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: 2 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 • 160 click 29.06.2023visualize • 45 […]
估计阅读时长: 2 分钟 Docker镜像信息 GCModeller以R#语言的软件包的形式提供给客户使用，相应的R#语言的分析环境以Docker镜像的形式进行打包盒发布，Docker的基础镜像为ubuntu 22.04。 dotnet环境：.NET 6 R#语言安装位置：/usr/local/bin R#程序包安装列表： 索引 包名称 Github 1 GCModeller https://github.com/SMRUCC/GCModeller 2 REnv https://github.com/rsharp-lang/R-sharp […]
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 • 305 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 • 227 click 11.06.2022An […]
估计阅读时长: 12 分钟 Motif是一段典型的序列或者一个结构。一般情况下是指构成任何一种特征序列的基本结构。通俗来讲，即是有特征的短序列，一般认为它是拥有生物学功能的保守序列，可能包含特异性的结合位点，或者是涉及某一个特定生物学过程的有共性的序列区段。比如蛋白质的序列特异性结合位点，如核酸酶和转录因子。 Order by Date Name Attachments Smith-Waterman-Algorithm-Example-Step3 • 8 kB • 221 click 07.06.2022motifPilesHeatmap-1 • 227 […]
估计阅读时长: < 1 分钟 Order by Date Name Attachments HEStainModelPreviews • 361 kB • 197 click 03.06.202213546516212177 • 152 kB […]
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 • 211 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 • 284 click 29.05.2022myeloma_box • […]
估计阅读时长: 7 分钟 假设现在存在有这样子的一个人群等位基因统计结果信息表格： Populations AA Aa aa Subpopulation 1 125 250 125 Subpopulation 2 50 30 20 Subpopulation […]
在mysql之中，针对24小时内的数据按照半个小时进行一次统计数量： ```sql SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(FLOOR(UNIX_TIMESTAMP(add_time) / 1800) * 1800), '%Y-%m-%d %H:%i') AS half_hour, COUNT(*) AS count FROM user_track.page_view WHERE add_time >=…
针对图对象进行向量化表示嵌入： 首先，通过node2vec方法，将node表示为向量 第二步，针对node向量矩阵，进行umap降维计算，对node进行排序，生成node排序序列 第三步，针对node排序序列进行SGT序列图嵌入，实现将网络图对象嵌入为一维向量
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