事情是这样的，遇到了一个项目，在审核的时候。发现结果有强的批次效应。在样品重复性分析中基本上没有任何规律，差异基因也少。就想着如何解决，一边解决一边将用到的函数整理打包成一个新的R包。

发现变弯真是个好的点子！！！

第二个R包！

地图可视化展示新冠全球流行

因为需求，所以诞生了两个R包，都是自己在周末写的，还不完善

膜蛋白的分析由于它们的疏水性，复杂的翻译后修饰（PTM）以及它们以低丰度，一直以来都是蛋白研究的难点。

其中, 启动子凝聚物是在细胞核中的自发产生的瞬时动态结构，其形成主要依靠转录因子的浓度。相分离的浓缩假说解释了不同的转录因子如何能够招募相同的Pol II聚合酶。启动子凝聚物是高度动态的，并且可以在细胞核内, 发生位点改变，收缩和重整。

马上就要秋季宣讲了, 之前春季宣讲自己算了下, 出差应该有个50天左右, 画个R包纪念下.

本文集中收集了单细胞的软件, 原理, 文献, 但是不是完整的, 我后面会补充和整理

一般转录组数据因为其通量高。一下检测几万的基因表达量，面对如此丰富的表达量信息。就为根据表达量的情况来筛选那些内参基因提供了一个很好的研究基础。

根据自己在公司做的团队分享整理来的, 主要是结合自己的一些售后经验,进行对KEGG数据的一个了解的深入

但miRNA与mRNA不同，成熟的miRNA的长度只有24nt左右，非常短，通常正向引物就足以覆盖其全长甚至有余，反向引物就无处安放了。那么如何实现miRNA的qPCR扩增呢？解决方案就是在逆转录的时候设法增加逆转录产物长度。普遍的方法有两种，加尾法和茎环法。

染色质免疫沉淀测序技术（ChIP-seq）, 是应用高通量DNA测序的手段对目标蛋白结合的片段进行测序的技术，可以用来验证蛋白结合的基因组位点。从实验的操作来讲主要分为两大类, 一类是X-ChIP, 一类是N-ChIP. 其中N-ChIP不不涉及甲醛交联, 所以更适合那些和DNA有强相互作用的蛋白ChIP-seq实验. 主要就是组蛋白. 而X-ChIP则采用甲醛交联就没有这个限制. 广泛适用于转录因子, 组蛋白, 聚合酶等蛋白的结合片段测序. 所以基本上的Chip-seq大部分都是X-ChIP.

ggtree是Y叔的，也是微信公众号biobabble的号主，称号呢，挺多的。简而言之就是国内R开发者中的佼佼者。尤其擅长的是可视化。也就是我们比较关注的绘图部分。

作为适应性免疫的关键细胞效应物，T和B淋巴细胞利用专门的抗体来识别抗原，响应和中和各种外在威胁。这些受体（B淋巴细胞中的免疫球蛋白，T淋巴细胞中的T细胞受体）具有令人难以置信的序列变异.

monocle是一个基于R的生物信息分析包 . 应用于单细胞转录组测序. 其中最厉害的是拟时分析, 研究细胞的分化轨迹, 让我们看一看拟时分析的原理.

单细胞越来越火，研究的人也越来越多，相信单细胞技术会极大的推荐基础理论研究的拓展。硕士就读的学校，主要是研究医学相关的细胞生物学，当时毕业的时候就传闻学院大佬要引进单细胞测序平台。也不知道现在如何了

记录一下2019年春季宣讲的三个月,由于工作的原因，在春秋两季会集中出差一段时间。此外，还会有偶尔的生信培训班的出差任务。总之，一年总会出差个2-3个月。 并且由于自己负责的区域比较远. 导致一次出差就要出差三周, 比如今天的春季宣讲,从4月10号到4月30日, 我在东北三省出差. 后面在广州呆了不到一个月, 5月26日又跑到了京津翼地区外加内蒙古出差了三周, 也是刚刚在上周, 也是6月6日回到了广州. 再加上年前去的西安杨凌和山东青岛的生信培训班. 估摸着今年已经出差了三个月是足足的.

最近的事情 最近微信公众号很久没更新了, 其实挺对不起我那90个订阅者的.__是的,现在我的微信公众号有90个订阅者了__,但是最近忙于出差,时