估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp R#语言的语法主要来自于R语言，其在保留了很多的R语言特性的同时，也添加了很多新语法特性。对于R#与R语言之间相同的语法特性，在本简明教程中我就不再叙述了，在这里主要是给大家说明一下R#语言相对于R语言新增的一些语法特性。 R#语言中的向量 R#语言任然保持着和其前辈R语言一样的向量化编程的特性。对于声明一个向量，在R语言之中，需要使用c函数进行申明，而对于R#语言而言，除了使用c函数，还可以直接使用方括号进行申明，例如： x = c("A","B","C") # x # [1] "A" "B" "C" x = […]
[…] 对于基于ec number来生成层级数据，我们直接使用《酶EC编号结构解析》文章末尾所展示的层级数据生成函数来实现。 […]
[…] 在前面的一篇《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》博客文章中，针对所注释得到的微生物基因组代谢信息，进行基于TF-IDF的向量化嵌入之后。为了可视化向量化嵌入的效果，通过UMAP进行降维，然后基于降维的结果进行散点图可视化。通过散点图可视化可以发现向量化的嵌入结果可以比较好的将不同物种分类来源的微生物基因组区分开来。 […]
😲啊？
谢老师，写快点呀，在看着你更新文章呢。
[…] 最近的工作中我需要按照之前的这篇博客文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》中所描述的流程，将好几十万个微生物基因组的功能蛋白进行酶编号的比对注释，然后基于注释结果进行向量化嵌入然后进行数据可视化。通过R#脚本对这些微生物基因组的蛋白fasta序列的提取操作，最终得到了一个大约是58GB的蛋白序列。然后将这个比较大型的蛋白序列比对到自己所收集到的ec number注释的蛋白序列参考数据库之上。 […]