估计阅读时长: 13 分钟LCA算法是现代宏基因组学分析的核心技术之一，主要用于解决序列比对结果的分类不确定性问题。例如，我们在处理宏基因组测序reads的物种来源分类注释工作的时候，经常会思考一个问题：在宏基因组分析中，一个测序read通常与多个参考序列产生比对结果，这些结果可能指向不同的分类单元。那这条reads最可能的物种分类来源位置是怎样的，怎样可以通过一个算法，基于一系列的物种匹配结果来推断出一个合适的物种来源，既避免过度分类，又保证分类的准确性。 Order by Date Name Attachments family-tree-animal-kingdom • 99 kB • 253 click 2025年12月2日LCA • 245 […]
[…] 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。 […]
😲啊？
谢老师，写快点呀，在看着你更新文章呢。
[…] 最近的工作中我需要按照之前的这篇博客文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》中所描述的流程，将好几十万个微生物基因组的功能蛋白进行酶编号的比对注释，然后基于注释结果进行向量化嵌入然后进行数据可视化。通过R#脚本对这些微生物基因组的蛋白fasta序列的提取操作，最终得到了一个大约是58GB的蛋白序列。然后将这个比较大型的蛋白序列比对到自己所收集到的ec number注释的蛋白序列参考数据库之上。 […]
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