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生信爱好者周刊(第 150 期):自律者,有三戒

这里记录每周值得分享的生信相关内容,周日发布。

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封面图

封面来源:30 Advantages of Self-Discipline That Will Help You to Achieve your Goals

本周话题:自律者,有三戒

每个人都想成为更好的自己,却不是人人都可以做到的。因为这世上有太多的拦路虎,做一个自律的人,就要有所戒。第一戒懒得勤,以勤治惰,一勤天下无难事;第二,戒骄得稳,满招损,谦受益,戒掉骄傲自大,让自己稳步向前;第三,戒躁得缓,情绪焦躁了,人就会被带着走,学会放下浮躁,好好沉淀自己。

@NiEntropy: 作为一个还在上学的研究生,每天都要面对生活和工作压力,自律在这种情况下显得尤为重要,自律可以帮助你更好地管理时间,帮助你控制开支,避免不必要的消费,确保基本生活需求得到满足,帮助你建立健康的生活习惯,如定期锻炼、健康饮食和充足睡眠,这些都有助于缓解压力,保持心理健康。

生信研究

1、Nature丨ecDNA的起源、遗传和传播致癌特性

这篇文章主要讲述了染色体外DNA(ecDNA)在癌症中的重要作用。研究发现,ecDNA是一种独立于染色体的环状DNA分子,存在于细胞核中,其不均匀遗传促进了肿瘤内遗传异质性、拷贝数高度升高,是癌症治疗抗性和患者不良预后的主要因素。三篇论文分别从ecDNA的起源及影响、肿瘤细胞中ecDNA的协同遗传、以及ecDNA的潜在治疗靶点等角度进行了深入探讨,为开发新的癌症治疗策略提供了潜在靶点

  • 原文链接:
  • https://doi.org/10.1038/s41586-024-08107-3
  • https://doi.org/10.1038/s41586-024-07861-8
  • https://doi.org/10.1038/s41586-024-07802-5

2、Nature丨发现抑制癌症免疫疗法的新CD4+ T细胞亚群

文章发现含有高剂量相同MHC-Ⅱ新抗原(HDVax)的疫苗抑制了肿瘤的排斥反应,这些HDVax诱导的抑制细胞被鉴定为细胞溶解性1型调节性T(Tr1)细胞,消除Tr1细胞或抑制其功能可使癌症免疫疗法更有效。

  • 文章链接:https://doi.org/10.1038/s41586-024-07752-y

3、Cell|泛癌种单细胞整合分析揭示表型各异的肿瘤浸润B细胞亚类

文章整合了来自19种癌症类型患者的大规模单细胞转录组测序数据,描绘了肿瘤浸润B细胞在泛癌种水平上丰度和构成的异质性,发现了能够与CD4 T细胞进行互作并具有预后潜力的肿瘤相关非典型B细胞

  • 文章链接:https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00712-8

4、Cell | 逆转化医学:提出卵巢癌治疗创新方案

文章首次在同一研究框架中结合了前瞻性临床试验、多组学样本刻画、人源化小鼠模型三大要素,于卵巢癌治疗领域内成功践行了逆转化医学的先进理念。

  • 文章链接:https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00653-6

博文资讯

5、Evo | 从分子到基因组规模的 DNA 基础建模

Evo是由Arc Institute、斯坦福大学和TogetherAI研究人员共同开发的一款大型生物基础模型,它能够处理DNA、RNA和蛋白质等生物学基础语言,并在分子到整个基因组规模(超过650k个标记长度)上进行预测任务和生成设计。Evo基于StripedHyena深度信号处理架构,拥有70亿参数,使用131k标记的上下文长度生成DNA序列,旨在提高效率和质量,超越了当前流行的Transformer架构。该模型通过GitHub仓库和Together playground提供,用户可以在浏览器中生成DNA序列,并且研究人员还计划开源一个包含2.7M个公开可用的原核生物和噬菌体基因组的大型300B标记训练数据集OpenGenome,这是目前公开可用的最大DNA预训练数据集,旨在加速DNA语言建模领域的研究。

6、八问八答搞懂Transformer内部运作原理

该文章测试验证了一些假设:

  • 各层是否都在使用相同的表征空间?
  • 所有层都是必要的吗?
  • 中间层都执行相同的功能吗?
  • 层的顺序重要吗?
  • 这些层可以并行运行吗?
  • 对于某些任务来说,顺序是否比其他因素更重要?
  • 循环有助于层并行吗?
  • 哪些变体对模型性能影响最小?

7、Transformer可视化

通过文本生成任务来可视化Transformer的运行流程,允许使用自己自定义的文本输入,帮助你更加深入的理解Transformer的工作原理。

  • 项目地址:https://github.com/poloclub/transformer-explainer

8、cols4all |SCI配色R包,自动美图简单易用

  • 项目地址:https://github.com/mtennekes/cols4all

工具

9、ggalign |ggplot2高级绘图拓展包

ggalign 是一个扩展了 ggplot2 的R包,它提供了高级工具来对齐和组织多个图表,特别是那些自动重新排序观测值的图表(如树状图),并允许用户通过精细控制布局调整和图表注释,以创建复杂的、出版质量的可视化效果,同时仍然使用熟悉的 ggplot2 语法。

10、pagoda2 | 大型数据集的快速处理和交互式分析

Pagoda2 是一个强大的 R 包,专为分析和交互式探索大规模单细胞 RNA-seq 数据集而设计。它特别擅长处理现代 scRNAseq 数据集,这些数据集通常非常大(大约 100 万个细胞或更多)且稀疏。Pagoda2 提供了一整套工具,用于质量控制、过滤、聚类、可视化、差异表达和基因集/通路过度分散分析。

  • 教程:
  • https://pklab.med.harvard.edu/peterk/p2/walkthrough.nb.html
  • https://www.youtube.com/watch?v=xzpG1ZYE4Og

11、candle | 专为 Rust 的机器学习框架

Candle 是一个专为 Rust 编程语言设计的极简机器学习 (ML) 框架。它强调性能,包括对 GPU 加速的支持,并旨在用户友好。 Candle 提供各种模型的在线演示,例如 Whisper、LLaMA2、T5、YOLO 和 Segment Anything。

资源

12、为什么选择癌症系统生物学?

癌症系统生物学是一门新兴的研究领域,旨在利用数学和计算工具来捕捉涉及复杂相互作用的生物现象的复杂性。《癌症计算系统生物学》由巴黎居里研究所的癌症计算系统生物学实验室成员撰写,旨在阐明计算系统生物学在癌症研究中的应用。书中介绍了癌症的分子生物学基础、高通量实验技术、系统生物学的工具和标准,以及数学建模在癌症研究中的应用。

贡献者(GitHub ID)

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  • @ShixiangWang(王诗翔)
  • @kkjtmac(阚科佳)
  • @NiEntropy(赵启祥)
  • @He-Kai-fly(何凯)
  • @JnanZhang(张佳楠)
  • @Tomcxf(陈啸枫)
  • @wangdepin(王德品)
  • @kongjianyang(空间阳)
  • @donghongyu2020(董弘禹)
  • @DrRobinLuo(罗鹏)
  • @Wangcy-rachel - 王春阳
  • @zoe3251 - 舒晨阳

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(完)

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