估计阅读时长: < 1 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp R#语言最开始的开发需求来自于对GCModeller的组件的调用需求。因为最开始GCModeller使用的是命令行模式进行运行，但是因为VB.NET语言为编译型语言，所开发的应用程序在发布之后，用户无法轻易的修改。自己对于一些比较个性化的数据分析，在引入R#语言之前，需要专门编写一段命令行代码跑GCModeller，会十分的不方便。所以后面就有了R#脚本语言的开发。 R#语言类似于R或者Matlab语言，也是一种向量化的编程脚本语言。其语法源自于R语言，同时也结合了一些TypeScript的语法，例如TypeScript之中的字符串插值语法就被引入了R#语言之中。 const words = ["world", "R# language", "GCModeller User"]; const hello = `hello ${words}!`; […]
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
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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。