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DCA全名 Decision Curve Analysis，即决策曲线分析法，在 2006 年由 MSKCC 的 Vickers 和 Elkin 首次提出 ^{1, 2, 3}，用于评估临床中的诊断模型、预后模型等。相较于在二战时期被发明的ROC曲线，DCA还非常年轻，但已在临床模型评估中展现出其独有的优势。因为此分析法并不重点关注于灵敏度及特异性，而是从患者的净收益情况、及其自身意愿的角度来评估模型的优劣。

在本文中，我将从二元分类问题入手，系统介绍ROC曲线以及DCA曲线

今天要介绍的是Variant Interpretation for Cancer Consortium (VICC) 癌症突变解读协会，这一协会隶属 Global Alliance for Genomic and Health 组织之下，旨在促进肿瘤界中的突变的解读。虽然 AMP/ASCO/CAP 在2017年就发布了这方面的指南，但细读之，就能发现里面留下了很多待解决的问题。而 VICC 项目的发起，就是为了解决这些问题，因此 VICC 的原文非常值得一读，文献地址请见文末

爬虫这玩意虽说入门简单，但写起来着实麻烦，更可恶的是在生信中用到的机会不多，基本脚本都是一次性的，用完一次后就再也用不上，每次再要用的时候又得回去查各个包的语法，特别不方便。终于，就在今天，我找到了一款可以一劳永逸的爬虫软件， 无需自己编写任何代码，就能完成你能想到的全部爬虫功能，这就是 – ParseHub

具体怎么操作，ParseHub 自己有很完整的教程，安装好后跟着一步一步走就行，这里就不在冗述，只是简单介绍一下它的功能：

• 通过点击来选择想要下载的内容（文字、图片均可）
• 自动猜测需要下载的内容
• 关联下载的信息
• 支持“下一页”的跳转（可重复爬取同类型的页面）
• 支持不同格式的页面跳转
• …

虽然这款软件功能很多，但基本只要掌握以上几项功能，通过特异性组合，就能爬取到你想要的绝大数信息

官方链接：

https://www.parsehub.com/

这一篇拖了挺久，一来是五一的时候出去玩了一趟，就偷了会懒，结果五一回来一直忙于工作，就又拖了一周，等我缓过神来才惊觉已经过去了半个多月，因此赶忙过来补上一篇。

上文说到，phasing 的根本目的，是将测序所得的碱基序列，重新正确的划分至他们本身的起源。而这一方法，在绝大数语境之中，指的便是将序列归为父亲或者母亲的染色体之中。目前大多数 phasing 的方法都是基于这一目的展开的，在肿瘤之中并不适用，由于肿瘤异质性的存在，测得的碱基序列可被归到不同的亚克隆之中，这使得传统 phasing 方法无法被使用。

之前写过一篇关于MNV的文章，但感觉写的逻辑混乱，故推翻重写一篇

MNV (multi-nucleotide variants) 即多个碱基发生变化的突变，是有两个甚至多个 SNVs / InDels 合并而成，至于为何不将这些 SNVs / InDels 分别对待，则由于它在临床上、生物学上具有特殊的意义，因此特意归为一类突变。

至今为止，关于MNV并没有一个准确的定义，虽然大家都明确同一单倍型上的突变需要被合并，但无人指出具体多近的突变应该被合并。

这篇文章一开始只打算写个TNM分期的介绍，但后来学习到临床上的各种划分方式，索性就仔细研究了一下，一起记下来。

肿瘤之中有分级、分期与分型之说，而分级 (grading) 和分期 (staging) 这两个概念常常被放在一起讨论，初次遇见往往会被混淆。首先它们均是对恶性肿瘤 (malignant tumour) 的描述方式，分级 grading 是一种描述肿瘤恶性程度的指标，也就是肿瘤的分化程度；而分期 staging 则是描述恶性肿瘤的生长范围和扩散程度，在很大的程度上可以用于指导治疗方式和预后的评估。

虽然肿瘤突变指南早在2017年1月就由AMP，ASCO和CAP联名发布，但过去的三年里，实际上采用次标准的公司并不多，只有最近几个月才采取此标准的呼声才逐渐强烈。

抛开大家的采用的意愿不谈，个人认为此标准难以统一的原因是，指南中存在很多模糊、甚至相冲突的概念，很容易造成大家的困惑。例如指南中提出的10个判断标准，并没有说明具体的划分界限，以及各个标准所占的比重为多少。这样在实际操作过程中，就很容易会产生分歧。

而前两日我忽然发现王凯团队开发的一款名为 VIC (Variant Interpretation for Cancer) 的肿瘤突变分类软件，在指南的基础上融合了 Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH) 组织中提及的肿瘤评判资料 ，对上述提到的模糊区域进行明确的定义及填充，能很大程度上实现突变分类自动化这一过程。

生信中很多软件安装起来都相当麻烦，这里推荐两种途径来解决这一问题：bioconda 以及 docker

由于工作需要，我往往会在多台服务器上反复切换，将文件从一个服务器传到另一个服务器上，因此会非常频繁的用到 scp ssh 这些命令，下面这两个功能能很大程度的省去其中的一些麻烦

简化SSH

首先在家目录下建一个~/.ssh 目录，然后编辑一个名为 config 的文件。

在这个文件中输入想要简化的服务器，例：

1
2
3
4

Host server1
  Hostname 123.456.78.910
  User kai
  ForwardX11 yes

并将此文件的权限给改成：

1

chmod 700 config

就大功告成了

之后想要链接那台服务器，只需要：

1

ssh server1

就okay了

SSH 免密

免密的过程也十分简单，两步就能完成：

1. 先生成一对 public/private key

   1	ssh-keygen -t rsa

2. 把其中的public key 给放到另外那台服务器上

   1	ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub remote_host