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 • 374 click 2022年6月11日An […]
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 • 377 click 2022年6月7日motifPilesHeatmap-1 • 227 […]
估计阅读时长: < 1 分钟Order by Date Name Attachments HEStainModelPreviews • 361 kB • 370 click 2022年6月3日13546516212177 • 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 • 358 click 2022年6月1日enrichNetwork_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 • 446 click 2022年5月29日myeloma_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 • 545 click 2022年5月28日ANOVA-screen • 27 […]
估计阅读时长: 7 分钟F统计量是群体遗传学中由Sewall Wright提出的重要统计量，用于衡量遗传变异在群体中的分布情况。它提供了对群体遗传结构和遗传分化的定量描述。F统计量主要有三种类型：Fis、Fit和Fst，分别反映个体内的、总体的和群体间的遗传分化。F统计量在群体遗传学中通常指的是Fst（Fixation Index，固定指数），它是一个衡量群体间遗传差异的指标。Fst的值范围从0到1，其中0表示群体间没有差异，1表示群体间完全分离。在群体遗传学研究中，Fst常用于评估群体的遗传多样性、群体间的迁移率以及自然选择的压力等。 Order by Date Name Attachments 41598_2021_92984_Fig1_HTML • 2 MB • 430 click 2022年5月28日p1 […]
估计阅读时长: 6 分钟访问在线服务： http://metdna.zhulab.cn/ Metabolite identification is the long-standing challenge for liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS)-based untargeted metabolomics. Here, […]
估计阅读时长: 17 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 • 384 click 2022年4月30日MS-based lipidomics […]
估计阅读时长: 14 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 • […]
Could you provide some practical examples of how this R package is used? For instance, how does it perform when…
这个和SQL相比较有什么优势？
ご提供いただきましたこの研究ツールに心より感謝申し上げます。お示しいただいたサンプルコードから見ますと、この方法は非常に使いやすいようです。しかし、実際のデータに適用する際、アルゴリズムがシングルスレッドであるため、大規模な空間代謝組学の生データを可視化する場合、計算プロセスが非常に長時間に及ぶ可能性があります。マルチスレッド計算を可能にした最適化版をご提供いただければ、使用体験が大幅に向上すると思われます。以上、私の個人的な使用感でございます。
大佬厉害
Je pense que cet algorithme présente encore des limitations importantes. Par exemple, sur plusieurs poules présentes sur l'image originale, l'une…