2023 生物資訊學習資源彙整

最近在Twitter上看到Ming Tommy Tang的分享關於生物資訊學習資源,想說就稍微紀錄一下,這邊也順便把之前寫過的一些關於資源類的文章匯集一起。

次世代定序資料分析學習資源(NGS analysis learning material)

2021 鐵人賽-AI, Data和生物資訊

這邊是原始的Twitter連結,我們把內容轉化為中文資訊,方便有興趣的人可以搜索得到。

哈佛大學生物統計教授Rafael Irizarry所建立的HarvardX Biomedical Data Science Open Online Training,內容涵蓋由淺入手,由理論到實務,由桌面端到雲端,主要是以R和Python為主。

  • Data Analysis for the Life Sciences Series
    • Statistics and R
    • Introduction to Linear Models and Matrix Algebra
    • Statistical Interference and Modeling for High-throughput Experiments
    • High-Dimensional Data Analysis
  • Genomics Data Analysis Series
    • Introduction to Bioconductor: Annotation and Analysis of Genomes and Genomic assays
    • High-performance computing for reproducible genomics with Bioconductor
    • Case Studies in functional Genomics
    • Using Python for Research

猶他大學的人類基因體學教授Aaron Quinlan,本身是bedtools作者,他的課程Applied Computational Genomics,有教學影片和相關簡報。這邊可以稍微看一下他的上課大綱:

  • Course Overview and Intro to Unix
  • Pattern searching in the human genome
  • Data frames and Importing Data
  • Intro to the tidyverse
  • DNA sequencing technologies
  • FastQ format and tools
  • Sequence mapping and alignment
  • Samtools and IGV
  • Poisson Processes in Biology
  • An introduction to awk and bioawk
  • Genetic Variation
  • SNP and INDEL discovery
  • Rates and patterns of human germline variation
  • VCF format, Hardy Weinberg Equilibrium, VCF toolkits
  • VCF annotation and interpretation
  • Genome Annotation and Resources
  • Genome Annotation Formats
  • Genome arithmetic with bedtools
  • Monte Carlo simulations and more on UNIX
  • Descriptive plots. The Central Limit Theorem

猴子演算法課程Bioinformatic Algorithms,是由Carnegie Mellon University教授Phillip Compeau(本身也創辦Rosalind,有點像是生物資訊領域的leetcode)和UCSD教授Pavel Pevzner所一起規劃的,其內容有影片、Coursera課程、電子書、互動式網頁等等不同的媒介來學習,主要針對生物問題展開,並且討論背後所衍生的演算法,算是很棒的學習素材,另一方面,也能理解生物資訊的重點不是只有程式,而是如何問問題和做假設:

  • Origin of replication
  • DNA patterns related to Molecular Clocks
  • Assemble Genomes
  • Sequence Antibiotics
  • Compare Biological Sequences
  • Fragile Regions in the Human Genome
  • Which Animal Gave Us SARS
  • How Did Yeast Become a Wine Maker
  • How Do we Locate Disease-Causing Mutation
  • Why Have Biologists still not developed an HIV Vaccine
  • Was T. rex Just a Big Chicken

Biostar創辦人Istvan Albert教授其所規劃的一系列電子書和課程,相對上面的資源來說,算是比較輕量等級的素材,內容定位在淺顯實用。

  • The Biostar Handbook
  • The Art of Bioinformatics Scripting
  • RNA-Seq by Example
  • Corona Virus Genome Analysis
  • Biostar Workflows

約翰霍普金斯的教授Michael Schatz 其所開設的Computational Genomics : Applied Compaative Genomics,在2018年的版本有提供簡報,最近兩年的則是有提供課程大綱和推薦閱讀。

  • Genomic Technologies
  • Whole Genome Assembly
  • Whole Genome Assembly and Alignment
  • The human genome and intro to long reads
  • Genomics in the Cloud
  • Read mapping
  • Variant Analysis
  • Structural Variant Analysis and Pangenomics
  • Genome Arithmetic and Plane Sweep
  • Machine Learning Primer
  • Functional Analysis
  • Human Evolution
  • Huan Genetic Disease
  • Cancer Genomics
  • Microbiome and Metagenomics
  • Genomic Futures

麻省理工學院計算生物學領域的教授Manolis Kellis則是開始蠻多機器學習/深度學習在生物醫學應用的主題,內容以啟發為主,細節則是依賴課後的閱讀,其涵蓋範圍相當廣泛。Github連結

使用國網中心超級電腦台灣衫建置定序分析流程(二)

延續上一篇:使用國網中心超級電腦台灣衫建置定序分析流程(一)的內容,往下去記錄到伺服器裡面的一些小細節。目前國網中心裡面的三組超級電腦系統,其實可以發現在規劃上的一些差異性,可以因此用來作為要在哪邊運算的考量點。

思考整體流程的改動

當開始使用高級電腦系統時,其實就會在現有的流程中,多了一段在伺服器的過程,這樣就代表要重新規劃分析的架構和想法,比如哪一個階段上雲,哪一個階段下雲,中間檔案要儲存在哪邊等等的問題。甚至在定序成本降低的時候,可以思考所謂的濕儲存,就是直接把檢體凍起來,有需要再定序。

  • 在超級電腦上分析,再將結果轉移到本地桌機進行最後的視覺化
  • 先在本地電腦將資料分類或註釋候,上傳到超級電腦中進行接下來的分析
  • 直接把整個分析流程架在超級電腦中,在遠端連進去伺服器來看資料
  • 將分析結果串接進去一般商用的雲端服務如google cloud、亞馬遜AWS或是微軟的Azure,方便後續的分享和儲存

規劃平行之架構

  • 任務平行
    • 在整個生物資訊分析流程中,其實是由不同軟體所組成的,每個軟體對於硬體的需求都不同,如何選擇正確的部分來平行運算,可以大大加速流程又節省資源。以分析三代定序的細菌基因組資料來說,就可以簡單分成幾塊,再根據特性來安排運算。
      • Basecalling => GPU需求大
      • Assembly => CPU需求大
      • Annotation => 資料庫整合需求大
      • Genotyping => 彈性分析需求大
      • Functional comparison => 匯聚分析結果需要
  • 資料平行
    • 分析流程中會有需多的中間產物,怎麼讓平行的程式輸入和輸出的資料能平順的接在一起,或是分散式的共用部分註解資料等等
  • I/O優化
    • 在本地機器上傳檔案,或是超級電腦間資料傳輸,或是超級電腦與雲端服務商如google cloud、AWS或是Azure的串接,這些都會大幅影響整個流程的時間

所需要的相關背景知識

通常阻擋一般人想要嘗試使用這類超級電腦的其實不是經費,反而使用超級電腦的經費需求遠遠小於你所想像的,1000元就可以處理小的細菌組裝,大概100個檢體了,所以覺得比自己花費維護硬體的門檻還低,主要是知識門檻,這邊是相關需要使用超級電腦的背經知識需求:

  • 命令行知識
    • shellscript: cd、mkdir、ls、cat、grep、awk、sed、ssh、scp、echo
  • 叢集電腦指定語法
    • PBS
    • Slurm
  • 基礎編成知識
    • python, R
  • 版本管理工具
    • git, conda, module
  • 基本網路協定工具
    • putty,
  • 基本伺服器環境
    • 節點架構

起手式:登入

  • 先在windows或是Mac系統中開啟命令行程式
  • 輸入以下指令,利用ssh進入節點

下面是成功登入台灣杉三號的畫面,不同超級電腦的登入畫面都不一樣,上面其實都有蠻多重要使用說明,建議都可以記錄或是好好閱讀一下,比如在台灣杉三這邊,可以看到他會把重要指令介紹,比如超級電腦環境中如何去裝載模組,以及提交需要超級電腦運行的代碼,大概只需要知道這些就可以運作了。

登入後,就可以使用模組系統的指令來看當前環境中有哪些可以使用的軟體,每個叢集電腦去處理隔離環境的方式都不同,這部分可能就是每次使用不同叢集電腦都要特別確認一下。在台灣杉則是使用Environment Modules系統來處理環境變數與全局城程式的管理,Envornment Module算是已有20年歷史在linux系統中幫助管理環境變數的工具。

可以先使用

module available

就會顯示如下的列表,展示當前環境中可以使用的工具,有時候在資料夾結構中有看到自己要用的軟體,在使用module available沒有看到,這時候就需要進一步去聯繫台灣杉這邊的工作人員來幫忙。

最常見的一個使用場景是使用Anaconda來做軟體版本的管理,這時候就可以先用module load來讀入Anaconda,接者便可以用conda來做環境管理以及安裝軟體,之後將程式丟到運算節點上時候,也可以用這方式來運作。如下的代碼:

# load library with module load
module load pkg/Anaconda3

# able to use conda for environmnenet manage
conda create -n set_upENv

提交代碼至叢集電腦

再來比較讓多數人困惑的是怎麼調用叢集電腦來做運算,其實相當簡單,主要就是提交一份shellscrip代碼,代碼前半部有註明針對叢集電腦運算的需求,比如所用的佇列、使用的代號、需要的記憶體、需要的CPU數量等等,提交後,節點電腦則在區分配相關資源用來執行這個shellscrip代碼。但台灣杉一號三號的叢集電腦指令不太一樣,台灣杉一號是使用比較傳統的PBS系統,而台灣杉三號則是Slurm系統。

PBS版本

# Shell 說明
#!/bin/bash
# PBS 指令
#PBS -l walltime=00:30:00
#PBS -l select=2:ncpus=16:mpiprocs=16
#PBS -N sample_job
#PBS –q ctest
#PBS –P TRI654321
#PBS –j oe
# 程式與指令
cd $PBS_O_WORKDIR

Slurm版本


# Shell 說明
#!/bin/bash
# Slurm 指令
#SBATCH -A ACD110078        # Account name/project number
#SBATCH -J hello_world      # Job name
#SBATCH -p test             # Partiotion name
#SBATCH -n 24               # Number of MPI tasks (i.e. processes)
#SBATCH -c 1                # Number of cores per MPI task
#SBATCH -N 3                # Maximum number of nodes to be allocated
#SBATCH -o %j.out           # Path to the standard output file
#SBATCH -e %j.err           # Path to the standard error ouput file
#程式與指令
module load compiler/intel/2020u4 IntelMPI/2020
mpiexec.hydra -bootstrap slurm -n 24 /home/user/bin/intel-hello

這邊比較重要的是兩個,一個是PBS -P參數和SBATCH -A參數,這邊就是用來放計畫編號的,會決定所運行的程式費用,扣在哪一個帳號下面,另一個則是佇列參數PBS -q 和SBATCH -p,這邊則是決定所使用的運行環境資源,下面分別有台灣杉一號和三號的佇列類別。

台灣杉一號

台灣杉三號

閱讀參考

[台灣杉] 善用module切換python環境

使用國網中心超級電腦台灣衫建置定序分析流程(一)

隨者二代定序主流方法的專利過期,相關廠商百花齊放,三代定序也逐漸成熟,定序本身的價錢再逐漸降低,之後的成本將會是分析和計算,以及儲存。可以看去年Nave Whiteford在他部落格41J Blog於去前九月有整理相關資訊

不過上面那個表格可能對一般人來說,只代表一件事就是定序技術有很多“工程”面會影響到價格和輸出。

那撇開實驗端,後續生物資訊流程如何保有彈性是一個很重要的問題。直接購買大型相關的電腦設備是一個好的方式嗎?或許要看能夠承擔的相關維護人力,以及相配套的需求,初期或許使用在地入門的設備搭配雲端分析資源是一個不錯的方式。

國家高速網路與計算中心在2017年開始逐步建置對外服務的超級電腦,在2018年台灣扇杉一號開始提供服務,緊接者陸續台灣杉二號和三號都上線服務,在世界超級電腦排名TOP500中,都排在前兩百名,且費用本身會比直接部署在Google雲端或是亞馬遜雲服務AWS便宜十倍以上,甚至特定情境下,對於學術領域還有折購,核銷上,其實對於國科會計畫經費或是廠商儲值都蠻方便的。

三座超級電腦在設計上有許多不同的地方,台灣杉一號以CPU計算為主,具有30000計算核心,檔案系統總容量為3.4PB,台灣杉二號的特色則是GPU計算上,有2016個NVIDIA Tesla V100 32GB GPU,算力排名目前最突出的,目前常聽到的台灣雲TWCC(Taiwan Computing Cloud)主要就是在台灣杉二號上面,有提供容器化服務的架構,台灣杉三號則是最新架構,算是針對多元科學計算做規劃,國網生科雲也是在台灣杉三號上面,不過以不同節點登入。

對於一開始沒有使用過HPC的人,其實在理解上會需要一些時間,但絕對是值回票價的技能投資。這邊簡單介紹入手的流程,可以簡單分成兩個部分:(1). 申請使用帳號與資格。(2). 實際登入使用

申請使用帳號iService

不管你是要這些系統的哪一個,不論是台灣杉一號、台灣杉二號、台灣杉三號、台灣雲TWCC或是國網生科雲,最簡單的方式其實是直接在iService計算資源服務網開通所有系統。

建置好會員帳號後,就可以開始使用相關服務。

第一個最重要的資訊就是你的主機帳號和OPT認證碼,這邊就在會員中心,再點選會員資訊,在主機帳號資訊這邊點進去,就會顯示自己被配置的主機帳號和OTP認證碼,這邊其實除了會員帳密外,還會設置主機帳密,這組帳密就是你登入超級電腦的帳密。

上面的主機帳號,就是你之後要登入超級電腦時的帳號名稱,是由系統自動給你的,下面則有一些OTP認證碼的產生機制,這則是每次登入超級電腦都會有的認證機制。

每個人在建置帳號後,其實都會有一個免費試用額度,在台灣杉系統中的運行方式,都是綁定所謂的計畫來作為計價和相關權限管理。

這部分則是可以點選會員中心->計畫管理->我的計畫,在還沒有另外儲值時,就會有一個試用計畫。如下面的列表,每個計畫都會有個計畫系統代號,這就會是你跑運算時,要提交的代號,這代號會決定你在哪個超級電腦和佇列有運算的權限。

超級電腦名稱台灣杉一號台灣杉二號台灣杉三號
操作資料使用說明使用說明使用說明
登入節點140.110.148.11
140.110.148.12
使用TWCC CLItwnia3.nchc.org.tw
生科雲登入節點(可調用GPU)
t3-c3.nchc.org.tw
資料傳輸節點140.110.148.21
140.110.148.22
使用TWCC CLIt3-x1.nchc.org.tw
t3-x2.nchc.org.tw
系統架構PBS
API
(像是Docker用法)
Slurm
登入範例ssh 主機帳號@140.110.148.11ssh 主機帳號@twnia3.nchc.org.tw
計價方式計畫預儲值
(最便宜)
隨用隨付
(整體最貴)
計畫預儲值
(彈性最多)

從醫院到個人,從中心到去中心

前陣子有機會去高中分享主題,被指定了這個題目:檢驗醫學x精準醫療x人工智慧,在思考要跟現在高中生分享些什麼,才不會讓他們無聊,也不想要打高空分享艱澀的主題,但希望內容是對他們真的有幫助的,剛好前陣子ChatGPT出來,基本上對於文字工作者來說幾乎是一個萬用工具,你可以請他寫文章、做規劃、產生摘要、給予回應意見等等,對於高中生來說,可以是作業殺手,也代表說傳統教育需要好好調整。

這個主題,其實是要帶入基因體定序、為何需要AI(數位資訊工具)、傳統組織從中心到去中心、區塊鏈技術的出現,最後空投1000元的以太幣給課堂學生,有被空投的學生幾乎都會驚訝的叫出聲音,然後詢問這到底是什麼,是個有趣的經驗。

去中心化科學與Web3:鐵人三十天系列文章

這次剛好參與iThome 2022鐵人賽,藉此機會把這一兩年觀察Web3與科學交界的趨勢稍微去記錄下來,文章有點瑣碎,因為很多使用區塊鏈在科學上的場景其實迅速在嘗試中,到底這樣的工具對於未來生技產業的發展會有什麼樣的影響,就藉由這幾天的“硬寫”來記錄,我們從web3的開始到生技產業的變化,去中心化科學在以太坊上面的出現,往下去看資料去中心化的選項,往下去探索gitcoin平台,也在過程中建立了一個去中心化項目pRoots,剛好在今天,也參與Twitter Space上面的討論,很喜歡這種自由交流想法的氛圍,希望web3在去中心化這塊能保有這樣的多樣性。

三十天的文章:

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci 序曲

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 談Web3會太早嗎?

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 網路進化-讀-寫-擁有

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 十年生技自由化(I)

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 十年生技自由化(II)

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 十年生技自由化(III)

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 十年生技自由化(IV)

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 十年生技自由化(V)

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 以太坊基金會和去中心化科學

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 以太坊基金會和去中心化科學(II)

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 去中心化儲存與研究發表

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: IPFS和Datum

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: IPFS 生態系介紹

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: IPFS 開發工具與資源

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: Web3和生物科技

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 自由科學巨頭

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: Gitcoin平台

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 綠色膠囊

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: pRoots

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: IPLD

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: 區塊鏈與基因資料

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: GenomesDAO, 基因貓(Geneticats)

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: Phage Directory

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci: Polygon

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:ReFi

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:機器學習與區塊鏈

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:機器學習與區塊鏈(II)

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:Ravel Protocol

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:聯邦學習與區塊鏈

我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:新時代的出現

開源計算生物學工具列表

開源工具和知識是目前推動生技進步的一個核心基石,看到前陣子在Pillar VC網站上有一篇分享開源計算生物學工具的網頁,來搬磚紀錄一下,不過也能看到工具聚焦在特定幾個使用場景上。

基礎程式語言

  • Python: 可用的開發環境(Jupyter Notebooks/Jupyter Lab, Google Collab Notebooks)
    • Numpy, pandas, Matplotlib, Seaborn:Python系統裡面資料處理和視覺化工具
    • scikit-learn
  • R:可用的開發環境(RStudio, Rsudio Cloud)
    • tidyverse:R系統裡面資料分析之工具
    • keras:深度學習工具
  • Bash

蛋白質模型

  • EV Couplings
  • EVE
  • AlphaFold
  • Rosetta Fold

基因編輯之工具CRISPR

單細胞定序

基因資料處理

計算化學

通用型生物資訊

  • Biopython
  • Bioconductor
  • Snakemake
  • drc
  • GrowthCurver

閱讀參考:

Han Spinner, Open Source Tools for Computational Biology, Pillar VC

Ginkgo Biowork – 物種公司:想像未來生物化之產業體系

Important things are going to happen. Synthetic biology could be increasingly important in environmental clean-up strategies. It could also have a place in planet colonization. If it happens, then planet colonization will be reliant on synthetic biology. The words ‘insurmountable opportunities’ come to mind. Asking that question is like asking Bardeen in 1948 after developing the transistor to ‘please predict iPhones’. You can’t predict it. You can make guesses about what’s important today but we don’t have a clue for the future .

Quote from Tom Knight

Ginkgo Biowork是一間在合成生物學商業領域很特別的公司,常被稱為波士頓生技獨角獸,這邊是閱讀Ginkgo Biowork : The Organism Company 這邊文章所摘錄的心得,這篇文章是由Elliot Hershberg所撰寫,發表在Not Boring上面,Not Boring是一間每週寄兩封電子信,分享關於Web3和商業內容,很驚訝他們也會分享如合成生物學領域的資訊,另外,這篇文章也提到一Ginkgo Bioworks很神奇的角度和領域。

這篇文章一開頭有介紹什麼是合成生物學,以及Ginkgo Biowork的過去歷史,跟iGEM的關聯,以及創始人的故事,但其中比較有趣的是關於他的治理架構,如同開頭講的Ginkgo Biowork其實是一間技術平台公司,專注在提供“特用基改的物種”,針對各式各樣的領域新創公司來進行合作,幫他們解決或是改進他們公司核心所需的合成生物學菌種。

Jason Kelly是Ginkgo Biowork的創辦人之一,之前曾經在Drew Endy的實驗室,在那時候閱讀了Drew Endy給予他的一篇文章Beyond Capitalism: Leland Stanford’s Forgotten Vision. 這篇文章是史丹佛先生在創辦史丹佛大學時的想法,描述一個組織協作型態,充分讓參與者對於組織細節有影響力,這部分也在Ginkgo Biowork中實踐,它們賦予員工特殊的股權,這個股權是具有公司投票權的,讓員工有決定董事會的權力,但員工一旦把股票賣掉,或是離職,這個股票就會轉成一般市場流通的股票,不具有影響公司決策的投票,這賦予員工同一條船的效果,不過前提是員工都必須特別挑選,符合他想要創造的公司文化。

閱讀參考:

Ginkgo Bioworks: The Organism Company https://www.notboring.co/p/ginkgo-bioworks-the-organism-company?s=w

A global forum on synthetic biology: the need for international engagement

London Calling 2022:第三代定序Oxford nanopore年度盛會

基因定序技術的演進速度飛快,從這十年間暢談的次世代定序到三代定序,幾乎都在這十年中依序成熟,次世代定序是以短片段高通量定序為主,大部分每個片段長度介於150bp上下,而所謂三代定序則是可以達到每個讀長上萬以上,這個算是非常巨大的差異,其中市場上最大的兩個三代定序業者,一間是PacBio,另一間則是Oxford nanopore

Oxford nanopore的經營模式有別於以往的基因定序機台產銷模式,改以社區、開源、扁平的方式在建立整個商業系統,所以他們提供直接網購的服務,網站明碼標價,這樣的經營模式非常新穎,以次世代定序的巨頭Illumina為例,以往被人詬病的就是這部分的不透明和不開放。只要註冊Oxford nanopore community的客戶,便能參與他的社群活動以及學習資源,甚至許多新產品的使用,也會以社區裡的成員為優先對象。

每年Oxford nanopore都會舉辦一場在總部London的會議,會議中會去介紹最新發展,這會議叫做London Calling,今年2022 London Calling,在五月中舉辦,實體和線上並行,對於暫時無法出國的人來說,是非常棒的,可以直接參與線上演講活動。

這場會議中,會邀請這一年有利用oxford nanoporepore的學者分享他們的經驗,也會邀請領域專家來給一些比較廣泛的主題,另外,最核心的一場演講是Update from Oxford Nanopore Technologies,由Oxford nanopore公司技術長Clive Brown 主持,其中各部門主管會來分享部門近況和更新,算是想要理解目前Oxford nanopore最新的發展,可以只聽這一場。這邊分享一下今年的一些蠻不錯的內容,可以感受到這個技術線的可擴展性,非常令人振奮!

  • 本次發佈會的精彩內容
    • 新機型的開發進度,儀器晶片之設計調整
    • 奈米孔洞之生物化學方面調整
    • 新晶片和試劑調整後之表現差異
    • 各產品線之進市場週期
    • 未來可能性

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oxford nanopore 2022 London Calling 最新進展統整

重灌更新Pop!_OS:miniconda, R, Rstudio

最近因為專案的關係,不得不重新安裝一些新的R和命令行軟體包,終於拖到不能再拖的Pop!_OS(20.0 => 22.04)更新就要發生了,往好的一面想,每次重新灌系統都是一個斷捨離的重新開始,同時仔細思考自己工作實際需要的東西,這邊把過程的坑稍微紀錄一下,最主要是System76筆電假如有做硬體加密和外掛硬碟的話,使用Disk Live更新會有點狀況,另外,裝好的Pop!_OS系統,在安裝Rstudio時會發生一些狀況,因為新版的Pop!_OS所安裝的openssl、libssl是較新版本的,而新版本的Rstudio還會需要調用較舊版本的,因此會造成安裝失敗,openssl、libssl都是底層OS系統用來通訊的工具,Rstudio在安裝一些軟體時候,就會掉用這些工具來向外通訊,單獨下載openssl和libssl來安裝時,會造成這類軟體會被隔離(sandbox模式),所以當Rstudio安裝時候,內建也會開啟sandbox模式,所以一打開會畫面全無,必須要讓其關掉no-sandbox,這塊可能等Rstudio之後的版本會解決,看來過一陣子也是要在陣痛一次。

  • 備份
  • 準備Pop!_OS安裝USB
  • 用Pop!_OS原生的應用程式安裝基本款軟體
  • 用命令行安裝R和Miniconda
  • 補完Rstudio安裝檔deb所需的軟體包
  • 安裝Rstudio的deb檔
  • 設定命令行和桌面開啟流程,不以sandbox模式開啟

Linux筆電:System76和他們發行的Pop!_OS

Linux筆電商

Linux系統是生物資訊或是開源軟體的天堂重鎮,很多分析軟體都原生於Linux系統,Linux系統本質上已經是三十年歷史發展的操作系統,從其中開枝落葉的發行版本非常多,另外,其實Linux系統原生的筆電並沒有那麼多,目前大概是Windows和Mac兩大體系為主,Mac操作系統本質上跟Linux是相合的,同屬Unix的後代,所以在命令行環境下的指令大多是共通,但Mac硬體的價錢實在是有點貴,所以兩年前多開始搜尋性價比比較可以接受的硬體,後來變發現System76,一個專做Linux硬體設備商,大概可以用1/3價格取得跟MAC同等規格的筆電,且客製化程度蠻高的,送到台灣是沒有問題的。

Pop!_OS的隨身碟重灌: Disk Live 搭配ISO

整個流程比想像中順利,從下載網頁挑選想要的iso版本後,可以直接使用Pop!_OS的Disk工具,他蠻方便的,可以直接將你剛下載好的iso燒到USB裡面,記得確保你的USB檔案已經備份,大小大概3Gb多,還原好後就可以重新開機來利用USB開機。

假如使用System76的話,重新開機後,可以按ESc,就可以進入特殊的選單來進行安裝。

從Pop!_Shop安裝:Tilix, Visual Code Studio, Obsidian

安裝好後,本身Pop!_OS就有一些蠻好用的工具,比如他本身就有一些原生GUI的應用程式商店可以用來安裝下載一些常用開源軟體,比如Tilix、Visual Code Studio和Obsidian,都在Pop!_OS應用程式商店中可以點選安裝。

安裝Miniconda管理NGS相關的命令行工具

本質上來說,Pop!_OS是源自Ubuntu的版本,所以有些底層工具是共通的,比如你可以使用apt-get install來安裝工具,比如vim之類的,另外,許多生物資訊工具目前都會使用Anaconda系統來做封包管理,而比較喜歡輕版本的話,則可以安裝Miniconda版本,方式也很單純,直接針對適合的Python版本來下載,下載後,直接:

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

接者便可以開始設定bioconda的頻道,這樣就可以直接用conda來下載跟生物資訊相關的命令行工具

conda config --add channels defaults
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge

像是samtools、bwa、minimap2、seqkit、fastqc、bedtools、vcftools、gatk等等都可以使用conda來管理,非常方便。

設定R和Rstudio

在設定R和Rstudio就比較麻煩一點,後來發現Rstudio底層運行的一些程式庫,在最新版的Pop!_OS中,無法調用,就變成要手動的安裝。

sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base
sudo apt-get install gdebi-core

這樣就完成R程式的安裝,順便安裝gdebi,一個可以用來deb安裝的軟體,接者便是從Rstudio官網來下載你要的版本,我下載完後,基本上就會有一個檔案:rstudio-2022.02.0-443-amd64.deb,可以使用

sudo apt install -f ./rstudio-2022.02.0-443-amd64.deb

安裝開始後,便發生錯誤,他發現無法抓取到libssl1.0.2, libssl1.1的軟體,後來發現必須要手動下載


Reading package lists... Done<br>Building dependency tree... Done<br>Reading state information... Done<br>Note, selecting 'rstudio' instead of './rstudio-2022.02.0-443-amd64.deb'<br>Some packages could not be installed. This may mean that you have<br>requested an impossible situation or if you are using the unstable<br>distribution that some required packages have not yet been created<br>or been moved out of Incoming.<br>The following information may help to resolve the situation:<

The following packages have unmet dependencies:<br> rstudio : Depends: libssl1.0.0 but it is not installable or<br>                    libssl1.0.2 but it is not installable or<br>                    libssl1.1 but it is not installable<br>E: Unable to correct problems, you have held broken packages.

所以先直接到debia的官訪軟體庫,便能直接下載,主要是參考下面這篇來解決這類問題。Ubuntu的下載網址為http://security.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/o/openssl1.0/https://packages.debian.org/stretch/amd64/libssl1.0.2/download

下載後,先安裝,安裝後就可以成功的來建置rstudio的軟體。打開後,還發生Rstudio的畫面呈現空白,後來發現必須要使用特殊參數,像是

rstudio --no-sandbox # solve problem
##change: .bashrc
##add "export RSTUDIO_CHROMIUM_ARGUMENTS="--no-sandbox"

##change: /usr/share/applications/rstudio.destop
##==>
#Exec=/usr/lib/rstudio/bin/rstudio %F
##Exec=bash -c "/usr/lib/rstudio/bin/rstudio %f --no-sandbox"

自造系列-實驗室中的 3D 列印機:不僅僅是玩具

前陣子趁老爸退休前,幫他買了台3D列印機,希望可以讓他退休後,能展開更自由且有趣的生活,因為建模本身就是老爸拿手的技能,他之前的工作就是設計航空飛行器,同時也希望他體驗一下這十年來,自造行業的進步以及成本的下降,最近看到三篇有趣的文章,想說跟老爸分享:

General Design Procedure for Free and Open-Source Hardware for Scientific Equipment. 2018. Designs

A 3D Printer in the lab: Not only a toy, Vittorio Saggiomo

A Scientist’s Guide to Buying a 3D Printer: How to Choose the Right Printer for Your Laboratory

其實老爸拿到3D列印機後,便開始幫忙家裡很多零件的改造,也覺得以老爸的文筆可以好好結交世界的網友,這邊在老爸部落格建立前,先幫忙分享,此篇就是老爸閱讀由芬蘭瓦赫寧恩大學 (Wageningen University & Research)的學者Vittorio Saggiomo撰寫之文章A 3D Printer in the lab: Not only a toy,閱讀後的中文轉換,這篇文章也是在Twitter上所發現的。

實驗室中的 3D 列印機:不僅僅是玩具

“我們為什麼要購買 3D 列印機?

不幸的是,很多學生在要求為實驗室購買 3D 列印機時仍然從教授那裡得到這個問題

儘管 3D 列印機在家庭中變得越來越普遍,但它們在許多實驗室中的代表性仍然不足,在世界範圍內被視為玩具而不是實驗室設備。這篇簡短的評論想要改變這個保守的觀點看法。 如果你是一個得到“為什麼”的學生 問題,發送給你的教授的這個小評論。 如果你是 PI(Principal Investigator),尚未決定實驗室是否需要購買 3D 列印機,請務必閱讀這篇小評論,或者,如果你沒有時間閱讀,就買一台吧!將來你會感謝我的。

這篇小評論的重點是熔融沈積建模(FDM) 列印機以及獲得第一台3D列印機後會發生什麼事。簡而言之,這些列印機將塑料絲熔化並沉積逐層創建最終產品。 他們越來越更便宜,更容易使用,現在不難找到低於 500€歐元 的優質 3D 列印機。 以這樣的價格,即使不是最多功能的設備你應在實驗室裡裝一台3D 列印機。所以,你買了你的第一台 3D 列印機,組裝了它,現在它在實驗室裡。[1] 下一步是什麼?擁有一台 3D 列印機作為科學技術儀器有四個階段

:印刷、設計、材料和自動化。在以下段落中,我將詳細說明每個階段

(圖1)

Fig. 1. This mini-review focuses on the four phases of owning an FDM 3D printer: printing, designing, materials, and automation.

圖 1. 這篇小評論側重於擁有 FDM 3D 列印機的四個階段:列印、設計、材料和自動化。

第一步:進行列印

在最初的幾週內,幾乎可以肯定的是,列印機將用於列印大量玩具、小雕像和隨機物品。 這是一個正常的學習過程。 在此期間,用戶將了解 3D 列印機的工作原理及其詞典、切片 3D 設計、懸垂、橋接、邊緣、裙邊、填充幾何形狀、列印速度和溫度、回縮設置、如何列印不同材料等等。 這是一個必不可少的學習過程; 會有很多失敗,每一個都是寶貴的學習點。

圖 2. 3D 列印設計示例: a) 用於各種實驗室器具的模塊化支架:NMR 管、比色皿、獵鷹管,可從 [15] 下載。 b) 化學模型也可以從 [4] 下載和列印。 c) X 射線結構 [10]d) NMR 2D 光譜也可以轉換為 3D 可列印模型。 [11]

一旦隨機繪畫完成並且用戶熟悉了 3D 列印過程,此階段的第二階段是開始為實驗室列印有價值的物品(圖 2)。

在這裡,可能性是無止盡的。 最有可能的是,任何實驗室 3D 列印的第一個有用的東西是用於實驗室中每個小瓶、試管和比色皿的支架。[2,3] 有很多設計,從 NMR 支架到磁性 Eppendorf 支架 用於磁分離,可從 Thingiverse、Printables 或 NIH 3D 列印存儲庫等存儲庫在線免費獲取。 如果您需要某物的支架,它可能已經由其他人設計,並且可以下載和列印(圖 2a)。 即使您在此處停止閱讀,並且您的列印機僅用於列印支架,考慮到樣品支架的成本,您將在幾個月內獲得投資回報。

但是,一旦您將沈迷於3D 列印中,您會想要更多。 此時掃描文獻將返回大量可 3D 列印的對象:分子模型、[4,5,6] 晶體結構,這些都是有價值的教學模型,並為學生提供化學結構的物理模型等(圖 2b) . 例如,有關於如何將晶體學數據轉換為 3D 可列印模型的說明(圖 2c)[7-10] 甚至如何將 NMR 光譜轉換為 3D 列印(圖 2d)。 [11,12] 3D 列印和 NMR 不要在這裡結束:您可以列印用於固態 NMR [13] 甚至整個 NMR 磁體的樣品管。 [14] 修復破損的塑料實驗室物品也變得非常容易,許多移液器支架或移液器部件、連接器和桌面組織器都可以從存儲庫免費下載。

在這部分聽到最多的批評是,與商業實驗室塑料部件相比,3D 列印材料對有機溶劑不穩定。 別弄錯我的意思; 這是一個有效的批評,而且絕對正確。 最常見的 3D 列印塑料聚乳酸 (PLA) 和聚對苯二甲酸乙二醇酯 (PETG) 可溶於氯化溶劑。 同時,Acronytrile Butadiene Styrene (ABS) 可溶於丙酮,這會使這些材料不適合實驗室環境。 然而,我認為這些材料是防濺的。 如果一滴溶劑接觸它們,它們不會神奇地消失。 如果您反復用氯化溶劑淹沒您的通風櫃,我建議您重新審視實驗室處理化學品的安全程序,而不是購買耐化學品支架。 這歸結為改寫一句古老的孫子名言:“知道你的 3D 列印機,知道你的材料,你永遠不會被打敗”。

第二階段:設計

在某個時刻,您會意識到您需要的部件無法在線獲得,您的實驗室將進入擁有 3D 列印機的第二階段:設計。

對於科學家來說,至少擁有 3D 設計的基本知識,我怎麼強調都不為過,這不僅對於 3D 列印,而且對於為論文和演示文稿製作有吸引力的圖形也是如此。 學習 3D 設計可能看起來是一項艱鉅且不可能完成的任務,但相信我,這並不難,至少對於簡單的設計而言。 如果你能在紙上畫草圖,你就可以在電腦上設計它。

通過設計模型,您可以釋放 3D 列印的全部潛力。 現在,您可以生產非商業化的零件,它們非常適合您的應用或實驗室,或者是那裡其他儀器的替換或增強零件。 這就是快速原型製作的真正力量; 您可以在不到一天的時間內設計、列印、測試和重新設計一個對象,而無需從專門的在線服務訂購部件——這需要數週時間。 從頭開始創建一些東西並在幾個小時後掌握它是一種令人難以置信的體驗。

兩個科學領域極大地受益於 3D 列印的出現和直接在實驗室中進行快速原型製作的可能性:微流體[16,17] 和顯微鏡[18]

圖 3. 3D 設計模型示例。 a) 一套微流體裝置和可使用各種塑料材料列印的連接器。 [27] b) 製造方法使用 3D 列印可溶解材料的 PDMS 微流體裝置。 [28] c) Openflex ure 顯微鏡,一種完全可 3D 列印的顯微鏡。 [32] d) 3D 列印的橫截面用於化學反應的實驗室器具。 [39] 一個解決方案被移動到不同的立方體中旋轉結構; 橙色和黃色兩種不同的催化劑直接 3D印在結構上

在 3D 列印出現之前,製造微流控設備是一項繁瑣的任務:其步驟包括使用軟光刻技術製作母版、成型和脫模 PDMS(聚二甲基矽氧烷)、多層微流控設備的對齊以及 PDMS 與玻璃的最終等離子鍵合。如果微流體未按預期工作,則該過程將重複多次以微調微流體參數。這個過程隨著 3D 列印發生了巨大的變化,各種設計可以在幾個小時內完成並列印出來,從而加快了研究速度並降低了原型製作成本。一種方法是在 3D 可列印塑料中設計和列印整個微流體裝置。[19-22] 列印單個塑料塊而不是混合 PDMS/玻璃裝置會大大增加其耐壓性。[23]此外,在列印過程中可以暫停列印過程,以在列印對象內添加其他對象,從而為設備添加新功能,[24] 這一過程在標準微流體製造中通常是不可能的。例如,該過程已被用於在 3D 列印微流體設備中直接添加 PMMA 觀察窗口 [25] 甚至電化學檢測器。 [26]還有一個用於微流體的 3D 列印模型的開源存儲庫,不僅包括設備本身,還包括所有連接和 Luer 適配器(圖 3a)。 [27]

使用 3D 列印機製造微流控設備的另一種選擇是利用一些 3D 列印塑料的溶解度來發揮我們的優勢。 2015年,我們團隊列印ABS並將其嵌入到PDMS中。 當將此 PDMS/ABS 塊置於丙酮中時,ABS 會溶解,在 PDMS 內部留下一個開放通道(圖 3b)。 [28] 該方法可以製作單塊 PDMS 微流控設備,這是微流控領域的標準且特性非常好的材料,僅使用標準 3D 列印機和 3D 列印材料即可,無需昂貴或難以使用的儀器。 該方法已應用於水溶性材料,[29] 或用於製造互連的 PDMS/玻璃微流體塊。 [30] 3D 列印也被用於製造紙質微流體,使用 3D 列印材料作為濾紙上液體的屏障。 [31]

另一個從 3D 列印中受益匪淺的領域是顯微鏡。快速且廉價地製作顯微鏡零件原型的可能性使該領域民主化,並開啟了製造全 3D 列印顯微鏡的可能性。最常見的 3D 列印顯微鏡可能是 OpenFlexure(圖 3c)。 [32]它使用 3D 列印平台來實現幾微米的穩定運動。在這種彎曲的基礎上,可以 3D 列印亞 100nm 光纖對準台。 [33]如果您認為舞台是一塊 3D 列印的塑料,這令人印象深刻。 3D 列印機的使用也為自製顯微鏡的製造打開了大門,其中各種 3D 列印光學塊可以組合在一起用於不同的顯微鏡設置。 µCube[34] 是這種方法的第一個例子,後來 UC2(你也看到了)改進了這個過程,消除了對塊的繁瑣對齊的需要。 [35]只需在這些設置上重新調整立方體即可在幾分鐘內將明場顯微鏡轉變為熒光顯微鏡。此外,3D 列印還被用於製造單分子顯微鏡:miCube。 [36]可以在此處找到開放式顯微鏡數據庫 [37]

如果我告訴你,你甚至可以設計你的化學反應器呢? 這已被克羅寧的團隊多次證明。 在列印過程中添加化學品和外部組件(如過濾器或矽膠)的可能性允許用戶在幾個小時內完成整個合成和純化設置。 3D 列印的多功能性以及在 3D 列印物體中插入外部組件的可能性允許精確且可重複的合成和純化步驟。 Cronin 的小組通過列印具有不同功能的立方體證明了這一點,並且通過簡單地轉動 3D 列印物體將溶液從一個塊移動到另一個塊來執行單個合成和純化步驟(圖 3d)。[38-40] 該小組還 事實證明,使用聚丙烯 (PP) 作為 3D 列印材料,可以使容器在高溫和高壓下保持穩定。 [41]

3D 列印還用於分析化學,這是另一個廣泛使用 3D 列印多功能性來設計和列印分離裝置、流動池、混合器、濃縮器等的領域。 [42-45]

如果您打算將材料用於您感興趣的解決方案,請注意有關材料的警告。市售的 3D 列印材料很少或從來不是純聚合物。 PLA、PETG、PP等,不是100%純;它們總是含有一些共聚物、添加劑,在有色材料的情況下,還含有某種顏料。 3D 列印材料的配方使其易於列印,並且具有機械性能,而不是純度。即使是來自同一供應商的相同材料,批次之間的化學成分也可能不同。不要假設這些材料是純聚合物,如果您打算將它們與您感興趣的溶液接觸,例如用於合成或分析目的,請務必提前測試材料。這可以通過溶解材料並記錄 NMR 來完成,或者更快地將 3D 列印材料放入您計劃使用的溶劑中,讓它在那裡放置幾天,然後記錄溶液的 UVVis 光譜,尋找可能的分子洩漏。兩者都是快速的方法,至少可以為您提供成分的指示以及在實驗過程中從材料中洩漏的可能性。

同樣在這個階段,你會聽到一個經典的批評:“3D 設計太難了”。我相信你在學習過程中遇到過微積分、熱力學和量子力學,並從中倖存下來。與這些主題相比,3D 設計是在公園裡散步。如今,有很多易於使用的 3D 設計軟件,最簡單的是 Tinkercad,一種免費的在線(獨立於平台)設計。在 10 分鐘關於如何使用它的 YouTube 教程之後,我可以向您保證,您將能夠在幾分鐘內製作出您的第一個 3D 設計。對於更複雜的設計,最常用的軟件是 Solidworks、Fusion 360 和 Blender。前兩個是商業的,而第三個是開放軟件。它們使用起來更複雜,需要更多的培訓,但沒有什麼是不可能學習的。如果您喜歡編程,另一種選擇是 OpenSCAD,它使用類似編程的結構和語法來設計 3D 模型。 Shapr3D 是最新的軟件,最初是為 iPad+Stylus 設計的,但現在可用於 Mac 和 PC,它對學術界免費且使用非常直觀。再一次,3D 設計不僅對於 3D 列印,而且對於製作有吸引力的科學方案和圖形也是一項有用的技能。

第三階段:材料

您已經掌握了 3D 列印並正在習慣 3D 設計。 下一步是什麼? 顯然:製作自己的材料。在 FDM 中,這意味著將塑料溶解在適當的溶劑中,添加感興趣的外部材料,蒸發溶劑,撕碎塑料複合材料,然後將其擠出至使用諸如 FelFil Evo、Filabot、3Devo 等商用長絲擠出機或通過構建您的擁有自己的長絲擠出機,例如 Lyman Extruder V5。 這個過程並不容易,市售的燈絲擠出機比 3D 列印機貴,因為較小的細分市場。 但是,您可以製作自己的複合材料或多重材料,並且列印成任何你想要的形狀,這在十年前是不可能的想像。 [46-48]

但您為什麼要製作用於 3D 列印的複合材料? 利用這一過程的主要領域之一是製藥領域,使用特定的配方 [49-52] 和 3D 列印個性化片劑和定制的藥物釋放曲線(圖 4a)。 [53-55] 也已經完成了研究 檢查復合藥用長絲的可印刷性。 [56] 在醫學領域,正在開發的複合 3D 可列印材料主要用於抗菌和醫療級材料,用於鑄件、假肢和可包覆器官的物體[57-62]

圖 4. 不同材料的示例以及 3D 列印在製藥中的影響,其中可以隨意改變藥丸的結構以改變其溶解度時間(一)。 類似的方法可用於 3D 列印催化劑,其中結構可以改變以具有或多或少的表面積和存在的催化劑 (b)。一種可以模仿 Lycurgus 杯的納米複合材料,顯示出兩種不同的反射(綠色)和透射(紅色)中的顏色(c)。 [100]

在 3D 列印燈絲中插入外部化學物質的可能性使我們能夠列印增強對象。 這可以通過機械性能來實現,例如,通過使用天然填料,甚至大麻,[63] 來修改列印對象的機械性能。 [64] 金屬、[65] 木材、[66] 和石墨[67] 也已被用於改變 3D 列印物體的機械性能。 但是,對於機械性能而言,這種方法最極端的情況可能是在擠出過程中嵌入連續纖維。 [68] 在這種情況下,連續纖維被插入並驅動到噴嘴內,同時它沉積熔融塑料,從而將連續線嵌入每條沉積的塑料線中,從而大大提高最終 3D 列印部件的機械強度

通過在燈絲中嵌入導電金屬或碳基納米材料,3D 列印部件可以導電。 [69] 例如,這可用於製造電磁設備、[70](電化學)傳感器、[71-74] 電路、[75,76] 電化學電池、[77,78] 甚至電池。 [79] 

設計和列印不同形狀的可能性也有助於改變 3D 列印物體的縱橫比,或列印具有高表面積的物體,用於分析分離、膜和分子捕獲。 例如,這種方法已被證明在海水淡化和(廢水)水處理[80-83] 以及使用嵌入 3D 列印材料中的 MOF 進行氣體捕獲方面卓有成效。 [84]

另一個充分利用 3D 列印的領域是催化作用(圖 4b)。[85-90] 在這種情況下,3D 列印機不僅可以用於製造(流動)反應器、混合器,[91,92] 多 材料部件,[93] 等,還可以將催化劑直接嵌入 3D 列印材料中。 [94-97]

FDM 3D 列印也被用於光學製造漫反射光學 [96,97] 和光學面板 [98]。 我們小組還首次將二向色性納米粒子納入塑料細絲中,用於列印二向色性物體,在這種情況下具有像 Lycurgus 杯一樣的光學效果(圖 4c)。 [99,100]

本段只是對製作您自己的 3D 列印複合材料的多種可能性的簡短介紹,並不意味著詳盡無遺,因為複合 3D 列印材料還有其他領域會大放異彩。 然而,我認為有必要展示至少一些機會,這些機會不僅來自於設計具有特定特徵的對象,例如具有高表面積或混合能力,而且來自於將它們與獨特的、應用程序驅動的、複合材料相結合。 實驗室製作的材料

這裡有一點警告是關於 FDM 列印方法的。 由於燈絲需要熔化才能沉積在 3D 列印床上,因此根據材料,在 3D 列印機熱端將其加熱到 180°C 以上。 這也意味著您添加到塑料中的每種化合物和材料也會經受高溫,即使時間很短。 這種高溫可能是有害的,尤其是對有機分子,列印這些複合材料時應該考慮到這一點。 一種監測列印過程中有機分子降解的方法是在 3D 列印過程後溶解材料,並使用 NMR、MS 和 UV-Vis 重新表徵有機化合物。

如果您想製作複合材料並在不列印的情況下列印 經受高溫,您可能需要研究直接墨水書寫 (DIW) 3D 列印。 這種3D列印方法使用注射器以逐層方式沉積糊劑,類似於 FDM。立體光刻 (SLA) 3D 列印機,有時稱為“樹脂”列印機,也被視為非高溫列印機。 然而,這是誤導性的,因為甲基丙烯酸酯光聚合反應是放熱的,並且局部容易達到超過 100°C。

階段4:自動化

3D 列印機是 3 軸機器人,帶有一個額外的電機來推動燈絲通過噴嘴,由於消費市場,它們一天比一天便宜,而且有可能不到 200 攝氏度的價格購買 3D 列印機。如果您考慮它,這些是市場上最實惠的三軸機器人。

舉個極端的例子,如果你買了一台 3D 列印機,用它不是用來列印,而是用來來回移動列印床使用試管、液體細胞培養物等,它更便宜比您可以購買的任何振動器/搖桿。 3D的組成部分列印機可分為機械部分和電氣部分組件。所有的 3D 列印機都有三個線性運動系統。這些可以是皮帶、導軌或絲槓,具體取決於該模型。它們至少有四個步進電機、兩個加熱元件、兩個控制溫度的熱敏電阻、三個觸摸開關(終點站),大量的螺釘、螺母、螺栓和組裝它們的所有必要工具。在電子部分,他們有一個主板、一個電源單元和所有的用於將主板連接到其他組件的電纜。 3D列印消費市場增長如此之快,如果您嘗試購買所有單個零件比購買 3D 列印機。

如果我們沒有辦法,所有這些好東西都將毫無用處編程和控制“機器人”的運動。 這個可以通過直接利用 3D 列印機編程來完成語言。 市場上幾乎所有的列印機都使用開源Marlin 固件和 G-Code 作為編程語言。

G-Code 非常直觀,可以在任何文本編輯器中編寫,並且不需要任何編程知識。例如,“G1 X10 Y12 Z5”字符串將移動列印頭到 10/12/5 X/Y/Z 空間。 G代碼編寫可以也可以使用 FullControlGCode 實現自動化。[101]

我們還修改了一台 3D 列印機以實現組織學自動化染色程序。 這裡有一個簡單的用於固定玻璃的附加組件載玻片安裝在列印頭上。 根據組織染色程序,然後對 3D 列印機進行編程在不同的溶劑罐中移動這些載玻片(圖5b).[103] 這個過程可以很容易地用於可編程與高價的浸塗機相比,也可用於塗層。

廉價的 3D 列印機也經過改進,可以列印軟材料並在所有方面成為生物列印機(圖 5c)。 [104] 我是確信這只是自動化的冰山一角,使用機械和電子學的實驗室程序3D列印機。 開拓消費市場以獲取廉價和個性化的實驗室設備加上不斷擴大的 DIY 和創客運動將帶來新的思想,同時,科學的民主化。

圖 5. 修改後的 3D 列印機示例。 a) 3D 列印機機械和電子組件被轉化為可控的注射泵。 [102] b) 3D 列印機被轉換成用於組織學的自動染色機。 [103] c) 修改後的用於將 FDM 列印機轉變為生物列印機的擠出機,來自 [104]

結論與展望

最後,我將回答一些關於實驗室中的 3D 列印。

第一個問題是:“我應該買哪台 3D 列印機?”這很大程度上取決於您想如何使用 3D 列印機,實驗室的技術水平如何?顯然,它的預算是多少。截至 2022 年,最佳市場上用於專業用途的 3D 列印機是 Ulti 製造商。它很貴,但要歸功於它的列印機/材料/切片機生態系統,它是最容易訪問和最可靠的生態系統之一,即使對於初次使用的用戶也是如此。他們應該被考慮主力。 Prusa 的列印機共享一個類似的生態系統列印機/材料/切片機。他們比那些Ultimaker更便宜,但仍然非常可靠,擁有龐大的用戶群,不錯質量控制和製造商的支持。在美國,Flashforge 列印機也被標記為可靠並具有良好的質量控制。 Creality Ender 3 V2 是一款廉價列印機的絕佳起點。我推薦這些適合想要深入了解 3D 列印機以及它們是如何工作的的用戶的列印機。雖然沒有質量控制,但是用戶群非常龐大,對於你遇到的每個問題,網上會有很多解決辦法。這Creality Ender 3 是最早出現在200攝氏度C下方的 3D 列印機之一

。如今,它有很多仿冒品,例如,來自 Anycubic 或 Voxelab。實驗室的最佳設置是要有一個“堅不可摧”的主力和一個便宜的 3D列印機,來學習列印機的來龍去脈以及如何使用解決它的問題。

二個問題是:“下一步是什麼?”

為了使 3D 列印機成為實驗室使用的標准設備,我們可以改進以下幾點: 適當的數據庫仍然缺乏。到目前為止,設計在不同的數據庫,呈現對特定設計的搜索麻煩。 幾年前NIH 製作了一個 3D 列印零件數據庫,但許多研究人員更喜歡使用其他的。這是維護得不好,而且幾乎找不到零件。為了解決這個問題,一個具有良好的統一數據庫搜索引擎和 DOI 或類似 DOI 的系統以正確引用該設計是理想的。還有一個很重要的就是教關於 3D 列印和 3D 設計。 3D 的基本原理列印、3D 設計和編程應該是幾乎所有科學家的課程。在這裡,我對您的建議是在您的課程中引入 3D 列印,而與您所教的內容無關,即使不到一個小時。新技術將嚴重影響下一代科學家並引入 3D 列印和編程盡快在他們的課程中加入將對學生的發展有很大的幫助。

要考慮的另一點是塑料廢物。當世界試圖減少塑料材料的使用時,3D 列印在“綠色”方面似乎違反直覺材料。然而,除了 3D 列印的綠色優勢一般來說,與行業標準相比,例如印刷僅一件,使用地點印刷,無需出貨等,綠色(er)材料開始出現在市場上。回收PETG或PLA目前可用來自許多不同的供應商。但是,我們可以做得更好,只使用回收材料。例如,支撐材料應盡可能避免。支撐材料是塑料材料,一旦列印完成即被扔掉,因此在可能的情況下,應注意對象的設計無需使用任何工具即可列印支持材料。對於多色或多材料列印機也可以提出類似的反對意見,因為大多數材料是在“彩色塔”中被清除。再一次,它是廢物,應盡可能避免。塑料垃圾來自 3D 列印的產品只是滄海一粟,它是全球塑料垃圾中極小的一部分。但是,關於該主題的討論以及如何避免不必要的浪費或

盡量減少它對於道德研究環境至關重要。

我希望我設法讓你相信實驗室裡的 3D 列印機。 這篇簡短的評論只關注在 FDM 列印機上,因為我相信這是第一步在 3D 列印中,是最通用的一種。 或早或晚稍後,您將遇到立體光固化成型 (SLA) 或蒙版立體光刻 (m)SLA 列印機。 他們使用混合甲基丙烯酸酯和光聚合反應製造 3D 物體。 如果一個學生要這種列印機,買它們,他們可能比你知道的更多(還有我,為了它的價值)。

相關文獻

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2. Baden, T., Chagas, A.M., Gage, G., Marzullo, T., PrietoGodino, L.L., and Euler, T. (2015) Open Labware: 3-D Printing Your Own Lab Equipment. PLOS Biol., 13 (3), e1002086.

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