A出发的边不能连到A中的元素。B同理，采用染色法，因为相连的边一定是互异的，如果在不断染色的过程当中，出现冲突的情况，即返回false，全部染色完毕未发现冲突则返回true。
单细胞ATAC-seq技术，顾名思义就是在单细胞水平上的ATAC-seq技术，它兼具单细胞技术的高分辨率及ATAC-seq的优势，是目前研究基因表观组学的热门技术。ATAC-seq的全称是Assay for transposase-accessible chromatin with high-throughput sequencing，是基于高通量测序对开放性染色质(open chromatin)进行研究的技术。
一个典型的Circos图最外圈一般是染色体的示意图，上面的刻度表示染色体的坐标位置，然后在内部加入不同的注释信息。
今天给大家带来的是2020年3月发表在Nat Genet（IF=27.603）杂志上的文章“Pan-cancer analysis of whole genomes identifies driver rearrangements promoted by LINE-1 retrotransposition”。文章中作者通过泛癌数据分析了LINE-1 逆转座促进各种类型的重排。
俗话说，“熬夜一宿，魂都要丢”，俗话又说“中午不睡，下午崩溃”，睡觉对我们人甚至其他动物来说都是至关重要的。如果每天24个小时，8个小时用来睡觉，这么算下来人的一生1/3的时间都在睡眠中度过了。然而，我们每天身处快节奏的忙碌生活之下，为什么还要“浪费”很多时间用来睡觉呢？对于这个问题，研究者进行了不断的探索。近日，发表在《Nature Communications》杂志上的一项研究中，以色列巴伊兰大学的研究员发现睡眠可以增强单一神经元的染色体活力从而减少累积的DNA损伤，揭示了睡眠是怎样影响大脑单个神经元正常运作的。接下来，就让小编带领大家一起简单地回顾一下这篇文章。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文首先提出了新型多模态机器学习模型 C.Origami 来预测特定细胞类型的染色质构象，并基于遗传筛选的原理提出了全新的高通量计算遗传筛选 (in silico genetic screening, ISGS) 方法。 图 0 不同种类细胞中基因组构象的差异决定了基因表达的特异性，进而决定不同细胞类型的功能差异。长久以来，从原位杂交到高通量检测如 Hi-C、micro-C 技术，基因组构象检测的实验方法通常耗时耗力、成本高昂且有很强的技术局限性。这些方法极大地限制了这些实验
“生物学各个分支学科的发现不断丰富着我们对于肿瘤发生的理解，孟德尔和达尔文两位先驱建立的概念影响着现代生物学思想的各个方面。本章中，我们首先回顾孟德尔遗传学体系和达尔文进化论，及基于此发现并建立的生物学大楼。”
2021年8月23日，华大基因唐冲博士团队在表观遗传与染色质研究权威期刊Epigenetics & Chromatin上发表题为"Sequencing of methylase-accessible regions in integral circular extrachromosomal DNA reveals differences in chromatin structure"的论文，开发出一种单分子层级研究ecDNA染色质开放性的新技术 —— CCDA-seq。
单细胞多组学数据旨在相同细胞中捕获细胞多分子模式，提供了探索细胞表观基因组和转录组关系的机会。作者开发了MultiVelo，这是一种基因表达的机制模型。它纳入表观基因组数据的同时扩展了RNA速率框架。MultiVelo使用概率隐变量模型从单细胞数据估计染色质可及性和基因表达的转换时间和速率参数，提供表观基因组和转录组变化之间时间关系的定量总结。与仅从RNA估算的方法相比，结合染色质可及性数据显著提高了细胞命运预测的准确性。在来自大脑、皮肤和血细胞的单细胞多组学数据集上拟合MultiVelo揭示了两类不同的基因。该模型还确定了四种细胞状态——表观基因组和转录组耦合的两种状态和两种不同的解耦状态。MultiVelo推断的参数量化了基因占据四种状态的时间长度，根据转录组和表观基因组之间的耦合程度对基因进行排序。最后，作者确定了转录因子表达和结合位点可及性之间以及疾病相关SNP可及性和连锁基因表达之间的时滞。
二分图的定义已经说明，图中存在二个独立的子集，为了区分这两个子集，可以给其中一个子集中的顶点染上红色，另一个子集中的顶点染上蓝色。具体是什么颜色并不重要，只要能区分就可以。
基因组的三维立体结构的主要组成是DNA和蛋白质。研究基因组的三维立体结构就是研究DNA与蛋白之间的互作。ChIP一直是研究蛋白与DNA互作的重要方法。他可以显示众多调节蛋白在基因组上的分布。下表是生物体内常见的几种DNA调节蛋白。
chromoMap可以进行染色体或染色体区域的可视化，允许用户将染色体特征（如基因、SNP等）映射到染色体上并可视化与特征相关的数据（如多组学数据）。每个染色体都由基因组窗口（代表基于染色体长度确定的特定范围）组成，并且可以交互式查看，在悬停时，可以展示有关该基因座范围内注释的详细信息。
人类基因组大小在3G左右，这么多的DNA线性排列，完全展开其长度可以达到2米，而细胞直径是微米级别的，这意味着DNA在细胞核内肯定是高度折叠的。众所周知，结构决定功能，这样的空间结构势必对于生命体复杂的功能造成了影响。
今天跟大家分享的是2020年3月发表在Nature(IF=43.07)杂志上的一篇文章Patterns of somatic structural variation in human cancer genomes。文章中作者解释了人类癌症基因组中体细胞结构变异的模式。
粗略一看，似乎没有什么特别困难的地方，好像之前也看到过类似的图，但是看到老师发来的链接才发现这居然是Nature出版期刊（Horticulture Research）的配图。volume）上的配图！
布鲁顿酪氨酸激酶（BTK）抑制剂依鲁替尼（ibrutinib）为慢性淋巴细胞白血病（CLL）患者主要的治疗药剂。
如果下面的一些概念有些不清楚的可以先看深入理解JVM - 垃圾收集器和深入理解JVM - Shenandoah垃圾收集器。
Cancer-specific mutation of GATA3 disrupts the transcriptional regulatory network governed by Estrogen Receptor alpha, FOXA1 and GATA3GATA3肿瘤特异性突变扰乱雌激素受体α，FOXA1和GATA3调控的转录调节网络
单细胞Hi-C测序技术 (Single-cell Hi-C, scHi-C)是解析细胞特异的染色质3D结构的利器。下面是一些基本概念。
2020年12月，华大海洋联合中国水产科学研究院长江水产研究所，首次成功破译了鲟形目、匙吻鲟科、现存唯一物种匙吻鲟（Polyodon spathula）的全基因组序列，构建了首个匙吻鲟高质量染色体图谱，揭示了鲟鱼特有的全基因组复制事件、早期脊椎动物的染色体进化和骨骼矿化机制[1]。相关研究成果已发表于生物学顶级期刊《Molecular Biology and Evolution》。
本文介绍由日本名古屋大学医学研究生院系统生物学系的Teppei Shimamura通讯发表在Cell Reports Methods的研究成果：单细胞多组学分析的发展使得在单细胞水平上能够同时检测多个性状，从而对不同组织中的细胞表型和功能提供更深入的见解。目前，从复杂的多模态单细胞数据中推断联合表征和学习多模态之间的关系是具有挑战性的。为此作者提出了一种新的基于深度生成模型的框架(scMM)，用于提取可解释的联合表征和跨模态生成。scMM利用混合专家多模态变分自动编码器来解决数据的复杂性。scMM的伪细胞生成策略弥补了深度学习模型可解释性的不足，并且通过实验发现了与潜在维度相关的多模态调节机制。对最新的数据集分析证实了scMM有助于实现具有丰富解释性的高分辨率聚类。此外，与最先进的方法和传统方法相比，scMM的跨模态生成可以实现更精确的预测和数据集成。
染色体进化是物种形成和演化的重要驱动因素。具有显著核型差异的食肉目动物为染色体进化研究提供了很好的研究素材。
2022-11-04：给定一个正数n，表示有多少个节点 给定一个二维数组edges，表示所有无向边 edgesi = {a, b} 表示a到b有一条无向边 edges一定表示的是一个无环无向图，也就是树结构 每个节点可以染1、2、3三种颜色。 要求 : 非叶节点的相邻点一定要至少有两种和自己不同颜色的点。 返回一种达标的染色方案，也就是一个数组，表示每个节点的染色状况。 1 <= 节点数量 <= 10的5次方。 来自米哈游。 答案2022-11-04： 生成图，选一个头节点，深度优先染色。 代码用rust编
2023-11-06，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增circos圈图绘制工具。
上一讲我们说道Qualimap这个软件，那我们现在仔细了解下这个软件吧！ 比如下面这个覆盖度与测序深度的图来说： 如果我们自己要对55G的bam文件进行统计，可以sort好之后用samtools的mp
为啥，面试官那么喜欢让你聊聊 HashMap？因为 HashMap 涉及的东西广，用到的数据结构多，问题延展性好，一个 HashMap 就能聊下来80%的数据结构了。而且面试 HashMap 能通过你对红黑树的了解定位出你哪个级别的研发人员。
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径population.genomics/gwas/NG.tomato/at/)。
hi-c一次建库可以获取全基因组范围内的染色质互作信息，从而去研究染色质三维结构的不同层级单元,。通过hi-c来研究染色质三维结构，是其主要应用场景。除此之外，hi-c数据还有一个应用领域，那就是可以用来辅助基因组组装。
通观2021年国自然基金项目指南，其中研究主题涉及基因表达调控的热点就有8个，其中表观遗传学、转录因子、以及组蛋白修饰等受到越来越多人的关注。
本篇主要介绍interval, intidx, split, extractFields这四个命令。
今天介绍一下单倍型分析，之前做GWAS分析时有同学问我单倍型分析相关的问题，当时我还不太会，知识性的东西，特别是软件操作类的东西，从来都是熟能生巧，研究一下，做一下项目，就会了。会了，就要写个教程，然后理解就更深了。
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