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2.科学可视化软件介绍 – PyMOL
PyMOL科学可视化软件介绍PyMOL是一个开源但同时又是专有的分子可视化（Molecular Visualization）软件，它提供了强盛的三维可视化功能，成为化学、医药学、结构生物学等领域广泛使用的工具之一。
一、软件背景与开发历程PyMOL最初由Warren Lyford DeLano博士在2000年左右开发出来。2003年，DeLano博士成立了DeLano Scientific LLC公司，专注于PyMOL的继续开发和商业化，致力于使其成为科学研究和教育社区普遍可使用的有用工具。不幸的是，DeLano博士在2009年11月去世。之后，在2010年1月，Schr?dinger股份有限公司收购了PyMOL，并承担了其开发、维护、支持和销售工作，同时也继续积极支持PyMOL开源社区。2017年，Schr?dinger把PyMOL升级到V2，同时修改了图形用户界面，使用Qt，并采用Anaconda进行包管理，商业版部分代码不开源。
二、软件特点与功能跨平台兼容性：PyMOL可以在主流的Windows、macOS、Linux操作系统下运行。强盛的三维可视化功能：PyMOL可以多种方式显示分子的三维结构，如常见的球棒模型、表面模型、卡通（Cartoon）模型等，为研究人员提供了丰腴的可视化选项。内置脚本语言：PyMOL内置了一个强盛的脚本语言，研究人员可以通过编写脚本实现对分子内部结构更细致地显示控制，从而满足特定的研究需求。支持插件和扩展：PyMOL还支持各种插件和扩展，科研人员可以开发多种插件或扩展来增强其PyMOL功能，如添加新的分子显示方法、增加新的计算和分析工具等。
三、软件应用与案例PyMOL在新冠病毒的研究中发挥了重要作用。通过可视化病毒的三维空间分子结构，科学家们可以更多地了解致病原因和寻找对应的解药。下图展示了部分研究工作中利用PyMOL得到的病毒可视化图形，这些图形为科研人员提供了直观的研究依据。
四、软件获取与安装PyMOL的最新版本是2024年4月3日发布的3.01版，用户可以从PyMOL官网下载。下载的Windows版有30天的试用期，用户也可以参考开源社区的版本安装指南，获取开源版本的PyMOL。对于PyMOL的使用者，可以访问PyMOLWiki获得更多学习使用的教程、经验等。
五、软件底层技术与开源情况PyMOL的底层渲染部分是由C++和OpenGL实现的，这保证了其高效的三维渲染能力。尽管PyMOL的商业版部分代码不开源，但其开源部分源代码已经放在Github上，供科研人员参考和使用。综上所述，PyMOL作为一款功能强盛的分子可视化软件，在科学研究领域发挥着重要作用。其丰腴的可视化选项、强盛的脚本语言支持以及广泛的插件和扩展功能，使得科研人员能够更加深入地理解和分析分子结构，为科学研究提供了有力的支持。
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5.#开源医疗#开源肿瘤数据库
开源肿瘤数据库在肿瘤研究领域，开源数据库为科研人员提供了丰腴的数据资源，促进了研究的深入和发展。以下是几个重要的开源肿瘤数据库
1. TCGA数据库（The Cancer Genome Atlas）简介：TCGA数据库是肿瘤研究领域非常知名的数据库，主要收集了美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱计划中的主要研究成果。它收录了较为全面的癌症基因组数据，包括突变、拷贝数变异、mRNA表达、miRNA表达、甲基化数据等，是当前进行生物信息学分析的重要资源。网址：GDC Data Portal Homepage数据下载方式：使用TCGA官方工具gdc-client下载。用R语言中的TCGAbiolinks包下载，该方法包含的函数可以轻松查询和下载数据，下载速度快，有文件合并功能。使用UCSC Xena浏览器下载，该方法最简易，适合初学者使用
2. GEO数据库（Gene Expression Omnibus）简介：GEO数据库由美国国家医学图书馆的国家生物技术信息中心创建并维护，最初作为高通量基因表达数据的存储库，随着发展也接收了多种技术的数据，包括DNA微阵列、蛋白质或组织阵列、高通量核酸测序和RT-PCR等。网址：Home - GEO - NCBI数据下载方式：直接从GEO官网下载，通过检索功能筛选数据并找到下载链接。使用GEOquery包进行下载，该包可以从Bioconductor库中获取安装，使用包中的getGEO（）函数即可下载
3. COSMIC数据库（Catalogue of Somatic Mutations in Cancer）简介：COSMIC数据库是探索体细胞突变对人类癌症影响的最详尽和最全面的数据库。网址：COSMIC | Catalogue of Somatic Mutations in Cancer数据下载方式：需要注册账号，学术用户和非营利组织用户可以免费下载数据
4. TCIA数据库（The Cancer Imaging Archive）简介：TCIA数据库主要存储肿瘤相关的图像信息和患者的临床信息，影像学图像格式为DICOM。此外，该数据库还存储了病理图像数据，包括HE染色和部分免疫组化等，存储格式除了标准的图像格式如TIFF等，还有全视野数字病理切片图像（WSIR）的格式，如svs等。网址：Welcome to The Cancer Imaging Archive5. 全视野数字病理切片数据库简介：该数据库由数字病理学会（DPA）建立，通过创建动态的全视野数字病理切片图像，为病理学家提供快速查看、更改放大倍数、注释、创建报告和存档等功能。网址：The Digital Pathology Association Whole Slide Imaging Repository6. SEER数据库（Surveillance, Epidemiology, and End Results）简介：SEER数据库是美国国家癌症研究所建立的大型肿瘤数据库，涉及的肿瘤被划分为9类，包括乳腺肿瘤、结直肠肿瘤等。该数据库并不完全开放，部分数据下载需要授权。网址：Surveillance, Epidemiology, and End Results Program7. GDSC数据库（Genomics of Drug Sensitivity in Cancer）简介：GDSC数据库由英国桑格研究所开发，收集肿瘤细胞对药物的敏感度和反应。该数据对发现潜在的肿瘤治疗靶点非常重要。网址：Home page - Cancerrxgene这些开源肿瘤数据库为科研人员提供了丰腴的数据资源，促进了肿瘤研究的深入和发展。用户可以根据自己的研究需求选择合适的数据库进行数据下载和分析。