连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！有做ngs实战整理的，也有做临床数据挖掘算法工具介绍的。前面分享了：Snakemake+RMarkdown定制你的分析流程和报告，今天也是一个类似的流程介绍：
我猜测主要是因为单细胞基因组测序的分析手段有点少，看拷贝数变异就足够了，比如发表于2022年6月份的nature的文章：《cGAS–STING drives the IL-6-dependent survival of chromosomally instable cancers》，里面就有 shallow single-cell whole-genome sequencing. 数据在 https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB49800 ，很容易下载里面的测序fastq数据：
Comparison of mutation loads (A), neoantigen load (B), HRD scores (C), CTA numbers (D), necrosis (E), and ITH scores (F) among the three clusters. In the violin plots, the mean values are plotted as red dots, and the boxplot was drawn inside the violin plot.
gnomAD(Genome Aggregation Database)作为规模最大并且免费开放的人类变异数据库，极大地促进了我们对基因组变异的探索和解读。Nature开设了一个专题页面展示gnomAD相关的科研成果：https://www.nature.com/collections/afbgiddede
CNS图表复现之旅前面我们已经进行了10讲，你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。
变异测试在1970年被一个学生DickLipton提出，首次发现和公之于众。变异测试最初是为了定位揭示测试单元的弱点。这个理论是：如果一个边缘被引入，同时出现的行为（通常是输出）不受影响的情况下，那么这说明了：变异代码从没有被执行过（产生了过剩代码）或者测试单元无法定位错误。
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。
1988年，在威斯康星大学Barton Miller教授的计算机实验课上（http://pages.cs.wisc.edu/~bart/fuzz/CS736-Projects-f1988.pdf），首次提出Fuzz生成器(Fuzz Generator)的概念，用于测试Unix程序的健壮性，即用随机数据来测试程序直至崩溃。因此，Barton Miller教授也被多数人尊称为"模糊测试之父"。但是，当时更多是为了验证代码质量和程序的稳定性，而非专门用于挖掘安全漏洞，真正用于软件安全漏洞挖掘的开端要从下面两件事说起。
使用Yum安装gcc（Linux下c语言编译器） ,vim编辑器（也可以直接使用vi，vim编辑器有更多功能，还具有代码高亮效果，使用起来更舒服）
人类单体型（Haplotype）及单核苷酸多态性位点（Single Nucleotide Polymorphism, SNP），能够揭示对药物和环境因子的个体反应差异，是将健康和疾病研究深入到分子水平的重要遗传信息。 以前我对全基因组重测续的研究也大多是找到SNV即可。但这次毕竟是我自己的基因，虽然以前没有做过SV，但还是想看看。 SV(结构变异)指基因组水平上大片段的插入、缺失、倒置、易位等序列。 详细的生物学解释，还有图文并茂的讲述大家可以自行阅读下面的课件和综述。人类基因组中很多结构变异（Struct
如果有读者仔细看过RNA-seq结题报告，就会发现在定量分析以外通常还会有SNP和INDEL分析。目前，对人类测序数据找突变最常用的软件是GATK，除了速度慢以外，没有其他明显缺点（可以通过部署Spark提高速度；当然，如果有钱，可以购买Sentieon，快了15-20倍）。
首先从github官网上下载minimap2的二进制文件压缩包，minimap2-2.26_x64-linux.tar.bz2，然后上传到服务器上。
之前GitHub上有人整理过一个叫Awesome-Fuzzing的资料，整理了关于Fuzzing技术的电子书、视频、工具、教程以及用于练习的漏洞程序。整体上不错，但工具上还是不够全，有些不错且希望阅读代码学习的工具，发现未在其中，因此重新整理出下面这一份资源，其中有些还曾二次开发过，有些是还未来得及学习的，写出来权且当作学习计划。
Annovar是一款对基因组数据进行注释的软件。所谓注释，可以这样简单理解：我们知道二代测序下机后的序列经过比对后，会得到一系列变异数据，这些变异数据只是告诉我们在基因组的某个位置发生了一段序列的改变，至于这个改变会不会影响生物学功能，我们并不清楚。而注释就是将基因组的序列变异数据转化为我们更关心的生物学功能变化的信息。
AFLSmart 是一个在 AFL 基础上，结合了 Peach 的结构化输入组件的灰盒 smart fuzz 工具。
GRASP（General Responsibility Assignment Software Patterns）通用职责分配软件模式是一组用于面向对象设计的指导原则，旨在帮助设计者确定系统中各个类的职责和交互方式，以实现松耦合、高内聚的设计。
虽然没有phylip格式，但是如果你理解了格式，就知道，其实无非就是软件开发者定义好的规则。我以前分享过HPV的病毒进化树，可以把这个当做是学徒作业了。
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。
基因组重测序的论文中有些可能会用韦恩图来展示不同样本snp的交集和差异。那么如何将手头的vcf文件转换成R语言里做韦恩图要求的数据格式呢？想了几天有了一些想法，记录在这里。
衡量一个变异位点的影响时，通常都是给定一个变异类型，比如synonymous SNV 等，来表明其影响。CADD独创了一种打分算法，来衡量变异位点的有害程度。
“ 反馈驱动：通过监控样本触发的代码覆盖率，进而改进输入样本以提高代码覆盖率，增加发现漏洞的概率。”
本文对模糊测试技术进行了综述分析，介绍了开源模糊测试框架Peach的结构、原理及pit文件编写方法，旨在帮助对模糊测试感兴趣的小伙伴能快速入门peach，最后以常见的http协议和工控Modbus协议为例进行了实验。文末搜集了本文所用到的工具和相关资料供大家下载。
对于一些复合文件格式，如果只是单纯的暴力Fuzzing，会导致生成很多无法被解析的文件，因此需要对文件变异作一些定制化的工作，比如docx、doc等office复合文件，docx是个压缩包，doc是个OLE格式，如果fuzz docx自然需要将其zip解压，再针对感兴趣的文件作变异，对于doc最好是作文件格式解析，只对感兴趣的stream作文件变异，这样的fuzzing的有效性才会更高。
最近听了菲沙基因的网课，记录一下！多数是其课程ppt的截图，如有侵权，立马删除。声明，和这个公司无利益相关，只是为了学习和分享知识。
变量可以分为很多种，如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时，我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化，这时散点图中则会出现大量重叠，而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
今天为大家介绍的是来自Chun Jimmie Ye和Vasilis Ntranos团队的一篇关于语言模型应用的论文。预测编码变异的效应是一个重大挑战。尽管最近的深度学习模型在变异效应预测准确性方面取得了改进，但由于依赖于近源同源物或软件限制，它们无法分析所有编码变异。在这里，作者开发了一个工作流程，使用ESM1b，一个拥有6.5亿参数的蛋白质语言模型，来预测人类基因组中约4.5亿个可能的错义变异效应。ESM1b在将约15万个ClinVar/HGMD错义变异分类为致病性或良性，并在28个深度突变扫描数据集中预测测量方面优于现有方法。
vcf （Variant Call Format）是一种用于存储基因组序列中的变异信息
人类参考基因组的确定和更新得益于人类基因组计划的开展和技术的进步，目前最新版本的GRCh38 (hg38)人类参考基因组是7年前发布的，但是大多科研机构和临床实验室对最新版本的使用还保持谨慎的态度，而GRCh37 (hg19)参考基因组仍被广泛使用。2021年7月1日发表在《美国人类遗传学杂志》(American Journal of Human Genetics)上的一项研究中贝勒医学院(Baylor College of Medicine)人类基因组测序中心(Human Genome Sequencing Center)的研究人员利用大规模全外显子组测序数据确认了两种参考基因组之间的基因变异差异，这项研究可以为那些正在考虑转换使用最新版本的机构提供指导。
今天为大家介绍的是来自Tehmina Masud, Amit Deshwar, Shreshth Gandhi, Brendan J. Frey团队的一篇论文。精确地对RNA生物学进行建模和预测一直是一个长期存在的挑战，对于变异解释和定制治疗的制定具有重要的临床意义。作者提出了一个RNA生物学的基础模型，名为“BigRNA”，它经过了数千个基因组匹配数据集的训练，可以从DNA序列预测组织特异性的RNA表达、剪接、microRNA位点以及RNA结合蛋白的特异性。
利用转录组数据比对到细胞器参考基因组得到vcf文件，比对工具使用GSNAP或者BWA，检测变异使用GATK或者SAMtools.
今天这篇文献主要是为了和大家探讨一下在MR研究中我们如何看待SNP（IV）的数量。
HGVS指定了一套完整的变异位点命名规则，统一的命名方便了学术沟通与交流。官网链接如下：
高通量测序平台产生的序列叫做reads，每一条由A,G,T,C组成的序列都叫做一条read。
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。
前面我们介绍了，annovar的基本用法，并输出了注释结果，今天我们进一步了解下注释所用到的数据库以及结果解读
通过基因相关注释，可以知道变异位点在基因组上的位置和对蛋白质编码的影响。在进行注释之前，首先需要下载物种对应的数据库，以human为例，命令如下
VCF全称为Variant Call Format, 是一种纯文本文件，用来存储变异位点信息，主要包括3个部分的内容
今天为大家介绍的是来自Nilah Ioannidis的一篇讨论深度学习模型在基因序列应用的论文。基因组深度学习模型可以直接从DNA序列预测全基因组的表观遗传特征和基因表达水平。尽管当前的模型在从参考基因组预测不同细胞类型的基因表达水平方面表现良好，但它们在解释个体间由于顺式调控基因变异而导致的表达变异能力仍然未被充分探索。在这里，作者对四种最先进的模型进行了个体基因组与转录组数据配对的评估，发现在解释个体间表达变异方面的性能有限。
转载： http://kuaibao.qq.com/s/20171210G0MCZX00?refer=cp_1026 了解NGS临床数据仓库VSWarehouse—出完报告是否分析人员的工作就能翻篇了
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/mec.16788
链接：https://doi.org/10.3389/fgene.2021.763467
进化树在生物学中，用来表示物种之间的进化关系。生物分类学家和进化论者根据各类生物间的亲缘关系的远近，把各类生物安置在有分枝的树状的图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系。在进化树上每个叶子结点代表一个物种，如果每一条边都被赋予一个适当的权值，那么两个叶子结点之间的最短距离就可以表示相应的两个物种之间的差异程度。
众所周知，对于VCF文件的注释常用的有VEP、SnpEff、ANNOVAR等，软件各有优势，选择哪个工具通常取决于具体的分析需求、数据类型和用户的技术背景。例如，VEP因其提供的丰富注释信息和易用性而被广泛使用。今天就先来详细了解一下VEP的注释结果。
https://eriqande.github.io/eca-bioinf-handbook/
方差分析：又称变异分析，是英国统计学家R.A.Fisher于1923年提出的一种统计方法，故有时也称为F检验。
与复制修复相关的DNA聚合酶的缺陷通常表现为超高的肿瘤突变负荷(TMB)，这与对免疫治疗的反应相关。不同聚合酶变异的功能和临床意义仍不清楚。
基因测序包括全基因组，全外显子组，以及捕获基因测序，不同技术研究的基因组范围不一样，都有自己合适的方向。还有另外一种分类是基于生物学应用，比如肿瘤外显子，家系外显子等等。
链接：https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2021.11.003
在目前的大量孟德尔随机化研究中，很多研究者只是单纯考虑单核苷酸多态性（SNP）的统计学显著性而忽视了一个非常重要的点------SNP的生物学相关性，这可能是因为SNP的生物学相关性评估起来比较繁琐，但切记不能因为繁琐而忽视这点，否则孟德尔随机化研究很可能就陷入“套路化“，但孟德尔随机化其实是个性化很强的研究方法，其个性化主要体现在工具变量（IV）的选择，米老鼠下面和大家按照Bradford Hill指南，和大家讨论一下“判断遗传变异作为工具变量的生物学合理性”。
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