稳妥少年·药智未来 生信学习资料合订本(分子对接、动力学模拟、转录组分析、单细胞分析、分析流程)
- 2026-02-12 09:54:16
点击上方蓝色，关注稳妥少年author: "稳妥少年" date: "2026/02/12"
公众号介绍：
“稳妥少年·药智未来”公众号是一个专注于生物信息学与药物筛选领域的专业知识分享平台。本公众号自2022年开始运营，核心目标是持续分享该领域的大量干货知识点，旨在辅助科研工作者和学生更有效地开展研究工作。
公众号分享的内容范围广泛，系统性地涵盖了从基础到前沿的多个关键方向，产出原创文章283+篇，主要包括：
药物虚拟筛选：涉及分子对接、分子动力学模拟、药物数据库搭建等。 全转录组与多组学分析：包括mRNA、miRNA、代谢组、微生物组等相关分析流程。 单细胞转录组分析：分享该前沿技术的分析方法和思路。 临床数据库分析流程：介绍如何利用公共临床数据进行挖掘。 网络药理学与毒理学方向：提供关于药物多靶点作用机制和安全性评价的知识。
我们始终秉持“开源共享”的理念，公众号内所有的教学资料都尽量做到开源免费，致力于降低学习门槛，帮助大家构建独立分析能力，更好地完成科研任务。
为了方便大家按需学习，“稳妥少年”团队已将一直以来输出的教学内容进行了系统的梳理。您可以根据自己的研究方向和学习阶段，快速找到所需的教学资源。
分子对接篇
分子对接是一种基于结构的计算机模拟技术，其核心目标是预测小分子配体（如药物、毒素）与生物大分子受体（如蛋白质）之间的最佳结合模式（即构象）和结合亲和力。
简单来说，它就像是在计算机中模拟一次“锁与钥匙”的匹配实验。“锁”是蛋白质，“钥匙”是小分子。通过计算模拟，我们可以从成千上万种可能的结合姿势中，找出最稳定、能量最低的那一种，并评估其结合强度（通常用结合能表示）。结合能越负（通常认为小于 -5 kcal/mol），表明结合越稳定，相互作用的可能性越大。
在毒理学、药理学和药物设计领域，分子对接已成为不可或缺的工具。
稳妥少年【分子对接课程试听】02.分子对接相关软件介绍（上）
qvina2/vina 高通量分子对接平台：一键完成虚拟药物筛选
AutoDock vina分子对接结果批量整理（R语言脚本）
蛋白质-小分子常见相互作用类型介绍，基于Discover studio
Schrödinger 2024 软件MM-GBSA结合能计算实操
PyMOL相互作用力可视化（pi-pi interaction）
从蛋白质建模到Maestro Protein Docking（附软件）
【一】Schrodinger薛定谔分子对接软件（Maestro）
【二】Schrodinger薛定谔分子对接软件（Maestro）
基于Maestro的Protein-Protein Docking
ZDOCK预测的蛋白质-蛋白质相互作用结果，Pymol可视化为什么有短棒状
分子动力学模拟篇
分子动力学（Molecular Dynamics, MD）是一种基于牛顿力学原理的计算方法，通过数值求解分子体系中各粒子的运动方程，模拟原子/分子在特定条件下的动态行为。其核心步骤包括：初始化体系坐标与速度、定义力场（描述粒子间相互作用）、积分算法（如Verlet算法）更新位置与速度，以及周期性边界条件和温度/压力控制（如NPT/NVT系综）。MD广泛应用于蛋白质折叠、药物-靶标相互作用、材料性质预测等领域，能够揭示微观尺度动态过程与热力学性质。
分子动力学模拟（Molecular Dynamics）全流程
直通GROMACS分子动力学模拟【蛋白质-小分子、蛋白质-蛋白质体系】
Windows版本GROMACS 2025编译版本（动力学模拟全流程）
稳妥少年——分子动力学模拟结果xvg文件可视化分析平台，一键出图（免费开源）
分子动力学模拟：蛋白-药物复合物轨迹处理关键步骤（gmx trjconv）
分子动力学模拟--GROMACS软件能量分析（付脚本及结果可视化）
分子动力学模拟结果解析及R语言脚本分享（read.xvg函数）绘制个性化图谱
GROMACS动力学模拟，索引组（index groups）介绍
转录组分析篇
转录组数据分析（免疫细胞浸润分析）——xCell R脚本分享
miRNA靶基因预测方法（续）-miranda软件预测结果整理（R语言脚本分享）
miRNA靶基因预测方法-multiMiR 、miranda软件
Bulk-RNAseq单基因GSEA分析怎么做？（全流程脚本）
单细胞转录组
单细胞分析（scTenifoldKnk）——细胞基因虚拟敲除
scPagwas整合单细胞转录组测序数据与全基因组关联研究数据的计算方法
Human Immune Health Atlas（人类免疫健康图谱）单细胞注释Marker整理
单细胞数据分析（FeaturePlot函数使用以及阳性细胞数量标记）
跟着顶刊学画图，今天要学的是：单细胞聚类圈图
工具使用篇
全球癌症负担（Global Cancer Observatory, GCO）数据库使用教程（参考）
Discovery Studio Visualizer可视化蛋白质-小分子2D互作模式
Discovery Studio 2025下载安装及图谱绘制
中药研究——中药系统药理学数据库与分析平台 TCMSP数据库
miRNA靶向药物预测（SM2miR数据库）及miRNA-ligand对接计算，视频教学
药物筛选：SwissADME数据库解析药物化合物的药代动力学特性
药物靶点数据：cHEMBL数据库检索、Uniprot ID Mapping实例介绍
其他实用教学
清华大学最新成果：DrugCLIP，实现高性能基于结构的药物筛选新范式
文章分享
C 反应蛋白-甘油三酯葡萄糖指数与不同血糖状态下中风风险的关联：中国健康与退休纵向研究（CHARLS）的见解
通过生物信息学和机器学习识别针对关键 OP 相关基因的内分泌干扰化学物质
利用 NHANES 数据分析、网络毒理学和分子结合方法进行系统性科学研究
整合机器学习与分子对接技术，解析黄麴毒素 B1 诱导肝细胞癌的分子网络
CSU 发病机制解析：DOTP 暴露的网络毒理学与分子动力学
关于全球血液恶性肿瘤负担与趋势的分析报告（基于GLOBOCAN 2022与GBD 2021）
基于网络毒理学和分子结合，探索 PPCPs 在人类代谢疾病中的机制
【文章分享】从毒性预警到机制阐明：阿斯巴甜肝毒性的多组学解密
Q1区4.5【虚拟筛选、分子对接和分子动力学模拟揭示了 RNA 聚合酶抑制抗结核药物发现的新见解】
非肿瘤转录组研究思路（1区3.9分）——基于综合生物信息学分析的 SSR1 和 CKAP4 作为椎间盘变性潜在生物标志物
【文章分享】毒理学与多组学数据系统揭示EDCs诱发糖尿病微血管病变的分子机制
稳妥少年 视频课
以上就是本期全部内容，祝大家学习愉快，收获满满，请给稳妥少年点一个赞、并转发给新的小伙伴吧！！！
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稳妥少年——单细胞分析实战
本课程系统介绍了单细胞RNA测序数据分析的全流程方法学体系。从原始数据读取开始，详细讲解了三种常见格式（标准10X输出、HDF5文件和稀疏矩阵）的处理策略，并统一转换为Seurat对象进行分析。质控阶段通过检测基因数、UMI总数和线粒体基因百分比等指标过滤低质量细胞，确保数据可靠性。标准化环节采用对数归一化和高变基因识别方法，通过主成分分析降维，使用JackStraw检验和肘部图确定最佳维度。
细胞聚类分析采用共享最近邻算法和Louvain聚类，在UMAP降维空间可视化细胞亚群。基于经典标记基因表达模式，对细胞类型进行系统注释。差异表达分析采用多层次策略，包括整体水平比较、细胞类型特异性分析和功能富集评估。细胞比例分析通过统计检验评估实验组间细胞组成的差异。
高级分析模块涵盖细胞间通讯网络构建（CellChat）、发育轨迹推断（Monocle）、代谢通路活性评估（scMetabolism）以及基因集富集分析（GSEA）。特别整合了GSVA通路活性评分、AddModuleScore模块化评分等创新方法，全面解析细胞功能状态。可视化方面采用多类型图表（火山图、热图、轨迹图、网络图等）呈现分析结果，所有方法均经过标准化流程验证，确保分析结果的可靠性和可重复性，为疾病机制研究和生物标志物发现提供系统解决方案。
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本课程系统涵盖了生物信息学在基因组数据挖掘与分析中的核心流程与方法。课程从GEO、TCGA等公共数据库的数据检索与下载入门，进而学习差异表达分析（使用limma、DESeq2等工具）及结果可视化。在此基础上，深入进行功能富集分析（GO、KEGG）和蛋白质互作网络构建，并利用Cytoscape筛选关键基因模块。课程还整合了多种机器学习算法进行生物标志物筛选，并教授诊断列线图、神经网络模型等临床预测模型的构建与评估。此外，课程内容扩展至基因集富集分析（GSEA/GSVA）、免疫细胞浸润分析、基因的亚细胞与染色体定位、表型关联分析、表达相关性分析、单基因预后分析以及肿瘤免疫检查点分析等一系列高级专题，旨在提供从基础到前沿的完整生物信息学分析能力。
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本研究系统整合了多组学数据与生物信息学方法，旨在探究多发性骨髓瘤的分子特征、预后标志及免疫微环境。首先，从TCGA与GEO数据库获取并标准化了批量转录组数据，通过差异表达分析鉴定了疾病相关的关键基因，并利用GO/KEGG富集分析阐释其功能。基于此，采用Cox回归与LASSO算法构建并验证了一个多基因预后风险模型，该模型在独立队列中展现出稳健的预测效能。进一步分析揭示了风险评分与临床病理特征的独立性，并通过列线图实现了个体化生存预测。
为深入解析肿瘤微环境，本研究应用ssGSEA评估了免疫细胞浸润水平，并分析了其与风险模型及免疫检查点表达的相关性。同时，利用单细胞RNA测序技术，在细胞分辨率下刻画了骨髓瘤微环境的细胞组成图谱，识别了主要免疫细胞亚群，并量化了其在不同临床状态下的比例变化。通过CellChat工具，系统推断了疾病组与对照组间细胞通讯网络的差异。此外，采用scTenifoldKnk算法对髓系细胞亚群进行了虚拟基因敲除分析，从网络层面探索了关键基因的调控功能。
综上，本研究通过从宏观群体水平到微观单细胞层面的多层次分析，构建了多发性骨髓瘤的预后预测体系，并深入揭示了其肿瘤免疫微环境的特征与潜在调控机制，为理解疾病生物学及开发治疗策略提供了新的见解和数据支持。
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这门课是面向临床研究的“流水线”实战培训，核心是教你把NHANES数据库的原始文件变成一张张能用于论文的图表和表格。它会手把手带你走通全流程：从用R代码自动下载、合并不同年份的数据模块，到严格清洗变量、筛选研究对象；从正确运用复杂的抽样权重进行基线统计与加权逻辑回归，到使用限制性立方样条（RCS）探索变量间的非线性关系；最后，指导你完成单因素/多因素分析，并绘制出可直接用于发表的森林图。整个过程紧扣实际研究需求，重点解决如何正确处理权重、合并数据、校正混杂因素等具体技术难题，目标是让你能独立完成一项从数据到结果的完整分析。
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网络毒理学分析流程详细内容
（1）疾病转录组数据准备（2）毒物毒理学评估（3）毒物靶点基因的获取（4）疾病靶点基因的获取（5）差异表达基因的获取（6）候选基因的获取（7）GO与KEGG富集分析（8）毒物-基因-通路-疾病网络构建（9）蛋白质相互作用网络构建和核心基因筛选（10）表达水平验证筛选关键基因（11）相关性和功能相似性分析（12）转录因子-基因-miRNA调控网络构建（13）关键基因富集分析（14）GeneMANIA分析、亚细胞定位和染色体定位分析（15）分子对接（16）分子动力学模拟
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课程一：《分子对接零基础教学课程上线 | ADT/Vina/Maestro全流程详解》
介绍：
本课程系统讲解从原理到实操的全流程操作，配套三大常用工具教学，助你快速掌握药物设计核心技能。
课程主要内容包括：分子对接原理、全流程梳理、软件下载、蛋白质小分子数据库介绍、ADT受配体结果预处理、对接口袋预测及设置、vina\qvina分子对接计算、结果可视化相互作用力分析、Maestro软件安装介绍、Maestro分子对接计算、高通量分子对接、Maestro蛋白质-蛋白质对接计算
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介绍：
本课程系统讲解从原理到实操的全流程操作，配套三大常用工具教学，助你快速掌握药物设计核心技能。
课程总时长4小时左右，从动力学模拟原理解读、GROMACS软件安装、受配体拆分预处理、拓扑文件构建、模拟体系搭建、动力学模拟以及下游分析、结果图的绘制和解读、文章发表的撰写方法；可以说是全流程一课通！！！
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工具介绍：高通量分子对接软件（HTMDv3）介绍及教学——稳妥少年
祝大家学习愉快！也感谢大家对公众号的支持，继续努力！！！今天分享的内容可能存在不足，希望感兴趣的小伙伴进行批评指正。同时也希望大家可以一键三连（点赞、关注和转发“稳妥少年”）
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