s*******r
发帖数: 181 | 1 此文对GWAS/NGS (DNA) 没有什么影响。Microarray/RNA-seq 关心的基因表达本来就混
乱成网，搞不清楚原因结果。 |
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s*******2
发帖数: 499 | 3 现行的GWAS在方法学方面有严重缺陷，我正在投一篇paper更正一个问题。 |
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i*e
发帖数: 352 | 4 没错
作者对prognostic biomarker“混淆”或者“不懂”或者“过多寄予厚望”
同理，很多人对GWAS的association和causality也是如此
只是现在都是先下手为强，有个hit就硬往functional靠 |
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o********r
发帖数: 775 | 5 For diseases not related to blood, blood cells are a good candidate for
germline sample.
How to use the WGS data is a big issue in this NGS era. One common strategy
used in paired tumor/germline analyses is to compare the mutation spectrum
across multiple patients (from the same cohort or at least same disease type
/subtype) to identify recurrent mutations, which provides leads to wet lab.
If you think bioinformatics alone can give you the definite answer for
driver mutations, probably you will... 阅读全帖 |
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i*e
发帖数: 352 | 6 GWAS的结果本来就不应该作为推测机理
它理论依据本来就是基于几个假说
就算E-8的显著性阈值都还是假阳性很多
a
discovered |
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p*****m
发帖数: 7030 | 7 GWAS的文章很多统计都是胡来的 如果p cutoff选0.000001 一般说明作者乱选的统计方法 |
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l*********s
发帖数: 5409 | 8 Next generation sequence is going to replace GWAS anyway,it is beating a
dying horse. |
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p*****m
发帖数: 7030 | 9 事实上好像也没有谁会用CDNA ARRAY做GWAS吧 我觉得你比较错东西了 |
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s*******r
发帖数: 181 | 10 此文对GWAS/NGS (DNA) 没有什么影响。Microarray/RNA-seq 关心的基因表达本来就混
乱成网，搞不清楚原因结果。 |
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s*******2
发帖数: 499 | 12 现行的GWAS在方法学方面有严重缺陷，我正在投一篇paper更正一个问题。 |
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i*e
发帖数: 352 | 13 没错
作者对prognostic biomarker“混淆”或者“不懂”或者“过多寄予厚望”
同理，很多人对GWAS的association和causality也是如此
只是现在都是先下手为强，有个hit就硬往functional靠 |
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o********r
发帖数: 775 | 14 For diseases not related to blood, blood cells are a good candidate for
germline sample.
How to use the WGS data is a big issue in this NGS era. One common strategy
used in paired tumor/germline analyses is to compare the mutation spectrum
across multiple patients (from the same cohort or at least same disease type
/subtype) to identify recurrent mutations, which provides leads to wet lab.
If you think bioinformatics alone can give you the definite answer for
driver mutations, probably you will... 阅读全帖 |
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T****i
发帖数: 15191 | 15 前面有人竟然认为genetic screen是试错法。我老人家不得不本着为下一代负责的态度
，再聊一聊。
生物学研究，基本有hypothesis driven 和 fishing 两类。两者在过程中都不可避免
要试错。但试错不应该成为主流，否则就是我说的试错法。
Genetic screen，设计思路非常重要，对逻辑的严密和创造性都是考验。正式开始之前
，还要有proof of concept。顺便说一句，Peter Walter在yeast genetic screen 上
就非常牛。我佩服的五体投地。感兴趣的应该多看看他的工作。Genetic screen 也有
笨的，比如直接在老鼠中筛表型。这类的，我不客气地说，你在得到mutation之前，你
的研究还没真正开始。你只是在做任何高中毕业生都可以做的。不信，你看你如果没有
mutation, 只有locus 或QTL，你能发在哪里？大概只能是Mammalian Genome之类的。
对我老人家来说，低于JBC 水平的，我都懒得写了。我的原则是宁吃仙桃一口，不啃烂
杏一筐。
Biochemical fractionation 和 g... 阅读全帖 |
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T****i
发帖数: 15191 | 16 很多是笨办法，包括 yeast cdc genes, sec genes。我在说方法笨还是巧妙，跟结果
没有关系。我从未否认笨办法不能解决问题。我也是笨笨的genetic screen 的受益者
。至少我手头好几个mutant。GWAS 也是笨办法，但我没否认它的用处。但我也说过，
genetic screen 和很多你提到的跟试错法没有一定关系。笨不一定无用，但笨不等于
试错法。
顺便说一句，Sydney Brenner私下里是很反对现在这种genomic freenzy的。怕你说我
又道听途说，这里先声明一下， 我听过他的讲座，问过他问题，都是直接听来的。他
认为high throughput, high noise。他还是推崇hypothesis driven的研究。还有声明
一点，我没有认为Sydney Brenner笨。我在那个时代，如果找不到更好的办法，也会用
笨办法。 |
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j*****9
发帖数: 716 | 17 在一遗传病大家系中先linkage定位，（前段时间出了一篇GWAS也是这段区域，没
有明确基因）然后在候选区域内通过exon sequencing找到两个错义突变（分属两个不
同的基因），都跟疾病共分离。两个基因跟疾病关系的研究文献都不多，其中一个基因
的功能目前还不太清楚。请教各位，如果不做功能研究，除找散发病例做大规模筛查之
外，有啥其他更好的方法确定到底哪一个是致病基因？谢谢！ |
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O******e
发帖数: 4845 | 18 测序问题导致假的SNP的几率太小，如果抛除人为因素的化。
对GWAS文章本身就只能给出一个相关性，至于SNP是不是疾病的原因这个只有后续
研究才能验证。 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 19 准备军费 F35 2000 架 淹没后清的J-20 5000 架 before 2049Y
不然
还真不能把北京的央行搞成广场协定的东京央行了啊
CNY exchange to USD should be as 3.0 CNY=1.0 USD
then TG 被破产by Peking Spring stuff etc?
让墙街的高盛摩根大通等破
产吗?
more please refer :
http://www.mitbbs.com/article_t/Biology/31643495.html
GWAS should be Move On to NGS 2.0 or 3.0 and done by dot com not by NIH. (possible)
and
www.6park.com/news/messages/64889.html
美国空军仍承诺35年内购买1763架F-35A战斗机
新闻来源: 中国国防科技信息网 于March 05, 2012 |
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a**m
发帖数: 184 | 20 关于comp bio/bioinformatics的可行性的，大抵说GWAS选出来的基因和随机选的没差
哪位大侠给个传送门啊
找不到了。。 |
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a**m
发帖数: 184 | 21 关于comp bio/bioinformatics的可行性的，大抵说GWAS选出来的基因和随机选的没差
哪位大侠给个传送门啊
找不到了。。 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 22 LZ can join in one
NextGenerationSequencing soft platform Bio统计 Master program at Stanford:
//biox.stanford.edu/clark/wong.html
then while you can understand one of below topics:
then many jobs will await you.
Topic
Haplotype Association
Convergence Rates of a Class of Density Estimates Based on Adaptive
Partitioning
Gene Network Inference II
100K Analyses
A Stochastic Model for Gene Regulation
A GWA Study for Bronchopulmonary Dysplasia
Learning Networks in Biological Systems
Non-canonical junc... 阅读全帖 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 23 LZ please try plus anyone reporter likes LacZ or similar
Literatures:
1)
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3098885/
or
2)
FTP site //ftp.sanger.ac.uk/pub4/theses/kong/chapter1.pdf
or
384well Long-range PCR
3)
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21677750
full text link:
//www.genome.gov/Pages/Research/DER/KOMP/KOMP-GWAS-GENE-Nature-June%202011.
pdf
its Fig. 5
PCR。 |
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T****i
发帖数: 15191 | 24 滥用技术进步的结果 （Just because we can)。比如耗钱的几个方向：large scale，
high throughput （象genomic, GWAS一类的用arrays或next gen等技术的方向，还有
最近出现的metabolomics); large scale, low throughput （象mouse ENU-induced
mutatgenesis，genome wide knockouts)。其实有些项目根本不应该上。象KOMP，要把
每个基因都KO一下，毫无必要。谁研究到什么，就去自己做好了。做了这么个
consortium，以后还要维护，KOMP2要把很多KO ES cell 都做injection。产生的老鼠
要characterize 各种表型，包括各种生理指标。我觉得更无必要。收益跟投资不成正
比。
前一段，很多人建议了KOMP2要做的老鼠，有不少人提出几十个基因。如果一个人对那
么多都感兴趣，说明他不知道哪个重要。我只提了几个与我的项目直接相关的。而且除
了我和少数几个人写了justification，大多数就是把跟自己领域有关的或... 阅读全帖 |
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T****i
发帖数: 15191 | 25 新技术作为技术储备到花钱不多，但只要用起来，就收不住了，铺开来，有多少钱也能
花光。
另外，不是所有的技术都有必要实现。技术不成熟的时候，完全可以等待未来更成熟的
技术再大规模铺开应用。而现实是，往往一个新技术出来，大规模应用就开始了。比如
，做酵母的同学都知道yeast knockout collections （YKO)。当时做的时候，就没引
入loxP sites，就大规模做了。用YKO strains 做double KO 就不方便。现在用zinc
finger nuclease技术做knockout mice，其实也有很多问题，但也开始大规模铺开了。
希望Sigma没从NIH拿钱做这个。
发生这种有技术马上就大规模上马的原因，主要是个人和小集团利益。有新技术，就有
忽悠钱的机会。而且，大规模做，自己5年的funding就有保障了。而且肯定能产生结果
。至于有没有用，那也肯定有的，作为工具。
还有，对技术应用能解决多少问题，事先的评估是很不够的。基本就听申请人瞎吹。讲
个例子，无论是传统的SNP／haplotype mapping，还是新一些的arrays，还是最新的
Next... 阅读全帖 |
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T****i
发帖数: 15191 | 26 现在生物学研究花钱很多，而突破很少，很大的原因是滥用技术进步。很多方向，we
do it, just because we can。比如耗钱的几个方向：large scale，
high throughput （象genomic, GWAS一类的用arrays或next gen等技术的方向，还有
最近出现的metabolomics); large scale, low throughput （象mouse ENU-induced
mutatgenesis，genome wide knockouts)。其实有些项目根本不应该上。象KOMP，要把
每个基因都KO一下，毫无必要。谁研究到什么，就去自己做好了。做了这么个
consortium，以后还要维护，KOMP2要把很多KO ES cell 都做injection。产生的老鼠
要characterize 各种表型，包括各种生理指标。我觉得更无必要。收益跟投资不成正
比。
前一段，很多人建议了KOMP2要做的老鼠，有不少人提出几十个基因。如果一个人对那
么多都感兴趣，说明他不知道哪个重要。我只提了几个与我的项目直接相关的。而且除
了我和少数... 阅读全帖 |
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T****i
发帖数: 15191 | 27 新技术作为技术储备到花钱不多，但只要用起来，就收不住了，铺开来，有多少钱也能
花光。
另外，不是所有的技术都有必要实现。技术不成熟的时候，完全可以等待未来更成熟的
技术再大规模铺开应用。而现实是，往往一个新技术出来，大规模应用就开始了。比如
，做酵母的同学都知道yeast knockout collections （YKO)。当时做的时候，就没引
入loxP sites，就大规模做了。用YKO strains 做double KO 就不方便。现在用zinc
finger nuclease技术做knockout mice，其实也有很多问题，但也开始大规模铺开了。
希望Sigma没从NIH拿钱做这个。
发生这种有技术马上就大规模上马的原因，主要是个人和小集团利益。有新技术，就有
忽悠钱的机会。而且，大规模做，自己5年的funding就有保障了。而且肯定能产生结果
。至于有没有用，那也肯定有的，作为工具。
还有，对技术应用能解决多少问题，事先的评估是很不够的。基本就听申请人瞎吹。讲
个例子，无论是传统的SNP／haplotype mapping，还是新一些的arrays，还是最新的
Next... 阅读全帖 |
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h******3
发帖数: 190 | 28 My question is whether GSEA can be used to analyze GWAS snp data. and if so, whether there is a limit on the size of input data.
I am also curious how the program is going to recognize the snp id if it
is not designed for snp data...
If you have an idea, please let me know.Thanks so much~~ |
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l**********1
发帖数: 5204 | 29 Sure
进来有些纺锭饥不择食的 数学模型都敢造假喽
please refer:
Math paper retracted because it “contains no scientific content”
Written by ivanoransky
April 17, 2012
According to a retraction notice for “Computer application in mathematics,
” published in Computers & Mathematics with Applications: Read the rest of
this entry »
from
//retractionwatch.wordpress.com/2012/04/17/math-paper-retracted-because-it-
contains-no-scientific-content/#more-7311
更别说生物统计的麻醉学的193篇论文的撤稿的世界记录 可能不久就会被更新吧 Lol
193 papers could be ret... 阅读全帖 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 31 Nature Med submission daft 的Figure 说明results 最后那张WB 重复一次 how
many hrs/ half days/ weeks or years?
别说那是不能复验的 likes Stem Tumor Medical/Biological GWAS/SNP WB those 53
CNS papers have 47 can not
be repeated and retested.
http://www.mitbbs.com/article_t/Biology/31658337.html |
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h***a
发帖数: 145 | 32 我理解的生物信息不是做基因，就是做蛋白
蛋白不外乎结构预测，听说结构预测现在瓶颈了，也热过了，没什么希望
是不是就只剩下 gene这块，GWAS之类的值得跳坑？ |
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M*P
发帖数: 6456 | 33 恩，我考虑申请个GWAS的funding来研究一下，用岛国的人群来做样本。 |
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g*********3
发帖数: 177 | 34 看到有位同学抱怨老板不让在实验室看paper，我也来找大家confirm下~
我老板和这位同学说的恰好不一样，或者说就是大家常说的MD做科研玩玩的
我们这群手下人可惨了~
绝对不催促你干活，自己push自己，读phd两年了，老板基本没push过~ 实验结果自然
很少，刚来一段时间分析了proposal里的初始数据microarray，后来接着做ChIP-seq，
老板说那东西可以让technician做，其实我是想学的，seq的数据其实都不用我分析，
因为有学校的pipeline，直接就run了~ 当然这个数据貌似也不咋滴...
老板的宗旨是，做你自己想做的，所以在白天实验室看paper那是天经地义的，经常会
抛给你很多paper，经常找你谈，让你自己想idea，也给你idea，但感觉都是大家说的
那种（如果老板说这是个好idea，就是让你去死的那种....）
老板和外面的合作很多，基本没有啥focus，从GWAS-physiology---Biosensor...基本
没有时间教benchwork，实验室大家都搞不一样的project，关键是project得自己来，
感觉很累，也没人... 阅读全帖 |
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a***e
发帖数: 1010 | 35 关于生物学研究中的假说问题由来已久。在早期的生态学，分类学，以及解剖学研究中
已经存在。特别是现在高通亮测序技术，GWAS，-omics 等的出现，人们总是认为假说
已经不需要了，只需要做大规模的观测，测量，和筛选就能够发现生物学的现象和阐明
生物学的机理。
其实不是这样的。
首先研究开始以前，都存在一个假说：实验者所观测，测量和筛选的对象对某个生命科
学的过程和现象是重要的。而这个假说往往得到了先验证明，或者是通过朴素的归纳，
或者是通过严格的证伪。例如，分类学是基于生殖隔离的判断，解剖学是有着无数原始
临床实践为基础，而大规模的测序技术等是因为前人已经证明基因组序列对所有物种的
生命现象是非常关键的。目前这些被广泛接受的理论还没有被证伪。
其次，实际研究进行的过程中，存在一个观测到假说，再到新观测，新假说的螺旋前进
过程。这里面还有一个朴素的假说，科学和理论是可以证伪的。早期的生态学，分类学
，以及解剖学和现代高通亮技术都是可以证伪的。因为你往往假定你所研究的对象和体
系在另外一个星系或星球或物种是同样或类似存在的。只是由于生命科学的研究还处于
原始的早期阶段，我们无法研究例外一个... 阅读全帖 |
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f**u
发帖数: 346 | 36 一直在关注这个话题。
我还没有被convince穷举法可以收录所有跟癌症有关的突变。
其实楼主说得跟现在正在做的GWAS思路类似，
一开始大家认为只要样本量足够大，就可以找到所有有关的突变，或者polymorphism。
但实际上结果完全不是这样。样本量足够大这个前提很可能就不现实，
有可能癌症所有的可能性数量超过了有史以来所有人类的数量。
另外很多人也指出来了，即使知道了突变，找到针对每类突变的药物工作量估计更大。 |
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b*******m
发帖数: 3 | 38 【 以下文字转载自 Postdoc 讨论区 】
发信人: bioinform (ngs), 信区: Postdoc
标 题: postdoc position available in bioinformatics
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jul 20 00:44:34 2012, 美东)
Hiring unit:
Garmire Group (PI starting 09/01/2012, the postdoc position available 09/01
or later)
University of Hawaii Cancer Research Center
Job description:
Located on the beautiful sea shore of Honolulu, Hawaii, overlooking the
Pacific Ocean, the University of Hawaii Cancer Center (UHCC) is one of only
66 research organizations in the coun... 阅读全帖 |
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D*a
发帖数: 6830 | 40 Nature忘了它有一整本杂志都是这玩意儿了？
两年前Science发了一篇GWAS方法研究人类长寿相关基因分析的文章，一年后被说有技
术问题，假阳性，撤稿了，最近刚从Plos One发出来了。两年前就瞅了一眼结果，现在
看貌似大结论没变啊？还没细看，细看也看不懂。。。
http://www.nature.com/nature/journal/v487/n7408/full/487427a.ht
Scientists and journals must work together to ensure that eye-catching
artefacts are not trumpeted as genomic insights, says Daniel MacArthur.
When a study of the genomes of centenarians reported genetic variants
strongly associated with exceptional longevity1, it received widespread
media and publi... 阅读全帖 |
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c*****5
发帖数: 463 | 41 Sorry I can't type Chinese on this computer :( Has anyone used the
Framingham Heart Study SNPs database before? if so, could anyone tell me how
to access the database? I am looking for a specific SNP, which was cited by
a GWAS study in the Framingham Heart Study. However, when I was looking
into the paper, there is no mention of that SNP. any clue? Thanks a bunch!!
! |
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t******g
发帖数: 372 | 42 a specific SNP, which was cited by a GWAS study
@+-
in the paper, there is no mention of that SNP.
唯一合理的解释。。。文章看乱了
how
by
!! |
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B******s
发帖数: 52 | 43 或许是我论述出了问题，最后变成我在攻击KO了。本来只是举个例子而已。我本意是觉
得KO早就该变成PCR一样的实
验手段了，还有太多PI靠着这种技术去找更重要的基因来意图发大文章。就像生物信息
学里面GWAS的人用相同的技术
不断的找显著性相关的SNP然后就发一堆文章。。。如果是成熟的技术就该尽量分配到
技术公司外包，一方面解决生
物口苦逼的现状，一方面可以促进技术公司增长。举个相对的例子，就是sequencing
和 基因芯片 。。。甚至以后的
crystallography 和 imaging
国家的基金，养廉价博后可以，一样也可以靠市场去养技术公司。
我也不知道为什么就默认我在鼓吹modelling和sysbio。。。或许是我本来就说不清道
不明，太纠结细节了。
呵呵，罢了，争论这些没啥用
好好过好自己的生活就够了 |
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s******s
发帖数: 13035 | 45 现在好点吧。有一阵子每期都是一半的GWAS。想想人家十几个单位上百人，
花个几百万哼哧哼哧就搞这么一篇东西，我就忍了 |
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D*a
发帖数: 6830 | 46 我感觉统计一个重要用处其实是给发现设限的，而不是企图用各种牛逼test搞出显著性
来。
比如ANOVA的用处是为了使结论更严格，不要搞一堆student两两比较，比较得不显著的
都显著了，比如GWAS的p值修正也应该是为了只关注有最大变化的那几个基因。
另外一个现在确实统计很重要啊，比如你测两组老年痴呆或者癌症老鼠，每天重复test
一个指标，然后再怎么给药弄一下，只有靠统计手段才能说两条曲线是不是差异显著。
如果肉眼可见了，两条区分太开，我感觉老鼠模型要后续应用有点问题，因为病人发病
很少是马上发病到病重的，药物治疗老年痴呆或者癌症这种病也不可能是立竿见影的。 |
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g*********t
发帖数: 271 | 47 帮忙发招聘贴，实验室平台都已经建好了，老板也是大老板，现在实验室做的方向是测
序，有兴趣的请积极申请。
Postdoctoral training is available in the Division of Human Genetics,
Department of Psychiatry, Yale University School of Medicine, for work on
NIH-funded projects. We study genetics of substance dependence and other
psychiatric disorders, using linkage, association, GWAS, and deep sequencing
. The ideal candidate should hold an MD or PhD, and be well-motivated, with
a strong background in the field of human genetics, including knowledge of
se... 阅读全帖 |
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B*********r
发帖数: 19 | 48 怎么没人提GWAS结合ENCODE的应用呢？之前的大把大把的NG paper，不知道又要出多少
后续的版本了 |
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C********4
发帖数: 308 | 49 能不能展开说说protein被DNA barcoded是什么意思？
我想的还是in vivo的，能定量、高通量、高灵敏度，比如纯化蛋白复合物或者IP，可
以直接测得到的蛋白跟control比较；能做基于蛋白质的screen；像GWAS做病人样本测
序一样做蛋白质分析
fluorophores |
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s******y
发帖数: 28562 | 50 我倒，我觉得guest0是一个比较简单的概念错误，而你则是上纲上线的错误。
呵呵呵。我们这里只谈论统计上的正确问题，并不涉及什么国家决策人民生死
那么高档的东西。
guest0的说法，我觉得他是把平均值和SEM在生物学里的意义搞错了。
具体怎么错我还不知道怎么说好。因为就是我以前说过一次那样，我们这种
纯粹的生物学家数学不是特别好，公式啥啥的我不知道怎么推导，很多是靠
直觉。所以大家千万不要逼我说我到底是就哪个公式提出来的结论。
其实对于一个群体，在群体数目是个有限数字的前提下（这个你可能没有考虑到），必
然存在一个绝对的可以精确得到的理论平均值，这个和群体里面的
个体的数据的离散性无关。
我再强调一次：在数目有限的前提下和个体的数据不变的前提下，这个理论上
的平均值是一个绝对的，不波动的数据，也就是一个不需要标示任何
error bar的数据。
但是因为在实际情况下，不可能真的把整个群体完全检查来得到数据，所以
一般是抽查n个样品，然后由这n个样品来计算一个平均值。而这个SEM的意义，
其实就是衡量那个计算出来的practical平均值和那个理论上存在的theoretical
平均值... 阅读全帖 |
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