估计阅读时长: 11 分钟 脂质的分类 LipidMAPS是美国国立卫生院推进的“脂质代谢途径研究计划”，涵盖目前最权威的脂类分类、命名法和结构信息，还囊括了众多的脂质组定性定量方法。此外，它还提供了一些生物信息学分析工具，比如基于质谱的脂质定性工具，通过给定特定的m/z，或特征子离子信息，或二级谱图信息，可以预测可能的脂质分子；又比如可以管理、可视化及编辑脂质信号通路等。 Order by Date Name Attachments gr1_lrg • 379 kB • 100 click 30.04.2022MS-based lipidomics […]
估计阅读时长: 9 分钟 单细胞分析方法学习文献打卡记录： 【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型 【单细胞分析方法】VeTra：基于RNA速度的轨迹推断工具 【单细胞分析方法】单细胞图嵌入 Order by Date Name Attachments Cellular populations during motor neuron differentiation • […]
估计阅读时长: 5 分钟 在之前的BioDeep代谢物数据库整合工作之中，所提取的代谢物注释信息的唯一编码是来自于数据库表之中的递增主键。由于数据库之中的递增主键的唯一编码值是与数据内容完全无关的数据，所以在基于图数据库做数据库整合的结果在两次整合操作之后，可能会因为先后输出顺序不一致的原因，得到的在关系型数据库中的唯一递增编号可能会完全不一样了。这个问题会对数据库更新操作造成非常大的困扰。 Order by Date Name Attachments 450px-Hash_table_5_0_1_1_1_1_1_LL • 26 kB • 93 click 16.04.2022metadata-table • 58 […]
估计阅读时长: 4 分钟 Assembles a manifold that is defined through a series of overlapping, locally-defined PCA subspaces. Non-mutual k-nearest-neighborhoods […]
估计阅读时长: 3 分钟 目前我们根据质谱数据进行代谢物ROI注释分析，很大一部分的工作是建立在已经可以被纯化的化合物的纯标准品所建立的标准品库数据的比对操作之上的。但是依赖于质谱参考谱图数据库所完成的代谢物注释分析，也仅能够得到很小的一部分结果，因为能够纯化或者合成的化合物在整个自然界中目前只占比较小的一部分。并且购买标准品也会需要耗费大量的实验室资金预算。 Order by Date Name Attachments The-Periodic-Table • 2 MB • 107 click 20.03.2022Leucine[M+H]+ • 33 […]
估计阅读时长: 4 分钟 单细胞轨迹可以揭示基因调控如何控制细胞命运：大多数细胞状态转变，无论是在发育，重编程或者是疾病异常状态，都以基因表达变化的级联为特征。 Order by Date Name Attachments vec • 722 kB • 113 click 17.03.2022Slide10 • 14 […]
估计阅读时长: 3 分钟 https://github.com/xieguigang/graphQL 构建一个图数据库，可以用来帮我们解决复杂的知识关联计算问题。例如我们想要程序向我们回答dihydrogen oxide与water是否是同一个东西。如果光从字符串比较角度上面来看待这个问题的话，很显然，二者的字符串比较结果肯定是False。面对上面的这个问题，图数据库则可以很简单的向我们回答道上面的两个字符串都是指代的同一个东西。 Order by Date Name Attachments tumblr_inline_mqvdlydGCp1qz4rgp • 124 kB • 95 click 05.03.2022Capture […]
估计阅读时长: < 1 分钟 imports "clustering" from "MLkit"; require(graphics2D); multishapes = read.csv("./multishapes.csv"); [x, y] = list(multishapes[, "x"], multishapes[, "y"]); print(multishapes, […]
估计阅读时长: < 1 分钟 https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 前言 经过了2021年一年时间的奋斗，目前R#脚本语言环境终于可以算是能够支撑起比较完整的数据分析流程了。在2021年这段时间，我为R#脚本语言环境大概做了以下几件我认为是比较里程碑式的工作： 建立起了一个比较成熟的脚本打包系统 仿照R语言引入了ggplot和ggraph类似的作图系统 借助于mzkit的开发，将R#语言成功的应用于商业化的质谱数据分析产品之中 为了扩大R#语言环境的受众，在2022年初，也就是这个月内，我相继为Python语言和Julia语言添加了对R#语言环境的支持。下面我们就来聊聊在R#语言环境中的对上面所提到的两种语言的支持。 Order by Date Name Attachments programming • 262 kB […]
估计阅读时长: 12 分钟 https://github.com/rsharp-lang/R-sharp/tree/master/studio/RData 如果我们需要将上游的R数据分析环境之中的数据集串流至下游的R#数据分析环境之中，构建出一个不同的数据分析环境混合在一块的自动化数据分析流程。我们一般会需要将上游的R环境之中的数据符号对象以RData的格式串流到下游环境中，下游环境进行反序列化加载数据到环境中执行相应的分析。例如在下游执行定制化程度更高的数据作图，将数据以在上游R环境中比较困难实现的其他二进制文件格式进行保存，或者进行分布式的跨物理机的集群化计算，等等用于实现单纯依靠R环境所比较困难实现的功能。 从上一篇博客文章之中我们比较下详细的了解了RData数据文件的文件格式以及对应的读取操作。在这篇文章之中我们来了解如何基于我们通过对RData文件读取操作所获取得到的链表数据进行反序列化操作，将R环境之中的数据集串流加载到下游的R#数据分析环境之中。 Order by Date Name Attachments rstudio-og-fb-1-1024x538 • 39 kB • 115 click 04.12.2021read-vector […]
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[…] 在上面所提到的线性变化转换过程，其实就是一个热图绘制的过程。我们一般按照不同的颜色谱做线性变换映射，就可以得到对应的不同颜色系列下的NRRD热图成像渲染结果。对于NRRD图像文件的热图成像渲染原理，其实是和质谱成像的渲染原理一摸一样的（对于质谱成像渲染而言，其主要的原理也就是将对应的扫描点上的目标离子的intensity值取出，构建出一个和NRRD文件中的光栅矩阵数据一摸一样的矩阵数据，基于这个矩阵数据进行线性变换映射到对应的颜色值完成热图成像可视化操作）。 […]
[…] 如果我们需要将得到光栅矩阵数据进行可视化，该怎样做呢？其实，如果我们了解过热图成像或者质谱成像的原理的话，实际上对于这个光栅矩阵的原始数据进行成像的原理应该就会很清楚了。在我们拿到这个矩阵之后，可以将矩阵的行和列看作为二维图像空间之中的x和y坐标信息，然后对应的矩阵中的单元格值可以映射为一个对应的颜色，即可将从NRRD文件之中拿到的光栅矩阵数据给可视化出来。将光栅矩阵中的数值映射为对应的颜色值的方法原理，大家可以参考一下《【热图数据可视化】颜色插值计算原理》的内容介绍，一摸一样。 […]
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