估计阅读时长: 14 分钟单细胞分析方法学习文献打卡记录: 【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型 【单细胞分析方法】VeTra:基于RNA速度的轨迹推断工具 【单细胞分析方法】单细胞图嵌入
估计阅读时长: 8 分钟在之前的BioDeep代谢物数据库整合工作之中,所提取的代谢物注释信息的唯一编码是来自于数据库表之中的递增主键。由于数据库之中的递增主键的唯一编码值是与数据内容完全无关的数据,所以在基于图数据库做数据库整合的结果在两次整合操作之后,可能会因为先后输出顺序不一致的原因,得到的在关系型数据库中的唯一递增编号可能会完全不一样了。这个问题会对数据库更新操作造成非常大的困扰。
估计阅读时长: 7 分钟Assembles a manifold that is defined through a series of overlapping, locally-defined PCA subspaces. Non-mutual k-nearest-neighborhoods […]

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。
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。
这个角度之前没想到,零分布原理及其在生物信息学中的应用 确实值得深入了解。刚好之前看过,可以对照着看看。
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