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发表于 2017-2-22 15:22:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
在生物信息学领域,perl和Python算是两个冤家了,相应的它们的bioPerl和bioPython也是势均力敌,我以前总是奇怪,怎么没有bioR呢,慢慢的,才了解到其实就是bioconductor系列包:
它的优点我就不多说了,反正我是经常用到的,在我的博客里面其实已经介绍了不少bioconductor包了链接

但那远远不够,所以我这里想招募10个左右的小伙伴跟我一起完成bioconductor中文社区的建设,主要是从6个方面来来全面阐释这些包的用法以及意义!



  • 软件方面的包(包括各种芯片数据处理,NGS数据处理,差异分析等等!)
  • 注释方面的包(第二类是一系列的基因组注释包,主要是各种ID的转换,kegg或者GO这样的功能注释,还有其它基因信息注释,转录本,外显子起始终止等等)
  • 实验数据的包(每一个实验数据包都是一篇优秀的生物信息学分析文章,分析方法,思路都是值得学习的!)
  • S4对象的讲解(这个是综合性质的讲解,因为bioconductor系列的包的基础就是一系列对象及函数,需要细致的讲解)
  • 分析流程的讲解(共有6个基础流程加上8个进阶流程)
  • 其它学习资源收集与翻译(都是本人学习过程收集到的资源分享一下)
一个例子
我暂时的计划是希望和小伙伴们统一用Rmarkdown来写教程,我做了一个例子用limma对芯片数据做差异分析,大家可以下载回去参考一下。
现在bioconductor更新到了3.3版本,列表下载,1160个软件包,共896个注释包,277个实验数据包!学习量还是蛮大的,而且中文资源奇缺,这时候翻译这个对后学者是非常有帮助的,希望能找到热心的小伙伴们一起完成这件事!
暂定目标
像我上面那个示例教程那样的软件包完成200个常用的,10个小伙伴每个人20个
注释包分成三类:芯片包,org系列包,TXDB系列包,我们只选取模式生物介绍
实验数据包,我们介绍芯片数据,RNA-seq,外显子,CHIP-seq,cancer相关的约50个,这个需要读paper,工作量会比较大!
其它的作为长期目标,持续更新

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发表于 2017-3-16 10:15:47 | 显示全部楼层
3.4 BIOCONDUCTOOR package

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 楼主| 发表于 2017-2-22 15:55:02 | 显示全部楼层
github显得更极客一点,但是它不被百度等国内搜索引擎支持:
https://github.com/bioconductor-china
你这个问题很复杂,需要打赏,请点击 http://www.bio-info-trainee.com/donate 进行打赏,谢谢
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发表于 2017-2-22 17:48:01 | 显示全部楼层
占地等教程,最近还在购买设备中,很希望老司机能带我入门
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发表于 2017-2-22 18:07:52 | 显示全部楼层
这个大赞!支持群主!
人生若只如初见!
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发表于 2017-5-11 14:52:40 | 显示全部楼层
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“Nothing in Biology Makes Sense Except in the Light of Evolution”  --Theodosius Dobzhansky
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