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12个HPC教程汇总！从入门到实战，覆盖分子模拟/材料计算/生物信息分析等多个领域在科学研究、工程仿真、人工智能和大数据分析等领域，高性能计算 (High Performance Computing, HPC) 正扮演着越来越重要的角色。它通过并行处理、大规模计算资源的整合，极大提升了计算效率，使原本耗时数日的任务能够在数小时内完成。

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论文学习：《EVlncRNA-net：一种双通道深度学习方法，用于对实验验证的lncRNA进行准确预测》原文标题：EVlncRNA-net: A dual-channel deep learning approach for accurate prediction of experimentally validated lncRNAs

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R语言绘图：韦恩图韦恩分析（Venn Analysis）常用于可视化不同数据集之间的交集和并集。维恩图（Venn diagram），也叫文氏图、温氏图、韦恩图、范氏图，用于显示元素集合重叠区域的关系型图表，通过图形与图形之间的层叠关系，来反应数据集之间的相交关系。在 R 语言中，进行韦恩分析（Venn图绘制）可以通过多个不同的包来实现，常用的包括 VennDiagram、venn 和 ggVenn 等。本文案使用ggVenn软件包进行分析。

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【R安装包报错】在conda环境下用R语言命令安装R包报错报错如下： gnu/include/c++/11.2.0/ctime:80:11: error: ‘timespec_get’ has not been declared in ‘::’ 80 | using ::timespec_get; | ^~~~~~~~~~~~ 修改

生物信息学导论-北大-RNA-Seq数据分析ref: https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home

最新保姆级Linux下安装与使用conda：从下载配置到使用全流程目录1.前言2.什么是conda3.miniconda和anaconda的对比与选择4.安装前需要确认的东西（非常重要）

论文阅读：SIMBA: single-cell embedding along with featuresChen, H., Ryu, J., Vinyard, M.E. et al. SIMBA: single-cell embedding along with features. Nat Methods 21, 1003–1013 (2024).

GEO数据库提取疾病样本和正常样本|GEO数据库区分疾病和正常样本|直接用|生物信息|生信这样保存的文件分别就是疾病样本和正常样本了~~~~~~~~有疑问欢迎询问！我会尽可能解答！！！！！！

Bio-Linux-shell详解-2-基本Shell命令快速掌握Bio-Linux-shell详解-1-从0开始-CSDN博客想了解基本知识可以先看上文，本次我们讲述一些Shell的基本命令。

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怎样使用 Juicer tools 的 dump 命令将.hic文件转换为交互矩阵matrix计数文件 (Windows)创作日志：万恶的生信…一个scHiC数据集没有提供处理好的计数文件，需要从.hic转换。Github一个个好长的文档看了好久才定位到 juicer tools 的dump命令，使用起来比想象中简单。

新工具：轻松可视化基因组，部分功能超IGV～本次分享一个Python基因组数据可视化工具figeno。figeno擅长可视化三代long reads、跨区域基因组断点视图（multi-regions across genomic breakpoints）、表观组数据（HiC、ATAC-seq和ChIP-seq等）可视化、WGS中的CNV和SV可视化等。

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生物信息学 GO、KEGGb站链接：北大课程概述了当前生物信息学领域中几个重要的概念和工具，介绍基因本体论（Gene Ontology, GO）、分子通路知识库KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）以及分子通路鉴定和GO注释的过程。首先从北京大学生物信息学团队的研究工作讲起，解释了基因本体论的框架，它是一套用于表示基因产品属性的控制词汇表。然深入探讨了KEGG数据库如何系统地整合了生物化学通路和分子交互网络的信息。此外，还探讨了GO注释的重要性，它是指将基因本体论的术语分配给

【读文献】DynamicBind生成式模型预测蛋白配体复合物published at nature communication (2024.01.24) code link paper link