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 […]
估计阅读时长: 69 分钟 Read on CodeProject: https://www.codeproject.com/Articles/5338916/Introducing-Rsharp-language With many years of do scientific computing works by VB.NET language, I'm […]
估计阅读时长: 4 分钟 在代谢组学领域内，LCMS原始数据分析一般分为非靶向全扫原始数据，以及仅针对某些离子进行扫描的MRM靶向质谱数据。虽然二者都是基于LCMS方法进行实验，但是MRM靶向数据由于在事先已经通过实验确定，得到了Q1和Q3离子对信息，所以可以仅针对某一些特定代谢物进行检测。因为MRM数据是针对于某些代谢物检测的靶向数据，所以其XIC谱图在没有同分异构体存在的情况下，一般是很纯净的目标化合物的检测结果数据。所以在原始数据分离，定量计算方面都要比非靶向全扫结果数据要容易很多。 Order by Date Name Attachments xcms-logo-white • 183 kB • 103 click 01.07.2022lcmspreproc_slides_1.2 • 136 […]
估计阅读时长: 7 分钟 热图（Heat Map）是在二维空间中以颜色的形式显示一个现象的绝对量一种数据可视化技术。颜色的变化可能是通过色调或强度，给读者提供明显的视觉提示，说明现象是如何在空间上聚集或变化的。热图有两种完全不同的类别：聚集热图和空间热图。 在聚集热图中，幅度被排列成一个固定单元格大小的矩阵，其行和列是离散的现象和类别，行和列的排序是有意的，而且有些随意，目的是暗示聚集或描绘出通过统计分析发现的聚集。单元格的大小是任意的，但足够大，可以清晰可见。 相比之下，空间热图中某一量级的位置是由该量级在该空间中的位置所决定的，没有单元的概念，现象被认为是连续变化的。 Order by Date Name Attachments 2D-cubic-spline-interpolation-of-mass-profiles-from-1939-to-2354-UT-and-between-16 • 112 kB • 140 click […]
估计阅读时长: 7 分钟 一般而言，进行全基因组的转录表达调控网络的建立，我们需要基于两个数据结果来完成： 目标基因的转录调控位点信息（Motif搜索结果，构成网络之中的节点） 转录调控位点相应的转录调控因子（Motif位点相关的转录调控因子，构成网络之中的边连接） Order by Date Name Attachments Xor • 271 kB • 111 click 11.06.2022An […]
估计阅读时长: 12 分钟 Motif是一段典型的序列或者一个结构。一般情况下是指构成任何一种特征序列的基本结构。通俗来讲，即是有特征的短序列，一般认为它是拥有生物学功能的保守序列，可能包含特异性的结合位点，或者是涉及某一个特定生物学过程的有共性的序列区段。比如蛋白质的序列特异性结合位点，如核酸酶和转录因子。 Order by Date Name Attachments Smith-Waterman-Algorithm-Example-Step3 • 8 kB • 99 click 07.06.2022motifPilesHeatmap-1 • 227 […]
估计阅读时长: < 1 分钟 Order by Date Name Attachments HEStainModelPreviews • 361 kB • 98 click 03.06.202213546516212177 • 152 kB […]
估计阅读时长: 7 分钟 https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在进行复杂关系的数据集进行可视化的时候，通过网络图的方式进行数据可视化可以让我们非常直观的借助于网络节点的聚集程度之类的布局信息了解到我们的复杂数据的关系结构信息。最近将R#语言之中的ggplot包进行网络可视化的代码库进行了一些更新。基于此功能更新工作，目前在ggplot程序包之中成功集成了ggraph程序包类似的网络可视化功能。在这里做了一些总结分享给大家。 Order by Date Name Attachments enrichNetwork_ggraph • 70 kB • 101 click 01.06.2022enrichNetwork_ggraph2 • […]
估计阅读时长: 14 分钟 https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在完成了前面所提到的ANOVA检验模块的代码开发编写工作之后，之前一直悬在我心里面的完善R#语言的ggplot统计作图功能的愿望现在终于实现了。在R#语言之中通过使用ggplot代码库进行相应的数据统计分析作图，目前已经变得和R语言之中的ggplot2程序包那样同样的简单和漂亮。 Order by Date Name Attachments myeloma_bar • 196 kB • 137 click 29.05.2022myeloma_box • […]
估计阅读时长: 14 分钟 一般而言，如果我们在进行组学数据分析的时候，如果想要比较两组数据之间是否存在有差异性，一般是对两两比较的两组数据进行T-检验。但是在代谢组学数据分析领域内，则很多的组学数据分析情况为比较两组以上的数据，寻找差异的biomarker。那这个时候就需要使用上ANOVA统计检验方法了。 Order by Date Name Attachments anova • 105 kB • 199 click 28.05.2022ANOVA-screen • 27 […]
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查询字符串以["起始，以"]结尾： SELECT * FROM biodeepdb_full.metabolite WHERE INSTR(name, '["') = 1 AND INSTR(name, '"]') = LENGTH(name) - LENGTH('"]') + 1 ORDER…
删除mysql表中重复的行数据 ``` delete t1 from metabolite t1 where t1.id in (select t2.id from (select id, `name`, formula, hashcode2, row_number() over(partition…
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