估计阅读时长: 5 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 • 88 click 11.06.2022An […]
估计阅读时长: 7 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。 Order by Date Name Attachments Electron micrographs of […]
估计阅读时长: 7 分钟 PhenoGraph提供了与UMAP类似的算法过程进行单细胞组学数据的细胞分型处理操作。与UMAP方法相比，PhenoGraph并不会产生数据降维效果，仅仅产生数据点Cluster信息。如果需要将数据进行可视化，还需要借助于t-SNE算法将PhenoGraph的分型结果数据投影到一个二维平面上完成。 Order by Date Name Attachments Phenograph-image4 • 200 kB • 118 click 09.08.2021Automated Optimal Parameters […]
估计阅读时长: 7 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）。 Order by Date Name Attachments graph • 2 MB • 112 click 07.08.2021Metavirome network […]
估计阅读时长: 5 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC/tree/master/Data_science/Mathematica/SignalProcessing 进行峰识别是在代谢组学原始数据分析之中进行定量分析的很重要的一环。在代谢组学之中，定量分析分为靶向定量，以及非靶向定量计算这两大部分。 Order by Date Name Attachments Figure12.36 • 50 kB • 111 click 10.07.2021view_signal • […]
估计阅读时长: 10 分钟 https://github.com/xieguigang/Darwinism NetCDF文件格式（Network Common Data Format）是一种以network byteorder进行编码的CDF数据文件格式。其广泛应用于大气科学、水文、海洋学、环境模拟、地球物理等诸多数据科学计算分析领域内的数据存储。 Order by Date Name Attachments netcdf • 2 MB • […]
估计阅读时长: 6 分钟 前段时间由于工作的需要，会需要从一些网站上抓取数据用来做数据分析。在原来我进行网页爬虫开发的时候，一般会需要专门针对网页格式，使用大量的正则表达式进行内容的解析。由于你也知道，VisualBasic语言所开发的程序为一个编译好的Assembly文件，所以假若所需要爬取的网页格式变化了，我们就需要对代码做修改和重新编译。这个时候就会非常的不方便。 Order by Date Name Attachments ea5d2885-bba5-410f-b02b-0589613412ed • 12 kB • 116 click 29.05.2021graphquery_Rscript • 36 […]
Thx
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[…] 在上面所提到的线性变化转换过程，其实就是一个热图绘制的过程。我们一般按照不同的颜色谱做线性变换映射，就可以得到对应的不同颜色系列下的NRRD热图成像渲染结果。对于NRRD图像文件的热图成像渲染原理，其实是和质谱成像的渲染原理一摸一样的（对于质谱成像渲染而言，其主要的原理也就是将对应的扫描点上的目标离子的intensity值取出，构建出一个和NRRD文件中的光栅矩阵数据一摸一样的矩阵数据，基于这个矩阵数据进行线性变换映射到对应的颜色值完成热图成像可视化操作）。 […]
[…] 如果我们需要将得到光栅矩阵数据进行可视化，该怎样做呢？其实，如果我们了解过热图成像或者质谱成像的原理的话，实际上对于这个光栅矩阵的原始数据进行成像的原理应该就会很清楚了。在我们拿到这个矩阵之后，可以将矩阵的行和列看作为二维图像空间之中的x和y坐标信息，然后对应的矩阵中的单元格值可以映射为一个对应的颜色，即可将从NRRD文件之中拿到的光栅矩阵数据给可视化出来。将光栅矩阵中的数值映射为对应的颜色值的方法原理，大家可以参考一下《【热图数据可视化】颜色插值计算原理》的内容介绍，一摸一样。 […]
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