生统爱好者周刊（第 9 期）：SAS 退出中国：时代变化超出想象

biostat weekly issue 9
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Author

Zhen Lu

Published

Friday, November 21, 2025

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本周话题：SAS 退出中国：时代变化超出想象

1976 年诞生于美国北卡州的 SAS，是全球最大的私营软件公司，连续 45 年保持盈利。在《财富》500 强前 100 强中，97 家把数据命脉交给了它；149 个国家、金融、医药、零售、制造、公共卫生等关键行业，几乎把“数据分析”写成了 SAS 的同义词。然而，2025 年 10 月最后一天，这家在华深耕 30 年的“隐形冠军”突然注销，社交媒体甚至没有来得及预热。

@Leslie-Lu 在 R 语言没被 FDA、EMA、国家卫健委等监管机构纳为成熟的申报递交工具方案之前，国内药企 CRO 出海还是要严重依赖 SAS。

生统研究

  1. Nature | 空间解析技术绘制与人类复杂性状相关细胞图谱

这篇文章提出了一种创新的生物信息学方法—gsMap，通过结合空间转录组学和GWAS数据，在空间层面上揭示了疾病相关细胞的分布及其基因表达特征 。这一方法不仅为理解复杂疾病的病理机制提供了新的工具和视角，还为精准医疗和个体化治疗strategy的开发奠定了基础 。

  • 论文 DOI：10.1038/s41586-025-08757-x
  1. Nature | 超13万人大规模循环代谢标志物与全基因组关联研究

来自芬兰奥卢大学的Minna K. Karjalainen课题组在Nature上发表了研究论文Genome-wide characterization of circulating metabolic biomarkers，该课题组极大的拓展了之前的研究队列，在该研究中通过对超过13万人的循环代谢特征与全基因组关联研究，发现了400多个独立的基因位点并确定了其中可能的因果基因，样本和参与者特征会影响遗传关联。该文章的发现对于全面表型分子数据的转化具有重要意义，同时也揭示了多种代谢途径的大量遗传多效性，为孟德尔随机化分析提供了理论指导价值。

  • 论文 DOI：10.1038/s41586-024-07148-y
  1. NEJM | 药食同源，食物营养中的“暗物质”

越来越多的证据进一步强调了饮食质量在疾病预防中的重要性，尤其是在全球早发性癌症激增的情况下，这是美国国立癌症研究所（National Cancer institute）确定的一个新兴重点研究。事实上，自20世纪90年代以来，尽管遗传性癌症发病率没有变化，但全球50岁以下成年人的癌症发病率有所上升，这一发现强调了环境和生活方式因素的影响。在过去几十年中，生命早期的饮食暴露发生了显著变化，这反映了超重、肥胖和西式饮食的趋势，甚至在儿童和青少年中也是如此。

2025年5月7日，NEJM 发表题为“Chemical Complexity of Food and Implications for Therapeutics”的文章。人类日常饮食中蕴藏着一个庞大的“营养分子库”（曾称“营养暗物质”，NDM），包含超过13.9万种生物活性分子。这些分子不仅是食物的化学组成部分，更可能是维系健康的关键“密码”，让“食药同源”从经验认知升华为科学探索的新方向。

  • 论文 DOI：10.1056/NEJMra2413243

博文资讯

  1. 为什么GPU能够加速AI学习

推文简要介绍了对于模型训练与推理来说，gpu 相比 cpu 的优势。

  1. 中山大学校内部署 Overleaf

中山大学校内基于 Overleaf 社区版本二次开发的在线协同 latex 编辑器，便利校内师生使用。平台支持无限数量合作者、无编译时间限制、历史记录、中文支持等功能。

工具

  1. GitHub CLI 手册

GitHub CLI 可以让开发者通过命令行与 GitHub 进行无缝的协同工作，无需离开终端就能操作 GitHub。

  1. SoS Notebook 文档

SoS Notebook 是一个基于 Jupyter 的多语言工作环境，允许你在同一个笔记本中无缝使用多种编程语言。网页具体介绍了入门指南、用户手册、教程、FAQ 等内容。

  1. 英飞思想家：无限白板的绘图工具

基于无线画布的在线协作空间，能够在多人协同环境中实时记录与分享灵感与想法。在无线画布中，用户可以通过多种形式进行记录与表达，包括文字、便签、图形等，还能绘制流程图、科研设计图等专业图示。

资源

  1. Google Python Style Guide

编程风格是指代码在命名、缩进与排版、注释与文档、错误处理、模块组织、测试与提交信息等方面的统一约定。好的风格让团队读起来“像同一人写的”，从而降低沟通成本、减少 Bug、提升维护性与可测试性。这里详细给出了 Google Python Style，值得学习。

  1. Python 统计入门

这是 Thomas Haslwanter 教授撰写的《An Introduction to Statistics with Python》一书的配套代码库。该项目是学习如何使用 Python 进行统计学分析和数据科学的不错入门资源。

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