本文介绍了生信分析中推荐使用服务器的原因及优势。作者指出，个人电脑虽可完成部分分析，但在处理单细胞、基因组等复杂数据时性能不足。自配服务器存在电费、运维等隐性成本，而云服务器（如西柚云）则提供了便捷、高性能的解决方案，无需设备维护，支持开具发票报销。文章还提供了西柚云服务器的优惠链接和操作指南，帮助用户快速选择适合的配置。

此推文是一个吐槽的推文，大家可以抱着吃瓜的心态观看。其实，自己并不想发次牢骚，但是，开源宇宙开源宇宙GPU oculink（目前）；开源宇宙GPU服务器工厂）的做法实在让消费者难看。开源、拓展坞之类的产品，不可否认，他们在“开源”这块做的确实不错。自己也是很早以前就知道他们，也关注过他们的产品。此外，也购买了他们的oculink拓展坞。当时，我们的也就此出了学生及科研人员电脑配置推荐 | 笔记本+

这个教程也是前面《转录组上游分析》系列教程的中内容，我们今天单独的给作为一个章节来推送出来，因为，并不是所有人都是有这个系列教程有需求，可能你只是对某一个章节的内容感兴趣呢？

生物信息学分析推荐使用服务器而非个人电脑，主要原因包括：1）个人电脑仅能完成部分基础分析，如转录组等；2）高性能分析（单细胞、基因组等）需要大内存和计算资源；3）自建服务器存在运维、电费等隐性成本（如800W电源年电费约3504元）；4）云服务器（如西柚云）提供便捷、高性能的解决方案，无需维护且网络访问快。建议根据分析需求和预算选择合适的计算资源，课题组无服务器的可优先考虑云服务方案。

原文：Native nucleosomes intrinsically encode genome organization principles文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08971-7#code-availability期刊：NatureIF：50.5发表时间：2025年5月7日Python。

本文分享了一套基于Codex API开发的泛基因组分析流程代码，适用于细菌基因组比较分析。流程包含两种入口：复现文献公开基因组数据（使用NCBI数据）或处理新测序项目（从原始FASTQ开始）。主要步骤包括：软件环境配置（conda/mamba）、数据下载、质控修剪、基因组组装与矫正、功能注释和泛基因组分析（使用Panaroo/Roary）。项目提供了完整的脚本和R分析代码，支持可视化核心/附属基因

推荐大家购买最新的教程，若是已经购买以前WGNCA教程的同学，可以在对应教程留言，即可获得最新的教程。（注：此教程也仅基于自己理解，不仅局限于此，难免有不恰当地方，请结合自己需求，进行改动。删除~/.codex路径下已存在的config.toml文件(若有)，然后新建一个config.toml，一是使用原生态的gpt模型，另外一种是使用国内其他大模型。创建好后，出现对应的PAI码，注意：此码仅出现

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原文：Native nucleosomes intrinsically encode genome organization principles文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08971-7#code-availability期刊：NatureIF：50.5发表时间：2025年5月7日Python。

国家水稻数据中心是中国水稻研究所创建的一个以水稻为核心，服务于育种需求的大型数据库，数据包含种质、突变体、分子标记、基因、QTL、文献资源等。，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；Oryzabase是一个综合性水稻科学数据库，该数据库最初旨在收集尽可能多的信息.水稻基因组注释项目数据库（RGAP），主要提供水稻基因组序列和注释数据。**5. 水稻遗