Skip to content

生信爱好者周刊（第 64 期）：“讨好型人格”：越是乞求，越是被推开

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

本杂志开源（GitHub: openbiox/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。

「生信周刊讨论区」

封面图

本周话题：“讨好型人格”：越是乞求，越是被推开)

在大多数谈及如何不取悦、不讨好的论述中，解决方法有很多，听起来都像是无用的“鸡汤”，道理谁都懂，但落到自己身上都抓瞎。总结起来就是爱自己，时刻关注自己的想法，问清自己的诉求。在现在这个时代，“爱自己”似乎是解决一切心理问题的药方，面对婚姻、职场、亲密关系等等，在双向关系中但凡哪里出了问题，好像都可以用“爱自己”这个单向方式去解决。

@He-Kai-fly - 先学会欣赏自己，肯定自己，爱自己，懂得拒绝他人，甩开思想包袱，理性判断问题，大胆表达自己的想法，才能从讨好型人格中解放出来。

生信研究

1、Sci Adv | 单碱基分辨率绘制氧化性DNA损伤图谱，揭示8-oxo-G与2种癌症突变特征的一致性

研究人员提出了一种基于CD-seq的方法，用于在人类基因组中单碱基分辨率绘制各种类型的氧化损伤DNA碱基，为H2O2诱导的氧化鸟嘌呤和高锰酸盐诱导的氧化胸腺嘧啶定义了序列特异性模式。随着进一步的改进和有效的预防措施以防止DNA体外损伤，CD-seq方法有望以足够高的灵敏度检测人体组织中的氧化DNA碱基。

  • 论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abn3815

2、Nature Communication | 基于尿蛋白图谱的CRC诊断及转移风险分层研究

赵晓航/孙伟研究团队结合定量蛋白质组学、靶向蛋白质组学、免疫组学等方法，系统分析了用于CRC诊断和预后预测的尿蛋白。截止到目前，该研究是确定CRC非侵袭性生物标志物最大和最全面的研究，发现在癌前病变和早期肿瘤组织中存在异常高水平的诊断相关尿蛋白生物标志物。此外，尿蛋白组能够综合反映不同的CRC分期，以及早期CRC的病理和生理变化。该研究为可靠的CRC诊断和检测提供了有潜力的尿蛋白生物标志物。

  • 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-30391-8

3、 Nat Comput Sci | 利用图神经网络对空间转录组数据进行细胞聚类

该文章提出了一种基于图卷积神经网络的算法对空间转录组中的细胞进行聚类分析的方法（Cell Clustering for Spatial Transcriptomics，CCST）。相对于大部分算法基于“同种细胞在空间上相互临近”的假设，CCST方法并不依赖于局部特征，而是可以从细胞的全局空间分布中学习节点嵌入。在文章中，作者通过几种不同类型数据集综合对比了近期学术界提出的多个相关算法。在脑前额叶皮质和人乳腺癌细胞ST数据集上的实验表明，CCST在ARI、NMI和FMI等多个聚类评价指标上均体现出优势，为分析空间转录组数据提供了新角度和新算法。

  • 论文链接：https://www.nature.com/articles/s43588-022-00266-5
  • 代码链接：https://github.com/xiaoyeye/CCST; https://zenodo.org/record/6560643

博文资讯

4、renderthis包-渲染xaringan幻灯片为不同格式

renderthis包，最初名为xaringanBuilder。该包包含将xaringan幻灯片呈现为不同格式的函数。renderthis包包含将xaringan幻灯片(Quarto支持即将到来!)渲染为不同格式的函数，包括html, pdf, png, gif, pptx和mp4格式，以在社交媒体上分享。

  • Github： https://github.com/jhelvy/renderthis
  • 链接：https://www.jhelvy.com/posts/2022-06-28-introducing-renderthis/

5、多个饼图不需要分面画了哦!

本文介绍如何使用 jjplot 绘制样式丰富的饼状图。

6、DeSci最全指南——最新的Web3运动 (qq.com)

越来越多的科学家和企业家正在利用区块链工具，包括智能合约和代币，以试图改善现代科学。总体而言，他们的工作已被称为去中心化的科学运动，或DeSci。DeSci运动的目的是加强科学资助；将知识从孤岛中释放出来；消除对出版商集团等逐利的中介机构的依赖；并加强整个领域的合作。

7、Xgboost 打败深度学习 ？

为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比较，总结出三点原因来解释这种现象。

  • 论文地址：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03723551/document

工具

8、httpgd - R图形化展示扩展包

httpgd是一个通过网页等方式连接R语言图形的扩展包，可以更轻松的实时将R生成的图嵌入到集成开发环境等应用中（包括Html/JavaScript）。

  • 工具链接：https://github.com/nx10/httpgd

9、pipebind包-优化R语言中的管道对象

与{magrittr} %>%管道相比，基本R |>管道缺乏一些高级功能。例如，管道对象只能在管道的右侧出现一次(作为第一个未命名的参数或使用占位符的其他地方)，并且占位符不能出现在诸如$、[、[[或@等子设置函数的左侧。

这个包提供了一个bind()函数来方便地规避这些限制。将一个对象管道到bind()中，选择一个占位符来表示它，然后在R表达式中使用这个占位符以任何方式引用管道对象，并根据需要多次引用该对象。

  • Github: https://github.com/bwiernik/pipebind

10、jjPlot

基于 ggplot2，jjPlot提供了诸多丰富的绘图图层和图形样式。

11、 riskyr - 风险相关信息计算于可视化R包

与风险相关的信息——例如患病率、诊断性检查的敏感性和特异性、干预或治疗的有效性——可以用频率或概率来表示。通过提供一个相应指标的工具箱，riskyr 可以通过各种方式对风险相关信息进行计算、转换和可视化。采用多个互补视角提供了对关键参数之间相互作用的更深层次理解，并使有关风险的教学和训练更加透明。

  • Github：https://github.com/hneth/riskyr

资源

12、计算机网络知识点全面总结

本文针对计算机基础知识点进行梳理总结，值得收藏

13、Coursera课程：针对Web开发者提供的HTML、CSS和Javascrpit的学习资料

  • 资源链接：https://github.com/jhu-ep-coursera/fullstack-course4

14、利用Maxstat统计量确定生存图中数值变量的最佳切点

生物统计学研究中的常见需求是根据连续的解释变量对患者进行分组。在某些情况下，要求测试遭受特定基因突变并在其他给定基因中具有高表达（过表达）的受试者的总体生存期。为了可视化组间生存曲线的Kaplan-Meier估计值的差异，首先执行连续变量的离散化。由连续变量分类引起的问题广为人知且一直存在，但在这种情况下，离散化似乎有简化的要求。在这篇文章中，作者提出了maxstat（最大选择排名统计）统计量，以确定连续变量的最佳切点，这是由Alboukadel Kassambara在survminer包中所提供的。

  • 链接：http://r-addict.com/2016/11/21/Optimal-Cutpoint-maxstat.html

历史上的本周

贡献者（GitHub ID）

「Openbiox 生信周刊」运维小队：

  • @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）

订阅

这个周刊每周日发布，同步更新在微信公众号「优雅R」（elegant-r）上。

微信搜索“优雅R”或者扫描二维码，即可订阅。

（完）

Comments