中性理论五十年

今年是中性理论提出的五十周年,翻到以前的写的一篇小文纪念一下。

中性突变——随机漂变假说 
木村资生的分子演化理论的“中性突变——随机漂变假说”即“中性演化学说”,简单地可以比喻为:很大的一群人去买彩票,假设没有内幕操作,这个群体中每一个中奖的概率应该是一样(和你的肤色、学理、财富无关,也就是没有选择偏好)。在理论群体学的文章中,你会常常看到这样的描述:

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我在中科院昆明植物开始新的研究

在经历了短暂的公司研发后, 从2018年7月起, 我又回到学术圈在中国科学院昆明植物所做PI,领导一个生物信息学研究的实验室,从事二代、三代基因组数据的从头组装、遗传变异分析和相关的比较基因组学研究。 研究方向主要侧重于应用统计/概率论理论,机器学习(统计学习)算法到最新的计算生物学问题中,特别关注的数据是植物基因组。

欢迎有兴趣的同仁加盟我们实验室。实验室现有助理研究员、博士后、研究生和客座研究生等职位开放,欢迎有计算机、数学、物理或具有生物信息应用技术背景的人应聘。

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Sclust paper published on NP

After years fighting, our Sclsut paper published on Nature Protocols finally. Enjoy!

Yupeng Cun, Tsun-Po Yang, Viktor Achter*, Ulrich Lang, Martin Peifer, Copy number analysis and inference of subclonal populations in cancer genomes using Sclust. Nature Protocols, 2018,DOI: 10.1038/nprot.2018.033
Sclust download link: rj.run/downloads/Sclust.tgz)


Frequent Q&A on Sclust software package uses:

A new fast method for copy number calling, tissue purity estimating and subclone inferring in cancer genome

Our new methods final launched on Nature Protocols, where we developed a series of methods and related C++/R combined software package,  Sclust(around 1.5Gb,大文件谨慎载). In Sclust, you can do copy number calling, cancer tissue purity estimating and clone and subclone structure inferring from normal-tumor paired whole genome/exon sequencing data.

先总结一下,我们方法的有如下点:

1. 可以准确地做copy number calling, tumor purity estimating,subclonal inferring;

2. subclonal inferring的速度超级快。4000~6000 个SNVs 的 clonal inferring 过程在个人电脑上只需3到5秒。

3. sclust 给出了每个集群的倍数树变异,目前只有少数个软件提供这个功能。

欢迎使用软件,欢迎咨询,欢迎交流。

联系邮件:yp.cun@outlook.com。 下面是clonal 推断一些背景。

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Inferring tumour evolution 2 – Comparison to classical phylogenetics

Scientific B-sides

Quick recap: Last time we talked about tumor evolution and I presented a toy example to introduce key concepts. I also introduced the intra-tumor phylogeny problem: Given a sample of the genomes of clones in a tumour, reconstruct its `life history’. This problem consists of two sub-problems: (1)identification of clones, and (2) inferring evolutionary relationships between clones.

This problem falls into the general area of reconstructing phylogenetic trees — so how does inferring clonal trees compare to classical phylogenetic methods?

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