zhangjunpeng的个人博客

Cell-Hub ：端到端单细胞数据分析的图形界面 单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）技术通过实现前所未有的分辨率对细胞异质性进行了革命性的理解。然而， scRNA-seq 数据集的高维度和复杂性常常带来巨大的分析障碍，因为许多生物研究小组缺乏有效处理和解释这些数据的专门计算专业知识，而无需专门的生 ...

Giraffe ：大规模、可解释的基因调控网络推断 如果我们要了解细胞过程如何在“正常”健康和发育中受到控制，以及如何随着疾病的发展、进展和对治疗的反应而改变，那么识别基因调控机制非常重要。许多方法使用基于基因表达的基因之间的关联作为调节的替代物并搜索共表达基因的“模块”；这通常是通过基于样 ...

HNPP ：检测复杂生物系统中的关键阶段 许多复杂的生物系统经历急剧转变，其特征是从一个稳定状态快速转变为另一个不同的状态。从动力系统角度来看，复杂的生物过程通常随时间通过三个特征阶段发展（图 1A ）：（ i ）一个稳定的前转变阶段，对干扰具有很强的抵抗力；（ ii ）一个临界阶段或临界点， ...

CSOA ：单细胞基因集富集分析方法基准测试 单细胞基因集富集分析 (scGSEA) 已被广泛用于识别单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据中丰富的生物学功能。通常，基因集代表生物信号，例如细胞类型、生物过程或信号通路，使 scGSEA 方法能够在单细胞分辨率下评估功能模块的富集情况。最初， scGS ...

CroCoNet ：跨物种基因调控网络定量比较框架 将基因型与表型联系起来是进化生物学的一个核心目标。基因调控网络（ GRN ），协调全基因组范围内的转录程序，是这种关系中的关键中介。在共表达模块的水平上研究 GRN 提供了一个强大的抽象：模块通常反映共同的调控输入或共同的功能角色，并且比单个基因 ...

人类增强子 - 基因调控相互作用的百科全书 被称为增强子的非编码 DNA 元件在控制细胞类型特异性基因调控和细胞程序中具有重要作用，并且可能包含大多数常见复杂疾病的因果变异。然而，准确识别在给定细胞类型中充当增强子的元件，并将它们与它们调控的附近基因联系起来（以下简称 “ 增强子 - 基 ...

因果可解释随机效应 meta 分析 鉴于一系列随机对照试验（ RCT ）的数据，临床医生和政策制定者都面临着一个重要问题：这些结果是否适用于目标人群？近期研究通过开发专为 meta 分析设计的因果推断方法，在解决这一问题上取得了重要进展。这些技术旨在解释试验人群和目标人群之间的差异，从而得出对目 ...

scDiagnostics ：细胞类型注释的系统评估 单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）已经改变了我们在单个细胞水平上分析转录组多样性的能力，使我们能够以前所未有的洞察力研究复杂组织和生物系统中的细胞异质性。在任何 scRNA-seq 分析工作流程中，准确识别和注释细胞类型是一个基本且关键的步骤，它为理 ...

Nextflow ：推断和评估网络医学的疾病模块 疾病通常源于不同生物分子间复杂的相互作用紊乱。这些分子相互作用共同构成了人类相互作用组，它可以被表示为一个网络，其中节点对应蛋白质、 DNA 或代谢物，边则模拟它们之间的相互作用。研究相互作用组最常关注的是蛋白质 - 蛋白质相互作用（ PPI ），及 ...

Prompt-to-Paper ：生物信息学中的智能体 AI 系统 人类跟上科学文献的能力已被超越。发表的论文数量不断增长，研究人员已经无法追踪该领域。这种数量上的压力导致了可衡量的质量下降，以及可重复性和验证方面持续存在的问题。随着撤稿和更正的增加，科学体系面临一场它已无法可靠自我纠正的诚信危机。 ...