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: 7 分钟假若现在有两条Fasta序列放在你面前，现在需要你进行这两条Fasta序列的相似度计算分析。如果对于我而言，大学刚毕业刚入门生物信息学的时候，可能只能够想到通过blast比对的方式进行序列相似性计算分析。基于blast比对方式可以找到生物学意义上的序列相似性结果，但是计算的效率会比较低。假设现在让你使用这些序列进行机器学习建模分析，或者基于传统数学意义上的基于相似度的无监督聚类分析的时候，面对这些长度上长短不一的生物序列数据，可能会比较蒙圈，因为传统的数学分析方法都要求我们分析的目标至少应该是等长的向量数据。 Order by Date Name Attachments Fasta-A • 544 kB • 170 click 2023年6月29日visualize • 45 […]
估计阅读时长: 11 分钟给定一组n个字符串数组，找到包含给定集合中每个字符串的最小字符串作为子字符串。我们可以假设这个字符串数组中没有字符串是另一个字符串的子字符串。那么基于上面的描述，我们就可以得到下面所示的问题求解目标： let arr[] = ["catg", "ctaagt", "gcta", "ttca", "atgcatc"] // output: gctaagttcatgcatc 上面的问题描述实际上是一个最短超字符串问题（shortest common superstring） Order […]
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 • 200 click 2023年4月8日faruzan • […]
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 • 204 […]
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 • 166 click […]
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 • 276 click 2022年8月6日https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0078360
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 • 237 click 2022年7月1日lcmspreproc_slides_1.2 • 136 […]
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 • 321 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 • 234 click 2022年6月11日An […]
[…] 《为大语言模型运行添加工具调用》 […]
[…] 《从头创建一个DeepSeek客户端》 […]
[…] 在上面的工具调用消息数据结构中，我们可以清楚的看见有需要进行调用的工具名称，以及参数列表。当我们拿到这样子的调用信息后，就可以基于一定的规则找到需要执行的运行时中的函数来完成功能的实现。对于.NET平台上，我们一般是使用自定义属性加反射操作来解析相关的名称绑定结果。在.NET平台上对于这样子的一个根据调用信息来进行运行时解析和调用的方法，可以稍微参考《【Darwinism】Linux平台上的VisualBasic高性能并行计算应用的开发》的反射代码方法。 […]
[…] 在前面的文章《从头创建一个DeepSeek客户端》的请求消息的数据结构的基础上，我们在这里再增加一个工具信息的列表，在这个工具信息列表中，包括了工具的名称，工具的描述信息，以及工具的参数信息。对应的新增加的数据结构如下所示： […]
You have the gift of turning abstract thoughts into something tangible, allowing the reader to grasp concepts with clarity.