c**y
发帖数: 1 | 1 想请问下，手上一篇文章，如果唯一的优点是比现有成熟的算法快几十倍(比方说
bowtie 2)，其他指标都相当，那么这种东西能发nature methods的短文么...
thx |
z**********5
发帖数: 63 | |
c**y
发帖数: 1 | 3 想请问下在小组里可能性大么，要是可能性不大，我就直接投bioinformatics了...
【在 z**********5 的大作中提到】
: 当然。
: 都可以开公司了
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n******7
发帖数: 12463 | 4 可以试试，rnaseq这几年的提高就是这种类型的
: 想请问下在小组里可能性大么，要是可能性不大，我就直接投bioinformatics了
...
【在 c**y 的大作中提到】
: 想请问下在小组里可能性大么，要是可能性不大，我就直接投bioinformatics了...
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h****n
发帖数: 92 | 5 这个也看被改进的算法现在有多少人在用。GATK就不要提了，已经被人做了。 |
n******7
发帖数: 12463 | 6 你说edico吗？他们那个主要是工程性质，不算算法
: 这个也看被改进的算法现在有多少人在用。GATK就不要提了，已经被人做了。
【在 h****n 的大作中提到】
: 这个也看被改进的算法现在有多少人在用。GATK就不要提了，已经被人做了。
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c**y
发帖数: 1 | 7 请问nature methods是不是不是很看重速度...?需不需要找一些生物学上的亮点？
我和生院的人讨论了的时候，他们觉得速度提升不是一件很重要的事情...
【在 n******7 的大作中提到】
: 可以试试，rnaseq这几年的提高就是这种类型的
:
:
: 想请问下在小组里可能性大么，要是可能性不大，我就直接投bioinformatics了
: ...
:
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n******7
发帖数: 12463 | 8 你读读sailfish salmon kallisto 的文章找找感觉？
我又看了一遍你的标题，你是说你更好的实现了已有算法，让它快了几十倍？
: 请问nature methods是不是不是很看重速度...?需不需要找一些生物学上的亮点？
: 我和生院的人讨论了的时候，他们觉得速度提升不是一件很重要的事情...
【在 c**y 的大作中提到】
: 请问nature methods是不是不是很看重速度...?需不需要找一些生物学上的亮点？
: 我和生院的人讨论了的时候，他们觉得速度提升不是一件很重要的事情...
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c**y
发帖数: 1 | 9 好吧我直接说了好了。我就是做了一个新的甲基化比对方法：
1. 比最常用的Bismark和BSMAP快了几十倍(最好情况大于80倍)
2. 比后来一些新方法也快了一个数量级。这些新方法的召回率和准确率都有问题，
我的方法召回率和准确率都高于这些方法，和Bismark相当。
3. 也不是纯实现，肯定是从计算机算法角度有些创新，才能快几十倍
差不多是这么个情况...
点？
【在 n******7 的大作中提到】
: 你读读sailfish salmon kallisto 的文章找找感觉？
: 我又看了一遍你的标题，你是说你更好的实现了已有算法，让它快了几十倍？
:
:
: 请问nature methods是不是不是很看重速度...?需不需要找一些生物学上的亮点？
:
: 我和生院的人讨论了的时候，他们觉得速度提升不是一件很重要的事情...
:
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n******7
发帖数: 12463 | 10 要是真的跟你说的这样，我非常喜欢你这个方法
之前做了很久的WGBS分析，用的Bismark，速度太慢了，还一堆没用的CHG结果
这玩意记得是5千多行perl，很多hard coded的部分，我在12个地方做了同样的改动，
才把输出文件大小降低了两个数量级
一直想methylation calling要是能快一些就好了
也在脑子里面琢磨过一些方案，但是没有精力实际去试，也不一定work
不过，你这个东西有两点：
1. 相对于主流的WGS和RNA-Seq，WGBS是比较冷门的东西，需求有限，所以你这个方法
的影响力注定要弱一些
2. 还是因为不那么流行，这类数据也相对较少，即使慢点，也能忍受
我给你一个列子，若干年前，我们要处理XX TB的RNA-seq data
先是用tophat，一个哥们儿断断续续高了几个月，各种数据转腾挪移
后来出来一个新方法，我用它重新处理了大部分数据，记得不到两周搞定
如果用最新的这波几分钟一个sample的方法，估计两天之内搞定
有需求有大量数据的情况下，大家当然喜欢快的方法
如果你说的是真的，我坚信你这个东西是好东西。但是能不能发NM，就有太多不确定因
素了，也看你的追求。
只是追求知名度的话，bioinformatics 搞个application note，就两页纸，省事。
Github维护勤快点，到处推广你的工具，很快就可以成为业界主流
就是申请绿卡（假设你还没有）也非常有用
【在 c**y 的大作中提到】
: 好吧我直接说了好了。我就是做了一个新的甲基化比对方法：
: 1. 比最常用的Bismark和BSMAP快了几十倍(最好情况大于80倍)
: 2. 比后来一些新方法也快了一个数量级。这些新方法的召回率和准确率都有问题，
: 我的方法召回率和准确率都高于这些方法，和Bismark相当。
: 3. 也不是纯实现，肯定是从计算机算法角度有些创新，才能快几十倍
: 差不多是这么个情况...
:
: 点？
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n******7
发帖数: 12463 | 11 另外说起NM这个杂志，几年前我在版面上问过
为啥一个估算需要测序深度的简单辅助工具也能发
被某位版主教育，搞计算的人做的东西再烂，你们千老也要膜拜学习
我只能呵呵了 |
c**y
发帖数: 1 | 12 跪谢。东西肯定是真的，在人类基因组上我换了好几个公开数据集结果都是类似的效果
(Hiseq 2500/Nextseq 500/Hiseq X)。
因为我们这边是小组，不知道这玩意投nature methods是不是要大牛背书。
肯定是想分高点，因为本身也有bioinformatics，多个短文好像也没啥太大意义...而
且多搞一篇bioinformatics（还是短文）感觉找工作也没有太大帮助...
而且NM的短文写起来也很简单...
我的正常预期是想看能不能中个genome research? 您看这种文章发在GR上靠谱么
【在 n******7 的大作中提到】
: 另外说起NM这个杂志，几年前我在版面上问过
: 为啥一个估算需要测序深度的简单辅助工具也能发
: 被某位版主教育，搞计算的人做的东西再烂，你们千老也要膜拜学习
: 我只能呵呵了
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j*********g
发帖数: 463 | 13 至少能发GR吧？Nat Comm我看也有纯卖分析工具的文章呀（用一点点实验）。
核酸研究和Bioinformatics哪个好？
【在 c**y 的大作中提到】
: 跪谢。东西肯定是真的，在人类基因组上我换了好几个公开数据集结果都是类似的效果
: (Hiseq 2500/Nextseq 500/Hiseq X)。
: 因为我们这边是小组，不知道这玩意投nature methods是不是要大牛背书。
: 肯定是想分高点，因为本身也有bioinformatics，多个短文好像也没啥太大意义...而
: 且多搞一篇bioinformatics（还是短文）感觉找工作也没有太大帮助...
: 而且NM的短文写起来也很简单...
: 我的正常预期是想看能不能中个genome research? 您看这种文章发在GR上靠谱么
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n******7
发帖数: 12463 | 14 GR的文章个人感觉需要很多生物方面的分析
不知道收纯method的短文不
GB上倒是读过不少methylation的方法文章
记得bsmap还是bsmooth就是发在gb上
不过这个杂志觉得比GR还是差半档
你还是先试试NM吧，反正也没啥损失
投稿前bioarxv github都先搞上，也不怕reviewer使坏
: 跪谢。东西肯定是真的，在人类基因组上我换了好几个公开数据集结果都是类似
的效果
: (Hiseq 2500/Nextseq 500/Hiseq X)。
: 因为我们这边是小组，不知道这玩意投nature methods是不是要大牛背书。
: 肯定是想分高点，因为本身也有bioinformatics，多个短文好像也没啥太大意义
...而
: 且多搞一篇bioinformatics（还是短文）感觉找工作也没有太大帮助...
: 而且NM的短文写起来也很简单...
: 我的正常预期是想看能不能中个genome research? 您看这种文章发在GR上靠谱么
【在 c**y 的大作中提到】
: 跪谢。东西肯定是真的，在人类基因组上我换了好几个公开数据集结果都是类似的效果
: (Hiseq 2500/Nextseq 500/Hiseq X)。
: 因为我们这边是小组，不知道这玩意投nature methods是不是要大牛背书。
: 肯定是想分高点，因为本身也有bioinformatics，多个短文好像也没啥太大意义...而
: 且多搞一篇bioinformatics（还是短文）感觉找工作也没有太大帮助...
: 而且NM的短文写起来也很简单...
: 我的正常预期是想看能不能中个genome research? 您看这种文章发在GR上靠谱么
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h*****s
发帖数: 153 | 15 try it.
They like it or reject, u will see the result in a week or so. Super quick.
Most papers got rejected within three days in NM... |
d********m
发帖数: 3662 | 16 嗯，很有那位版主的风格
【在 n******7 的大作中提到】
: 另外说起NM这个杂志，几年前我在版面上问过
: 为啥一个估算需要测序深度的简单辅助工具也能发
: 被某位版主教育，搞计算的人做的东西再烂，你们千老也要膜拜学习
: 我只能呵呵了
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d********m
发帖数: 3662 | 17 这个东西，我个人的感觉是这么快怎么来。杂志的档次是次要的
你这个内容听起来很酷炫，但单纯改进了一点算法，就算发了NM,找教职比也不一定比
发了bioinformatics更管用。 |
c**y
发帖数: 1 | 18
不晓得，感觉cs这边更认bioinformatics一点？
【在 j*********g 的大作中提到】
: 至少能发GR吧？Nat Comm我看也有纯卖分析工具的文章呀（用一点点实验）。
: 核酸研究和Bioinformatics哪个好？
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c**y
发帖数: 1 | 19 ok，跪谢。不过我记得bowtie不就是在发在GR上么，他那个时候好像就是纯方法
【在 n******7 的大作中提到】
: GR的文章个人感觉需要很多生物方面的分析
: 不知道收纯method的短文不
: GB上倒是读过不少methylation的方法文章
: 记得bsmap还是bsmooth就是发在gb上
: 不过这个杂志觉得比GR还是差半档
: 你还是先试试NM吧，反正也没啥损失
: 投稿前bioarxv github都先搞上，也不怕reviewer使坏
:
:
: 跪谢。东西肯定是真的，在人类基因组上我换了好几个公开数据集结果都是类似
: 的效果
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c**y
发帖数: 1 | 20 好嘞，我去试试。多谢多谢
.
【在 h*****s 的大作中提到】
: try it.
: They like it or reject, u will see the result in a week or so. Super quick.
: Most papers got rejected within three days in NM...
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c**y
发帖数: 1 | 21 这么尴尬的么，NM找工作不如bioinformatics么...
搭车请问下，cs找工作两三篇bioinformatics能去哪？都是纯方法的文章
【在 d********m 的大作中提到】
: 这个东西，我个人的感觉是这么快怎么来。杂志的档次是次要的
: 你这个内容听起来很酷炫，但单纯改进了一点算法，就算发了NM,找教职比也不一定比
: 发了bioinformatics更管用。
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z**********5
发帖数: 63 | 22
没戏。这个问题本来就没有这么重要。
Bioinformatics 估计也玄，BMC Bioinformatics是最终归宿。
【在 c**y 的大作中提到】
: 好吧我直接说了好了。我就是做了一个新的甲基化比对方法：
: 1. 比最常用的Bismark和BSMAP快了几十倍(最好情况大于80倍)
: 2. 比后来一些新方法也快了一个数量级。这些新方法的召回率和准确率都有问题，
: 我的方法召回率和准确率都高于这些方法，和Bismark相当。
: 3. 也不是纯实现，肯定是从计算机算法角度有些创新，才能快几十倍
: 差不多是这么个情况...
:
: 点？
|
e*********6
发帖数: 3453 | 23 你的算法变快了，有没有trade off,比如内存占用变大， 因为什么原因变快了，是big
o小了一个级别，还是单纯常数项小了 |
c**y
发帖数: 1 | 24 没啥trade off，可能的trade off是估计在低质量的数据集上mapping率可能有点下降
。但是现在read质量一般都很高吧？
只是减了一点常数项，所以方法上谈不上巨大的创新...
big
【在 e*********6 的大作中提到】
: 你的算法变快了，有没有trade off,比如内存占用变大， 因为什么原因变快了，是big
: o小了一个级别，还是单纯常数项小了
|
c**y
发帖数: 1 | 25 这个就扯了吧，bioinformatics收这种文章还是没问题吧，Bismark 11年的文章引用都
1000多了。而且bioinformatics本很会收一些不知所谓的东西。
不过的确没有WGS和WES那么重要。
【在 z**********5 的大作中提到】
:
: 没戏。这个问题本来就没有这么重要。
: Bioinformatics 估计也玄，BMC Bioinformatics是最终归宿。
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e*********6
发帖数: 3453 | 26 这还是有trade off，就看这个产品是否需要了，对我们做计算的，实验那边才是客户
，要为马首是瞻
：没啥trade off，可能的trade off是估计在低质量的数据集上mapping率可能有点下降
：。但是现在read质量一般都很高吧？ |
c**y
发帖数: 1 | 27 只能说写论文的时候可以不暴露出来，因为几乎没有低质量的测序数据,,,
其实像diamond和hisat都有类似的问题
下降
【在 e*********6 的大作中提到】
: 这还是有trade off，就看这个产品是否需要了，对我们做计算的，实验那边才是客户
: ，要为马首是瞻
:
: ：没啥trade off，可能的trade off是估计在低质量的数据集上mapping率可能有点下降
: ：。但是现在read质量一般都很高吧？
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s*******o
发帖数: 24 | 28 建议发bioinformatics, NM希望不大 |
b********d
发帖数: 16 | 29 NM 大多数投稿都不送审，editor一周就会据了。所以试一下也没什么损失。
另外也可以考虑投NAR和GB。
【在 c**y 的大作中提到】
: 想请问下，手上一篇文章，如果唯一的优点是比现有成熟的算法快几十倍(比方说
: bowtie 2)，其他指标都相当，那么这种东西能发nature methods的短文么...
: thx
|
d********m
发帖数: 3662 | 30 it does not make any difference if the report is short and brief.
【在 c**y 的大作中提到】
: 这么尴尬的么，NM找工作不如bioinformatics么...
: 搭车请问下，cs找工作两三篇bioinformatics能去哪？都是纯方法的文章
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c**y
发帖数: 1 | 31 thx
【在 d********m 的大作中提到】
: it does not make any difference if the report is short and brief.
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s******s
发帖数: 13035 | 32 有没有试过biscuit
【在 n******7 的大作中提到】
: 要是真的跟你说的这样，我非常喜欢你这个方法
: 之前做了很久的WGBS分析，用的Bismark，速度太慢了，还一堆没用的CHG结果
: 这玩意记得是5千多行perl，很多hard coded的部分，我在12个地方做了同样的改动，
: 才把输出文件大小降低了两个数量级
: 一直想methylation calling要是能快一些就好了
: 也在脑子里面琢磨过一些方案，但是没有精力实际去试，也不一定work
: 不过，你这个东西有两点：
: 1. 相对于主流的WGS和RNA-Seq，WGBS是比较冷门的东西，需求有限，所以你这个方法
: 的影响力注定要弱一些
: 2. 还是因为不那么流行，这类数据也相对较少，即使慢点，也能忍受
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h****n
发帖数: 92 | 33 不是。Sentieon，纯算法加速，10X以上。
【在 n******7 的大作中提到】
: 你说edico吗？他们那个主要是工程性质，不算算法
:
:
: 这个也看被改进的算法现在有多少人在用。GATK就不要提了，已经被人做了。
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