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: 8 分钟 https://github.com/rsharp-lang/NRRD NRRD(Nearly Raw Raster Data)是一种用于存储类似于热图成像数据的文件格式。其实我们可以将NRRD看作为类似于bitmap之类的未压缩的原始光栅图像文件。只要我们有对应的解码方式,我们就可以像查看普通图片文件一样查看NRRD文件。 Order by Date Name Attachments raster__238 • 61 kB • 81 […]
Figure 3. MetaMapp of the metabolic modules that were altered in E. coli grown in galactose.
估计阅读时长: 5 分钟 在工作之中可能会遇到需要进行两个网络图对象之间的相似度计算的情形:例如在质谱数据分析的化学信息学计算工作之中,我们在解析SMILES字符串得到分子图之后,可以基于图相似度比较计算方法来比较计算两个代谢物分子图之间的结构上的相似度。 Attachments pone.0078360.g003 • 2 MB • 126 click 06.08.2022https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0078360
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 • 186 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 • 147 click 11.06.2022An […]
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 • 137 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 • 183 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 • 255 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 […]
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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;