科学网—YangLiBMBL的博文

热度 3 李阳 2022-4-7 07:13

本人作为生物信息领域人员，积累的经验不多，踩的坑倒是不少。虽然阅历有限，但是不吐不快。下面我先列举一下我所踩过的坑，抛个砖，欢迎大家补充和拍砖。现在开始：摊子太大。做科研有点像美国总统选举，如果总统候选人得到了48个州的支持，那么副总统候选人就一定要覆盖剩余的两个州，而不一定是支 ...

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inCITE-Seq以及“mRNA-核内蛋白”线性回归模型

李阳 2022-1-30 04:45

文献梗概： 1、作者开发了inCITE-Seq技术，检测细胞核内蛋白质和mRNA的含量； 2、作者建立了一个线性回归模型，通过“实验条件-批次-细胞类型-蛋白质含量”来解释mRNA含量。 ==================================

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当审稿人质疑你的数据规模

李阳 2021-12-23 03:57

湿实验室对新鲜出炉的测序数据（例如：scRNA-Seq）完成分析后，可能会面临审稿人的如下质问：“ 鉴于scRNA-Seq数据中，每个细胞类型的规模太小，无法判断细胞类型之间的某个指标存在显著差异。”这种情况应该如何应对？下面是本人基于自身的小经验，给出的上下两策。如果实验室财力和人力 ...

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生物信息学中的统计检验大起底

李阳 2021-12-22 11:22

曾经以为数学各个分支在生物信息学中具有相似的地位。读博以后才知道统计检验的重要性。看《Nature》《Science》《Cell》等大杂志中，哪怕是纯实验的研究，最后都逃脱不了统计显著性。作为离散数学（组合最优化）出身的博士，不得不专门补习一下生物信息学中的常用统计检验方法。我们以统计检验作为分 ...

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关于深度学习和单细胞数据分析的一点笔记

李阳 2021-12-6 05:42

首先，深度学习（Deep Learning，DL）的最大优势就是通过一连串分层次的基本运算挖掘单细胞数据内部的复杂关系。在这一点，两者是非常“般配”的。最基础的例子包括：降噪、降维和特征提取。然后，这些输出可以作为输入直接进行细胞聚类。另外，DL还可用于数据融合和消除批次效应（Batch Effect）。以上是深 ...

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scATAC-Seq数据预处理和基础分析流程

李阳 2021-8-26 13:11

转坐酶（ Transpose ）检测染色质开放性（ Accessibility ）结合高通量测序（ Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput sequencing ， ATAC-Seq ）技术能够一次性检测样本中染色质的开放性，无需像 ChIP-Seq 技术一样需要选择某一个 TF 进行试验。另外，由于测序成本远远低于它的同 ...

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单细胞转录组测序的完整分析流程

李阳 2021-6-5 09:16

作为数学出身的生物信息学研究员，设计模型和开发算法是我们的强项。但是短板在于不得不依赖合作者提前将数据处理成我们所“认识”的格式，例如：矩阵、表格和文本，等等。众多生物数据中，转录组数据始终占据“C位”。因此，今天我来详细总结一下从拿到测序数据到完成基本数据分析（例如：整合、降维和聚类 ...

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肿瘤微环境基础知识汇总

李阳 2021-5-19 03:21

肿瘤微环境（英语：Tumor microenvironment）是指肿瘤细胞存在的周围微环境，包括周围的血管、免疫细胞、成纤维细胞、骨髓源性炎性细胞、各种信号分子和细胞外基质（ECM）。其中，成纤维细胞，或称纤维母细胞，是一种存在于蜂窝组织或纤维结缔组织中的梭形细胞，能够分泌构成细胞外基 ...

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STREME：MEME Suite再添模体识别新工具

李阳 2021-5-16 00:54

2021年3月23日，MEME Suite创始人——Timothy L. Bailey以独立作者身份在期刊《 Bioinformatics 》上发布了最新的转录因子结合位点预测（模体识别）的新工具——STREME（ STREME: accurate and versatile sequence motif discovery ）。这是该团队继MEME、DREME和GLAM2之后开发的第四个模体识别核 ...

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关于AlphaFold的几点感受

李阳 2020-12-3 02:24

近期大火的 AlphaFold 登上了圈内圈外的热搜榜。作为外行，我阅读了几位大师的评论和采访，总结了以下几条我个人认为最关键的信息。问题一：蛋白质结构预测领域主流的实验方法有哪些？回答：目前，冷冻电子显微镜（CryoEM）、核磁共振或X射线晶体学等实验技术，是蛋白质 3D 结构发现的常规方法。问题二：Alp ...

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