看一看这个草稿的创建时间，居然是2024年06月了… 现在都2025年6月了，突然理解了为什么那么多UP主会成为鸽子，挖坑一时爽，填坑火葬场啊… 这篇是我位数不多的纯生物信息内容了…

问题起因是去年要运行 monocle3 进行拟时间分析，但是分析到最后发现一个很蛋疼的问题，monocle3 中的拟时间轨迹起点，是需要分析者来手动指定的，R代码执行过程中会自动开启浏览器，用户需要在浏览器打开的临时网站中指定起点，然后关闭页面，分析继续进行。

但是jupyter的irkernel内核并不支持这一特性。也就是说，我无法在juputer notebook中直接完成分析。这一问题在2019年就被提出过，但是直到我需要进行分析的2024年，5年过去，依然没有解决方案…

生物信息是一门交叉学科，而生物信息学中使用的工具集或技术栈，也是相当的“交叉”，其碎片化的程度，我绝对不亚于Linux发行版… 这也带来了大家都会面临的难题：生物信息分析环境部署。

今天需要部署个Rstudio给别人用, 记录一下部署的步骤以及要点

mSINGS是一个用来检测MSI的软件, 其优势似乎是可以用于tumor only的样品.

特么我终于成功使用这个特性了…我真是太南了…

MultiQC是一个NGS数据的质控工具, 不过跟很多其他工具不同的一点是, 它本身并直接进行数据获取和指标计算, 而是读入各种常见质控工具的结果文件然后做综合展示.

Lumpy作者对这个项目的定位与其说是做一个好用的工具, 不如说是构建一个通用的结构变异信号生成方案, 然后顺便对这个方案做了一个基本的实现. 与其他工具相比, lumpy的文章中花了更多的篇幅去阐述这个方案中设定的证据概念, 及获取信息的方案. 解读这个工具让我更加了解如何从NGS测序数据中获取结构变异的信号.

“我所知道的结构变异相关信息”这个博客构想的内容有点太多了, 一次写太多我自己回查也不是很方便, 所以还是决定拆成各个小的部分, 之后再用gitbook写个综合的.

写流程是生物信息分析中经常需要涉及的工作, 一个成熟完善的好工具可以使工作的效率大大提高.

原来又撞到了bug….