Bioinfospace 博客
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上游笔记2: cellranger count也没那么难
cellranger count完整教程：Linux环境配置、参考基因组构建、核心参数解读，以及输出文件结构（barcodes/features/matrix）说明。
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上游笔记1：Let's 下载数据！
如何获取GEO/SRA公共测序数据：sra-toolkit的prefetch和fasterq-dump使用方法，以及10x单细胞数据正确拆分的关键参数。
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一个简单的qPCR小工具
今天简单跟大家分享一个自己搭的qPCR小工具，可以上传一个csv或excel文件(excel文件第一行得是header不然会报错)，自动计算ddCt fold change，并且画一个带统计的柱状图。支持表格导出结果、图表导出（png/pdf），自定义管家基因、样本排序等等。 抢先体验版: https://apps.bioinfospace.com/qpcr-analysis/
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tidyplots绘制RNA-seq发表级美图实战
想象一下，你花了三天时间调ggplot2的参数，结果图还是丑得让审稿人怀疑人生。而tidyplots的出现，就像是给我们这些"美术废柴"送来了救星！ 在开始画图之前，第一件事就是确保你的数据是整洁的（tidy）。这不仅适用于tidyplots，实际上，整洁数据是数据分析流的基石，统计检验、机器学习、质量控制等等都需要整洁的数据。
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qPCR工具更新！
更新版qPCR Shiny分析工具：新增配对t检验和ANOVA替代方法，修复了多项根据社区反馈发现的问题，统计方法更加规范。
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T细胞命名终于有人管了！（附scRNA T细胞注释工具推荐）
2025年Nature发表T细胞统一命名法，结束了命名混乱的局面——以及在单细胞分析中如何用新标准注释T细胞亚群。
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STAR居然有bug？？全流程详细复盘
STAR比对工具2.7.11b版本报错修复全记录：从报错信息定位根因，到patch方案验证，一次完整的生信软件调试过程。
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STARsolo真比cellranger快10倍？
STARsolo vs Cell Ranger性能对比：对10x单细胞数据定量，STARsolo速度快10倍以上，无操作系统限制，结果与Cell Ranger高度一致。
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SCIPAC助力发现临床相关细胞群
SCIPAC（Genome Biology 2024）：定量评估单细胞数据中每个细胞与临床表型的关联强度，精准找出与疾病最相关的细胞群。
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Rahul Satija总结2025单细胞八大突破
2025年4月Satija实验室第九届Single Cell Genomics Day上，Rahul Satija总结了单细胞领域8项重大进展，涵盖实验与计算创新。
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Nextflow还是得懂一点！
为什么Nextflow比自写shell脚本更适合生信流程：断点续跑、自动并行、可复现——从一个因FASTQ损坏导致脚本失败的真实案例说起。
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Linux小技巧：如何后台运行命令
服务器上让程序"自己跑"的技巧：nohup、screen和tmux三种后台运行方法，彻底解决断网或关闭终端导致任务中断的问题。
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2025诺贝尔生理学或医学奖：免疫系统的"安全卫士"是如何被发现的？
2025年10月7日,诺贝尔生理学或医学奖授予了Mary E. Brunkow 、Fred Ramsdell 和Shimon Sakaguchi 三位科学家，以表彰他们在外周免疫耐受 （peripheral immune tolerance）领域的开创性发现。他们的工作揭示了免疫系统如何避免攻击我们自己的身体，并为自身免疫疾病和肿瘤免疫治疗开辟了全新的研究方向。 我们的免疫系统每天都在保护我们免受成千上万种病毒、细菌和其他微生物的侵袭。如果没有功能正常的免疫系统，我们将无法生存。
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编码期刊俱乐部：在骨髓单细胞数据上跑通 ViVAE
我们把 ViVAE 官方教程在 12,297 个骨髓细胞上完整跑了一遍：全局结构保留分胜过 t-SNE 和 UMAP（0.569 对 0.419/0.410），局部结构却垫底。附可运行代码、真实结果和安装时必须补的两个坑。
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每周论文速递：2026年2月11日
本周看点：ovrlpy 解决 3D 空间双联体问题，Seq-Scope-X 突破光学分辨率极限，Nucleotide GPT 揭示基因组语言模型真正学习的内容，SAFAARI 实现单细胞数据整合，以及 AGED 用于无参考解卷积分析。
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癌症标志 2026：系统时代
更新的癌症标志（2026）框架在核心原则中增加了**系统性相互作用**和**标志传递细胞**。以下是生物信息学家需要了解的内容。
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期刊俱乐部：单细胞转录组学解码再生与疾病中的命运决定
细胞如何在修复与疤痕形成之间做出抉择？本月，我们聚焦三篇运用单细胞RNA-seq技术的研究，揭示从肾脏纤维化中的SOX9到植物根系中油菜素内酯的动态基因调控开关，并探讨驱动这些发现的计算工具。
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期刊俱乐部：从基因组到表型——计算整合与精准模型如何重塑生物医学发现
本月，我们探讨三篇论文，初看之下它们分别涉及癌症基因组学、生物信息学方法和抗生素耐药性。然而，深入审视后会发现一个共同的主线：生物学领域迫切需要基于因果关系的机制驱动模型，并借助集成计算框架的力量，以应对从肿瘤发生到抗菌素耐药性等一系列复杂问题。
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期刊俱乐部：癌症连续谱中的多组学整合——从早期检测到肿瘤演化
本月，我们深入剖析三篇《自然·通讯》论文，展示从血浆片段组学到单细胞图谱的整合多组学技术如何革新癌症诊断、分型及我们对肿瘤可塑性的理解。
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超越代码：BioDeepFuse如何利用人工智能解码基因组中的隐藏管理者
新型混合人工智能工具BioDeepFuse正在破解非编码RNA的密码，为这类关键基因组调控因子提供了强大而准确的分类方法。
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深度学习解码生物学：神经网络如何革新基因组学与成像技术
生物学数据洪流已超越传统工具的处理能力。探索深度学习如何揭示基因组与细胞中隐藏的模式。
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超越基因组：深度学习如何编织人类健康的图景
海量分子数据蕴藏着个性化医疗的关键。我们探讨深度学习如何最终将这些数据整合起来。
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用DNA镜像教授AI基因组学：Self-GenomeNet如何破解数据稀缺难题
如果只需10%的标注数据就能训练强大的基因组AI模型会怎样？新型自监督方法Self-GenomeNet利用DNA自身的对称性来学习生命语言。
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超越拭子：多组学如何揭示COVID-19的分子指纹
一项新研究突破了诊断不确定性，识别出两种关键蛋白质，可快速诊断SARS-CoV-2并揭示隐藏的无症状病例。
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超越病毒抑制：多组学揭示治疗中HIV患者的潜在代谢风险
最新研究利用网络分析技术，揭示了接受治疗的HIV感染者体内存在不同的代谢特征谱，识别出一个潜在高危群体，该群体或可从个性化干预措施中获益。
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Deep-N6mA：新型深度学习工具照亮表观遗传学“暗物质”
新型深度学习模型Deep-N6mA为精准检测一种关键但难以捉摸的DNA修饰设立了新标准，为表观遗传学发现开启了大门。
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Velocyto/RNA 速度分析
RNA速率分析：比较新生未剪接RNA与成熟mRNA的比值，用Velocyto计算速率向量、scVelo推断细胞状态转变轨迹。
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细胞注释：参考映射
参考数据集映射注释：使用Seurat、SingleR或Harmony将查询数据集与高质量参考图谱对齐，实现自动、高通量的细胞类型注释。
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SCENIC 教程
SCENIC基因调控网络分析：利用scRNA-seq数据推断转录因子活性与调控靶基因，使用pySCENIC的命令行流程实战。
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BD Rhapsody 与 Seven Bridges
BD Rhapsody平台简介及上游分析流程：微孔板单细胞捕获策略、Seven Bridges云端流程配置，以及与10x Genomics的关键区别。
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微阵列数据分析
微阵列数据分析全流程：从原始CEL文件的RMA标准化，到差异表达分析（limma），再到功能富集，掌握这一经典转录组技术的分析体系。
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Cell Ranger 的替代方案：STARsolo
使用STARsolo替代Cell Ranger进行10x单细胞RNA测序定量——速度快10倍以上，开源且无操作系统限制，支持多种单细胞协议。
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如何：使用 data.table 实现更高效的数据管理
data.table高效数据处理实战：相比dplyr速度快5-10倍的R包，掌握数据筛选、分组统计、合并和宽长格式转换的核心语法。
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运行 Cell Ranger
Cell Ranger单细胞上游分析全流程：Linux安装、参考基因组构建、cellranger count和multi命令的关键参数及输出文件解读。
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在 DigitalOcean 上部署 Shiny Server
在DigitalOcean云服务器上部署Shiny Server，让你的R Shiny应用可以在线访问——含服务器创建、nginx反向代理和自动重启配置。
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细胞注释：基于人工智能
AI细胞类型注释方法实战：使用scGPT和GPTcelltype（GPT-4）自动注释单细胞聚类，与Seurat无缝集成，大幅减少人工查阅标记基因的工作量。
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GSEA、GSVA 与 ssGSEA
GSEA、GSVA与ssGSEA三种基因集富集分析方法的核心区别：GSEA比较两组条件，GSVA计算全样本通路分数，ssGSEA针对单样本评分，按实验设计选择。
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如何：在 Bash 中使用并行循环
Bash并行处理技巧：用xargs -P和GNU parallel同时跑多个样本，在没有SLURM的服务器上实现流水线级别的并发，大幅缩短分析时间。
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细胞注释：经典标记物
经典标记基因注释策略：基于领域知识和文献构建标记基因列表，在Seurat中完成细胞类型鉴定，适合有明确标记物的常见细胞类型。
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从SRA下载公共测序数据
使用sra-toolkit（prefetch + fasterq-dump）从GEO/SRA下载公共测序数据，特别针对10x单细胞数据的正确拆分方式和原始BAM获取方法。
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TCR/BCR 受体库分析
TCR/BCR免疫组库分析实战：使用MiXCR或Cell Ranger完成V(D)J组装，在R中用immunarch可视化克隆多样性和免疫组库动态。
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部署 oPOSSUM3
Docker化部署oPOSSUM3转录因子结合位点分析工具——这一Perl/CGI老牌软件的现代化安装方案，含完整配置步骤和常见报错处理。
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设置远程服务器
远程服务器分析环境搭建：SSH连接配置、conda环境管理、R/Python安装，以及让生信分析在云端或HPC服务器上顺畅运行的必备设置。