生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较
这几年生物信息学（Bioinformatics，下文简称生信）的迅猛发展席卷科研领域，越来越多的科研工作者认识到生物信息的重要性，部分实验室甚至开出高价招聘专职的生物信息分析人员。越来越多的研究生为了老板的需求或者自己的发展，也开始了解和尝试学习生物信息。为此，各种“鱼龙混杂“的培训班曾出不穷，但是，扪心自问，真正能够带你进入这个领域的恐怕少之又少。
大数据时代下，科学大数据已经成为科技创新和社会经济发展的新动力。生物信息学经过近30年的发展，从最初的基因组数据的收集和存储，到利用数学建模和人工智能思想，挖掘数据背后的生物学意义、对样本数据进行合理分类、建立合理的二级和三级数据库，再到利用比较基因组学的方法，通过短读序列拼接、基因预测和功能注释，已有一定的能力用于处理庞大复杂的基因组数据。2019年，科技部、财政部对原有国家平台开展优化调整工作，通过部门推荐和专家咨询，经研究共形成20个国家科学数据中心，其中包括国家基因组科学数据中心、国家微生物科学数据中心、国家人口健康科学数据中心等。我国是生物数据生产大国，生命大数据是人口健康和国家安全的重要战略资源。然而我国生物数据面临因存储零散，缺乏系统监管而丢失和流失的问题，亟需建设我国自己的生命大数据保存和管理体系。
生信的作用越来越大，想学的人越来越多，不管是为了以后发展，还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情，也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作，却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作，但不懂得背后的原理，不知道什么参数需要修改，结果可以出来，却把握不住对还是错。
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
PRISM（原名 GraphPad Prism）是一款专业的数据分析和可视化工具软件，广泛应用于生物信息学领域。它以直观、高质量、易于操作的特点，深受生物信息学研究人员的欢迎。本文将对PRISM软件的基本功能、使用方法及其在生物信息学研究中的应用进行详细介绍。
5月13日~15日，由IEEE和浙江大学主办的第十届生物信息学与计算生物学国际会议（ICBCB 2022）顺利举行，深圳国家基因库（以下简称“国家基因库”）受邀作为协办单位参与本次会议，由国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）搭建的时空组学数据库（STOMICS DataBase）亮相生物信息与组学数据分析论坛，获得生物信息与计算生物学领域研究人员的广泛关注。
Prism是一款非常实用的绘图设计软件，集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体。本文介绍了Prism软件的基本操作、数据分析方法和在生命科学研究中的应用。结果表明，Prism软件在生命科学领域是一种十分方便、高效的工具。
对于初学者而言，应该从本手开始，本手的功夫扎实了，棋力才会提高。一些初学者热衷于追求妙手，而忽视更为常用的本手。本手是基础，妙手是创造。一般来说，对本手理解深刻，才可能出现妙手;否则，难免下出俗手，水平也不易提升。
按照曾老师的推荐，考虑到资金和政策上的倾斜，接下来的工作速递会倾向于（钱比较多的）欧洲。不过本次推介的工作与Horizon Europe 计划并没有直接联系，而是在一家叫做Scionics Computer Innovation 的公司。
亚太生物信息学大会（Asia Pacific Bioinformatics Conference, APBC）是一年一度的行业国际盛会，汇聚区域间生物信息学领域的学者、研究人员和产业领导者，共同探讨生物信息学领域的研究进展、技术发展和应用创新。自2003年开始，APBC在亚太地区已成功举办20届。
构建生信分析流程是生物信息学从业人员必备的技能之一，对该项能力的评估常常是各大公司招录人员的参考项目之一。
生信云（计算）作为生物信息学发展的产物，它在生物信息学整个学科发展中起到了举足轻重的作用。生物信息学领域科研人员日常进行的数据分析工作已经和生信云紧紧联系在一起。在可以预见的几十年内，生信云将会成为云计算领域中消耗资源最多、影响力最大的方向之一。
3.Centrifuge和Minimap2是处理纳米孔数据的最合适工具，并且可以认为它们是当前的最佳选择;
而是需要先使用 install.packages安装了我们的bioconductor的安装器（BiocManager），然后使用BiocManager的install函数去安装我们生物信息学相关的包。比如：
虽然西弗吉尼亚大学的研究人员看到了最新的官方ChatGPT插件——名为“代码解释器”（ Code Interpreter）的教育应用潜力，但他们也发现，对于使用计算方法处理针对癌症和遗传疾病的定向治疗的生物数据的科学家来说，这款插件的使用存在限制。
写在笔记开始之前：好像大家不怎么知道我们生信技能树团队有一个生物信息学入门课，详见；生物信息学马拉松授课（买一得五）
如果让我推荐一本比较全面的单细胞数据分析教材，我想会是《Computational-method-for-single-cell-data-analysis》。在2019年刚出版没多久的时候，就有趁着一次生物信息会议之后，打印了这本书(仅作个人学习之用)。
给CDA的小伙伴们打个招呼，介绍下您和您刚刚出版的新书，是什么原因激发了您写这本书的？
这篇综述文章《Bioinformatics Methods for Mass Spectrometry-Based Proteomics Data Analysis》由Chen Chen等人撰写，发表在《International Journal of Molecular Sciences》上，主要讨论了基于质谱（MS）的蛋白质组学数据分析中的生物信息学方法。不过这个综述里面的蛋白质组学数据分析的上下游划分方式我不是很认可，我认为的：
5月21日~23日，由香港化学生物及环境工程学会（HKCBEES）-生物学和生物信息学会（BBS）主办的第十三届生物信息学和生物医学技术国际会议（ICBBT 2021）、第九届IEEE生物信息学与计算生物学国际会议(ICBCB 2021)、图形与图像处理国际前沿研讨会（FGIP 2021）在西安同期召开，深圳国家基因库（以下简称“国家基因库”）受邀作为协办单位参与三大会议，国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）亮相ICBBT 2021主会场主题演讲，获得国内外医学与生物信息领域研究人员的广泛关注。
生物信息数据分析教程视频——10-TCGA数据库:mi NA的表达探索
生物信息学是真正的大数据专业，对计算资源要求较大，很多时候需要在服务器上分析数据，而 Linux 是最常用的服务器操作系统。
去年，我们的Volume I成功发表40篇论文，获得60000多次阅读和下载量，效果良好，所以Frontier出版社主动联系我们积极筹办Volume II，现已开放在线投稿，欢迎赐稿主题为“计算表观遗传学”，与细胞重编程，人类疾病，细胞分化相关的计算表观遗传学方向的研究者不要错失良机。
腾讯视频链接：https://v.qq.com/x/page/x3230xgj0x6.html
生物信息学 (Bioinformatics) 是指利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法，研究生物学问题。
但不可能人人都有时间和精力系统性学习咱们生物信息学，Hiplot项目为这些无法抽空学习R语言的小伙伴提供了一个解决方案！
讨论区的帖子《谁在招人？》[2]，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。
在这第三封家书里，想和你聊聊我对单细胞数据边界的体会。作家苏心说：人与人之间的关系，就像两棵共同生长的树木， 彼此靠得太近了，互相滋扰遮挡，肯定长不好，甚至会枯萎。只有保持适度距离的守望，才能枝繁叶茂，华枝春满。
https://github.com/Edinburgh-Genome-Foundry/DnaFeaturesViewer
Science： 生物信息学，神秘的新职业 今天的生物信息学家迎来了好时候。由于各个部门生成了几乎无穷无尽的生物数据，因此形成了对于生物、统计学和计算机科学交叉领域中有经验的专业人才的高度需求。科学家
3、Nature Communications | 超低频变异低深度检测技术——QBDA，助力MRD液体活检实现精准定量
河南农大姚文与张会勇课题组合作发表长文综述，系统总结R/Shiny在开发交互式生物学网络工具中的应用
R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？
2月23日，国家基因库农业数字化服务平台在国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）正式上线，以种质资源为基础，建立“种质→核酸→数据”三位一体的核心种质基因库，提供“存储→测序→分析”整体解决方案，为提高分子育种效率、加大种质资源及数据信息共享力度提供基础支撑。
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 说到数据分析和可视化，大家想到的更多的是用什么来做呢？ Excel？Tableau？Power BI？Python？…… 作为专业的数据分析和可视化老牌工具，R有丰富的生态，可视化能力也非常强，从最近新出版的《R实战：系统发育树的数据集成操作及可视化》的销售火爆程度来看，大家对R在数据分析可视化方面的表现是真心认可！ 用R做数据分析可视化真的很香吗？它和其他数据分析工具相比有什么优势？如何高效地学会使用R及相关的各种包？…… 如果你也想了解R数据分
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器，而且建议给服务器安装linux系
4月21日~23日，由IEEE, 浙江大学主办，深圳国家基因库(CNGB) 等单位协办的第11届生物信息学与计算生物学国际会议（ICBCB2023）在杭州顺利举行。国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）亮相ICBCB2023大会特邀报告，获得生物信息与计算生物学领域研究人员的广泛关注。
其实原文说的是如何评价生物信息学的研究水平，引用的是刘小乐教授的观点。但我觉得，其实这些标准完全适用所有从事数据科学的人。
大数据时代已经来临。2014财年，美国政府就如何充分利用生物医学大数据，启动Big Data to Knowledge计划，这是继2012年美国国家大数据计划实施后新一轮面向生物大数据的基础研究计划。目前，发达国家在生物大数据领域的技术和应用已远远走在前端。在我国，生物大数据还处于发展的初期阶段。该如何以最快的速度赶上这一潮流，如何从国家主权层面对生物大数据进行有效的保护和管理，如何在基础研究和技术市场应用上与世界同步，已成为不可回避且值得深入思考的话题。 谁是生物大数据技术的领航者
这个Chan Zuckerberg CELLxGENE (CZ CELLxGENE) 是由Chan Zuckerberg Initiative（CZI）支持的一个生物信息学工具，旨在促进单细胞基因表达数据的分析、可视化和共享。CZI是由Facebook创始人马克·扎克伯格和他的妻子普莉希拉·陈（Priscilla Chan）于2015年创立的慈善机构，其使命之一是推动生命科学研究领域的技术创新和数据共享。
上图列举了以不同关键字进行搜索返回的岗位数：软件(11113) vs 生物(216) vs 生物信息(44) vs 数据科学家(152) vs 机器学习(280)。不难看出，至少在澳洲职场上，软件相关的工作是远多于机器学习和数据科学的，机器学习岗位仅为软件岗位的3%。抱着好奇的想法，我在智联招聘上对北京地区做了相同搜索：
思想就像基因一样，需要通过表达来传播和互相吸引，并且生成新的东西。基因的表达，这样的表述读起来平平常常，然而我们建立这样一套概念系统是大量优秀的科学家不断探索的结果。
MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的科学计算软件，广泛用于工程、物理、数学、计算生物学和其他领域的数据分析、模拟和可视化。本文将带您从入门到精通，通过具体案例演示如何使用MATLAB进行科学计算。
或多或少，隐隐约约地我们都有自己出本书的念头。写一本书除了内容，还有一部分是这本书的结构：先写什么，后写什么。
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