Abdelmoula, W.M., Lopez, B.GC., Randall, E.C. et al. Peak learning of mass spectrometry imaging data using artificial neural networks. Nat Commun 12, 5544 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-25744-8
估计阅读时长: 4 分钟 基于UMAP工具进行简单的自动化组织分区操作 在这里我们假设已经可以正常的将空间代谢数据导入至MZKit工作站软件之中。假若需要借助于MZKit工作站软件进行切片组织样本的自动化分区操作,相关的功能可以在【MSI Analysis】菜单栏中寻找到。在这里我们打开【Show Map Layer】按钮,选择【UMAP and clustering】功能。 基于降维的组织自动化分区原理 因为降维操作一般是一种特征提取操作,所以经过降维之后,在高维度空间上无法显现的特征,在低维度会呈现出来。在高维度空间散落的相近的数据点,在经过特征提取之后,低维度上会产生相似的特征信息,相互聚集在一簇。这样子我们就可以在低维度空间上通过一些聚类算法讲这些特征进行聚类,最后将聚类特征结果标记到各个散点上的对应的原始成像空间上,我们就可以看见组织分区的结果了。 Abdelmoula, W.M., Lopez, B.GC., Randall, E.C. et […]
估计阅读时长: 6 分钟 大家好呀,今天的这篇文章主要是为了回答在B站上的一位小伙伴的请求 Order by Date Name Attachments render-parameters • 18 kB • 58 click 15.10.2023view-umap • 427 […]
估计阅读时长: 5 分钟 在BILIBILI上观看视频:《【BioNovoGene Mzkit教程】代谢组学原始数据处理基础》 最近我在B站的视频页面下发现了这样的一条评论,面对质谱数据分析领域内的初学者的求教,其实自己也是非常的诚惶诚恐的。因为在视频中所使用的脚本语言是自己开发的一门新语言,所以可能给一些初学者造成了一部分的困扰哈哈😅😄😅😅。首先先对这个粉丝说一声抱歉哈。 针对上述的提问,我的回答大概是有以下的几点: Order by Date Name Attachments question_20230223 • 17 kB • 81 click […]
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 • 140 click 01.07.2022lcmspreproc_slides_1.2 • 136 […]
估计阅读时长: < 1 分钟 Order by Date Name Attachments HEStainModelPreviews • 361 kB • 125 click 03.06.202213546516212177 • 152 kB […]
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 • 256 click 28.05.2022ANOVA-screen • 27 […]
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: 2 分钟 在BILIBILI上观看视频:【空间代谢组学】AP-MALDI 质谱成像技术介绍 哈啰,大家好呀,鸽了大半年之后,你们的小姐姐又回来啦。为了更好的制作出质量更高的视频,你们的六神无主鸠小姐姐呀,在这大半年的时间里面一直在努力的学习新技术。经过半年的钻研学习,收获满满。谈到最近几年的热门尖端技术,大家都会谈论到空间转录组和单细胞技术。一般而言,代谢组学的发展要稍微滞后于转录组学研究。最近一年呢,随着空间转录组的热度的降低,空间代谢组的热潮也终于姗姗来迟终于到来了。今天呢,我想要为大家介绍的是在最近几年内出现的,目前比较火热的空间代谢组学研究领域内的质谱成像技术。 Order by Date Name Attachments 3D-MS-imaging-using-dual-beam-and-dual-spectrometer-mode-10-of-single-rat-alveolar • 99 kB • 166 click 06.05.2022Microsoft […]
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 • 163 click 30.04.2022MS-based lipidomics […]
估计阅读时长: 8 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 • 144 click 16.04.2022metadata-table • 58 […]
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  1. 空间Spot结果在下载到的mzkit文件夹中有示例吗?我试了试,不是10X结果中的tissue_positions_list.csv(软件选择此文件,直接error);在默认结果中也没找到类似的文件;