估计阅读时长: 14 分钟酶的EC number（Enzyme Commission number）是国际生物化学与分子生物学学会（IUBMB）酶学委员会制定的酶分类与命名体系的核心标识符，自1961年首次发布以来，已成为酶学研究、数据库管理和生物技术应用的全球标准。这套由四位数字所构成的的层级编码系统不仅解决了早期酶命名混乱的问题，还通过系统化分类揭示了酶催化功能的内在逻辑，为酶学研究提供了统一的框架。
估计阅读时长: 18 分钟在前面的一篇《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》博客文章中，针对所注释得到的微生物基因组代谢信息，进行基于TF-IDF的向量化嵌入之后。为了可视化向量化嵌入的效果，通过UMAP进行降维，然后基于降维的结果进行散点图可视化。通过散点图可视化可以发现向量化的嵌入结果可以比较好的将不同物种分类来源的微生物基因组区分开来。除了针对降维后的数据进行散点图可视化，我们还可以直接针对向量化嵌入后的原始嵌入矩阵进行聚类，完成聚类结果的可视化。在这里我们主要是基于嵌入的原始结果进行二叉树聚类可视化。
估计阅读时长: < 1 分钟环境中的微生物往往以复杂群落的形式存在，不同物种之间通过代谢相互作用形成协同或竞争关系，共同完成生物地球化学循环、维持生态系统功能。近年来，随着高通量基因组测序技术的发展，研究者可以从环境样本中获取海量微生物基因组数据，为构建基因组尺度代谢模型（Genome-scale metabolic models, GEMs）提供了基础。GEMs将微生物的全基因组注释与生化反应网络相结合，可以用于模拟微生物在特定环境条件下的代谢能力，预测其生长和代谢产物。在单菌株层面，GEMs已被广泛用于解析微生物对环境变化的代谢适应机制、指导代谢工程设计以及预测药物靶点等。在群落层面，通过将多个GEMs耦合，可以研究微生物之间的相互作用，例如通过代谢物交换实现的协同或竞争关系。
估计阅读时长: 10 分钟https://gcmodeller.org/ 流平衡分析（flux balance analysis）是一种可以用来构建和模拟分析基因组级别的代谢网络的数学方法。流平衡分析是系统生物学（system biology）的一个重要的分析手段。不同于以湿实验的代谢通量分析（metabolic flux analysis, MFA），FBA是用数学方法对代谢网络里的代谢流进行拟合分析。
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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