https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/activity_selection?source=5176.11533457&userCode=3enjgk6n
毫无疑问，处理数据的首要条件是理解数据从产生，对应到我们这个系列，也就是了解三维基因组的背景知识，如下：
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。
文章是利用10X Genomics 平台对60例食管癌组织和4例癌旁正常组织标本进行了scRNA-seq分析，在上面的GSE160269页面可以看到详情，而且作者预先分选了免疫细胞和非免疫细胞，两个部分的样品去做单细胞，第一层次降维聚类分群如下所示：
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。
如果是想通过培训掌握生物信息学，那么可以参考：彻底入门生物信息学，可能需要12天！ 推文介绍的。
前面我已经把一百多位优秀本科生带入了生物信息学的大门，接下来五年该大家奉献自己的博士成果了。如果大家感兴趣秀本科生活动， 已经带领了近100名优秀本科生了解生物信息学相关毕业设计：这120万我就不要了，送给500名优秀本科生，符合条件的继续报名哈！
首先呢，二者都是交叉学科，侧重于算法和模型，有大量的软件和工具，以及海量的数据。考虑到计算机行业的发展要早于生物信息学而且它更加成熟和系统，我们都相信这里面有很多值得生物信息学行业的借鉴发展路径。
所以我就去了我的生物信息学常见1000个软件的安装代码：https://www.jianshu.com/p/ae28e8e3e9f5 找到了fastqc软件下载安装方法：
大内存云服务器是专为处理大规模数据和高负载应用而设计的服务器，其主要特点是拥有大容量的随机存储器（RAM）。这种类型的服务器通常用于需要快速、高效地处理大数据集、内存密集型任务和高性能计算的应用。以下是大内存云服务器的一些特点和优势：
其中网页工具和云平台都不是针对专门的生物信息学工程师设计的，因为并不需要使用者会编程语言，所以使用起来非常简单。下面来一一介绍一下它们：
然后我们把这个代码移植到了转录组测序数据集，详见：表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析，它实际上并不是真正的时间序列采样的转录组，仅仅是因为疾病的状态具有连续性而已。以看到：
那里的参数可以看下面这个网站https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/TCGAbiolinks/inst/doc/query.html然后下载你要的数据
所以研究者就针对有斑点蛋和正常蛋的whole-genome bisulfite sequencing (WGBS) and RNA-seq 数据，然后发现几乎没有差异，并且完全没有交集。。。
既然这个捕获中性粒细胞是BD单细胞转录组的卖点，那么是不是只要是选择了这个技术就一定能能捕获到中性粒细胞呢？让我们随机看看其它比较新的文章，比如同样的2023的《Single-cell and spatial transcriptome analysis reveals the cellular heterogeneity of liver metastatic colorectal cancer》，数据 是 196,473 CD45+ immune cells from 27 samples of six CRC patients, 链接在；https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE225857
作为进化研究的重要手段，生物信息学担当了越来越重要的作用。作为一个极难进行实验重复和验证的学科，只能尝试根据现有的东西推断上百万及千万年前的历史。同时，生物信息学依然受到很多的质疑，且不为很多生物研究者所理解。这也是由于其是新兴的交叉学科（统计学，计算机科学与生物学）的特性所决定的。
里面提到的目前主流的单细胞差异分析方法都是Wilcoxon rank−sum test，但是它其实表现还不如pseudobulks 的方法。。。
生信分析人员如何系统入门linux？ linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了，鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题，对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学，该学什么，该花多少工夫，学习重点是什么？ 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看，可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
其中里面的普通转录组数据集链接是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE243245
看透了如此多的秘密，我们已停止相信尚有不可知之物。然而，那不可知之物却仍然坐在那里，冷静地舔着自己的嘴唇。
Biopython工程是一个使用Python来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言，在计算机科学中日益流行。Python易学，语法明晰，并且能很容易的使用以C，C++或 者FORTRAN编写的模块实现扩展。
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。
学习生信的过程中怎么能少了Linux呢。但是很多人都是Linux新手，又不想花钱买服务器，这里有个免费的网页版Linux服务（链接在文末），足够学习基础的Linux命令！
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。
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。
我们依赖于这个V4的版本的Seurat流程做出来了大量的公共数据集的单细胞转录组降维聚类分群流程，100多个公共单细胞数据集全部的处理，链接：https://pan.baidu.com/s/1MzfqW07P9ZqEA_URQ6rLbA?pwd=3heo
生物信息学领域有许多在线工具和资源，这些工具提供了各种分析和可视化功能，无需用户进行大量的本地安装和配置。而且绝大部分都是大机构开发和维护，知名度比较好的大机构包括：
信息学正在跨学科发展，影响着化学、生物和生物医学的多个领域。除了成熟的生物信息学学科，其他以信息学为基础的跨学科领域也在不断发展，如化学信息学和生物医学信息学。其他相关的研究领域，如药物信息学、食品信息学、表观信息学、材料信息学和神经信息学等最近才出现，并作为独立的子学科继续发展。这些学科的目标和影响通常在文献中被单独回顾。因此，确定共同点和关键差异仍然具有挑战性。研究人员结合自然科学和生命科学中的三个主要信息学学科，包括生物信息学、化学信息学和生物医学信息学进行讨论，并对相关的子学科进行简要评论。重点讨论了生物信息学、化学信息学和生物医学信息学的定义、历史背景、实际影响、主要异同，并对生物信息学、化学信息学和生物医学信息学的传播和教学进行了评价。
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
Biopython是Python的最大，最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发，主要使用Python编写。它还包含C代码，以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows，Linux，Mac OS X等操作系统上运行。
Linux是一个操作系统，类似于MacOS和Windows。优点是开源、免费、安全、稳定。Linux系统在生信领域中非常重要。
随着测序技术的发展，基因组学变得越来越受欢迎，并且已经应用到农业医学环境保护等不同的领域。这使得许多具有生物学和遗传学背景的研究员，面临着大数据分析的挑战。在这里，我们为有兴趣使用命令行进入生物信息学领域的任何人提供了10条简单规则。简单来说，这十条规则可以总结为下图。
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。
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。
在简书上偶然看到的，链接是 再见FTP/SFTP！是时候拥抱下一代文件传输利器Croc了 - 简书 (jianshu.com)
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！
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
人工智能(AI)方法已经并正在越来越多地被整合到生物信息学及其糖科学分支（即糖信息学）中实施的预测软件中。人工智能技术在过去几十年中不断发展，它们在糖科学中的应用还不广泛。这种有限的应用部分是由于糖类数据的特殊性造成的，众所周知,这些数据是难以产生和分析的。尽管如此，随着时间的推移，糖学、糖蛋白组学和糖结合数据的积累已经达到了一定程度，即使是最新的深度学习方法也能提供性能良好的预测器。
我们正在见证生物医学研究的一场革命：几十年来，虽然人们一直清楚探索生物系统的遗传学对于了解生物系统是非常重要的，但是以前获得遗传序列是非常昂贵和复杂的。而现在，获取基因序列简单又便宜，以前所未有的速度生成数据。生物信息学序列分析是了解这些序列的核心，这本书简单介绍了DNA, RNA和蛋白质序列的研究。
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。
前几天去南京参加两年一度的全国大会CCBSB2014，今年是第六届，见到许多熟识的前辈和老朋友，也结识了不少新朋友。相比于两年前在哈尔滨开的第五届大会，参会人数又多了100多。连大会特邀报告算上，总共76位学者做口头报告，其中30位学者我之前并不认识，这个比例正好是40%。领域里的大会小会，无论何时、何地，总有约40~50%的学者我不认识，这个比例近年来恒定不变，咱生信领域发展速度之快，由此可见一斑。70多位学者的报告所涉及的研究方向，大概至少有60多个，两位或者多位学者从事一个小的研究方向的现象，非常少见。昨晚和有11年交情的好友一起吃饭，大家回忆十年前国内生信开大会的场景，想了半天庆华来一句：那会儿大家好像没啥可以做的，哪像现在这么多问题啊！所以咱生信领域现在真实的场景是：火打着，油门踩到底，档挂到顶，一望无际的荒原，使劲的狂奔，一往无前；有条件的开法拉利，没条件的开乐驰，实在没条件的蹬个三轮儿也行，反正地盘儿有的是，谁抢着算谁的。兄弟我对这一现象总结：圈地运动。讲这儿估计有人不高兴了：你们生信咋做的这么散呢？这个不是咱生信想做的散：问题实在太多，又不缺数据，自己感兴趣的问题都没解决，哪有时间管人家的东西啊？使劲儿的冲就得了。至于即将毕业，或者刚毕业的同行兄弟们，也别觉得没肉吃了，大家就算这么裸奔，也远没有涵盖生信所有的方向，并且一般一个小领域往少了说能容纳10位学者不算挤，那咱这领域的规模扩大10倍也照样容得下。所以咱在这儿说一句：欢迎加入圈地运动（要不改成“生信欢迎您”？）。
【资源分享】生物信息学编程实战（文末赠送120集工程师级别python视频教程）
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。
不可以语音连线，可以打字提问。文字能梳理提问的思路，必要时还需要辅助图文并茂参考文献这样的话我们才能更好的回答学术问题
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。
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。
如果你是一个生信初学者，又或者你是一个学临床的，为了发文章开始学生信，学了点数据挖掘，GEO，TCGA什么的，但是对很多专有名词不理解，对很多流程或者步骤云里雾里，那我强烈推荐你看看这本书：生物信息学最佳实践-基础篇[1]！
生物信息学研究中，获取基因列表的GO和KEGG富集分析的需求非常常见。目前有许多生物信息学手段或者数据库可以实现基因富集分析，例如DAVID，但它们有些是收费的，有些不易于使用且很少维护。例如DAVID曾经有六年的时间（2010-2016）没有维护数据库，最近的更新也已经两年半了。而Metascape每月更新其相关的40多个数据库，以确保提供最准确的结果。因此Metascape数据库可以作为富集分析的比较好的手段。
生物信息学是一门跨学科的科学领域，它将生物学、计算机科学和统计学等多个学科的知识相结合，利用计算方法和工具来解决生物学领域的问题。随着生物学数据的急剧增加，人工智能（AI）技术在生物信息学中的应用变得越来越重要。本文将介绍如何利用AI技术分析和挖掘生物大数据。
2021年12月02日20：00，博雅数智讲堂第6期在腾讯会议和B站成功举办，本次报告题目为”计算生物学“。本期活动吸引全国600余名高校教师参加。
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