为了写这个教程，我特意在唐医生的共享云服务器上面测试了，从头到尾运行过，验证过，你一定可以follow成功的哈！ 首先是安装miniconda https://mirrors.tuna.tsinghu
如果有读者仔细看过RNA-seq结题报告，就会发现在定量分析以外通常还会有SNP和INDEL分析。目前，对人类测序数据找突变最常用的软件是GATK，除了速度慢以外，没有其他明显缺点（可以通过部署Spark提高速度；当然，如果有钱，可以购买Sentieon，快了15-20倍）。
为了其它相关软件的顺利运行，我们根据教程来设置默认的安装目录及变量环境：Ensembl's VEP ， If you don't have VEP installed, then follow this gist.
测试数据来自2017年卫计委室间质评提供的bed文件（pipeline会自动下载）和测试数据，修改命名以匹配pipeline输入端，也可以替换为自己的数据文件，因为室间质评目前参考基因组还停留在hg19版本，所以本流程仍然使用hg19（GRCH37），如果要切换到hg38，可以将version_reference变量值设置为hg38，project_bed设置为Illumina_pt2_hg38.bed。pipeline会使用hg38（GRCH38）版本和对应的bed文件。
在长长的列表里，往下翻（或者用ctrl+f搜索关键词miniconda3-latest）找到：Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh找到之后右键，复制链接地址用wget -c进行下载
备注：docker运行的操作系统，推荐为Linux，windows，macOS系统改下docker可能部分功能（网络）不能正常运行
Ensembl Variant Effect Predictor (VEP) 是由欧洲生物信息研究所（European Bioinformatics Institute, EMBL-EBI）开发的一个高效的基因变异注释工具。VEP是一个强大的工具，其具有以下特性：
•gcc, g++ and make•Perl version 5.10 or above recommended (tested on 5.10, 5.14, 5.18, 5.22, 5.26)•Perl packages:•Archive::Zip•DBD::mysql•DBI
vcf2maf 是由 Cyriac Kandoth 主导开发的一款用于将 VCF (Variant Call Format) 文件转换为 MAF (Mutation Annotation Format) 文件的生信分析工具。广泛应用于癌症基因组研究中的变异数据处理，其具有以下特性：
我在生信技能树发布的很多关于varscan 软件找somatic mutation教程都过时了，如下：
学习的第一个GATK找变异流程，人的种系变异的短序列变异，包括SNP和INDEL。写了一个SnakeMake分析流程，从fastq文件到最后的vep注释后的VCF文件，关于VCF的介绍可以参考上一篇推文基因序列变异信息VCF (Variant Call Format)
export BCFTOOLS_PLUGINS=/bi/software/bcftools-1.16/plugins;
人类基因组测序数据分析得到的变异位点，如 SNV、INDEL 等，只是给出了位点信息，不便于解读。需要经过注释。注释主要包括基因定位、人群频率计算、进化保守性预测、蛋白功能影响预测等分析，才能用于遗传分析和解读。
众所周知，对于VCF文件的注释常用的有VEP、SnpEff、ANNOVAR等，软件各有优势，选择哪个工具通常取决于具体的分析需求、数据类型和用户的技术背景。例如，VEP因其提供的丰富注释信息和易用性而被广泛使用。今天就先来详细了解一下VEP的注释结果。
可能还有一些教程我漏掉了，毕竟这些年发布了近万篇教程了，大家直接我去我博客，生信菜鸟团就可以搜索，去我们的论坛，生信技能树里面也可以搜到。
人类基因组测序数据分析得到的变异位点，如SNV、INDEL，需要经过基因信息、人群频率、进化保守性预测、蛋白功能影响预测等分析，才能用于遗传分析和解读。虽然各实验室相继推出了如pubvar、mutlazer之类的查询网站，但由于维护频率不高，后台很多数据库未及时更新，导致注释的结果存在信息不全、版本过低等情况。目前已知的主流变异位点注释软件包括annovar、VEP、 snpeff等，VEP是ensembl出品，质量有保障。VEP发布了在线版和下载版，对于非生物信息背景的各位，可以用在线版实现相关信息的注释。
来自以色列耶路撒冷的Hadassah-Hebrew大学医学部的Netta Levin团队在JAMANeurology发文，该团队认为多发性硬化的临床预后不仅与髓鞘再生有关，同时也与适应性重组有关。因此，其研究探讨视神经炎患者解剖性和功能性视觉网络特征，评估每种连接形式的相对权重进而评估其预测视力的情况。
GATK best practices workflow Pipeline summary
Mutation Annotation Format， 简称MAF, 是由TCGA制定的一种文件格式，用来存储突变注释信息。在TCGA中，对于突变数据有以下四种类型
当我们使用服务器分析数据，我们使用miniconda，如果在自己的电脑上使用anaconda。Anaconda安装网上有很多教程，也可以在淘宝上买个安装服务（至少节省一上午时间）。
今天为大家介绍的是来自Chun Jimmie Ye和Vasilis Ntranos团队的一篇关于语言模型应用的论文。预测编码变异的效应是一个重大挑战。尽管最近的深度学习模型在变异效应预测准确性方面取得了改进，但由于依赖于近源同源物或软件限制，它们无法分析所有编码变异。在这里，作者开发了一个工作流程，使用ESM1b，一个拥有6.5亿参数的蛋白质语言模型，来预测人类基因组中约4.5亿个可能的错义变异效应。ESM1b在将约15万个ClinVar/HGMD错义变异分类为致病性或良性，并在28个深度突变扫描数据集中预测测量方面优于现有方法。
非侵入式视觉诱发电位（visual evokedpotential, VEP）是在枕部皮肤记录的视觉皮层信号，广泛用于评估视觉传导通路功能检测，但其在临床诊断和基础研究中的应用尚不能令人满意，主要原因有：（1）由于视网膜-外侧膝状体通路的调控和皮层内的抑制作用，VEP信号十分微弱[1-3]；（2）受颅内其他神经元电活动干扰，VEP信号缺乏可重复性[4]。
Variant Call Format（VCF）是存储基因序列突变信息的文本格式，包括单碱基突变（SNP）, 插入/缺失（InDel）, 拷贝数变异和结构变异等。
本文转自:http://toutiao.secjia.com/vep-charter 特朗普政府在星期三发布了一份年度报告《未分类漏洞权益VEP宪章》，概述政府的决定，即何时公开向公众透露新发现的计算机漏洞，以及何时将其囤积起来，以刺探和攻击美国的对手。 这一举动标志着政府的“漏洞权益流程vulnerabilities equities process”迈出了重要的一步，透明度倡导者之前一直抱怨这方面太不透明, 当那些不公开的漏洞被 网络犯罪 分子发现时, 他们往往会让公民的个人信息变得脆弱。 vulner
近年来，大量关于脑机接口（BCI）的研究发表。然而，现有的大多数研究中刺激目标数量还不够多，不适合许多实际应用。来自中科院半导体研究所的Sun等人使用4个31-bits的金氏码（gold codes）编码刺激目标，每个随机码循环移位1位产生30个目标，提出了一种基于120个刺激编码视觉诱发电位的脑机接口。实验过程中，利用滤波器组对脑电信号进行预处理，采用TRCA算法对刺激目标进行检测。此外，还考虑了渐进式扫描的影响，以提高脑电模板的时间精度。根据离线实验结果选择最佳的金氏码组合，通过在线实验对BCI系统性能进行评估。验证了该系统同时具有指令集大（120个刺激目标）、效率高（平均ITR为265.74 bits/min）和训练时间短（小于5 min）的优点。
生信的作用越来越大，想学的人越来越多，不管是为了以后发展，还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情，也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作，却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作，但不懂得背后的原理，不知道什么参数需要修改，结果可以出来，却把握不住对还是错。
下载gatk4，用迅雷下载比较快。GATK4下载地址 或者直接wget下载（我的速度慢）
高密度脑电图(HD-EEG)目前仅限于实验室环境，因为最先进的电极帽需要熟练的工作人员和大量的准备工作。我们提出并评估了一种带干式多针电极的256通道脑电图帽。本文介绍了以聚氨酯为原料，涂覆Ag/AgCl的干电极的设计。在一项有30名志愿者参与的研究中，我们将新型干式hd-脑电图帽与传统的凝胶型脑电图帽进行电极皮肤阻抗、静息状态脑电图和视觉诱发电位(VEP)的比较。我们用8个电极在真实的人体和人造皮肤上模拟帽子应用进行佩戴测试。256个干电极中的252个平均阻抗低于900 kΩ，就可以用最先进的脑电图放大器进行记录。对于干式脑电图帽，我们获得了84%的通道可靠性和减少69%的准备时间。在排除平均16%(干性)和3%(凝胶性)坏通道后，静息状态EEG、alpha活动和模式逆转VEP可以在所有比较的信号特征指标中记录到小于5%的显著差异。志愿者报告说，在EEG记录之前和之后，干帽的佩戴舒适度分别为3.6±1.5和4.0±1.8，凝胶帽的佩戴舒适度分别为2.5±1.0和3.0±1.1(1-10分)。试验表明，干电极的使用可达3200次。256通道的HD-EEG干电极帽克服了HD-EEG在制备复杂性方面的主要限制，允许未经医学培训的人员快速应用，从而实现了HD-EEG的新用例。
穿戴和听力设备(wearable and hearable)设备需要永远在线(Always-on)，这对于用户来说非常重要。我们不难想象出其重要性，比如外科医生(surgeon)在外科手术时佩戴智能眼镜，或者是建筑师在勘察施工现场的时候与电气工程师交流等等，所有这些用户场景都需要经过Alango 语音识别增强的(Speech Recognition Enhancement)自动语音识别技术。
因为很多地方都是自己当初摸索时遇过的坑，像是BWA 比对要加 -R 参数，面对一大堆样本如何省时省力处理等等小枝节，遗憾当初没有及时看到，浪费了不少时间。
本来以为肿瘤外显子教程分享完了，经粉丝提醒才发现原来是我在自己的生信菜鸟团博客连载完毕，却没有上传到微信公众号，给大家说一声抱歉，漏掉几个知识点。首先看看GATK4的mutect2和GATK3的相比有哪些改动，图片来源：https://gatkforums.broadinstitute.org/gatk/discussion/10911/differences-between-gatk3-mutect2-and-gatk4-mutect2
TCGA（The Cancer Genome Atlas）是美国国家癌症研究所（NCI）和美国人类基因组研究所（NHGRI）共同开发的大型肿瘤研究项目，旨在通过应用高通量、多组学的肿瘤基因组分析技术，加深人类对肿瘤的认知，从而提高肿瘤的预防、诊断和治疗。
hotspot解释器模块(hotspot\src\share\vm\interpreter)有两个实现：基于C++的解释器和基于汇编的模板解释器。hotspot默认使用比较快的模板解释器。 其中
其实从去年 11 月份就准备学习 PyClone 了，在网上搜了一些教程，发现基本上都是随便写的，对软件的使用及结果介绍的不够系统，既然这样，就只能靠自己一点点慢慢啃了。这个过程遇到不少了 Python 模块的 bug ，还得感谢 @琪音 熬夜帮忙解决。拖延症一直到今天才想把 PyClone 系统整理一下。内容比较多，主要参考：
这三款软件适用范围广，可以注释任何的基因组变异，无论是germline还是somatic variants。通用性强的同时，带来的问题就是针对肿瘤基因组研究而言，其注释结果中缺乏肿瘤特异性的注释内容，而且其注释结果为VCF格式，需要进一步转换为MAF格式才可以进行肿瘤研究的下游分析，不够便利。
ANNOVAR软件用法看我以前的博客： 1.Annovar使用记录 (http://www.bio-info-trainee.com/641.html) 2.用annovar对snp进行注释 (http://www.bio-info-trainee.com/441.html) 3.对感兴趣的基因call variation(http://www.bio-info-trainee.com/2013.html)4.WES（六）用annovar注释(http://www.bio-info-trainee.com/
事件相关电位（ERP）设计是一种用脑电图（EEG）评估神经认知功能的常用方法。然而，传统的ERP数据预处理方法是手动、主观、耗时的过程，许多自动化处理方法也很少有针对ERP分析有优化（特别是在发展或临床人群中）。本文提出并验证了HAPPE+事件相关（HAPPE+ER）软件，标准化和自动化预处理过程，且优化了整个生命周期的ERP分析。HAPPE+ER通过预处理和事件相关电位数据的统计分析来处理原始数据。HAPPE+ER还包括数据质量和处理质量指标的事后报告，标准化对数据处理的评估和报告。最后，HAPPE+ER包括后处理脚本，以方便验证HAPPE+ER的性能或与其他预处理方法的性能进行比较。本文用模拟和真实的ERP数据介绍了多种方法，HAPPE+ER软件可在https://www.gnu.org/licenses/#GPL的GNU通用公共许可证条款下免费获得。
软件是网络世界的前沿和中心，客户需要更多可编程、灵活且成本更低的网络解决方案。随着基于云的服务越来越多地被采用，降低数据中心复杂性的需求也逐渐增加，这推动了软件定义广域网和基于意图的网络等技术的发展。根据Global Market Insights的一份研究报告，预计未来几年全球软件定义网络解决方案和服务市场的复合年增长率（CAGR）将达到54％，到2024年达到880亿美元。
目前，将基因组多种突变信息如 SNV / INDEL 和 CNV 一起呈现在基因组上的可视化方式很多，比较受欢迎的就是以 CIRCOS 的形式来展示。有一个软件就叫 CIRCOS ，是perl语言写的，使用起来比较麻烦，然后在生信技能树也有介绍一个R包RCircos，在：一层一层的剥开你的圈
今天又有小伙伴微信问我perl模块安装的问题，因为ENSEMBL发布的大多数数据库以及软件都是基于perl的，尤其是分量很重的VEP，所以即使你再如何如何的讨厌perl，也不得不与之打交道。 这种细节问题问我，我当然无法直接给出答案咯。毕竟，我的知识积累都不是靠死记硬背的。所以需要取回过头查看一下我的博客，才意识到，我竟然已经写了7篇教程，关于perl的模块。目录如下： ubuntu服务器解决方案第七讲-perl安装模块 Perl用cpan在linux上面安装模块 Perl及R及python模块碎碎念 pe
TCGA中的DNA测序主要用来分析肿瘤患者中的体细胞突变，和GATK的体细胞突变流程类似，前期都经过了一个预处理步骤，这里称之为co-cleanning, 流程示意如下
诱发电位是当大脑受到脉冲电流、闪光或者变化的图像、连续的声音刺激时产生的神经动作电位或突触后电位。这种脑电位有一定的潜伏期，潜伏期的长短和刺激部位、记录部位的距离、神经冲动的传导速度等相关。
人类越来越接近于了解大脑如何编码视觉信息，因为研究人员现在已经开发出一种方法，可以将随时间变化的大脑反应映射到图像，以揭示大脑如何处理视觉信息。
gnomAD 是一个学术联盟组织，这个组织收集和整理了各种大规模的外显子和全基因组测序数据，并面向全世界免费开放。在它的第一个版本中，只包含了外显子测序的数据，称为Exome Aggregation Consortium(ExAc)。
当然了，如何提问，就需要一点点背景知识啦， 比如知道什么是变异位点，什么是过滤，然后就可以很简单的两个提问即可：
稳态视觉诱发电位(Steady-stateVisual Evoked Potentials, SSVEP)属于视觉诱发电位(Visual Evoked Potentials, VEP)，是指当人眼受到一个恒定频率（通常大于4Hz）的视觉刺激时，大脑视觉皮层会自动产生与刺激频率及其谐波频率同频率的响应。
先前的中国人肝癌研究队列规模有限，且集中在WES，对于 WGS 上研究较少。PCAWG 大规模的全基因组研究因为测序深度较浅而无法完全分析肝癌基因组的亚克隆结构。因此作者开展了 Chinese Liver Cancer Atlas（CLCA）中国人肝癌图谱项目。
有了MAF格式的突变数据，比如TCGA里面的乳腺癌的1000个左右的样本的突变信息，就很容易走maftool这个包，进行绘图，代码如下：
上述EEG公开数据集汇总整理参考Github用户：meagmohit,Github地址：https://github.com/meagmohit/EEG-Datasets
RTOS 提供了一套完整的屏幕驱动，支持 RGB, i8080, SPI, DBI 格式的屏幕。
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