Figure 3. MetaMapp of the metabolic modules that were altered in E. coli grown in galactose.
估计阅读时长: 5 分钟在工作之中可能会遇到需要进行两个网络图对象之间的相似度计算的情形:例如在质谱数据分析的化学信息学计算工作之中,我们在解析SMILES字符串得到分子图之后,可以基于图相似度比较计算方法来比较计算两个代谢物分子图之间的结构上的相似度。 Attachments pone.0078360.g003 • 2 MB • 753 click 2022年8月6日https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0078360
估计阅读时长: 31 分钟Like the original R language it does, the R# system just provides a runtime to running […]
博客文章
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  1. […] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》的方法,得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后,如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组,基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果,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? […]

  2. […] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》的方法,得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后,如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组,基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果,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? […]

  3. […] 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。 […]