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同步推送生物信息学相关文献，及R语言针对多组学、单细胞Bulk、网络药理学等分析workflow
`bayesplot` 是一个用于贝叶斯模型可视化的R包，专注于MCMC样本的分析。它提供了后验分布图（如密度图、直方图和区间图）、MCMC诊断图（如追踪图和自相关图）、后验预测检查以及模型比较和评估工具。DEMO展示了如何使用`bayesplot`绘制后验分布、后验预测检查图以及MCMC链的轨迹图和能量诊断图。这些图帮助评估模型的收敛性、预测能力及不确定性。
`CMplot`和`rMVP`是R语言中的两个包，用于全基因组关联分析（GWAS）的数据可视化。`CMplot`专注于曼哈顿图和QQ图的绘制，支持多种图表类型，如常见的SNP密度图、环状曼哈顿图、矩阵图、单条染色体图和多重曼哈顿图等。`rMVP`不仅包含了`CMplot`的功能，还支持更复杂的GWAS方法，如线性/混合线性模型和基因组选择算法，优化了内存管理和计算效率，特别适合大规模数据集。此外，它还提供PCA图和柱状图。两者都提供了丰富的参数定制图表。
PACNet和CellNet都是强大的工具，分别用于研究细胞命运工程和细胞类型保真度，它们在细胞类型分类和网络分析方面有所不同，可以根据研究需求选择合适的工具。
`singleCellNet`是一款用于单细胞数据分析的R包，主要功能是进行细胞分类评估。它支持多物种和多分组分析，并提供了一个名为`CellNet`的类似工具的示例数据集。用户可以通过安装R包并下载测试数据来运行demo。在demo中，首先加载查询和测试数据，然后训练分类器，接着进行评估，包括查看准确率和召回率的曲线图、分类热图和比例堆积图等。此外，`singleCellNet`还支持跨物种评估，将人类基因映射到小鼠直系同源物进行分析。整体而言，`singleCellNet`是一个用于单细胞分类评估的综合工具，适用于相关领域的研究。
`stringi`是R语言中一个基于C/C++的二进制包，处理字符串操作，特别是国际化和本地化。安装时在不同平台上可能遇到麻烦，如GCC版本、网络或库版本问题。解决方法包括检查GCC版本、尝试使用Conda或按照官方指南配置。当网络导致下载失败时，可手动下载ICUDT并本地安装。本文提供了一种通过下载源码、解压、构建及安装的步骤来解决安装问题。
`GOplot`是一款R包，专注于GO富集分析的可视化，提供多种图表类型如GOBar、GOBubble、GOCircle、GOChord和GOVenn等。这些函数允许用户轻松修改参数，定制颜色、大小和排序，实现数据的直观展示。示例代码展示了如何使用这些功能创建不同类型的图形，并提到了一个配套的shiny应用。`GOplot`简化了复杂的数据可视化过程，适合快速高效地展示差异分析结果。
这篇文章探讨了m6A修饰在绝经后骨质疏松症（PMOP）中的作用，通过生物信息学分析和实验验证，鉴定了7个m6A调节剂作为诊断标志物。研究发现这些调节剂可能影响疾病的亚型分类，并提出了m6A模式作为潜在的治疗靶点。文章提供了PMOP新的分子机制理解，为未来诊断和免疫治疗策略提供了依据。
该研究通过多数据集分析鉴定出直肠癌放疗敏感性相关的核心基因——PLAGL2、ZNF337和ALG10，这些基因可能影响肿瘤细胞生物学及预后，并参与多种信号通路。研究方法包括TCGA和GEO数据的差异表达基因分析、GO和KEGG通路分析等。结果表明，这些基因与免疫细胞浸润、药物敏感性和预后相关，可能成为预测放疗反应和直肠癌进展的生物标志物。
这篇文章介绍了几个用于提升Unix系统终端体验的替代工具。首先提到了`oh-my-zsh`，然后重点推荐了三个命令行工具：1) `htop`和`btop`作为`top`命令的增强版，提供更丰富的进程监控视图；2) `duf`作为`df`命令的替代，以更整洁的界面显示磁盘空间使用情况；3) `eza`（原`exa`）和`bat`，这两个工具为`ls`和`cat`命令提供了颜色高亮和更好的文件查看体验。这些工具旨在使终端操作更加直观和愉快。
DisGeNET是一个综合性的数据库，包含大量关于人类基因和疾病关联的信息，常用于生物信息学和基因组学研究。disgenet2r是R语言工具，方便用户访问和分析DisGeNET数据。用户需注册DisGeNET账号并安装R包，通过disgenet2r包可查询、检索基因-疾病关联和变异-疾病关联数据。目前DisGeNET包含超过110万个基因-疾病关联和30万个变异-疾病关联。使用示例包括查询特定疾病相关基因和多疾病联合分析。
这篇文章介绍了研究者通过分析单细胞和Bulk RNA测序数据，鉴定出18个与胃癌（GC）进展相关的线粒体自噬相关基因（MRG），并建立了基于这些基因的预后模型。研究发现GABARAPL2和CDC37可能是GC的预后标志物和潜在治疗靶点。此外，分析揭示了细胞间通讯模式和免疫浸润状态，暗示MRG可能影响GC的免疫治疗响应。整体而言，这项工作为GC的诊断和治疗提供了新见解。
这篇文章介绍了在《肿瘤免疫疗法》杂志上发表的一项研究，该研究利用单细胞RNA测序技术揭示了肝细胞癌（HCC）中FABP1（脂肪酸结合蛋白1）依赖的免疫抑制环境。研究分析了II期和III期HCC患者样本的免疫细胞，发现FABP1在III期HCC的肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）中过度表达，并与免疫抑制有关。FABP1与PPARG（过氧化物酶体增殖物激活受体伽玛）相互作用，促进了HCC中的脂肪酸氧化，进而影响免疫应答。
这篇研究文章聚焦于多组学在揭示胎盘功能障碍中的作用，发表于2023年9月的《BMC Medicine》，IF为9.3。研究通过整合转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据，鉴定出与常见产科综合征（如先兆子痫、胎儿生长受限和自发性早产）无关的胎盘集群。使用人工智能的无偏相似性网络融合（SNF）方法，分析发现四个不同的胎盘簇，其中早发性先兆子痫的簇显示强烈的功能障碍模式，而以自发性早产为主的簇则较弱。研究结果增加了对病理过程的理解，可能促进个性化干预措施的发展。
`Phytomedicine` 杂志2023年6月发表了一篇关于网络药理学的文章，研究了肾康注射液（SKI）治疗糖尿病肾病（DKD）的机制，重点关注其通过Keap1/Nrf2/Ho-1信号通路对抗氧化应激的影响。研究表明，SKI可能通过调节氧化还原相关信号，减轻AGEs诱导的氧化应激，从而改善DKD。在动物实验中，SKI降低了DKD大鼠的尿蛋白、Scr水平，改善了肾功能和血脂，减少了氧化应激指标，并在细胞实验中显示了类似的效果，激活了Keap1/Nrf2/Ho-1通路。
该研究发表在2023年8月的《Computers in Biology and Medicine》杂志上，构建了一个基于铁死亡基因的乳腺癌预后模型。研究发现11个与乳腺癌生存相关的基因，建立了预测模型，并通过TCGA和GEO数据集验证。模型显示良好预测能力，揭示了铁死亡在乳腺癌中的关键角色，特别是JUN基因。此外，还鉴别出10个潜在的免疫治疗靶点，为乳腺癌治疗提供了新方向。
这篇研究分析了溃疡性结肠炎(UC)内质网应激相关基因特征，发表在《Frontiers in Immunology》杂志上。通过基因表达谱和加权基因共表达网络分析，研究人员识别出915个差异表达基因和11个关键的内质网应激相关基因(ERSRGs)，这些基因在UC中具有诊断价值。他们还发现诺斯卡品作为小分子药物，可能通过影响ERS对UC产生治疗潜力。此外，研究揭示了ERS在UC发病机制中的重要角色，并与免疫细胞浸润和结肠粘膜侵袭相关。通过一致性聚类，确定了ERS相关的亚型，这些发现为理解UC的病理机制和潜在治疗提供了新见解。
本文介绍了一项使用机器学习算法识别间变性甲状腺癌（ATC）新型生物标志物和免疫浸润特征的研究。该研究发表在2023年9月的《Journal of Endocrinological Investigation》上，IF为5.4。通过对GEO数据库中的RNA测序数据进行分析，研究人员鉴定出425个差异表达基因，并利用LASSO和SVM-RFE算法确定了4个ATC特征基因（ADM、PXDN、MMP1和TFF3）。这些基因在诊断、药物敏感性和免疫微环境中具有潜在价值，可能成为ATC诊断和治疗的生物标志物。
这篇研究通过综合生物信息学分析和机器学习，探讨了慢性肾脏病(CKD)与钙化性主动脉瓣疾病(CAVD)之间的关联，发现了17个潜在的诊断标志物，并构建了基于SLPI/MMP9的CAVD诊断列线图。该研究揭示了CKD相关CAVD的免疫途径，为未来血清诊断和治疗提供了新视角。文章发表在《Journal of Translational Medicine》上，IF为7.4。
研究摘要： 一项发表于2023年《MEDIATORS OF INFLAMMATION》杂志的文章发现，RTP4基因可能成为诊断肺结核的新生物标志物。研究者通过分析GEO数据库中的多个微阵列数据集，使用WGCNA方法识别与肺结核和叶酸生物合成相关的基因模块。RTP4在健康与肺结核患者间的表达有显著差异，并且在抗结核治疗前后表达量变化。泛癌分析显示，RTP4在不同肿瘤类型中的表达与预后关联不一，提示其可能在多种癌症中具有重要功能。这些发现支持RTP4作为诊断工具的潜力，并为进一步研究其在结核病和癌症中的作用奠定了基础。
本文介绍了两个R包——`ggGenshin`和`Genshinpalette`，它们提供了基于热门游戏《原神》角色的配色方案，用于提升数据分析图表的视觉吸引力。`ggGenshin`安装后可通过角色名字调用配色，展示了一个生成条形图的例子。`Genshinpalette`则提供了更多角色的色彩选项，并在`diamonds`数据集上展示了应用。这两个包为R用户提供了现成的、具有游戏特色的调色板，可用于创建更吸引人的图表。
研究人员通过单细胞和bulk RNA测序，鉴定出18个线粒体自噬相关基因（MRGs），在胃癌中的预后作用。这些基因可能成为新的生物标志物和治疗靶点。分析显示GABARAPL2和CDC37在上皮细胞中高度表达，与免疫浸润和预后相关。构建的风险模型在多个独立队列中验证有效，表明MRGs可改善预后预测，并提示免疫治疗潜力。研究强调了单细胞分析在理解疾病复杂性和指导个性化治疗中的价值。
**摘要：** 一项发表在《Journal of Translational Medicine》（IF=7.4）的研究聚焦于低级别胶质瘤（LGG），通过集成机器学习分析线粒体功能与18种细胞死亡模式的交互，开发了一种名为mtPCDI的预后指数。该模型基于1467例全球多中心LGG患者的基因表达数据，揭示了线粒体功能与预后及免疫代谢特征的关联。mtPCDI高分组表现出代谢途径增强和免疫活性，且在调整混杂因素后，其预后价值超过传统临床模型。研究结果强调mtPCDI在个性化风险评估和治疗策略制定中的潜力，并为线粒体介导的细胞死亡研究提供了新视角。
Nature Genetics上的一篇高影响力（IF=30.8）文章利用孟德尔随机化分析了暴食症（BED）的遗传基础。研究通过机器学习预测个体患BED概率，进行全基因组关联研究，识别了与铁代谢相关的基因位点，如HFE、MCHR2、LRP11及APOE。这些发现揭示了BED的遗传信号与铁代谢的关联，为理解这种疾病的病理生理学提供了新见解，并为治疗研究指明方向。文章中还包括多个图表展示分析结果。读者可以通过后台回复特定代码获取文献。
**摘要：** 《R包stringi安装挑战与解决方案》 `stringi`是R中的关键字符串处理包，基于ICU库，常用于生物信息学和统计分析。安装时常遇到问题，特别是在Linux上，因平台依赖和C库版本而复杂。解决办法包括检查GCC版本、网络和环境。当常规方法失败时，可尝试手动下载ICUDT，设置`configure.vars`或通过源码安装：下载zip，构建，然后使用R CMD安装。遇到类似问题的开发者可参考提供的链接和步骤。安装问题多样，需灵活应对。
**摘要：** 一项研究在《翻译医学杂志》(IF 7.4)上发表，揭示了线粒体分子特性如何影响风湿性关节炎(RA)的治疗。通过对线粒体基因的分析，研究人员识别出RA患者的三个亚型，每个亚型具有独特的分子和细胞特征。亚型关联分析显示，亚型C对特定生物制剂如英夫利昔单抗、抗TNF药物、利妥昔单抗和甲氨蝶呤/阿巴西普的响应更强。利用机器学习建立了基于线粒体基因的诊断模型，该模型在区分RA亚型上表现优异，为患者分层和个性化治疗提供了新策略。
**摘要** 一项发表在《英国癌症杂志》(IF 8.8)上的研究利用孟德尔随机化方法分析了吸烟与结直肠癌(CRC)风险的关联。研究发现，吸烟开始会增加CRC风险，而戒烟则有保护效果，这些关联独立于其他吸烟特征和饮酒。通过基因预测的DNA甲基化，识别出CpG位点cg17823346 [ZMIZ1] 低甲基化降低CRC风险，而cg02149899高甲基化增加风险。共定位和基因-环境交互分析支持了这些表观遗传变化与CRC关联的生物学意义。研究强调了吸烟、DNA甲基化与CRC风险的显著联系，并为理解吸烟的致病机制提供了新见解。
研究摘要： 在《Cancer Immunology Immunotherapy》上发表的一篇文章，通过整合Bulk和单细胞RNA-seq数据，探讨了非小细胞肺癌（NSCLC）中癌相关纤维细胞（CAF）的作用。研究者识别出CAF的预后标志物，构建了一个基于CAF的模型，该模型在四个独立队列中区分了预后良好的和较差的患者。WGCNA分析鉴定出CAF标记基因，而CAF分数与免疫微环境和免疫治疗反应相关。高CAF分数关联较差的免疫治疗反应，FBLIM1被发现为CAF的主要来源，其高表达预测了免疫疗法的不良反应。该研究揭示了CAF在NSCLC免疫抑制和治疗策略中的重要地位。
Nature Communications 发表了一项关于空间转录组和机器学习在肿瘤研究中的应用。研究聚焦于HPV阴性口腔鳞状细胞癌，通过整合单细胞和空间转录组分析，揭示了肿瘤核心（TC）和前沿边缘（LE）的独特转录特征。TC和LE的基因表达模式与多种癌症的预后相关，其中LE基因标志关联不良预后，而TC则与较好预后相关。利用机器学习，研究人员建立了预测模型，识别出跨癌症类型的保守TC和LE特征。此外，他们还分析了RNA剪接动态，发现了潜在的治疗脆弱性。这项工作为肿瘤生物学和靶向治疗提供了新见解，并为药物开发提供了依据。
DisGeNET是整合基因-疾病关联数据的综合数据库，用于生物医学研究。disgenet2r是R包，方便访问DisGeNET数据，支持查询、检索和分析。最新版包含超百万基因-疾病关联。安装包时若遇到网络问题，可从GitHub下载源代码手动加载。常用功能包括检索单一疾病相关基因、多疾病联合分析及疾病富集。该包简化了数据获取和初步分析，适合初学者，但可视化定制性有限。
本文介绍了处理无基因注释的GEO数据集的方法。当遇到GPL平台无基因注释时，可以通过以下步骤解决：1) 查看数据集补充文件中是否已有注释矩阵；2) 使用搜索引擎或官网查找相关资源；3) 如数据集较新，尝试联系平台官方；4) 利用已有经验进行转换。文中通过多个GSE示例详细解释了如何处理不同情况，并提醒读者注意检查数据集中可能隐藏的注释信息。作者提供了转换ID的代码，并在公众号“多线程核糖体”分享了相关资源。
cfDNA是指存在于血液中的游离DNA片段，来源于正常和异常细胞的死亡。这些片段长度通常为160-180碱基对，研究cfDNA在非侵入性诊断、疾病监测、早期检测和理解生理及病理状态方面有重要意义。cfDNAPro是一个工具，用于分析cfDNA的片段长度分布，提供数据表征和可视化。它能展示片段长度的整体、中位数和众数，以及峰和谷的分布，还有振荡周期性。通过上图和下图的对比，可以观察到不同队列中cfDNA片段长度的差异。此外，cfDNAPro还能展示DNA片段的模态长度，分析10bp周期性振荡模式，帮助科学家深入了解cfDNA的特征。
本文介绍了两个R包——`ggGenshin`和`Genshinpalette`，它们提供了基于热门游戏《原神》角色色彩的调色板，用于数据可视化。`ggGenshin`包包含了一系列与游戏角色相关的颜色，可以方便地应用到`ggplot2`图形中，而`Genshinpalette`包则提供了更多角色的配色选项。通过这两个包，用户可以直接使用预设的配色方案，提升图表的视觉效果。文中还展示了使用这些调色板绘制的一些示例图表。
本文分享了一篇发表在《Computational and Structural Biotechnology Journal》上的研究，通过机器学习方法识别了败血症的潜在诊断和预后生物标志物。研究者分析了脓毒症和对照组的转录组数据，鉴定了11个差异表达基因，并通过LASSO和SVM-RFE算法选出了4个关键基因（YOD1、GADD45A、BCL11B和IL1R2）。这些基因显示出优秀的诊断和预后能力，且与免疫相关过程显著关联。此外，通过小鼠模型验证了这些基因的表达变化，为败血症的机制理解提供了新见解。
该文章是一篇发表在《Journal of Translational Medicine》上的研究，探讨了白藜芦醇治疗糖尿病肾病（DKD）的机制。通过网络药理学、分子对接和实验验证，研究发现白藜芦醇可能通过作用于PPARA、SHBG、AKR1B1、PPARG、IGF1R、MMP9、AKT1和INSR等靶点影响DKD。分子对接和细胞实验进一步证实了这些发现，为白藜芦醇在DKD治疗中的应用提供了理论支持。
在《Journal of Translational Medicine》上发表的最新研究中，科学家们鉴定了一种新的NET相关基因签名，用于预测弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者的预后。他们发现8个基因（PARVB，LYZ，PPARGC1A，HIF1A，SPP1，CDH1，S100A9和CXCL2）与DLBCL生存率显著相关，建立了NRG遗传风险模型，该模型可能有助于指导DLBCL的治疗选择。研究包括基因表达数据的分析、预后特征的构建和验证，以及与免疫微环境和潜在治疗靶点的相关性探索。
该文章是2023年9月发表在《Journal of Translational Medicine》的孟德尔随机化研究，探索风湿性关节炎（RA）的潜在药物靶点。研究通过遗传学方法鉴定，发现7个可能的药物靶点，这些基因与免疫功能相关，有望为RA药物开发提供新方向，节省成本，并增加临床试验成功的可能性。分析过程包括MR分析、共定位、功能富集和药物预测等步骤。
在iScience上发表的一篇文章探讨了胃癌中糖代谢和肿瘤免疫微环境的关系，以预测临床结果。研究基于2471个胃癌样本的多组学数据，鉴定出三种糖代谢亚型和两种免疫聚类，建立了糖免疫评分系统，该系统能够区分对化疗敏感和可能从免疫治疗中受益的患者。高糖免疫评分与糖代谢活跃和较低的化疗响应相关，而低评分与更强的免疫浸润和可能的免疫治疗响应关联。研究结果强调了在胃癌治疗策略中考虑糖代谢和免疫状态的重要性。
研究摘要：一项发表于2023年《Molecular Neurobiology》（IF=5.1）的论文探讨了帕金森病（PD）与重度抑郁症（MDD）的共病基因。研究通过分析基因表达谱数据识别出PD和MDD的共同基因，特别是AQP9、SPI1和RPH3A三个关键基因。这些基因在两种疾病中均表现出显著差异表达，且与中性粒细胞和单核细胞的功能有关。研究使用生物信息学方法进行基因功能注释和蛋白质相互作用网络分析，并通过实验验证了基因在模型系统中的作用，强调了这些基因在疾病病理生理中的潜在角色。
`GOplot`是R中的一个宝藏包，用于GO富集分析的创新可视化。它提供多种图表类型，如GOBar、GOBubble、GOCircle、GOChord、GOHeat和GOCluster，以及GOVenn。通过调整参数，用户可自定义颜色、大小和排序。例如，GOBar和GOBubble展示富集条形和气泡，GOCircle以环形图表示，GOChord描绘基因和过程间关系，而GOHeat和GOCluster提供热图和聚类视图。此外，还有GOVenn用于绘制Venn图。包简化了数据准备和绘图过程，适合快速高效地展示复杂分析结果。别忘了引用创始人Walter等人的工作。
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