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注册：2007-06-13 07:35:07
正五品上:中散大夫|定远将军
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家园
通常我做statistical test后还会看一下fold-change来验证一下显著性。Empirical的东西有时候还是比较实用的。
黑盒子嘛。
结合一些已经发表的数据，TSS只是其中一部分。现在用RNA-seq做whole genome很容易了，比tiling array强.
我是半路出家的，对生物缺少系统的学习，请多指教。 先说RNA。关于那些低表达RNA,我看过ENCODE的部分数据，就统计角度讲，并没有很显著的p-value显示它们是cell-specific的。况且因为ENCODE把工作分给不同的lab去做，不同cell-line的区别 ...
ENCODE去年在nature的那个报告我看过。谈到90%以上的genome被transcript覆盖，我认为是这样的：首先，transcription作为一个分子生物过程，本身是个随机问题。某种意义上讲，任何位置上都可能被转录，只是概率不同。早期transcriptome研究的 ...
对于是否有必要做genome-wide，做sequencing的那帮人当然是支持的，就科研角度来说也值得做，但在实际应用上我现在还是持保留意见。毕竟多数的gene desert目前看来还是non-functional的，似乎没必要把大部分开销浪费在这些区域上。但只是抓exon和p ...
需要多少钱，我还真不知道。要把事情做成，关键要先just do it，比如先把手头的项目完成。 看来你也是做machine learning的，这是我的老本行。但做了这么多年，对于怎么优化算法我已经没多少兴趣了。我这人比较现实，能把东西搞出来，通过项目验收，就可以了，用什么 ...
这个倒不怕，只要有规则就行。
搞bioinformatics, 就是拿计算机的冬冬去糊弄搞生物的，再用生物的冬冬去糊弄搞计算机的。呵呵。 Canada是steven jones那个group的吧。订了那么多？这我倒不知道。不知道想做什么。一般来说两三台就够用了。那帮人做ChIP-seq是比较早的，Nat ...
家庭是第一位的，事业是第二位的。 另，这家医学院开出的条件很不错了。
搞预测算法，样本是第一位的。而要得到大量医学样本，没有钱是不行的。这个跟普通的计算机模式识别的应用还是有区别的。 其实这个回国搞可能会比较有搞头，国内容易搞到样本，而且有中国国情（毕竟黄种人的基因跟白种人还是不一样），来自国外公司的竞争压力不那么大。这是真正的民族产业。 ...
所以做过一点功课。我是做bioinformatics的，所以对技术本身谈不上特别了解，随便聊聊吧。 Affymetrix不去说他了，现在苦苦支撑chip那一块，好像找rich young全世界跑一圈代言过，那也没有用，科技才是第一生产力啊。 454是老技术，一个run ...
目前的genome研究正从microarray chip向sequencing过渡，这是个大趋势。 Personal sequencing的里程碑是Solexa的Ultra-throughput sequencing,这是去年最火的一个技术。而illumina把solexa给收 ...
按你的条件，如果文章档次还可以的话，申请个Faculty是有希望，但要做好苦熬几年assistant prof的心理准备。年景不好，grant多少会cut,申请起来门槛更高。如果没有grant,做faculty就等于等死。生物医药领域肯定要发展，但什么时候给多少经费就难说的。 ...
无论英美化还是汉化，说到底就是个经济利益。在文化传承的问题上新加坡基本上是不考虑的。 只要把新加坡当作一个大公司来理解就可以了。