估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/SMRUCC/GCModeller 在R语言之中,存在着一个用于进行表达数据的时间序列分析的程序包:TCseq。TCseq的全称为Time course sequencing,即时间序列分析,通过对表达矩阵进行时间上的模糊CMeans聚类,得到表达变化趋势一致的基因列表,进行基因表达的时间趋势分析。 在GCModeller之中,我仿照着TCseq程序包,自己编写了一个时间序列的聚类与可视化分析的R#程序包模块,在这里介绍给大家。
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  1. 代谢组学那堆名词我上次查资料时也手抄过一页,QC 样本、保留时间、m/z 这些混在一张表里,来回对照着看特别费劲。你这篇把英文缩写和中文解释排在一起,省了我不少翻文献的功夫,尤其是代谢物鉴定那几段。

  2. 文中提出的"能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢?"让我想到一个需要先厘清的问题:把Family层级的分类当作细胞分群标签时,功能相似性与亲缘关系可能会混在一起,图上的聚集未必能直接解释为代谢功能接近。如果借用单细胞分析中的降维流程,是否可以同时标注物种分类和基因组注释完整度,看看分离主要对应哪一种差异?尤其是这里用的是EC注释的TF-IDF矩阵,缺少某项注释究竟代表功能缺失还是未被识别,也可能影响对分群结果的判断。

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