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 • 218 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 • 291 click 2022年5月29日myeloma_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 • 403 click 2022年5月28日ANOVA-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 • 315 click 2022年5月6日Microsoft […]
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 Order by Date Name Attachments Cellular populations during motor neuron differentiation • […]
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 分钟单细胞轨迹可以揭示基因调控如何控制细胞命运：大多数细胞状态转变，无论是在发育，重编程或者是疾病异常状态，都以基因表达变化的级联为特征。 Order by Date Name Attachments vec • 722 kB • 289 click 2022年3月17日Slide10 • 14 […]
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。 Order by Date Name Attachments tumblr_inline_mqvdlydGCp1qz4rgp • 124 kB • 223 click 2022年3月5日Capture […]
估计阅读时长: 2 分钟imports "clustering" from "MLkit"; require(graphics2D); multishapes = read.csv("./multishapes.csv"); [x, y] = list(multishapes[, "x"], multishapes[, "y"]); print(multishapes, […]
[…] 《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.