估计阅读时长: 7 分钟 https://github.com/xieguigang/ms-imaging Order by Date Name Attachments HR2MSI_mouse_urinary_bladder_S096_RGB • 7 MB • 112 click 13.11.2021peerj-cs-07-585 • 16 […]
估计阅读时长: 9 分钟 https://github.com/rsharp-lang/ggplot 之前在阅读一篇单细胞组学数据分析的文献，觉得在文献之中有一些三维散点图用于展示降维聚类结果的效果非常的好看。于是自己在R#语言之中的ggplot程序包的2D绘图的功能基础之上，进行了三维图形数据可视化功能的开发。 (A) t-SNE map projecting myeloid cells from BC1-8 patients (all tissues). Cells are colored […]
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[…] 在上面所提到的线性变化转换过程，其实就是一个热图绘制的过程。我们一般按照不同的颜色谱做线性变换映射，就可以得到对应的不同颜色系列下的NRRD热图成像渲染结果。对于NRRD图像文件的热图成像渲染原理，其实是和质谱成像的渲染原理一摸一样的（对于质谱成像渲染而言，其主要的原理也就是将对应的扫描点上的目标离子的intensity值取出，构建出一个和NRRD文件中的光栅矩阵数据一摸一样的矩阵数据，基于这个矩阵数据进行线性变换映射到对应的颜色值完成热图成像可视化操作）。 […]
[…] 如果我们需要将得到光栅矩阵数据进行可视化，该怎样做呢？其实，如果我们了解过热图成像或者质谱成像的原理的话，实际上对于这个光栅矩阵的原始数据进行成像的原理应该就会很清楚了。在我们拿到这个矩阵之后，可以将矩阵的行和列看作为二维图像空间之中的x和y坐标信息，然后对应的矩阵中的单元格值可以映射为一个对应的颜色，即可将从NRRD文件之中拿到的光栅矩阵数据给可视化出来。将光栅矩阵中的数值映射为对应的颜色值的方法原理，大家可以参考一下《【热图数据可视化】颜色插值计算原理》的内容介绍，一摸一样。 […]
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