本期节目，我们请到了上海寻因生物的创始人，微信公众号“基因检测与解读”的主理人，江湖人称“基因游侠”的周在威博士，一起探讨遗传变异解读的坑点与痛点。

05:30 参考基因组选择

06:37 假基因的处理

08:26 结构变异与拷贝数变异

12:43 基因-疾病关联的注释与数据库更新

24:10 ACMG guideline 探讨

我们应该用哪个reference genome：https://lh3.github.io/2017/11/13/which-human-reference-genome-to-use

全基因组结构变异工具ClinSV：genomemedicine.biomedcentral.com

外显子CNV算法：DECoN DOI: 10.1007/978-1-0716-2293-3_6

基因-表型关联：https://search.clinicalgenome.org/kb/gene-validity?page=1&size=25&search=

Multi nucleotide variant：www.nature.com

ACMG PM1证据：MCR missense OE doi: 10.1101/2024.04.11.588920

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本期节目，跟大家分享一下我上周末于中国科技会堂参加第七届协和母胎医学大会的所见所感~

“高新遗传学检测技术的广泛应用给母胎医学的发展带来了机遇和挑战。自2013年起，由北京协和医院联合多家单位连续承办了六届母胎医学大会，大会通过高水平的学术交流、权威的主题演讲、生动活跃的专家专题辩论等活动，梳理了母胎医学在中国的发展思路和道路，指引行业发展方向，促进国内外学术思想和实践的交融和碰撞，为促进我国母胎医学事业的规范发展起到了积极的促进作用。”

祝协和母胎医学大会越办越好！

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本期节目，跟大家聊一聊我在美国博后期间完成的第一个工作，本周刚刚发表于American Journal of Human Genetics （AJHG）。在此工作中，我们完成了世界首次将RNA-seq转录组测序在临床落地应用于孟德尔遗传病的诊断。

00：26 RNA-seq诊断背景介绍

09:55 本工作介绍

我的文章链接：10.1016/j.ajhg.2025.02.006

leafcutter：https://doi.org/10.1038/s41588-017-0004-9

outrider: 10.1016/j.ajhg.2018.10.025

fraser：10.1016/j.ajhg.2023.10.014

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本期节目，与温州医科大学周猛教授团队的焉冬雪一起聊一聊她近期发表于Nature Computational Science的工作“Leveraging pharmacovigilance data to predict population-scale toxicity profiles of checkpoint inhibitor immunotherapy”。本工作应用人工智能模型对肿瘤免疫治疗的公共数据进行挖掘，设计非常巧妙。我们共同探讨了本工作的设计、结果及颇为曲折的审稿过程。

02:11 项目设计与构思

03:32 什么是免疫检查点抑制剂

08:31 公共数据获取与算法选择

22:26 应用价值与局限性

24:22 审稿流程

29:44 公共数据挖掘的设计思路与技巧

Nature Computational Science文章链接：10.1038/s43588-024-00748-8

Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS）数据库：https://www.fda.gov/drugs/fdas-adverse-event-reporting-system-faers/fda-adverse-event-reporting-system-faers-public-dashboard

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由于领域内的青年教师们年终过于繁忙，本期节目还是由我自己给大家进行2024年的医学遗传年度盘点，分享三个这一年领域内的重要突破~

RNU4-2基因: 10.1038/s41586-024-07773-7

CHASERR基因: 10.1056/nejmoa2400718

人类串联重复的金标准构建: 10.1038/s41587-024-02225-z

人类串联重复数据库TR-gnomAD: 10.1016/j.cell.2024.03.004

https://www.nature.com/collections/jccbbdahji

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本期节目，和上海睿璟生物的CTO石涵博士，一起聊一聊人工智能在医学遗传中的应用。我们讨论了AI agent用于ACMG突变解读的自动化；基因组语言模型应用于突变致病性的预测；以及甲基化分子分型在肿瘤遗传中的应用。

03:39 AI agent用于ACMG突变解读

07:25 AI agent的成本控制

12:20 全新的基于贝叶斯推理模型的ACMG框架

16:57 基因组语言模型应用于突变致病性的预测

20:30 甲基化分子分型在肿瘤遗传中的应用

ACMG guideline 4.0：https://clinicalgenome.org/tools/clingen-summer-workshop-series-2023/sept-15-2023/

基因组语言模型：

GPN（基因组预训练网络）：https://hub.baai.ac.cn/view/20211

HyenaDNA：https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2023-06-29-hyena-dna

Evo genetic foundation model：https://arcinstitute.org/tools/evo

脑肿瘤甲基化分子分型模型Sturgeon：10.1038/s41586-023-06615-2

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朋友们圣诞快乐~

今天跟大家分享一下我个人的学术年终总结，以及在学术工作过程中的一些小故事和心得体会，希望和大家一起学习，成长，未来能和朋友们在学术和转化方向多多合作~

其中提到的生信、变成入门学习资料：

Introduction to statistical learning：https://www.statlearning.com/

Introduction to python: https://www.edx.org/learn/python/harvard-university-cs50-s-introduction-to-programming-with-python

linux入门：www.ehbio.com

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本期节目，我们请到了来自清华大学智能产业研究院的贾寅君，一起聊一聊人工智能（AI）如何助力小分子药物筛选，并学习了他最新的工作DrugCLIP，一个微秒级别的小分子药物虚拟筛选工具。应用DrugCLIP，他们完成了首个基因组级别药物虚拟筛选工程，为药物发现从单靶点时代迈向基因组时代奠定了基础。

00:42 寅君弃医从研的心路历程

02:42 清华大学智能产业研究院

03:40 DrugCLIP工作的缘起

05:23 DrugCLIP的主要功能和核心算法

16:47 全基因组级别药物筛选

18:45 大家如何使用DrugCLIP进行药物筛选

24:35 AI+小分子药物筛选的展望

预印本论文：Deep contrastive learning enables genome-wide virtual screening https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.02.610777v2

基因组级别虚拟筛选数据库：https://drug-the-whole-genome.yanyanlan.com/

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本期节目，我们请到了来自美国贝勒医学院人类基因组测序中心的郑欣畅博士，一起聊一聊三代测序在基因组结构变异分析中的重要作用，并介绍他们团队最新的工作STIX：结构变异注释工具。

01:48 郑欣畅博士在中国科学院北京基因组所的一些工作

06:29 结构变异研究的重要科学问题：如何准确计算人群频率？

09:25 STIX软件的开发

13:57 使用long-read数据对STIX进行升级

20:14 大家应该如何使用STIX工具注释自己的结构变异

国家生物信息中心数据库概览：https://www.cncb.ac.cn/

STIX preprint paper：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.30.615931v1

STIX API：https://github.com/zhengxinchang/stix_web_frontend

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本期节目，我们请到了Genetics in Medicine（GIM) open杂志的主编，来自美国贝勒医学院的袁博教授一起聊一聊GIM open杂志创办的缘起，杂志运行的日常，以及对作者的一些建议，欢迎大家多多投稿！同时，我们也交流了袁博教授在贝勒医学院人类基因组测序中心的工作方向以及对于医学遗传学新技术及人工智能应用的愿景~

00:41 GIM open杂志创办的缘起

04:15 杂志运行的日常

13:40 对作者的一些建议

18:25 贝勒医学院人类基因组测序中心

25:10 AI+遗传咨询

GIM open杂志: https://www.gimopen.org/

American College of Medical Genetics (ACMG): https://www.acmg.net/

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