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。
看透了如此多的秘密，我们已停止相信尚有不可知之物。然而，那不可知之物却仍然坐在那里，冷静地舔着自己的嘴唇。
这是教授 AI 为 GameBoy 玩超级马里奥乐园系列的第一篇文章，在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。（完整代码文末）
4、如图所示可以下载到fasta格式的序列，注意这里下载的是基因或者蛋白质的全序列
可能这个算法出来已经一段时间了，今天在一个策略网站上偶然发现，觉得很有意思，因此，查阅了一些资料进行学习。 遗传基因程序二元机器代码自动归纳合成算法（Automatic Induction of Machine Code with Genetic Programming），简称AIM-GP。是Trading System Lab (TSL)公司的一款软件的一个系统。 下文来自李明：TSL大中华区产品产品顾问 遗传基因程序(Genetic Programming, GP)是演化算法(Evolution A
讨论区的帖子《谁在招人？》[2]，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。
来源：DeepHub IMBA 本文约1900字，建议阅读5分钟 本文将将向读者展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。 这是教授 AI 为 GameBoy 玩超级马里奥乐园系列的第一篇文章，在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。（完整代码文末） 《超级马里奥大陆》是任天堂开发的一款平台游戏，它讲述了一个勇敢的水管工马里奥拯救公主的故事。 下面的 GIF 展示了为 GBA 制作《超级马里奥大陆》世界 1-1 第一部分的遗传算法。在下一
AWS 将 Rust 编译器团队负责人收入麾下的新闻让开发者们再次聚焦于这门兼具安全性与高性能的编程语言。近日，著名科学期刊 Nature 刊登了一篇文章，表明 Rust 语言也正在成为学术界最受欢迎的编程语言之一。
但是慢慢的科研热点转到了lncRNA，虽然lncRNA只有部分具有polyA尾结构，但也意味着公共数据库里面海量的mRNA-seq表达矩阵里面，都是可以提取到lncRNA部分，新的分析图表就出来了。在很多综述或者教程都可以看到对lncRNA的这样的总结：
我入门生物信息学是通过R语言入门的，但是接触到了python，这个也是目前用户数量数一数二的语言。python去做生信得优点是①过程更加直观，因为常见的R包功能一般已经封装好了，直接应用就可，虽然足够简单友好，但是不利于长期学习②基因组数据一般比较大，python速度一般比R快。
机器之心报道 机器之心编辑部 甚至比 C 的速度还快，现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来，Python 一直是最热门的编程语言之一，它在数据科学和机器学习领域占主导地位，甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目，几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而，尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用，但和 C 或 C++ 等低级语言相比，它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状，Codon 是一种
来源：机器之心本文约2000字，建议阅读5分钟甚至比 C 的速度还快，现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来，Python 一直是最热门的编程语言之一，它在数据科学和机器学习领域占主导地位，甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目，几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而，尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用，但和 C 或 C++ 等低级语言相比，它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状，C
摘要：人工智能作曲APP Amper Music的简单介绍和测评，以及人工智能和机器学习的小科普
生信分两个大方向，偏程序开发和偏实际应用，程序开发需要较强的数学和 IT 背景，事实上这是一门叫作计算生物学的专业的主题，习惯上也称为生物信息学。
进化算法是一类受到自然界进化过程启发的优化算法，能够应用于各种优化问题。其中，基因表达式编程（Gene Expression Programming，简称GEP）是一种基于进化算法的符号回归方法，通过演化生成可以解决复杂问题的数学模型。本文将介绍基因表达式编程的基本原理、操作步骤以及应用领域。
GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。
针对生信领域的零基础爱好者及生信分析中遇到的种种问题，生信领域知名公众号“生信宝典”团队组织了中科院系统项目经验丰富的一线科研人员开展系列培训活动。本期零基础Python编程班，应用Python处理生物信息数据和作图，三天高强度学习你也可以入门编程。
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
老码农：龟叔是个不甘寂寞的人，随着团队越来越多的使用Python，龟叔决定将Python开源。
导语：怎么能在有限的时间内，根据不完整的信息，做出最优的决定，成为了决策者的一大挑战。
我们在进行单细胞亚群命名时，是通过Marker基因来确定细胞的身份。然而在注释过程中，Marker基因的可视化是必不可少的，以前我们做了一个投票：可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，是基于R编程语言的Seurat包的5个基础函数相信大家都是已经烂熟于心了：
但是架不住一些变态老板或者(傻X)甲方的无止境修改需求，看到一个好的图表就让你去复现，真的很坑嗲啊！明明都是一个意思，就是某个亚群的某个基因特异性表达而已，非要玩出花！
大数据文摘出品 Python太慢了！ 除了这个缺点，Python可以说是有无数个优点，但就是这个缺点，让无数程序员吐槽不已。 现在，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望通过一个新的编译器来改变这种状况——Codon。 Codon 是一个新的基于 Python 的编译器，能让用户编写的 Python 代码，运行效率与 C 或 C++ 程序相当。 这很香了。 装上了涡轮增压的 Python Python 的主要优势在于语法简单易学，这样许多非专业程序员也能体会到编码带来的乐趣。 “
R 语言是一款统计软件，R 语言也是一门编程语言，R 语言也是一个数据分析平台。R 是一个免费自由且跨平台通用的统计计算与绘图软件，它有 Windows、Mac、Linux 等版本，均可免费下载使用。R 项目(The R Project for Statistical Computing)最早由新西兰奥克兰大学(Auckland University)的 Robert Gentleman(1959-)和 Ross Ihaka(1954-) 开发，故软件取两人名字的首字母命名为 R 。该项目始于 1993 年，2000 年发布了首个官方版本 R 1.0.0 ，后期维护由 R 核心团队(R Core Team)负责。截止 2019 年 4 月，已发布到 3.6 版本。凭借其开源、免费、自由等开放式理念，R 迅速获得流行，目前已成为学术研究和商业应用领域最为常用的数据分析软件之一。随着大数据行业的发展，R 语言变得越来越流行，R 语言发挥了越来越重要的作用。
神经影像数据分析和解释需要结合多学科的共同努力，不仅依赖于统计方法，而且越来越多地依赖于与其他脑源性特征相关的关联，如基因表达、组织学数据、功能和认知结构。在这里，我们介绍了BrainStat，它是一个工具箱，包括（i）在体素空间和皮层空间的神经影像数据集中的单变量和多变量线性模型，以及（ii）死后基因表达和组织学的空间图谱，基于任务的功能磁共振成像元分析，以及几个常见静息态功能磁共振成像大脑皮层模板在内的多模态特征关联。统计和特征关联结合成一个关键的工具箱简化了分析过程并加速了跨模态研究。工具箱用Python和MATLAB实现，这两种编程语言在神经影像和神经信息学领域中广泛使用的。BrainStat是公开提供的，并包括一个可扩展的文件。
导读：这是一个非常有趣的视频，讲述的是在不久的将来大多数的岗位都会由机器来担任。很多职位，如司机、医生，将会很快消失或发生巨大变化，进入全新的发展时代。看起来程序仍会继续担任程序员助手或后备的角色。毕
数据分析界育种知识最好、育种界编程最扎实、段子讲得最好的数据分析师，所以：编程+数据分析+育种，就是我的日常工作了。
距离上次《生信宝典》联合《宏基因组》组织的扩增子分析线下培训结束己经有三个多月了。
GEO数据库全称GENE EXPRESSION OMNIBUS，是由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库。它创建于2000年，收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据，也就是说只要是目前已经发表的论文，论文中涉及到的基因表达检测的数据都可以通过这个数据库中找到。 这个数据库应该是生物信息入门学习挖掘的数据库，发文量每年估计有数千篇吧，GEO上面的测序文件非常丰富，肿瘤，非肿瘤的等等几乎都有，并且可以免费挖掘。关于这个数据库的介绍网上非常多，我就不赘述了。有兴趣的可以取生信技能树上面看看。
“iMeta” 是由威立、肠菌分会和本领域数百位华人科学家合作出版的开放获取期刊，主编由中科院微生物所刘双江和荷兰格罗宁根大学傅静远教授担任。目的是发表原创研究、方法和综述以促进宏基因组学、微生物组和生物信息学发展。目标是发表前10%(IF>15)的高影响力论文。期刊特色包括视频投稿、可重复分析、图片打磨、青年编委、前3年免出版费、50万用户的社交媒体宣传等。第一期于2022年2月正式发布。
数据分析是相同的，通过一个简单的课程理解其中的原理，就可以推而广之，延伸到其他类型的数据分析，如扩增子，转录组，单细胞分析等
“工欲善其事必先利其器”，没有自己的分析平台，想分析大数据，那怎么能行。宏基因组数据量极大，前期原始下机的大数据想在自己本本上处理还是有难度的。好在现阶段一般的高校、科研院所、课题组都有自己的服务器，即使没有服务器，也可以租用国内的阿里云、腾讯云等服务。现在分析条件拥有了，如何把服务器变成宏基因组分析的利器呢，这是一个非常复杂的专业问题，在这里你马上可以学到！
诚然，不同环境下成长的大家吸收新知识的习惯和能力千差万别，但总有一些人的经验非常值得借鉴！同样的指点我发出去了31份，能坚持一个月的寥寥无几，甚至能坚持5天的也才8个人。当然，独立自主的坚持学习本身就很难，更困难的是无人指导而经常走弯路。
Rust 现在已经越来越受到科学家们的欢迎了，比起 Python，Rust 有着更高效的性能，同时在社区建设方面也让用户体验更舒服。虽然学习难度大了些，但综合下来，越来越多的科学家认为时间花的值。
一球从100米高度自由落下，每次落地后反跳回原高度的一半；再落下，求它在第10次落地时，共经过多少米？第10次反弹多高？
以下5种语言NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？ 我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景 本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。 本次要比较要5种编程语言(NODE，LUA，Python，Ruby，R)
麻省理工学院、哈佛大学等高校联合在Nature发表了Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery。该研究提出可解释深度学习P-NET模型，该模型能够在前列腺癌症患者基因属性的基础上结合生信中的层次信息预测癌症的状态。
当然了，仅仅是做到这些还不够，我们还需要足够的资金支持，因为绝大部分网页工具的十几年如一日的维护推广和更新，也是不小的花销。相信大家应该是看到过无数的网页工具云平台如雨后春笋般出现和消失，这一点来说，由美国国立生物技术信息中心（NCBI）维护的一个公共数据库，用于存储和共享高通量基因表达数据的GEO（Gene Expression Omnibus）就是其中的佼佼者啦，它有一个在线分析工具GEO2R，用于比较两个或多个基因表达数据集，并识别在不同条件下表达显著差异的基因。用于快速的基因表达分析，研究人员可以使用它来比较不同实验条件下的基因表达差异，例如，疾病与对照组、不同治疗组之间的差异等。
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。
技术层面上的问题例如基因究竟在一个细胞中表达与否、数据集之间的批次效应如何消除，等等；生物层面上的问题例如如何定义一个细胞类型或状态、细胞从哪来到哪去、基因或细胞之间是如何协同的，等等。
生物信息学 (Bioinformatics) 是指利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法，研究生物学问题。
Luecken MD, Theis FJ. Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial. Mol. Syst. Biol. 2019, 15: e8746.
“是时候学点Python了”。作为一名不怎么安分的程序员，你或许觉得，产生这样的想法并不奇怪，但学习Python却是出于自己对工作现状以及如何应对未来挑战所作出的思考。读过我以前博客的朋友，可能都知道，我推崇软件领域中的匠人精神，将软件开发也视为一种制作，并将优秀的产品归纳为功能性与美感的结合。这在过去或许是普遍适用的优秀产品准则，然而，今天当我们已经站到人工智能时代的大门前时，我却发现过去对于软件产品的理解，已显得有些狭隘且过时了。未来所有的优秀产品都应该是功能、美感与智能的有机结合。而这种新的智能特性无疑会给我们每一个人带来巨大的机遇，不仅仅是我们程序员，也包括那些医生、教师、金融从业人员亦或是学生，或正在为孩子想着学些什么的家长，每个人都有机会通过将智能引入自己的工作、产品、生活中，去获得新的成功。而今天我们放眼整个软件开发领域，Python无疑是那个最能为我们带来这一智能特性的编程语言。
相信用过htseq-count的朋友都知道，它是分开对每个样本计算所有的基因表达量，所以会生成一个个独立的文件，我用perl脚本模仿它的结果如下： $ head a.txt gene_1 178 gene_2 692 gene_3 486 gene_4 666 gene_5 395 gene_6 48 gene_7 926 gene_8 733 gene_9 660 gene_10 578 第一列是基因，第二列是该基因的counts值，共有a~z这26个样本的counts文件，需要合并成一
通常建议大家对RNA-seq数据使用 STAR-Fusion 来检测转录本融合现象，得到的结果如下：
细胞注释是单细胞转录组分析的重要环节，来自加拿大的研究人员在《Nature protocols》发表细胞注释教程综述，介绍了单细胞转录组数据分析中细胞注释的一般工作流程，涵盖可用于每个步骤的软件工具和资源的指导原则和具体建议。
本次发布招聘信息的是位于美国休斯顿的贝勒医学院Waterland实验室，他们长期从事营养不良在表观遗传学层面上对孕妇、婴儿和儿童的影响，招聘职位是表观遗传学数据科学方向的博士后~
不知不觉2020年都要过去了，加入菜鸟团后发的第一篇推文都已经是三年以前的事情了：浅谈Entrez ID。
为什么会有这个需求呢？很简单，因为国内的一些基因检测公司支持导入23andme的芯片数据做解读，而我正想看看一下他们的技术功底到底如何？ 23andme和wegene都是用的一款特制的芯片，可以捕获基
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