生信爱好者周刊（第147期）：为什么中外科研课题如此不同？¶
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封面图¶
本周话题：为什么中外科研课题如此不同？¶
中外科研课题的差异反映了两者不同的文化背景、社会需求、资源配置以及科研体制。中国在应用研究和国家战略需求上具有明显优势，而西方国家则在基础科学研究和学术自由方面拥有更强的传统和优势。
生信研究¶
1、Nature|单细胞多组学核酸分析新技术MUSIC解析人脑高龄组织异质性
文章介绍了一种创新的单细胞多组学核酸分析技术MUSIC，这种技术首次在单细胞层面上同时捕获染色质间的multi-way相互作用、基因表达谱以及染色质与RNA的相互作用。
- 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07239-w
2、Cancer discovery | “不需要肿瘤组织”甲基化组和片段组即可预测帕博利珠单抗治疗结局
近日，加拿大多伦多大学教学医院Lillian L. Siu团队利用cfMeDIP-seq从单一数据类型中整合甲基化和片段化分析，以监测患者对ICB的应答。证明了在接受帕博利珠单抗治疗的患者中，不依赖肿瘤组织（Tumor-naïve）的ctDNA甲基化和片段化的早期变化可预测临床获益和生存期。 - 文章链接：https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-23-1060
3、Nat Immunol|郭安源团队与合作者联合开发并验证肿瘤免疫治疗联用药物的通用筛选方法CM-Drug
文章基于Core和Minor基因集、以及小分子化合物扰动数据库，构建出一种基于大数据的药物筛选打分计算方法——CM-Drug，用于预测和排序潜在的能与ICB疗法联用增强抗肿瘤效果的药物。
- 文章链接：https://www.nature.com/articles/s41590-024-01789-x
4、Nature|多模态生成式AI助手PathChat：赋能人类病理学研究
PathChat 是一个针对人类病理学定制的视觉语言通用AI助手。它在多项选择诊断题和开放式问答中均表现出色，并且能够胜任多种应用场景。PathChat 在诊断准确率和答案质量方面均优于现有的最佳商业解决方案 GPT4V 和其他公开可用的 MLLMs。随着技术的成熟，PathChat 有望在病理学教育、研究以及人机协作临床决策中发挥重要作用。 - 文章链接：https://doi.org/10.1038/s41586-024-07618-3
博文资讯¶
在潇湘晨报的“AI写作”评测中，讯飞星火不仅平均分位居首位，且获得了全场最高分56分。潇湘晨报邀请湖南知名作家、编辑作为阅卷老师，对国内五大AI大模型产品——百度文心一言、讯飞星火、阿里通义千问、字节豆包、腾讯元宝的高考作文进行评分，经过四位阅卷老师的综合打分，讯飞星火以49分的平均分高居首位。
6、多重检验和FDR
文中讲述了介绍了多重假设检验时FDR的计算方法，并从其它角度解释了FDR方法的含义。
介绍了十多种R语言打开方式及常用小tips
列举了多篇顶刊文中的中的配色十六进制代码
工具¶
提供了仪表盘的成套解决方案。
Apache Arrow定义了一种与语言无关的列式内存格式，用于平面和分层数据，旨在现代硬件（如CPU和GPU）上进行高效的分析操作。Arrow内存格式还支持零拷贝读取，以实现无序列化开销的闪电般快速数据访问。目前有非常多语言的实现，非常值得一试。
资源¶
13、寇享学术
寇享学术网站（Kouxiang Academic）是一个为学术界提供各类服务的平台，核心目的是为学术界的研究人员提供一个集学术资源共享、问题讨论、科研支持于一体的平台，帮助学者更高效地开展科研工作，获得所需的工具和资源。同时，它也为学术交流提供了一个线上互动的渠道。
14、基因组学中的机器学习
近日，Nature Reviews Genetics系统整理关于机器学习方法和在基因组学中应用的关键综述。方法部分涵盖：如何选择合适的机器学习方法？方法选择和使用上有哪些潜在的“坑”？如何使用基于深度学习的方法处理高维的基因组数据？如何增加模型可解释性并从中获取遗传学机制见解？
贡献者（GitHub ID）¶
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（完）