生信爱好者周刊（第 71 期）：博士生真的需要一天看20篇文献吗？¶
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封面图¶
2021年旅行摄影师大赛获奖作品：美国丹纳利国家公园 by Fortunato Gatto
本周话题：博士生真的需要一天看20篇文献吗？¶
@kkjtmac 前期可能需要阅读大量相关领域文献来给后续研究奠定理论基础，但至于文献的数量，更应该关注在文献的质量，一篇高质量的综述可能会超过10篇的文章。
@chatgpt-3.5 并不是所有博士生都需要一天看20篇文献，这通常取决于具体的研究领域和个人习惯。在某些领域，如文学、社会科学等，博士生可能需要阅读大量的书籍、论文和其他文献，并且可能需要每天花费很多时间来完成这些任务。然而，在其他领域，如数学、物理学等，博士生可能更多地专注于解决问题或进行实验，而不是仅仅阅读文献。此外，每个人的学习和工作效率也不同。有些人可以快速阅读和消化大量的信息，而另一些人则需要更长的时间来理解和记住相同数量的内容。因此，每个博士生应该根据自己的研究领域、学习能力和工作需求来制定适合自己的学习计划和时间表。
@chatgpt-4 每个博士生的需求和研究进度不尽相同，所以每天需要阅读的文献数量也会有所不同。有些人可能需要每天阅读20篇文献，而有些人则需要较少的阅读量。这取决于以下几个因素：
1.研究领域：不同的研究领域可能有不同的文献阅读需求。某些领域的文献更新速度很快，需要更多的阅读来跟上最新的研究进展。
2.研究阶段：博士生在研究的不同阶段可能有不同的阅读需求。在研究初期，可能需要大量阅读来了解背景知识和现有研究。而在后期，可能更关注特定主题的文献。
3.个人阅读速度和理解能力：每个人的阅读速度和理解能力不同，有些人可能需要花更多时间来消化一篇文献，而有些人则可以较快地阅读和理解。
4.项目需求：具体的项目需求可能会影响到每天需要阅读的文献数量。在某些项目中，博士生可能需要阅读大量的文献来获取信息和灵感，而在其他项目中，可能只需要阅读少量核心文献。
因此，博士生每天应该根据自己的需求、研究领域、研究阶段和项目需求来确定合适的文献阅读量。建议定期与导师沟通，确保阅读计划和进度符合项目的需求。在阅读文献时，可以采用扫读、略读、深度阅读等多种方法，根据文献的重要性和相关性进行调整。
生信研究¶
1、Nature | 原发和转移性脑肿瘤的单细胞空间免疫图谱
作者使用成像质谱流式术分析了139例高恶性度胶质瘤和46例脑转移瘤，获得了389张高维度组织病理学图像，对其中116万个细胞进行分类，包括肿瘤细胞，星形胶质细胞，血管和超过16种免疫细胞群。和预期的一样，在基质细胞中主要细胞类型为GFAP阳性的星形胶质细胞和CD68阳性的巨噬细胞，而淋巴细胞占比很小。文章中，作者构建了单细胞交互网络，在原发性脑肿瘤中，作者发现相比于女性，男性患者肿瘤组织中外周源性的单核细胞出现频率更高，说明了对癌症的免疫反应具有潜在的性别差异。另外与胶质母细胞瘤相比，脑转移瘤中有更多和更高密度的NK细胞，中性粒细胞，巨噬细胞，经典单核细胞和T细胞，且在年轻患者的脑转移瘤核心区出现更多的中性粒细胞，树突状细胞和CD4阳性T细胞。除此之外，脑转移瘤血管内皮细胞与肿瘤细胞高度交互作用，血脑屏障中的连接蛋白claudin-5在肿瘤相邻内皮细胞中和脑转移核心区表达较低，促进了肿瘤在脑内的定植。
- 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05680-3
2、Nature Methods | SODB 促进空间组学数据探索
该研究介绍了空间组学数据库(SODB)，这是一个基于Web的平台，提供丰富的数据资源和一套交互式数据分析模块。SODB目前维护着>25空间组学技术的> 2400个实验，这些实验作为与各种计算包兼容的统一数据格式免费访问。
- 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-01773-7
3、Current Biology | 贝多芬的基因组被解码
贝多芬是一位克服了听力损失和肝病等困难的音乐天才，他的遗愿是让世人了解他的病情。现在，科学家们从他的头发中提取了他的基因组进行测序，揭示了他的健康问题和死亡原因，以及他的父系祖先的秘密。
- 论文链接：https://www.cell.com/current-biology/pdfExtended/S0960-9822(23)00181-1
4、Briefings in Bioinformatics | Sincast：利用bulk RNAseq定义细胞功能亚群
Sincast是一个新的用于查询单细胞RNA测序数据(SIN)的计算框架，它通过将这些数据投影到一个大量的参考图集(CAST)中进行查询。在进行投影之前，单细胞数据会被转换成与bulk数据直接比较的形式，以便解决单细胞表达谱稀疏的问题。值得注意的是，Sincast不需要进行批量效应校正，细胞身份连续预测，以突显在参考图谱中未发现的新细胞状态。这样做有助于完整地描述单细胞数据的特征，使其更好地理解其生物学意义。
- 论文链接：https://academic.oup.com/bib/article/23/3/bbac088/6561437
博文资讯¶
barcode标记样本，UMI标记分子。一个UMI和barcode结合使用的例子：假设我们有96个样本，使用96种barcode分别对它们进行标记，各自建库，在有barcode标记的情况下，就可以把这96种文库混合在一起进行NGS测序。假设A样本用1号barcode进行了标记，但是A样本里面总共包括有3000个DNA分子，其中又有3个分子是发生了突变的，另外2997个是野生型的。为了准确识别这3个突变分子，我们选用3000种条形码，给每个分子加一个标记，这种标记就是UMI。
这篇文章讨论了对于高通量测序数据做Normalization的问题。利于R语言的数据代码作为例子比较了不同方法做Normalization之间的异同，以及做多步Normolization的注意事项。
7、专访邱肖杰博士，揭秘RNA速度矢量场和“细胞命运”预测器dynamo、Monocle 2/ 3算法的开发史
《时空对话》栏目有幸邀请到美国麻省理工学院教授Jonathan Weissman组博士后邱肖杰进行访谈，围绕“细胞命运”预测器dynamo的开发、Monocle算法的开发过程、心得，以及其在单细胞领域的其他最新进展进行分享。
工具¶
由MuiseDestiny开发和维护的Zotero插件，用于创建个性化的Zotero样式。它可以修改和增加一些有趣的列，比如标题、进度、标签、评分等，还可以显示PDF的阅读时间分布和注释字数。它还可以生成期刊标签，表示出版物的等级和影响因子。它还可以显示关系图谱，展示文献间的相关性。
- 中文手册：https://www.notion.so/Zotero-Style-bc2aebbbb6df4b7baa858e376e4fc5be
- Github：https://github.com/MuiseDestiny/zotero-style
Bioconductor提供的docker镜像，可以使用docker管理Rstudio，主要在服务器上使用。对于熟悉利用docker管理自己生产环境的人可以尝试下。
- 工具链接：https://hub.docker.com/r/bioconductor/bioconductor_docker
这款代码编辑器内置了 Node.js、Python、C、C++、PHP 等多种开发环境，自带 Git、Pip、NPM 等工具，可连接并管理远程服务器。
- 工具链接：https://github.com/thebaselab/codeapp
MOVICS的目标是为10种最先进的多组学聚类算法提供统一接口，并对每种算法的输出进行标准化，从而形成下游分析的管道。MOVICS集成了癌症亚型研究中最常用的下游分析，并能够以最小的努力创建丰富的可定制可视化特征。
- 工具链接：https://github.com/xlucpu/MOVICS
12、gghalves | 基于ggplot2的快速绘制half-half图的R包
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半（half-half plots）的图片。比如：在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
- 工具链接：https://github.com/erocoar/gghalves
资源¶
13、影像组学入门及实践绪论
本资源介绍了影像组学中的基本概念及分析流程。
ChatGPT是由OpenAI训练的一款大型语言模型，能够和你进行任何领域的对话。国内中文版它能够生成类似于人类写作的文本。只需要给出提示或提出问题，它就可以生成你想要的东西。只需按照README.md文件中的提示输入，就找到可与 ChatGPT 一起使用的各种提示。
- 资源链接：https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh
历史上的本周¶
- 第30期：生信的核心修炼道路在哪里？
贡献者（GitHub ID）¶
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（完）