生物信息学

生信项目管理与版本控制进阶：Git Flow+Zenodo+ReadMe 规范（科研项目可复现实操）生信研究的核心是 “可复现性”—— 无论是团队内部协作、新人接手项目，还是投稿时满足期刊的可复现要求，混乱的项目管理都会导致 “代码改一版丢一版、数据版本不匹配、分析结果无法追溯” 的困境。更关键的是，基金申报（如 NSFC）和顶级期刊（如 Nature/Science 子刊）越来越强调 “数据与代码的可访问性、版本的可追溯性”，传统的 “本地文件夹命名 v1/v2/v3”“邮件传输脚本” 的方式早已无法满足科研规范。

非编码 RNA（ceRNA/lncRNA/circRNA）分析完整流程：从数据下载到功能验证（含代码模板）非编码 RNA（ncRNA）是基因组中不编码蛋白质的 RNA 分子，其中 lncRNA（长链非编码 RNA）、circRNA（环状 RNA）及由其构成的 ceRNA（内源竞争 RNA）网络，已成为肿瘤发生发展、代谢调控、免疫应答等领域的研究热点。不同于编码基因分析，ncRNA 具有 “序列保守性低、功能机制复杂、依赖调控网络解析” 的特点，需一套从数据获取到实验验证的完整分析体系。

多组学可视化进阶：OmicsDashboard 搭建与交互式报告生成（R Shiny/Python Dash 实战）多组学研究（转录组 + 蛋白组 + 代谢组 + 甲基化组等）已成为解析生物复杂调控机制的核心手段，但数据可视化始终是制约多组学成果落地的关键瓶颈：传统静态图表（如 ggplot2 绘制的热图、火山图）无法支持非生信人员的交互式探索，多组学数据整合后维度高达数千甚至数万，静态图表难以展现全局关联；投稿 / 项目汇报时，静态报告无法让评审 / 团队成员自主筛选感兴趣的分子、调整可视化参数，导致研究价值无法充分呈现。

Snakemake 从入门到实战：生信自动化工作流搭建指南随着高通量测序技术的飞速发展，生物信息学领域的数据量呈指数级增长。数据分析流程通常涵盖测序数据清洗、比对、变异检测、表达分析等数十个相互关联的复杂步骤。过去，科研人员依赖手动执行脚本完成分析，不仅效率低下、耗费大量精力，还易因运行环境差异（比如操作系统版本差异、软件版本不同）导致结果不可重复，给严谨的科学研究带来巨大挑战。

Python 生信进阶：Biopython 库完全指南（序列处理 + 数据库交互）一、引言：Biopython—— 生信分析的 Python 瑞士军刀在生物信息学研究中，科研人员常面临三大核心痛点：数据格式碎片化（FASTA/FASTQ/GenBank/GFF 等 20 + 格式并存）、批量处理效率低（动辄 GB 级测序数据、数千条序列）、数据库交互繁琐（NCBI/PubMed 等资源检索需手动下载或复杂接口调用）。传统分析流程依赖 Perl 脚本或命令行工具拼接，不仅代码可读性差，还难以适配多样化的分析需求。

橙子牛奶糖

Nature | 本周最新文献速递文章标题: A pangenome and pantranscriptome of hexaploid oat

RNA-seq分析之最佳cutoff（TCGA版）原理是依据生存数据来区分基因高低表达的阈值，用来判别基因高表达组和低表达组挺好用的，还有个数据库专门做这个PrognoScan: A new database for meta-analysis of the prognostic value of genes.

这是一只菜狗啊

链特异性文库是什么？为什么它在转录组测序中越来越重要？在现代分子生物学研究中，RNA测序（RNA-seq）是一种广泛应用的技术，用于分析基因在不同条件下的表达情况。而在RNA-seq的众多技术细节中，有一个“隐秘但关键”的环节——链特异性文库构建（Strand-specific library preparation）。这项技术虽然听起来有些专业，但它对结果的准确性有着重要影响。本文将通俗地介绍链特异性文库的原理、作用、常见方法及数据分析注意事项。

让学习成为一种生活方式

生物信息学数据技能-学习系列001本系列是我两年前问自己的一个问题的答案：“当我开始接触生物信息学时，我最想读哪本书？”当我开始从事这个领域的工作时，我已经具备了Python和R的编程经验，但其他方面的知识较少。我曾经寻找过一本优秀的生物信息学入门书籍，虽然我找到了一些不错的书籍，但大多数并未针对我作为生物信息学家的日常工作。找到的几本书从理论和算法的角度探讨了生物信息学，涉及了像Smith-Waterman比对、系统发育重建、基序寻找等话题。虽然这些内容很有趣（我也推荐大家深入探索这些材料），但我在日常工作中并不需要从头实现生物信息学算

【生物信息学】k-mer的基本概念及应用在 Evo 2 论文中，有一张图展示了基于不同物种基因组 K-mer 特征的 UMAP 嵌入结果，因此专门查阅了 K-mer 相关概念以深入了解其含义。

易基因科技

易基因：何川团队开发新m6A测序方法可温和条件下高分辨率/低背景噪声检测m6A修饰｜Nature子刊大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。RNA和DNA中的化学修饰在多种生物过程中发挥着关键作用，包括转录调控、RNA降解、蛋白质翻译和免疫调节等。这些修饰已被新的测序方法以单碱基分辨率定量地绘制出来，其中核苷酸脱氨基是一种高效策略，用于选择性地绘制DNA中的5-甲基胞嘧啶（5-methylcytosine）和RNA中的N6-甲基腺苷（m6A）。然而，传统的化学脱氨基方法依赖于在苛刻的酸性条件下使用芳基重氮盐，这限制了其在大多数生物底物中的应用。近年来，基于亚硝酸盐离子的RNA测序方

生物信息学技能树（Bioinformatics）与学习路径李升伟整理生物信息学是一门跨学科领域，涉及生物学、计算机科学以及统计学等多个方面。以下是关于生物信息学的学习路径及相关技能的详细介绍。

通过Bioconductor/BiocManager安装生物r包详解(问题汇总)在日常工作，特别是通过linux服务器安装R包，总是遇到各种问题，如网速问题、版本冲突、依赖问题等等，因此写这篇博客希望能帮助大家。

AF3 identity_trans函数解读AlphaFold3 rigid_utils 模块的 identity_trans 函数的功能是生成带有批次维度的全零平移向量张量。

AF3 make_msa_mask函数解读AlphaFold3 data_transforms 模块的 make_msa_mask 函数主要是为 MSA (多序列比对) 生成初始化的 mask 掩码特征： msa_mask和 msa_row_mask。用于后续的特征处理，确保模型在处理 MSA 时能够识别哪些数据是有效的，哪些需要被忽略（比如填充的 0）。

AF3 squeeze_features函数解读AlphaFold3 data_transforms 模块的 squeeze_features 函数的作用去除蛋白质特征张量中不必要的单维度（singleton dimensions）和重复维度，以使其适配 AlphaFold3 预期的输入格式。

使用Galaxy创建生物信息学工作流的步骤详解李升伟整理Galaxy 是一个基于 Web 的生物信息学平台，提供了直观的用户界面和丰富的工具，帮助用户创建和管理生物信息学工作流。以下是使用 Galaxy 创建生物信息学工作流的主要步骤：

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易基因特异性R-loop检测整体研究方案大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。R-loop是由DNA:RNA 杂交体和被置换的单链DNA组成的三链核酸结构，广泛参与基因转录、表观遗传调控及DNA修复等关键生物学过程。异常的R-loop积累会导致基因组不稳定性，与癌症、神经退行性疾病及自身免疫性疾病密切相关。

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易基因： ChIP-seq+DRIP-seq揭示AMPK通过调控H3K4me3沉积和R-loop形成以维持基因组稳定性和生殖细胞完整性｜NAR原文：ChIP-seq+DRIP-seq揭示AMPK通过调控H3K4me3沉积和R-loop形成以维持基因组稳定性和生殖细胞完整性｜NAR

Biopython PDB模块的PDBParser和MMCIFParser介绍Biopython 提供了 Bio.PDB 模块，用于解析、操作和分析 PDB 和 mmCIF 结构文件。核心的解析器包括：