Author Archives: gene_x

吴中四才子科举对比总结

人物对照表

人物 科举成绩 最高名次 仕途结果 文艺成就
祝允明 举人 举人 会试屡败,未入仕 书法大家
唐伯虎 解元(乡试第一) 解元 会试受牵连,仕途断绝 画坛巨匠,诗文俱佳
文徵明 多次应试未第 无功名 无功名,凭才入翰林院 书画双绝,影响深远
徐祯卿 进士 进士 曾任官职,早逝 才名横溢,著作丰富

结论:

  • 科举仕途最高:徐祯卿(唯一进士)。
  • 考试最风光:唐伯虎(解元,全省第一)。
  • 艺术成就最盛:祝允明、文徵明。

科举考试体系

  1. 童试(县、府、院试)

    • 通过者为 秀才(生员),是科举的入门资格。
  2. 乡试

    • 每三年一考,地点在省城。
    • 通过者为 举人,第一名是 解元
  3. 会试

    • 举人在京城参加。
    • 通过者为 贡士,第一名是 会元
  4. 殿试

    • 皇帝亲自主持。
    • 通过者为 进士,前三甲依次为 状元、榜眼、探花

科举人数规模(明清平均)

  • 秀才(生员):几十万(通过童试,全国总数约数十万)。
  • 举人:每三年全国约 1000–2000 人
  • 贡士:每三年约 300–400 人
  • 进士:每三年约 300–400 人(基本与贡士人数接近)。

换句话说:
十万秀才 → 千余举人 → 数百贡士 → 数百进士


总体总结

  • 仕途最高:徐祯卿 —— 唯一做到进士。
  • 考试最风光:唐伯虎 —— 乡试解元,全省第一。
  • 艺术成就最大:祝允明 & 文徵明 —— 书画书法成就远超仕途。
  • 科举本质:层层筛选,人数呈“金字塔式”递减,从数十万秀才到个位数的状元。

科举人数金字塔(示意图)

   ▲
   │ 状元(1人)
   │ 探花 / 榜眼(2人)
 ──┼────────────────
   │ 进士(约300–400人)
 ──┼────────────────
   │ 贡士(约300–400人)
 ──┼────────────────
   │ 举人(约1000–2000人)
 ──┼────────────────
   │ 秀才(数十万人)
   ▼

状元 信息汇总

一、状元的定义与历史背景

  • 状元 是在科举制度中 殿试(最后一关考试)中获得进士第一名 的称号,亦称“殿元”或“鼎元”。
  • 首见于唐代,状元称谓自宋代宋仁宗起逐渐定型,明清两代鼎盛使用 。
  • 文状元指文科第一;武举制度中,武举第一也称 武状元

二、科举结构中的状元名次

  • 殿试 中,所有贡士基本都能获得进士资格,但前 三甲 分别为:
    1. 状元(第一名)
    2. 榜眼(第二名)
    3. 探花(第三名)
      其他分别归属二甲、三甲。

三、著名“状元”实例

  • 唐朝

    • 中国最早有记录的状元可能是 孙伏伽(唐高祖武德年间)。
    • 另一说是 颜康成(651年)为最早状元。
    • 魏弘简(757–804年),780年代为殿试第一,后来官至太子校书。
  • 明代

    • 赵秉忠 为明代著名状元,其殿试卷被称为“状元卷”,保存完整,字迹整齐,内容体现其治国见解。他后官至礼部侍郎。
  • 清代

    • 武状元实例
    • 武举中也有状元:如 马瑔(后改名马全),既为武探花,又第二次殿试中获 武状元
    • 广泛流传的还有兄弟状元:刘荣庆(1784年武状元)与刘国庆(1789年武状元),中国科举史上极为罕见的“同宗皆为状元”典范。
    • 文学与地方状元
    • 苏州地区素有“状元之乡”美誉,自隋代以来至清末共出了 54 位文状元、6 位武状元,共计 60 位。
    • 官宦出身的状元家族
    • 吴钟骏:道光十二年殿试状元,官至翰林院修撰、礼部侍郎等职,是典型科举仕途走向。

四、总结一览表

类别 示例人物 特点简介
最早状元 孙伏伽 / 颜康成 唐代首批有明确记载的状元
著名状元 赵秉忠 “状元卷”至今保存完整,治政见解深刻
武状元典型 马瑔/马全;刘荣庆与刘国庆 文武皆有,兄弟双状元罕见
地方称号 苏州状元总数 出状元最多的城市之一
官宦仕途型 吴钟骏 状元出身,官至高位

唐寅诗词现代汉语翻译

以下是将唐寅(唐伯虎)四首代表作《桃花庵歌》《临终诗》《言志》《一剪梅·雨打梨花深闭门》翻译成现代汉语的版本,保留原诗意境与情感,同时使用简洁、通俗的语言,便于理解。

1. 《桃花庵歌》

原文

桃花坞里桃花庵,桃花庵下桃花仙。
桃花仙人种桃树,又摘桃花卖酒钱。
酒醒只在花前坐,酒醉还来花下眠。
半醒半醉日复日,花落花开年复年。
但愿老死花酒间,不愿鞠躬车马前。
车尘马足富者趣,酒盏花枝贫者缘。
若将富贵比贫贱,一在平地一在天。
若将贫贱比车马,他得驱驰我得闲。
别人笑我忒疯癫,我笑他人看不穿。
不见五陵豪杰墓,无花无酒锄作田。

现代汉语翻译

桃花坞里有座桃花庵,庵里住着桃花仙。
桃花仙人种桃树,摘下桃花换酒钱。
酒醒了就坐在花前,醉了就睡在花下。
半醉半醒日复一日,花开花落年复一年。
宁愿老死在花丛酒杯间,也不愿低头在车马前。
富人追逐车马喧嚣,穷人享受花枝酒盏。
富贵与贫穷相比,一个在天一个在地。
贫穷与车马相比,他们忙碌奔波,我却清闲自在。
别人笑我太疯癫,我笑他们看不透。
那些豪杰的墓地早已不见,徒留锄头耕田,无花无酒。

说明:翻译保留了原诗的隐逸情怀与对世俗功名的批判,用“疯癫”“看不透”等词保持唐寅的戏谑与豁达语气。

2. 《临终诗》

原文

生在阳间有散场,死归地府也何妨?
阳间地府俱相似,只当漂流在异乡。

现代汉语翻译

活在人间总有散场,死后去地府又何妨?
人间地府其实差不多,就像漂泊到外乡。

说明:翻译突出唐寅对生死的淡然态度,用“散场”“漂泊”等词语传递了原诗的从容与哲理感。

3. 《言志》

原文

不炼金丹不坐禅,不为商贾不耕田。
闲来写就青山卖,不使人间造孽钱!

现代汉语翻译

不炼丹药不打禅,不做生意不种田。
闲来画些青山卖,不赚人间黑心钱!

说明:翻译用“打禅”“黑心钱”等现代词汇,保留了唐寅拒绝世俗功利、追求艺术清白的志向,语气简洁明快。

4. 《一剪梅·雨打梨花深闭门》

原文

雨打梨花深闭门,忘了青春,误了青春。
赏心乐事共谁论?花下销魂,月下销魂。
愁聚眉峰尽日颦,千点啼痕,万点啼痕。
晓看天色暮看云,行也思君,坐也思君。

现代汉语翻译

雨打梨花门紧闭,忘了青春,错过青春。
美好时光与谁分享?花下痴迷,月下痴迷。
整日皱眉愁满面,泪痕点点,泪痕万点。
早上看天色晚上看云,走路想你,坐下想你。

说明:翻译保留了原词的哀婉与相思之情,用“痴迷”“泪痕点点”等词传递细腻情感,同时使语言更符合现代表达习惯。

总结

唐寅的诗词以其洒脱、感伤与哲理并存的风格,展现了他对自由、人生与情感的独特思考。以上翻译将古文转化为现代汉语,力求通俗易懂,同时保留原作的意境与情感,适合当代读者欣赏。

CRISPR-Cas9 脱靶率检测方法

CRISPR-Cas9 脱靶率检测方法

问题背景

在通过电转(Electroporation)结合 CRISPR-Cas9 技术完成蛋白敲除后,评估脱靶率(off-target rate)是关键步骤。脱靶率指 Cas9 在非目标位点发生切割导致的意外变异比例。以下为回答“简单测序方式(如 pool 测序)”的建议,重点推荐多位点扩增结合 NGS(amplicon deep sequencing),并澄清 pool 测序的概念。

推荐方法:多位点扩增 + NGS(Pool 测序)

什么是 Pool 测序?

在 CRISPR 脱靶检测中,pool 测序指:

  • 使用预测工具(如 CRISPOR、Cas-OFFinder)筛选潜在脱靶位点(通常几十到上百个)。
  • 针对这些位点(包括目标位点)进行 PCR 扩增(片段约 200–300 bp)。
  • 将所有扩增产物混合(pool)成一个测序文库,使用 NGS(如 Illumina,150 bp 读长)测序。
  • 通过分析每个位点的 reads,计算 indel 率(插入/缺失比例),即脱靶率。

为什么选它?

  • 简单:流程标准,实验室常用,操作直观。
  • 成本低:多个位点混库测序,远低于全基因组测序。
  • 结果直观:直接报告每个位点的 indel 率(如“位点A:0.5%”)。
  • 可优化:加入 UMI(唯一分子标签)可减少 PCR 偏差,提高低频脱靶检测精度。

操作步骤(概念版)

  1. 用 CRISPOR 或 Cas-OFFinder 预测脱靶位点。
  2. 设计引物,针对每个位点 PCR 扩增。
  3. 混合扩增产物,构建 NGS 文库。
  4. 上机测序,分析每个位点的 indel 率。

注意事项

  • 位点局限:仅覆盖预测位点,漏掉意外脱靶。需结合 GUIDE-seq 或 CIRCLE-seq 发现位点。
  • 测序深度:检测 <0.1% 低频脱靶需更高深度,增加成本。
  • 细胞背景:电转细胞类型可能影响脱靶谱,建议用实际样本验证。

其他方法(更全面)

如果担心漏检,可先用以下方法发现脱靶位点,再用 pool 测序定量:

  • GUIDE-seq:细胞内用寡核苷酸标记双链断裂,测序定位。优点是贴近真实环境,适合安全性评估。
  • CIRCLE-seq/CHANGE-seq:体外切割基因组 DNA,富集后测序,灵敏度高,适合生成候选位点清单。

Pool 测序 vs. 群体遗传学 Pool-seq

  • CRISPR 的 Pool 测序:同一样本内多个位点的扩增产物混合测序,保留样本信息,适合脱靶率分析。
  • 群体遗传学的 Pool-seq:混合多个个体 DNA 测序,研究群体变异,丢失个体信息,不适合单个样本的脱靶检测。

电转结合 CRISPR-Cas9 敲除原理

  • 电转:通过高压电场在细胞膜上开孔,将 Cas9 蛋白和 sgRNA(或 RNP 复合物)导入细胞。
  • CRISPR-Cas9:sgRNA 引导 Cas9 切割目标基因,造成双链断裂(DSB)。
  • 敲除:细胞通过非同源末端连接(NHEJ)修复,常产生 indel,导致基因失活,蛋白表达消失。
电转结合CRISPR-Cas9基因敲除_small

结论

多位点扩增 + NGS(Pool 测序)是最简单、性价比高的脱靶率检测方法,适合快速验证预测位点的编辑率。如需更全面分析,可结合 GUIDE-seq 或 CIRCLE-seq 发现意外位点,再用 pool 测序定量。


CRISPR 脱靶检测方法对比表

以下表格比较了 多位点扩增NGS(Amplicon-NGS,即 Pool 测序)GUIDE-seqCIRCLE-seq全基因组测序(WGS) 在检测 CRISPR-Cas9 脱靶率时的特点,供快速选择适合方法。

方法 原理 优点 局限 适用场景
Amplicon-NGS (Pool 测序) 针对预测位点 PCR 扩增,混合建库,NGS 测序计算 indel 率 – 成本低

– 操作简单,流程成熟
– 结果直观(位点 indel%)
– 仅限预测位点
– 无法发现意外脱靶
– 低频脱靶需高测序深度
快速验证已知位点的脱靶率;常规研究
GUIDE-seq 细胞内用寡核苷酸标记 Cas9 双链断裂,全基因组测序定位 – 贴近真实细胞环境

– 能发现意外脱靶
– 对低频位点较敏感
– 实验较复杂
– 某些细胞类型效率低
安全性评估;需全面发现脱靶的研究
CIRCLE-seq 体外基因组 DNA 环化,暴露 Cas9 切割,富集后测序 – 灵敏度高

– 操作较 GUIDE-seq 简便
– 易发现低频/意外位点
– 体外体系,可能与细胞内偏差
– 需细胞样本验证
生成广谱候选位点清单,结合验证
WGS 高深度全基因组测序,观察全局变异 – 覆盖全面 – 成本高

– 对低频脱靶敏感度低
– 数据分析复杂
临床级严谨需求;补充验证
CRISPR脱靶检测方法对比

决策建议

  • 简单需求:选 Amplicon-NGS,快速定量已知位点脱靶率。
  • 全面需求:先用 GUIDE-seq 或 CIRCLE-seq 发现位点,再用 Amplicon-NGS 验证和定量。
  • 高严谨性:WGS 作为补充,但成本较高。

回答:CRISPR-Cas9 敲除后脱靶率检测的简单测序方法

关于用电转结合CRISPR-Cas9敲除蛋白后,想知道脱靶率的简单测序方法,我推荐用多位点扩增结合NGS(amplicon deep sequencing),也就是您提到的“pool测序”。下面我简单说明怎么做,以及为什么它简单有效:

1. “Pool测序”是什么?

在这里,pool测序指的是:

  • 先用工具(如 CRISPOR、Cas-OFFinder)预测 Cas9 可能切错的脱靶位点(通常几十到上百个)。
  • 对这些位点(包括目标位点)做 PCR扩增,每个位点扩增出 200–300 bp 的片段。
  • 把所有扩增产物混合(pool)成一个测序文库,上机测序(比如 Illumina,150 bp 读长就够)。
  • 测序后,通过分析每个位点的 reads,计算 indel率(插入/缺失比例),这就是脱靶率。

2. 为什么选它?

  • 简单:实验流程成熟,很多实验室都用这套方法,操作像“套公式”一样直观。
  • 省钱:几十个位点混在一个文库里测,成本远低于全基因组测序。
  • 结果直观:直接告诉你每个位点的脱靶率(比如“位点A:0.5% indel”)。
  • 可优化:加 UMI(唯一分子标签)能减少 PCR 偏差,检测低频脱靶更准。

3. 注意事项

  • 位点选择:脱靶率分析只覆盖你预测的位点。如果担心漏掉意外脱靶,可以先用 GUIDE-seqCIRCLE-seq 找候选位点。
  • 测序深度:想看 0.1% 以下的低频脱靶,得增加测序深度,稍微多花点成本。
  • 细胞背景:电转的细胞类型可能影响脱靶谱,建议用你的实际样本测。

4. 简单操作步骤(概念版)

  1. 用软件预测脱靶位点(几十到上百个)。
  2. 设计引物,针对每个位点 PCR 扩增。
  3. 把扩增产物混在一起,建 NGS 文库。
  4. 上机测序,分析每个位点的 indel 率。

5. 如果想更全面?

如果您担心预测位点不全,可以先做:

  • GUIDE-seq:细胞内,贴近真实环境,发现意外脱靶。
  • CIRCLE-seqCHANGE-seq:体外,超高灵敏度。 这些方法能找到潜在脱靶位点,再用 pool 测序定量验证。

6. 小结

Pool测序(多位点扩增NGS)是最简单、性价比最高的脱靶率检测方法,特别适合您现在的情况。如果您有目标基因和 sgRNA 序列,我可以帮您整理更具体的位点预测或实验设计思路!您觉得需要更详细的方案吗?

微生物生物信息学

摘要

2030年的微生物生物信息学将继续保持其充满活力和创造性的学科特性,为不断增长的新序列数据增值,同时拥抱新技术和新方法。数据库和搜索策略将难以应对数据洪流,手工整理在迈向百万微生物基因组时代将不可持续。微生物分类学必须适应一种新情境,即大多数微生物通过序列分析被发现和表征。基因组测序将成为临床和研究实验室的常规方法,对用户友好的可解释输出提出了新的需求。“物联网”将渗透到医疗系统中,甚至医院管道系统可能都有自己的IP地址,可以与病原体基因组序列整合。微生物群热潮将继续,但潮流将从分子条形码转向宏基因组学。众包分析将与云计算碰撞,但防止微生物序列数据的误解和过度推销需要永恒的警惕。手持测序仪的输出将在移动设备上进行分析。开源培训材料将满足培养熟练劳动力的需求。随着我们大胆迈向21世纪第三个十年,微生物序列空间仍将是最终前沿!

微生物生物信息学在2030年将何去何从?

让我们先回顾过去。过去二十年,我们在微生物基因组测序能力上取得了惊人的进步(Loman and Pallen, 2025)。微生物生物信息学在很大程度上跟上了由此产生的数据洪流,现已明确成为一个独立的学科,由全球热心的微生物生物信息学家社区推动(Loman and Watson, 2023)。我们预计未来几年这一社区将继续增长,全球的微生物学家将应对已有的和新兴的挑战,包括抗菌素耐药性、微生物生物多样性、理解微生物群及其基因(微生物群落)、合成生物学以及基因组测序作为临床和研究实验室常规方法的采用(Cameron et al., 2024; Koser et al., 2024; Brown et al., 2025; Luheshi et al., 2025; Shanahan, 2025)。

值得强调的是,将生物信息学应用于微生物基因、基因组和宏基因组的研究确实提供了独特的挑战——与针对固定、相对易处理的人类、动物或植物基因组不同,我们必须处理来自数千种微生物病原体、数百万种共生微生物以及多达十亿种环境微生物物种的基因组信息(Locey and Lennon, 2026):一个由无数亿基因组成的分布式动态系统,比人类基因组大许多数量级。由此产生的序列数据洪流显然给微生物生物信息学带来了大数据问题(Eisenstein, 2025)。

当然,接近2030年时,有些事情将保持不变。专业微生物生物信息学家仍将主要在Linux操作系统上运行命令行程序,通常使用由开源软件构建的管道,结合自制脚本,尽管这些脚本将用Python而不是Perl编写(Myhrvold, 2024),或者可能使用一种尚未发明的新脚本语言。然而,不应排除商业软件包的作用,特别是在需要认证标准操作程序的应用中。不幸的是,到2030年,生物信息学作为微生物基因组学的支持技术与作为一个独立科学学科之间仍可能存在动态张力,这将反映在微生物生物信息学家的职业结构和晋升中的不确定性(Pevzner, 2004; Watson, 2023)。

随着本十年接近尾声,微生物基因组和宏基因组将越来越多,数据库和搜索策略是否能够应对仍不确定。即使在2026年,也没有简单的方法下载和搜索人类积累的宏基因组数据,而NCBI的所谓非冗余数据库的BLAST搜索在大量相同或近似序列的压力下开始吃力。这只会变得更糟——例如,到2030年,我们将拥有数十万甚至数百万个关键细菌物种的基因组序列,如大肠杆菌或结核分枝杆菌。需要新的数据存储和分析方法——例如,开发真正的非冗余BLAST数据库。

对微生物流行病学和微生物群体遗传学感兴趣的人,无论是研究还是临床环境,都需要应对从基于少数基因序列的系统(如多位点序列分型,Maiden, 2006)向全基因组方法的转变(Perez‐Losada et al., 2023; Ashton et al., 2026; Pankhurst et al., 2026)。一些活动,如个体爱好者或专门研究社区对序列或元数据的手工整理和注释,在迈向百万微生物基因组时代将不可持续。相反,机器学习和人工智能可能需要填补这一空白(Yip et al., 2023)。遗憾的是,数据库和其他生物信息学资源的资金持续性问题在未来几年可能仍未解决(Parkhill et al., 2020)。

在经历了激烈竞争后(Loman et al., 2022),高通量测序市场最近已趋于近乎垄断状态,Illumina短读长测序技术占据主导地位。虽然这种技术非常适合基因组重测序等应用,专注于检测单核苷酸变体,但它难以应对微生物基因组和宏基因组的多样性,特别是在查看移动遗传元素或辅助基因组时(Stoesser et al., 2024)。单分子长读长技术在2026年已可用(例如Pacific Biosystems或Oxford Nanopore),但仍处于边缘,尽管在展示原理应用(Loman et al., 2025; Quick et al., 2025, 2026)和开发专用生物信息学工具方面已取得进展(Loman and Quinlan, 2024; Rhoads and Au, 2025; Watson et al., 2025)。未来几年这一情况将如何变化尚不清楚——现有长读长技术会成为主流,还是会有新玩家进入市场?无论发生什么,已有和新的测序方法都将推动新的生物信息学工具的开发。同样,专注于单细胞基因组学和转录组学(Lasken and McLean, 2024)或微生物功能基因组学的方法(如RNA-Seq,Creecy and Conway, 2025;或Tn-Seq,Kwon et al., 2026)的新实验室技术将继续需要新软件。

微生物基因组学和宏基因组学正全速进入临床领域和全球微生物生物多样性绘图的努力(Pallen et al., 2020; Didelot et al., 2022; Robinson et al., 2023; Kyrpides et al., 2024; Brown et al., 2025; Luheshi et al., 2025; Spang et al., 2025)。在两种环境中,微生物分类学以其多相方法需要实验室培养和表型研究,已然崩溃,单纯无法应对大多数微生物通过大分子序列分析来识别和表征的时代(Chun and Rainey, 2024; Ramasamy et al., 2024; Thompson et al., 2025; Baltrus, 2026)。希望到2030年,新的分类学能够诞生,由微生物多样性生物信息学的创造力爆炸驱动并推动(Varghese et al., 2025)。同样,合成生物学从仅读取到主动写入DNA序列的愿望,无论是创建合成微生物还是在数据处理和存储方面的新方法,都将带来新的机会和挑战(Goldman et al., 2023; Boeke et al., 2026; Hutchison et al., 2026)。

微生物生物信息学与人类医疗的碰撞已导致新工具的开发,这种学科的创造性碰撞将改变生物信息学家的前景。在这里,我们可能会看到用于分析微生物基因组流行病学的工具的改进——例如,认识到病原体的细胞群体,就像癌症一样,可能是克隆的,但并不一定均质(Jamal‐Hanjani et al., 2025; Paterson et al., 2025)。新模型和新软件还需要认识到宿主内病原体多样性的问题,以及病原体系统发育并不简单映射到传播链上的事实(Didelot et al., 2024; Gardy, 2026)。但我们希望,即使如一些人所建议,宿主内细菌多样性使重建传播网络更困难,到2030年这将不再是一个不可逾越的问题(Worby et al., 2024)。

将微生物基因组学和生物信息学整合到临床实践中将带来新的需求,管道不仅需要可信、稳健和可重复,而且需要产生易于解释的、临床友好的输出,例如分析金黄色葡萄球菌和结核分枝杆菌基因组的程序Mykrobe(Bradley et al., 2025)。序列数据与临床元数据的整合将很困难,特别是精准医学需要精确的本体(Dugan et al., 2024)——例如,在分析医院暴发时,下一代NHS生物信息学家需要高度关注“床”和“床位空间”之间的区别。随着“物联网”渗透到医疗系统中,患者、仪器甚至医院家具或管道都将拥有自己的IP地址和GPS智能芯片,提供可与病原体基因组序列整合的信息,他们将在这些努力中得到协助(Hao and Wang, 2025)。

作为诊断方法的宏基因组学可能更接近常规实践(Loman et al., 2023; Doughty et al., 2024; Pallen, 2024; Wilson et al., 2024),但从宏基因组中可靠地区分病原体基因组——特别是如果短读长技术仍占主导地位——将是一个巨大的挑战(Alneberg et al., 2024)。

对微生物群的当前热潮看起来将继续,因此需要新的生物信息学工具来检测“病态微生物群”并将其与疾病状态联系起来(Forslund et al., 2025)。也许到2030年,潮流将从分子条形码方法(以16S核糖体RNA基因序列为代表,被称为独眼国王,Forney et al., 2004)转向更广泛采用的霰弹式宏基因组学(Jovel et al., 2026)。如果是这样,将需要新工具将宏基因组转化为微生物生态学的标准输出(稀疏曲线、多样性指数等)。同样,新的工具将在宏基因组学、宏转录组学、代谢组学和系统生物学的接口处出现(Franzosa et al., 2024)。

一个潜在的担忧是非专家进行的微生物基因组和微生物群分析的野蛮前沿的增长,他们通过不完全理解的管道手动处理数据,然后天真地解释结果,而没有老练专家的健康怀疑(Bhatt et al., 2023; Branton et al., 2023; Laurence et al., 2024; Salter et al., 2024; Strong et al., 2024; Ackelsberg et al., 2025; Afshinnekoo et al., 2025)。永恒的警惕可能是遏制微生物基因组占星术等价物的代价!

在硬件和软件供应方面,微生物生物信息学正从典型的自管服务器或由单一用户或研究小组运行的集群中脱离出来。一方面是移动设备应用程序的开发(Rose et al., 2023; Wong et al., 2023; Nguyen et al., 2024),与掌上测序的兴起并行(Quick et al., 2026),因此到2030年,测序和分析可能在现场或更靠近患者的地方进行。国家或跨国项目的集中化努力则朝另一个方向发展,旨在标准化创建、存储和分析微生物序列数据的协议,特别是在医疗保健方面,尽管到2030年这些努力可能尚未达成稳定的全球解决方案(Moran‐Gilad et al., 2025)。

另一个潜在趋势是全球生物信息学家进行的众包微生物生物信息学分析的兴起——已经有一些原理验证案例(Rohde et al., 2021; Gardy et al., 2025),到2030年我们可能会看到更多这种情况,特别是在应对公共卫生紧急情况时。同样,微生物生物信息学家可能会拥抱云计算(Drake, 2024),这在努力和成本上带来规模经济,解放终端用户免于维护系统和设置常用软件的麻烦,同时改进管道和数据的共享,从而提高生物信息学分析的可重复性。这里的一个有前景的例子是英国的微生物生物信息学云基础设施(CLIMB)项目,它为微生物学社区的终端用户提供通过OpenStack开源云计算环境提供的虚拟机访问(Connor et al., 2026)。

在2030年前微生物生物信息学的最后一个挑战是满足培训和培养熟练劳动力的需求(Via et al., 2023; Watson‐Haigh et al., 2023)。云计算可能在这里发挥作用,为研讨会和黑客马拉松以及研究小组提供标准化环境。同样,我们可以预期适合生物信息学训练营的开源培训材料将继续增加,以及新的工作流程和数据整合系统的开发,如基因组虚拟实验室(Afgan et al., 2025)。

结论

2030年的微生物生物信息学将继续是一个充满活力和创造性的学科,为不断增长的新序列数据增值,同时拥抱新技术和新方法。随着我们大胆迈向21世纪第三个十年,微生物序列空间仍将是最终前沿!

Workflow for single-cell RNAseq (scRNAseq)

/media/jhuang/Elements(Denise_ChIPseq)/Data_Jingang/GSE163973_KF_NS_done/seurat0**.Rmd[R]

https://nbisweden.github.io/workshop-scRNAseq/

https://github.com/NBISweden/workshop-scRNAseq/

https://github.com/NBISweden/workshop-scRNAseq/blob/master/labs/seurat/seurat_06_celltyping.qmd

https://github.com/NBISweden/workshop-scRNAseq/blob/master/labs/seurat/seurat_07_trajectory.qmd

Project Workflow

The analysis is organized into seven steps, each corresponding to an R Markdown file:

  1. 01_qc – Quality control of the raw data.
  2. 02_dimension_reduction – Dimensionality reduction (e.g., PCA, UMAP).
  3. 03_integration – Data integration using the Harmony library to align datasets and mitigate batch effects. This step also includes normalization (NormalizeData) and selection of highly variable genes (FindVariableFeatures) for each dataset before integration.
  4. 04_clustering – Identification of cell clusters.
  5. 05_dge – Differential gene expression analysis.
  6. 06_celltype – Cell type annotation.
  7. 07_trajectory
  8. 08_spatial – if applicable

This structure should help you follow the workflow step by step.

Harmony in R: Integration vs. Batch Effect Removal

Harmony is a tool commonly used in single-cell RNA-seq analysis. Its main purpose is data integration, but it also effectively removes batch effects. Here’s a breakdown:


1. What Harmony Does

  • Aligns multiple datasets (from different batches, labs, conditions, or technologies) in a shared low-dimensional space (e.g., PCA).
  • Reduces technical variation (batch effects) while preserving biological differences.
  • Produces a “corrected” dataset suitable for downstream analysis like clustering or visualization.

2. Integration vs. Batch Effect Removal

Term Meaning
Batch Effect Removal Focuses only on removing technical variation between batches. May distort biological differences.
Integration Aligns datasets from different batches or conditions, minimizing batch effects while keeping biological variation intact. Harmony achieves this by iteratively adjusting cells’ embeddings.

3. Conceptual Diagram

Batch 1: A1 A2 A3 →

Batch 2: B1 B2 B3 —-> [Harmony] —> Integrated Space (similar cell types cluster together) Batch 3: C1 C2 C3 →

  • Arrows indicate the mapping of cells from separate batches into a shared low-dimensional space.
  • Cells of the same type cluster together, regardless of batch.

4. Summary

  • Harmony = integration tool.
  • Batch effect removal = part of the integration process.
  • Integration = alignment of datasets with biological signals preserved.