估计阅读时长: 2 分钟Docker镜像信息 GCModeller以R#语言的软件包的形式提供给客户使用，相应的R#语言的分析环境以Docker镜像的形式进行打包盒发布，Docker的基础镜像为ubuntu 22.04。 dotnet环境：.NET 6 R#语言安装位置：/usr/local/bin R#程序包安装列表： 索引 包名称 Github 1 GCModeller https://github.com/SMRUCC/GCModeller 2 REnv https://github.com/rsharp-lang/R-sharp […]
估计阅读时长: 11 分钟给定一组n个字符串数组，找到包含给定集合中每个字符串的最小字符串作为子字符串。我们可以假设这个字符串数组中没有字符串是另一个字符串的子字符串。那么基于上面的描述，我们就可以得到下面所示的问题求解目标： let arr[] = ["catg", "ctaagt", "gcta", "ttca", "atgcatc"] // output: gctaagttcatgcatc 上面的问题描述实际上是一个最短超字符串问题（shortest common superstring）
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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