估计阅读时长: 5 分钟目前我们根据质谱数据进行代谢物ROI注释分析，很大一部分的工作是建立在已经可以被纯化的化合物的纯标准品所建立的标准品库数据的比对操作之上的。但是依赖于质谱参考谱图数据库所完成的代谢物注释分析，也仅能够得到很小的一部分结果，因为能够纯化或者合成的化合物在整个自然界中目前只占比较小的一部分。并且购买标准品也会需要耗费大量的实验室资金预算。 Order by Date Name Attachments The-Periodic-Table • 2 MB • 528 click 2022年3月20日Leucine[M+H]+ • 33 […]
估计阅读时长: 5 分钟单细胞轨迹可以揭示基因调控如何控制细胞命运：大多数细胞状态转变，无论是在发育，重编程或者是疾病异常状态，都以基因表达变化的级联为特征。 Order by Date Name Attachments vec • 722 kB • 487 click 2022年3月17日Slide10 • 14 […]
估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/xieguigang/graphQL 构建一个图数据库，可以用来帮我们解决复杂的知识关联计算问题。例如我们想要程序向我们回答dihydrogen oxide与water是否是同一个东西。如果光从字符串比较角度上面来看待这个问题的话，很显然，二者的字符串比较结果肯定是False。面对上面的这个问题，图数据库则可以很简单的向我们回答道上面的两个字符串都是指代的同一个东西。 Order by Date Name Attachments tumblr_inline_mqvdlydGCp1qz4rgp • 124 kB • 430 click 2022年3月5日Capture […]
Hello blogger, thank you for sharing this post! We process a large number of metagenomic samples, and every time we…
谢博，您好。阅读了您的博客文章非常受启发！这个基于k-mer数据库的过滤框架，其核心是一个“污染源数据库”和一个“基于覆盖度的决策引擎”。这意味着它的应用远不止于去除宿主reads。 我们可以轻松地将它扩展到其他场景： 例如去除PhiX测序对照：建一个PhiX的k-mer库，可以快速剔除Illumina测序中常见的对照序列。 例如去除常见实验室污染物：比如大肠杆菌、酵母等，建一个联合的污染物k-mer库，可以有效提升样本的纯净度。 例如还可以靶向序列富集：反过来想，如果我们建立一个目标物种（比如某种病原体）的k-mer库，然后用这个算法去“保留”而不是“去除”匹配的reads，这不就实现了一个超快速的靶向序列富集工具吗？ 这中基于kmer算法的通用性和扩展性可能会是它的亮点之一。感谢博主提供了这样一个优秀的思想原型
It’s laborious to find knowledgeable people on this topic, however you sound like you realize what you’re speaking about! Thanks
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确实少有, 这么高质量的内容。谢谢作者。;-) 我很乐意阅读 你的这个技术博客网站。关于旅行者上的金唱片对外星朋友的美好愿望，和那个时代科技条件限制下人们做出的努力，激励人心。