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。
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)
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。
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
估计阅读时长: 7 分钟Assembles a manifold that is defined through a series of overlapping, locally-defined PCA subspaces. Non-mutual k-nearest-neighborhoods […]
估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/xieguigang/graphQL 构建一个图数据库,可以用来帮我们解决复杂的知识关联计算问题。例如我们想要程序向我们回答dihydrogen oxide与water是否是同一个东西。如果光从字符串比较角度上面来看待这个问题的话,很显然,二者的字符串比较结果肯定是False。面对上面的这个问题,图数据库则可以很简单的向我们回答道上面的两个字符串都是指代的同一个东西。
估计阅读时长: 7 分钟https://github.com/rsharp-lang/bing-academic 我们在进行一个新的课题项目开始之前,会需要经历过一个开题立项的报告过程。在这个过程之中,我们需要收集与课题相关的信息,例如相关的知识背景信息,建立出一个与课题相关的知识网络。基于此知识网络进行课题的技术相关概念的梳理。
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC Louvain算法是基于模块度的网络节点集群发现算法。该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的网络节点集群结构,其优化目标是最大化整个网络集群模块的模块度(Modularity)。

代谢组学那堆名词我上次查资料时也手抄过一页,QC 样本、保留时间、m/z 这些混在一张表里,来回对照着看特别费劲。你这篇把英文缩写和中文解释排在一起,省了我不少翻文献的功夫,尤其是代谢物鉴定那几段。
文中提出的"能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢?"让我想到一个需要先厘清的问题:把Family层级的分类当作细胞分群标签时,功能相似性与亲缘关系可能会混在一起,图上的聚集未必能直接解释为代谢功能接近。如果借用单细胞分析中的降维流程,是否可以同时标注物种分类和基因组注释完整度,看看分离主要对应哪一种差异?尤其是这里用的是EC注释的TF-IDF矩阵,缺少某项注释究竟代表功能缺失还是未被识别,也可能影响对分群结果的判断。
这个角度之前没想到,零分布原理及其在生物信息学中的应用 确实值得深入了解。刚好之前看过,可以对照着看看。
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