我是一位国产工业软件开发者
Mzkit桌面工作站
Mzkit工作站软件主要是应用于基于核磁共振/质谱数据的化学信息学方面的CAE（计算机辅助工程与计算机辅助分析）数据分析功能。目前已完成对质谱数据以及NMR数据的支持。目前的研发投入主要集中在质谱成像相关功能以及定量计算分析等分析化学相关的功能研发。
Mzkit目前为一款诺米代谢向大家所提供的免费开源的质谱数据分析软件
Latest Articles
我目前所从事的工作是在国内的一家比较大的代谢组学服务公司的高级数据科学家，主要从事一些使用VisualBasic.NET，R/R#语言进行数据科学相关的分析脚本以及流程编写开发工作。如果你对我自己模仿R语言所创建的R#语言做数据分析感兴趣的话，我这个博客网站目前是你进行R#语言学习的最好选择。
估计阅读时长: 14 分钟460 个乳腺癌、四个组学层、335 条 KEGG 通路。融合分数到底比"逐层算完再平均"强在哪？这篇文章把该泼的冷水泼完，再讲清楚它真正的价值。 面向：生物信息 / 计算生物学方向的研究生 ｜ 预计阅读 30 分钟 数据：TCGA-BRCA（PanCanAtlas 处理版） ｜ 配套：上篇讲数学，本篇讲实证 目录 先看数据：460 个肿瘤怎么变成四个矩阵 疾病背景：乳腺癌根本不是一种病 实验设计：三条路线，必须站在同一起跑线 结果一：五个分数，长得很不一样 结果二：排序几乎一模一样（先泼冷水） 结果三：网络拓扑确实不一样 […]
估计阅读时长: 27 分钟单样本的通路打分怎么做？四个组学层又怎么揉成一个数？这篇文章从 KDE 讲到加权融合，全程配伪代码，顺便把 mogsva.R 和它吐出来的十张表拆开讲一遍，尽量让公式看起来不像天书。 面向：生物信息 / 计算生物学方向的研究生 ｜ 预计阅读 25 分钟 目录 一个让审稿人皱眉的问题 GSVA 第一步：给每个基因配一把自己的尺子 GSVA 第二步：把表达量换成"分位数" GSVA 第三步：在排序表上走一段随机游走 把它拼起来：GSVA 完整伪代码 […]
估计阅读时长: 20 分钟用 GCModeller 做泛基因组分析（二）：801 个大肠杆菌基因组实战 面向读者：具有一定 R 语言编程基础的生物信息学初学者、实验室里的微生物研究者。 本篇是系列的实战篇：从 GenBank 原始注释文件出发，用两条 R# 脚本跑完大肠杆菌的泛基因组分析， 并结合真实运行产出的结果文件逐项解读。算法原理（CD-HIT 聚类、PAV 矩阵、香农信息熵等） 请先阅读系列第一篇《用 GCModeller 做泛基因组分析（一）：算法原理与香农信息熵》。 1. 实战目标 […]
关于创作者
R#语言之父，热衷于各种数据可视化。在代谢组学数据分析和机器学习领域内有着非常丰富的工作经验，大约10年的生物信息学研发工作经验。平时最开心的时候就是可以在工作中重复造各种轮子，并且可以成功的应用于各种商业化项目之中。经过多年的生物信息学和化学信息学领域内的工作，目前手头上已经重复造出了非常多的轮子，积累了大量的代码库，对各种数据分析方法轮子的使用也都非常得心应手。
诺米代谢BioDeep研发中心
谢桂纲 · 高级数据科学家
目前主要从事代谢组学领域内的数据分析方法开发，化学信息学质谱数据分析以及质谱应用研发，生物信息学大数据挖掘，工业软件研发相关的工作。
通过电子邮件联系我：xieguigang@metabolomics.ac.cn