生物信息学习的正确姿势

NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step))、批次效应处理等内容。

2020年9月24日看到美国MD安德森癌症研究中心梁晗老师实验室发表在Cencer CellNext-generation Analytics for Omics Data的评论文章,介绍了其团队基于自然语言和人工智能开发的组学数据分析平台——DrBioRight。

这是一个很宏大的设想,不需要编程,只需要输入自然语言,该工具就可以帮助实现所需的分析。而且还可以根据每次的分析经历进行自我学习和提高,不断完善其识别任务和盛微信分析的能力。

这么有意思的工具得实际体验一下,经测试可以轻松完成TCGA数据的统计指定基因的关联分析一套转录组数据的分析(从原始数据到表达矩阵)。其官方视频还提供了进行生存分析、突变分析等功能的演示。

于是跟梁晗老师申请了DrBioRight的视频使用权限,转载至此,供更多朋友学习和讨论。

DrBioRight整体功能介绍

DrBioRight转录组分析

DrBioRight生存分析

当然目前能识别的文字还需要一定的范式,对关键词不同写法的区分能力也有一些不完善。但迈出了第一步,后面的完善还会远吗?而且这个工具是可以自学习的,欢迎更多朋友去测试帮助其不断完善。赶紧点击阅读原文去体验下吧。

参考

https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(20)30433-5

https://drbioright.org/landing/

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