估计阅读时长: 10 分钟目前经过改进和优化之后的基于mzkit代码库底层的msimaging质谱成像软件包在样本可视化上进行了非常多的改进，诸如： 添加样本原始背景叠加 目前进行质谱成像可视化，程序包不仅仅可以使用任意rgb纯色来作为可视化的背景。目前还可以支持直接使用原始数据的背景作为质谱成像的显示背景。进行这个显示的秘诀就在于简单的在脚本中添加一个TIC背景图层：geom_MSIbackground("TIC") ggplot(msi_data, padding = "padding: 200px 600px 200px 250px;") + geom_MSIbackground("TIC") # rendering of […]
估计阅读时长: 12 分钟https://github.com/xieguigang/Microsoft.VisualBasic.Drawing 最近在Linux服务器上面搞数据分析，因为Linux服务器只能够是通过SSH远程登陆上去的，没有图形化界面，所以想查看生成的结果图的话，只能够将图片文件通过FileZilla工具从服务器上下载下来在本地查看。这种方法非常的繁琐，至少相对于在服务器上跑完了程序后直接查看结果这样子的操作要复杂一些。 如果要能够直接在Linux服务器上查看图片，可行的一个方法就是，如果你有服务器的Root权限的话，可以将你的目录通过smb协议共享出来，在windows上挂在为共享文件夹，这样子在Linux服务器上跑完命令后，再回到Windows的Explorer程序上刷新一下。但是这个对于网络地理位置较远的服务器而言，可能网络速度不是很好，对于几十兆的图片结果文件，可能刷新会存在延迟，你可能需要刷新好几次才会更新Windows上的图片缩略图；并且通过smb开放共享文件夹你还需要记住smb的第二套账号密码，如果账号密码过于简单，那么你的Linux服务器上的数据安全性就会存在问题。 另一个方案就是通过SSH-FS方案，通过你的ssh账号将远程Linux服务器挂载为本地硬盘，来查看服务器上生成的图片文件。但是这个也和上面的方案一样会受限于网络传输速度的影响。 看来，我们只能够在Linux的终端上想办法来进行图片文件的查看了。 Order by Date Name Attachments Capture • 269 kB • 11 […]
估计阅读时长: 11 分钟在进行热图的渲染的时候，我们需要首先将需要进行渲染的数据转换为一个0到1之间的灰度值，然后基于所设定的颜色列表，将灰度值映射为颜色列表的索引号，获取某一个灰度对应的颜色，从而完成对热图的渲染过程。在这个过程中，假若我们是针对热图需要获取得到一个连续的颜色列表，则我们还需要使用插值算法针对基础的关键颜色列表进行插值计算，生成调色板。 Order by Date Name Attachments volcano_ggthemes_Traffic • 17 kB • 16 click 2025年6月12日volcano_ggthemes_excel_Ion_Boardroom • 15 […]
估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/xieguigang/scale_colour_genshin 在用R绘图时，颜色设置是美化过程中不可缺少的一步。在实际绘图时，一般不会一一手动寻找合适的颜色，而是通过一些R包、网站提供好的，美观的颜色组合，即调色板（palette），可供使用。在这里介绍一种通过提取图片主题色的方法来为我们自动生成画图所用的颜色板数据。 Order by Date Name Attachments 383807b4 • 132 kB • 222 click 2023年4月8日faruzan • […]
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 • 362 click […]
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 • 238 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 • 318 click 2022年5月29日myeloma_box • […]
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 • 347 click 2022年5月6日Microsoft […]
估计阅读时长: 10 分钟https://github.com/xieguigang/ms-imaging Order by Date Name Attachments HR2MSI_mouse_urinary_bladder_S096_RGB • 7 MB • 280 click 2021年11月13日peerj-cs-07-585 • 16 […]
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 之前在阅读一篇单细胞组学数据分析的文献，觉得在文献之中有一些三维散点图用于展示降维聚类结果的效果非常的好看。于是自己在R#语言之中的ggplot程序包的2D绘图的功能基础之上，进行了三维图形数据可视化功能的开发。 (A) t-SNE map projecting myeloid cells from BC1-8 patients (all tissues). Cells are colored […]
[…] 【图像处理】基于Contour Tracing 方法获取多边形轮廓 b. […]
[…] a. 【图像处理】基于Contour Tracing 方法获取多边形轮廓 b. 绘制等高线图 […]
"Her rigorous scientific spirit deserves recognition! Suggest she livestream 'High-altitude Free-fall Physics' next time—title it On Gravity and the Shattering…
[…] 这个时候，可能你就会惊呼了，这怎么可能，我们通过ssh远程上去的Linux终端就是一个纯文本组成的命令行，怎么可能直接显示图片呢。只要思想不滑坡，办法总是有的。可能你之前会了解过通过ASCII Art的方式在Linux终端上显示图像：对于ASCII Art方式，我们会将不同像素点的亮度信息（或者说灰度信息）映射到占据不同显示面积的字符上，从而组成了一副可以显示灰度差异的黑白字符画。这个方法可以解决我们的一部分显示需求，但是不多。 […]
Hello. And Bye.