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发帖数: 1 | 2 On your computer with web browser
1. go to https://www.gtexportal.org/home/datasets
2. You will be asked to login, so login with your google account
3. Randomly choose a small file to download (such as "GTEx_Analysis_v7_
Annotations_SubjectPhenotypesDD.xlsx"), this is to trigger the
authentication process
4. open developer console, run
"gapi.auth2.getAuthInstance().currentUser.get().getAuthResponse().id_token"
5. Copy this token
On your Linux command line
6. run the following commands to obtain ... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 3 是的。最重要的是5，如果结果这个基因knockout的确改变了疾病的phenotype，这一个
结果就可以引起领域里的关注了。但是：
第一，这个基因其实出现一段时间了，我和老板都很惊讶一直没有这个基因knockout
mice的结果报道，所以我强烈怀疑其他group也做了这个基因，但是结果不如意，所以
就一直没消息。
第二，这个noncoding variants虽然在这个基因内部，但是要知道不是说variant is
within the gene就说明这个variant一定调控这个基因本身。横跨几个megabase的long
－range调控其他基因的比比皆是。当然了，调控所在基因是所有正常人的第一反应，
是最大可能性的hypothesis
所以我个人是觉得首先要搞清楚noncoding variants到底在调控什么，所以我们去切了
大脑样本做eqtl，测量variants所在基因的表达量，但效果不太好，所以我现在对“这
个variant调控所在基因”这个结论不是非常自信和相信。而且eqtl本来就是个非常非
常noisy的实验，而且你都不知自己切的brain区域是否跟疾病有关系（... 阅读全帖 |
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y****6
发帖数: 65 | 4 【 以下文字转载自 Biology 讨论区 】
发信人: yhg926 (), 信区: Biology
标 题: 急求生物信息学博后位置-可免费工作三-六个月
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Dec 14 22:04:26 2015, 美东)
本人生物信息学博后，J1身份，前不久突然被现任老板通知不继续续签下一年的合约
，离我DS2019表到期只剩下2个多月(Feb 28.2016)，而且长假来临，因此打算在此广而
告知，以求尽快在deadline之前找到下家。同时，只要是能够快速转到新位置，如果您
的实验室经费暂时不足，本人也很愿意做志愿者免费打工三-六月时间。
目前，我在Upenn，school of medicine 做博后已近两年 ， 研究方向为 大样本
RNAseq analysis，epigenomics ， gene expression ，clinical data 的整合分析
以及 eQTL analysis，之前 在研究生阶段从事的是微生物基因组的分析和比较基因组
学研究，在博士阶段则从事NGS 的算法研究。因此，对NGS 之类的数据分析十分熟悉... 阅读全帖 |
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y****6
发帖数: 65 | 5 【 以下文字转载自 Biology 讨论区 】
发信人: yhg926 (), 信区: Biology
标 题: 急求生物信息学博后位置-可免费工作三-六个月
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Dec 14 22:04:26 2015, 美东)
本人生物信息学博后，J1身份，前不久突然被现任老板通知不继续续签下一年的合约
，离我DS2019表到期只剩下2个多月(Feb 28.2016)，而且长假来临，因此打算在此广而
告知，以求尽快在deadline之前找到下家。同时，只要是能够快速转到新位置，如果您
的实验室经费暂时不足，本人也很愿意做志愿者免费打工三-六月时间。
目前，我在Upenn，school of medicine 做博后已近两年 ， 研究方向为 大样本
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以及 eQTL analysis，之前 在研究生阶段从事的是微生物基因组的分析和比较基因组
学研究，在博士阶段则从事NGS 的算法研究。因此，对NGS 之类的数据分析十分熟悉... 阅读全帖 |
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e*****t
发帖数: 642 | 7 我印象中R/qtl可以做这种图，要看你对R了解多少。
不过你这个expression level和lod之间什么关系？
LOD score一般在qtl mapping中才用得到，你是不是指的是eQTL？
你要是你们实验室专门做bioinformatics，你们老板要求还不算过分。否则。。。 |
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e*****t
发帖数: 642 | 8 gao ren bu gan
sequencing the whole genome, you could get SNP (for GWAS, linkage analysis).
You could have genetic structure variation, like CNV.
sequencing the mRNA, you will have gene expression data, which could be used
for transcriptome analysis, or eQTL mapping.
Chip-seq gives you DNA-binding proteins analysis, like TF, histone
modification.
bisulfite sequencing give you DNA methylation, which has high correlation
with gene expression. |
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b******u
发帖数: 1 | 9 Hi 您好
对于您的问题，其实是这样的 GWAS的研究主要是归咎于对于疾病的non-preknowledge
的理解的，就是说你只要有两组case-control （一般是这样的）然后上GWAS芯片，然
后看基因之间的SNP频率差异。
对于的您所说的OR在1.3以下，这些在临床意义上都没有任何价值（欢迎拍砖），之所
以可以检测出来，主要是看P-value，然而p-value主要是看样本量，按照公式来推理，
只要你的样本足够大，你就可以检测出significant的细微差异，例如OR<1.2 所以现在
的趋势是1）提高样品量2）如果样品不够大的时候，引入其他变量，例如环境factor (
Gene-Environment Interaction in Genome-Wide Association Studies)，或者加入
expression （eQTL），现在国内更多是单纯的提高样品量，因为在国内收样品较容易。
第二个问题，隔离人群GWAS， 首先您朋友要考虑以下问题，首先是您朋友是要screen
mutation还是做疾病的mutation？ 国内一般是做疾病的，a) 在深山老林... 阅读全帖 |
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u*********1
发帖数: 2518 | 10 拿到某疾病sample的whole-genome sequencing数据，鉴定出SNP；其实不仅SNP，各种
structural variants我也搞到了手上。
请问然后做什么呢？
和已经有的database比较挑出rare variants？
然后看这写variants影响了什么coding region？
甚至和DNAse 1 hypersensitivity或者eQTL比较来找影响到了什么noncoding region？
我感觉WGS之后的下游genetic basis分析然后来找什么致病位点挺傻的，大部分
noncoding region我们都搞不清楚是什么功能。然后作为bioinformatician能做的就这
么多了，不晓得在biology/medicine角度还有什么可以继续探究的思路？
另外，如果我拿到100个甚至500个WGS的data，又应该怎么做呢？做population
genetics？
请前辈高人指教！
谢谢 |
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g*********3
发帖数: 177 | 11 你的论述本身就有问题。
1） 生命的来源不是进化论探讨的重点。如果你觉得是，说明你不懂进化，或者说现在
biologist眼中的进化。
2）任意发挥，基因随机突变----这是初中生的进化。
至少你可以参考下scientific American里的资料：物种之间的差异可以反映在基因差
异，但是物种进化是缓慢的，可以说是基因表达水平的差异，简单说就是非基因的差异
，比如eQTL, regulatory element.etc。用人作为例子，全世界所有的人种，即使你比
较基因突变的差异，最后也只有< 300的基因位点（还不是基因。）
但是调节这些基因的位点就是几个million。
3）你的那种任意发挥，杂交xxx导致几个物种的线性组合生成一个新物种本身就很可笑
。课上老师给出的演化模型是以cluster来演示的，你说的是你自己的进化。
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进化论和goldbach conjecture一样，是个人人都能看懂题目，人人都能插上一脚，所
以是民科最喜欢讨... 阅读全帖 |
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s*********t
发帖数: 4253 | 12 我看是你更本是不明白什么是真正进化论， 也有可能你读太多书 ；）
搞到连最基础的常识也要用scientific terms来解释。
所谓，Can't see the forest for the trees。
就回答你的1）生命的来源不是进化论探讨的重点。
（答）生命的来源本来就是整个进化论最重要的起点。
如果你连起点都搞不清楚，你接下来的研究成果全都是有瑕疵。
所谓上梁不正下梁歪，做学术研究的，怎可以轻易忽略这大细节呢？
我们要的是真相！ The Truth，而不是根据人所定下的research guide，
这里删一删，那里打个勾勾把无法解释的问题轻轻给代过。
2）你说那是“初中生的进化“？
（答）进化论的始祖，Single Cell 才不再乎什么这一切。
它从一个单细胞演变成 Multicellular Organisms 更本不需要作任何解释。
因为更本没人管！ 进化论本来就是“无人管”的生物生产线。自由发挥！弱势的生物
被淘汰，高商智，强势的存活。互相杂交。
3）你说“你的那种任意发挥，杂交xxx导致几个物种的线性组合生成一个新物种本身就
很可笑”
（答）为何可笑呢？你自己又... 阅读全帖 |
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m******g
发帖数: 467 | 14 Science 14.05.02
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Denisovan
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y****6
发帖数: 65 | 15 本人生物信息学博后，J1身份，前不久突然被现任老板通知不继续续签下一年的合约
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并熟练掌握 Perl/C/R 编程 以及linux 操作系统。
如需要详细简历 和有意提供职位者请联系 Email：[email protected]
/* */ ; Tel:
2153856753 |
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r**********e
发帖数: 587 | 16 说说我自己的体会
纯科学的研究里大家喜欢用model animal；model的根本意思就是生物体太复杂，所以
用一些简单的模式生物来替代研究。
大家用模式生物研究了无数基因，蛋白，pathway，发育，奠定现代生物医学基础
可如今要迈向translational science了，很多模式生物自然要失效。你狂研究yeast和
C elegans来说明XX基因在人类疾病里有作用这不是骗傻子吗？这也是很多yeast，worm
人的funding越来越难拿的原因（当然如果你是Bob Horvitz另当别论）
大医院或者NIH都被MD大牛把持。MD的思维至少我了解到的，他们几乎只信mice以上的
data
大家为了funding都要往disease靠拢，可问题是人体本身的复杂度和疾病本身的复杂度
超乎想象。最好是有直接的病人样本，但病人样本又有很多noise。比如我是做神经疾
病遗传学的，过去一个工作是研究noncoding SNP是否调控XX基因这种eQTL的问题。多
亏老板是MD“大牛”所以我们能搞到大部分人没有的AD patients的brain sample。但
我们仅有的也就是不知... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 17 小弟做某神经疾病关联位点的分子机理，已经做了的东西有：
1.首次发现这个相关位点，这个variants在某个基因的intron区域 （所以难研究诶）
2.把这个variants克隆进luciferase系统研究对表达的影响，有明显影响
3.我们有疾病相关的病人大脑组织样本，直接拿来进行eQTL的研究，但病人样本太
noisy所以结果不够significant，但trend和luciferase系统是一致的
4. 因为大脑样本结果不够明显，我也在用neuroblastoma的cell line做crispr，正在
等待结果
5. 同时合作者弄到了variants所在基因的knockout mice，正在等待结果看这个基因的
敲除是否对老鼠有影响
同时可能打算要做的：
6. 我通过public data计算发现这个variants所在区域可能binding的protein，所以打
算做chip－seq？
7. 最终极的还是直接在ips/stem cell里做crispr产生这个variants，然后诱导成我们
要的neuron。但是我对ips技术实在不懂又要从头学起。
老板是MD,所以思维... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 18 对。你说的很对。关键是我就是觉得我们发现了真正的cause，就是和snp marker关联
的真正的disease－causing sequence
所以除了eqtl，我们还需要test this hypothesis－－－这一段sequence是真正的病因 |
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a****e
发帖数: 150 | 19 biostat跟epidemiology的联系和区别：epidemiology的人自认懂统计的很多，实际上
。。。。 不过epidemiology的口头表达能力要强，epidemiology自己不做methdology
， 侧重从环境或者病人习惯这些“实际因素”分析结论。 biostat做methdology，有
些老师也做theory。
statistical genetics 就是生统的一个研究方向。 主要就是eQTL 和 各种平台产生的
数据的association analysis， 加一点 classification/clustering什么的。 C/C++
编程的要求挺高的。 至于有没有前途就见仁见智，最近很火倒是。 一家之言轻拍。 |
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