生信爱好者周刊(第 107 期):生命起源与复杂性¶
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封面图¶
本周话题:生命起源与复杂性¶
在生命起源过程中,蛋白质和 DNA 谁先出现?从非生命到生命的关键一跃如何发生?从单细胞生命到人类,生命复杂性为何不断提升?
@ShixiangWang
- 内心有时候会被生命震撼,但具体落到细节却无从谈起。到底是巧遇还是必然?
生信研究¶
人类细胞图谱正在绘制人体所有细胞的详细参考图,以改变我们对生物学、健康和疾病的理解,而单细胞技术是实现这一远大的目标的基础。全球合作和开放数据共享对于实现具有代表性的人类细胞图谱的目标至关重要,这将造福于全世界的人类。CellHint 实现了单细胞数据的统一和共享,使全球研究界能够为世界各地正在进行的研究做出贡献并从中受益,帮助推动健康和医疗保健领域的进步。
- 论文链接:https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.11.026
2、Nature | 辐射所致的父系DNA损伤可遗传给第三代,导致第三代出现极高的死亡率
电离辐射(以下简称“辐射”)是一种存在于自然界的短波高能射线。科学家发现,辐射可以直接造成DNA双链断裂并继而诱发癌症或细胞死亡。因此,国际原子能机构(IAEA)制定了严格的辐射防护安全标准,用以减少人群对辐射的暴露。 Nature这篇文章揭示了辐射所致DNA损伤的遗传机制,即辐射所致的父系DNA损伤通过组蛋白介导的修复抑制来遗传给后代。进一步的研究发现这些组蛋白和异染色质蛋白将损伤的父系DNA紧密的包裹起来,使之逃避了严格的生殖细胞DNA修复机制,从而产生了大量无法存活的非整倍体胚胎。
- 论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-022-05544-w
3、Nature Communications | 系统性评价DIA蛋白质组学数据分析工具
本文通过创建多套标准与复杂样本数据集,全面评估了4种具有不同算法设计的 DIA 数据分析软件在解析常规蛋白质组和磷酸化蛋白质组数据时的性能和特点,明确提出了适用于特定类型蛋白质组学的DIA数据分析流程。
- 论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-022-35740-1
4、Science China Life Sciences | DEtail-Seq:绘制多物种减数分裂DNA断裂图谱的利器
研究人员开发了一种名为DEtail-seq的新技术,可以在多个物种中高效地检测减数分裂DNA双链断裂位点的3’末端。该技术具有接近单核苷酸水平的超高分辨率,并具有广泛适用性。基于这项技术,研究人员绘制了酿酒酵母、小鼠和人类的减数分裂DNA双链断裂图谱。
- 论文链接:https://www.sciengine.com/SCLS/doi/10.1007/s11427-022-2277-y;JSESSIONID=56f189e3-c69f-4903-9984-daf8d75ef6fe
博文资讯¶
文章讨论了100美元基因组测序的可能性。虽然当前测序本身的成本在下降,但是上游文库制备和下游数据端的成本项在整个测序的流程中依然占据非常重要的部分。如何持续降低测序流程上下游环节的成本、提高工作流程的效率依然是值得去探索和创新的机会。
6、陈润生院士:中国生物信息学启蒙、传承的三十年「大江大河」
文章介绍了中国生信30年的发展轨迹。
1990年5月,陈润生收到了一封来自NIH的邮件,信是“DNA之父”Watson委托美国人类基因组计划办公厅的主任所写。这封漂洋过海的邮件,开启了陈润生后半生重要的生信方向,也翻开了中国人类基因组研究的重要一页。
本推文分享了如何解决了部署在ubuntu服务器上的shiny app和本地显示的图片字体不一致的问题。
本文作者从个人角度整理了软件程序结构演变中的一些关键“发明”。
工具¶
9、5 个即将推出的可能会挑战 VS Code 的代码编辑器
23年年初的一篇文章,讨论了五款可能能挑战VS Code的编辑器,包括Pulsar, Atom Community, Lapce, Zed以及Lite XL,但是一年已经过去了,VS Code的地位没有被撼动。
rye add numpy
# 同时安装几个包
rye add six easydict
# 设置安装包的版本
rye add "Flask>=2.0"
# 只在development环境添加包
rye add --dev black
# 添加github上的包
rye add Flask --git=https://github.com/pallets/flask
# 添加本地目录的包
rye add My-Utility --path ./my-utility
Rye是 Flask 的作者 Armin Ronacher最近推出的一个实验性质的 Python 包管理系统,目的是解决 Python 包管理目前面临的工具链碎片化的问题。
just 提供一种保存和运行项目特有命令的便捷方式。
- GitHub 地址:https://github.com/casey/just
12、Ultralytics YOLOv8 | 最新实时目标检测和图像分割模型工具
YOLO (You Only Look Once)是由华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi开发的流行目标检测和图像分割模型。YOLOv8 是Ultralytics的YOLO的最新版本,它在之前版本的成功基础上引入了新功能和改进,以提高性能、灵活性和效率。目前支持全范围的视觉AI任务,包括检测、分割、 姿态估计、跟踪 和分类。这种多功能性使用户能够利用YOLOv8的功能应对多种应用和领域的需求。
- 工具教程:https://docs.ultralytics.com/zh/
- 工具链接:https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master
13、FastAPI | 一个现代、快速(高性能)的Web框架
FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,用于基于标准Python类型提示使用Python 3.8+构建的API。 其主要特点是:
- 快速:性能非常高,与NodeJS和Go相当(感谢Starlette和Pydantic)。是目前可用的最快的Python框架之一。
- 快速编码:将开发功能的速度提高约200%至300%。
- 更少的错误:减少大约40%的人为(开发人员)错误。
- 直观:出色的编辑支持,以及更少的调试时间。
- 简单:易于使用和学习。阅读文档的时间更少。
- 简短:尽量减少代码重复以及每个参数声明中的多个功能,从而有更少的错误。
- 稳健:获取生产就绪代码。带有自动交互式文档。
- 基于标准开发:基于(并完全兼容)API的开放标准(OpenAPI和JSON Schema)。
- GitHub:https://github.com/spfrommer/torchexplorer
资源¶
目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中,并且这些流行的算法还在不断发展和改进,本文结合相应的代码对上述算法做了一个简单的介绍。
文章10张图表,捕捉了当今人工智能的基本趋势。
17、Top 计算生物学资源
历史上的本周¶
- 第66期:退休越晚、寿命越短?有关系么
贡献者(GitHub ID)¶
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(张佳楠)@Tomcxf
(陈啸枫)@wangdepin
(王德品)@kongjianyang
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(完)