d********i
发帖数: 113 | 1 急需2个审稿人，计算生物学相关，最好是rnaseq相关的，请站内信联系. |
|
发帖数: 1 | 2 本人美国一流大学cs专业phd毕业，现在postdoc第二年，跪求版上各位大神赏赐一些
Review机会。主攻bioinformatics, computational biology。谢谢！有意者请站内信
联系。
RESEARCH EXPERTISE
• Large-scale transcriptome integration
• Coexpression analysis and integration
• Data visualization
• Development of user-friendly systems and software
• Data mining, data curation
• Gene ontology, gene function prediction
• Integration of RNAseq and microarray data |
|
f******t
发帖数: 2699 | 3 就是一样的道理，这些日用品明明也没有任何长期实验证明对人类健康无碍，但是很多
人却不能，或是说拒绝类比。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
我是本版潜水员，标准的black thumb，种什么死什么，所以平时是不敢冒泡的。遇到
这个能插嘴的话题，多说两句。
“一个则是跟政治以及粮食自主直接挂钩”
－－不懂这句。谁规定转基因是孟山都专利了，但是以现在中国大部分民众这个态度，
只能一声叹息了。。。
“另一个则是一旦证实危险由于基因的传播自然无污染的种子已经不存在，可能会危及
整个人类的生存”
－－这是哪里来的概念？什么叫基因传播？很多似是而非的文章用一些看似科学，实际
无理的说法混淆视听。
“要说吃不饱饭，转基因技术压根就没这功能，最多就是少了病虫害。”
－－这话绝对了。只能说目前市场的转基因作物没有这功能，不代表这功能不能实现。
“所转换的基因在生物体内的表达是未知的。”
－－有出处吗？现在的技术做tissue specific或是developmental stage specific的
启动子完全不成问题，何来表... 阅读全帖 |
|
|
p*****m
发帖数: 7030 | 5 恩 大多数情况下RNAseq就够了应该。如果果蝇的话就没必要了 果蝇里P-element的
选择性没有在老鼠里面那么大 现在已经没什么人还在果蝇EMS了。鱼不清楚 看起来
tol2也不错吧 |
|
p*******r
发帖数: 4048 | 6 Can you tell me more.
I am interesting in doing RNASeq.
But it requires much more starting material than Gene Chip.
Does Helicos require much less? |
|
|
e*****t
发帖数: 642 | 8 illumina的platform，RNAseq，
想对比几个软件，看看snp 结果有什么不同。
谢谢 |
|
T**********t
发帖数: 1604 | 9 不同表达（一个表达，另一个不表达）
意思应该是一个transcribe成了mRNA，一个没有。这个应该是用的RNAseq技术，测的是
不同organ里的mRNA吧。 |
|
y******e
发帖数: 277 | 10 组里的leader让我选，和postdoc差不多的工作
以后想进公司
请问大家该选哪个方向？
以前的经历偏sequencing
但担心这么做下去估计会一直develop algorithms
我不是CS出身，特别深的hard core不行
另外比较喜欢分析clinic data
觉得做bionetwork(signaling network, protein network, metabolic network)会不
会对纯编程技术没有那么高
对bionetwork不是很了解
谢谢大家建议 ：） |
|
b*****l
发帖数: 9499 | 11 当然是 NGS 了。Network 要是做个线虫啊果蝇啊还可以，做老鼠或者人就算了吧 --
那都是被 NIH 的指挥棒给逼的。 |
|
v**********h
发帖数: 230 | 12 呵呵，刚刚计算机老师还评价生物领域发展起来的算法，尤其是NETWORK方面的，感觉
很幼稚，一副鄙夷的样子……还尤其鄙视说，搞生物算法的人，通常手上只有几个
SAMPLE，然后得出结论说，自己的结果很好，相比于random的结果……lol |
|
y******e
发帖数: 277 | 13 原来如此！~~
多谢ls两位大牛指点明路 XD
那我就坚定的走NGS这条路了：） |
|
b*****l
发帖数: 9499 | 14 那是他没见到几百个 sample 的例子。。。 |
|
v**********h
发帖数: 230 | 15 我举得例子就是好玩而已，没有斗胆“指路”啥的。实际上，我本人对NETWORK很感兴
趣，见到一些很COOL的算法总是很兴奋，比如什么random walk……我现在的实验室也
是坐RNA_SEQ和NETWORK的，我是半瓶醋，可别误了你的前途大事：-） |
|
y******e
发帖数: 277 | 16 大侠太客气啦：）
我对network也没啥经验
看公司找人都是NGS或者network
而且network都是一堆CS的人在搞
像我好多年都没碰matrix的人
心中颇惴惴哇
如果选NGS
估计以后就一直走sequencing分析这条路了：）
看板上讨论ms前景还不错看：） |
|
e*****t
发帖数: 642 | 17 既然都做了rnaseq了，expression diff只是很多数据挖掘中的一个topic，要不然做
array就可以了 |
|
n******7
发帖数: 12463 | 18 我昨天在RNAseq data里面找到主的签名了！
经过重重机制加密，只有我这样的聪明和虔诚的人才能找到 |
|
M**a
发帖数: 4816 | 19 人工抓我18年前在武大搞过的。
现在这个，是要测定单细胞代谢参数的，然后搞下来做单细胞基因表达检测的（qPCR和
RNAseq）。 |
|
M**a
发帖数: 4816 | 20 其实抓这个过程很简单，问题是同时
要测定单细胞代谢参数的，然后搞下来做单细胞基因表达检测的（qPCR和
RNAseq）。 |
|
d***y
发帖数: 8536 | 21 microarray 鐵定被RNAseq玩死。 |
|
a***y
发帖数: 19743 | 22 更新, clarify了一下情况。
选择一的老板是assistant
目前tenure在审，实际上我博士导师参加校外评估，但是是confidential。
tenure没问题，事实上学校让他提前申请tenure评估。
选择二的老板也是有钱的，差别可能不大。
二确实没有研究生。不过很多牛校老板不是经常没有吗？
以下是之前的描述。
选择一
综合大约前20，专业前三的学校。
教授比较聪明，也还算nice，经费较充足，实验室大小总共约10人，力求研究生和博后
对半。文章大约常发10分左右的。比较新的实验室，业内声誉挺好。有senior博后在中
国找到faculty。
研究项目会用到：RNAseq，蛋白组，MS，大部分常用的蛋白分析手段。研究膜上膜蛋白
。不属于医学，但是有NIH的经费。
选择二
top 3大学旗下最好的医院里的实验室
教授人品不错，成长背景历程和我类似，估计所以才给我面试。去年面试的，今年再联
系，有额外的经费了，有意收我。实验室大小差不多，没有研究生，全是postdoc和
senior的fellow，手下fellow拿到一些fellowship概率不错。副教授，还没有转正。文... 阅读全帖 |
|
C*****h
发帖数: 926 | 23 直接去看reads，把那些reads数，小于10的直接去掉。
control |
|
m***c
发帖数: 177 | 24 I knew someone is good at this. send me a note if you need help. |
|
|
H****N
发帖数: 997 | 26 借风问一下，对mouse genome 来说，一个sample最少需要多少matched reads? |
|
j*p
发帖数: 411 | 27 理想条件，假设library里面有n个rna，每个rna expression 为ni，假设fragments，
sequencing等都是random，那么理论上讲，每个rna被sequence到几率应该和rna的
expression level成正比。问题是有两个不同的rna pool，一个control，一个treat，
这两个sample中rna level 的distribution 不同，total number of rna copies 也不
同，假设两个sample拿去被sequencing的总量一样，并且都被sequence出来10M reads
，那么有可能，在control里面只sequence到expression level最大的1k个rna，其他的
rna reads=0，在treat里面，却sequence到了2k个rna。假设你说的rna在control里面
排第1001，有10个copy，在treat里面也排1001，有10个copy，用sequence，一个没表
达，一个有表达。如果用pcr，两个都有表达。
我认为，不应该是map的问题，the ... 阅读全帖 |
|
t*d
发帖数: 1290 | 28 难道 RNA-seq 还用这种方法判断有无表达？
microarray 里，Affy 的 P and A 内行是从来不相信的。
一般来说找差异表达的基因应该先把这种在所有样本中都低于或接近可检测下限的的基
因放弃了。
RNA-seq 的检测下限和测序深度有关，lz 的这个例子也许是因为深度不够，该基因的
数据都是噪音而已？
reads
in |
|
C*****h
发帖数: 926 | 29 直接去看reads，把那些reads数，小于10的直接去掉。
control |
|
m***c
发帖数: 177 | 30 I knew someone is good at this. send me a note if you need help. |
|
|
H****N
发帖数: 997 | 32 借风问一下，对mouse genome 来说，一个sample最少需要多少matched reads? |
|
j*p
发帖数: 411 | 33 理想条件，假设library里面有n个rna，每个rna expression 为ni，假设fragments，
sequencing等都是random，那么理论上讲，每个rna被sequence到几率应该和rna的
expression level成正比。问题是有两个不同的rna pool，一个control，一个treat，
这两个sample中rna level 的distribution 不同，total number of rna copies 也不
同，假设两个sample拿去被sequencing的总量一样，并且都被sequence出来10M reads
，那么有可能，在control里面只sequence到expression level最大的1k个rna，其他的
rna reads=0，在treat里面，却sequence到了2k个rna。假设你说的rna在control里面
排第1001，有10个copy，在treat里面也排1001，有10个copy，用sequence，一个没表
达，一个有表达。如果用pcr，两个都有表达。
我认为，不应该是map的问题，the ... 阅读全帖 |
|
t*d
发帖数: 1290 | 34 难道 RNA-seq 还用这种方法判断有无表达？
microarray 里，Affy 的 P and A 内行是从来不相信的。
一般来说找差异表达的基因应该先把这种在所有样本中都低于或接近可检测下限的的基
因放弃了。
RNA-seq 的检测下限和测序深度有关，lz 的这个例子也许是因为深度不够，该基因的
数据都是噪音而已？
reads
in |
|
l**********1
发帖数: 5204 | 35 try test this kind of Cloud mapping platform to NGS 2.0 or 3.0 version database:
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21645377
//sourceforge.net/projects/cloudaligner/
//cloudaligner.sourceforge.net/
control |
|
a*******n
发帖数: 156 | 36 别去管那些copy数太低的, 就这么简单
RNA-seq给的信息那么多, 不会跟你hypothesis相符的基因都是这些copy数很低的吧 |
|
S**********l
发帖数: 3835 | 37 看很多paper都是只有两个样本（treatment vs. normal各一个)，就能算FDR。这种是
假设reads是什么分布的？还是假设FPKM是什么分布的？
谢不吝赐教。 |
|
b****e
发帖数: 26 | 38 Most say reads follow Poisson distribution, some paper indicates power law
distribution is fitting better... but i think most people still use Poisson
model. |
|
t*d
发帖数: 1290 | 39 参考一下这个：
A major problem with validating RNA-Seq expression estimates is that there
is no clear 'gold standard' for expression estimation. Comparison of RNA-Seq
to microarrays has suggested that the former technology is more accurate
than the latter. We examined the recently published NanoString nCounter gene
expression system, but noticed many unexplainable outliers and high
variance between technical replicates (see Figure S4 of Additional file 1
and data in Additional file 2). Quantitative rev... 阅读全帖 |
|
j******3
发帖数: 5244 | 40 唉，其实很多人没做也投了，文章也收了
有钱的老板砸钱灌水而已 |
|
S**********l
发帖数: 3835 | 41 我觉得那是必须的。我们刚做了一个，也就80%是真的。。。。 |
|
|
C*****h
发帖数: 926 | 43 做了，更加增加数据的可靠性，可以发到更好的杂志。
数据越多越好。越有说服力。 |
|
|
M*****k
发帖数: 1556 | 45 RNAseq比array在理论和实践上都强几条大街 |
|
d***y
发帖数: 8536 | 46 最好不要。RNAseq后续的分析很多，污染了，很麻烦的。 |
|
