👋 Welcome to BioF3's Daily Trends! Today's edition features 3 GitHub projects and 1 research papers from bioRxiv, arXiv, and PubMed.
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1. dev_RNAseq
🔧 GitHub Project | Language:
R| ⭐0| 🍴3
repo for running RNAseq analysis on developmental transcriptomic data
AI Technical Review (深度解读)
dev_RNAseq：一套专为发育转录组设计的端到端分析流程
痛点直击
你是否在面对发育时间序列转录组数据时，受困于从原始Read质控到下游共表达网络分析之间繁琐的脚本拼接工作？你是否苦恼于如何正确实施STAR的两步比对策略以捕捉新颖剪接位点，或是难以在DESeq2分析中有效校正由于分批测序引入的批次效应？
核心亮点
- 严谨的比对与定量策略：流程集成了STAR的两步比对模式，通过Collect_Junctions和Filter_Junctions模块，跨样本合并并过滤新颖剪接位点，显著提升了比对灵敏度；同时结合FeatureCounts进行精准的链特异性定量，确保表达矩阵的准确性。
- 深度下游分析集成：超越了单纯的Mapping，内置了基于R语言的完整分析生态，包括使用ComBat-Seq进行批次效应校正、利用DESeq2进行基于发育阶段的差异表达分析，以及通过WGCNA构建共表达网络，全面覆盖数据挖掘需求。
- 模块化配置与高度可定制
2. Transcriptomics_TASK1
🔧 GitHub Project | Language:
HTML| ⭐0| 🍴0
Mini-project about identifying the unknown pathogen in BALF liquid by metatranscriptomic analysis
AI Technical Review (深度解读)
一句话定位 Transcriptomics_TASK1：基于宏转录组学的BALF样本未知病原体鉴定实战案例。
痛点直击
你是否在面对临床呼吸道感染样本（如肺泡灌洗液）时，因传统培养法无法鉴定未知病原体而导致诊断陷入僵局？你是否在处理复杂的宏转录组数据时，缺乏一套能够有效去除宿主背景并精准识别病原微生物的分析策略？
核心亮点
- 宏转录组学技术应用：直接对样本中的总 RNA 进行测序，不仅能够捕获病原体的基因表达信息，还能有效应对难以培养的未知病原体，弥补了宏基因组仅关注 DNA 的局限性。
- 临床样本针对性分析：聚焦于肺泡灌洗液（BALF）这一临床下呼吸道感染诊断的核心样本类型，提供了针对高宿主背景噪音下的数据清洗与分析思路。
- 病原体鉴定全流程：涵盖了从原始数据质控、宿主序列去除到非冗余蛋白数据库比对及物种分类注释的关键步骤，构建了从测序数据到病原体判定的完整逻辑链。
适用人群
临床微生物研究人员、感染性疾病生物信息分析师、宏转录组学初学者。
领域归类
领域：转录组, 临床/群体遗传
3. Uterine_Tube_Comparitive_Atlas
🔧 GitHub Project | Language:
Jupyter Notebook| ⭐0| 🍴0
The available code investigates the transcriptomic landscape of the human and mouse uterine tube, applies lineage trajectories, and maps sequencing data across species.
AI Technical Review (深度解读)
一句话定位 人类与小鼠输卵管跨物种比较转录组图谱及谱系轨迹分析资源库
痛点直击
你是否在进行生殖系统相关研究时，受限于缺乏高质量的跨物种单细胞参考数据？你是否因为物种间转录组数据的异质性及复杂的预处理流程，难以深入解析输卵管的细胞异质性与进化保守机制？
核心亮点
- 跨物种精准映射：利用SAMap算法实现了人类与小鼠输卵管单细胞数据的跨物种对齐，有效解决了同源基因比对难题，揭示了跨物种保守的细胞类型与基因调控网络。
- 全流程数据资产：提供从原始测序数据到经过严格质控的Seurat对象及SAMap对象的完整数据链路，涵盖小鼠不同解剖部位及多来源的人类数据集，即拿即用。
- 高度可复现的分析流：包含完整的R语言图表复现脚本、相关性分析文件及谱系轨迹分析代码，为研究人员构建了从数据探索到可视化的标准化分析范式。
适用人群
生殖医学研究人员、比较基因组学学者、单细胞转录组分析师
领域归类
领域：单细胞, 转录组, 数据库/资源
4. Quantitative mapping of dynamic 3D transport in growing cells via volumetric spatio-temporal image correlation spectroscopy (vSTICS)
📄 arXiv Paper | Date:
2026-03-29| Category:q-bio.QM, q-bio.SC
Authors: Ahmad Mahmood, Paul W. Wiseman
AI Research Digest (科研解读)
一句话概括 本文提出了体积时空图像相关光谱（vSTICS）框架，实现了对生长细胞内三维流动、扩散及粒子密度的定量体素级映射。
研究背景
现有的动态光学显微镜测量多局限于二维
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