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。 Order by Date Name Attachments Electron micrographs of […]
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 层次聚类通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。基于层次聚类分析，我们可以初步可视化我们的一些原始数据： 例如对样本的层次聚类分类，可以让我们了解到样本在分组之间以及分组内的异质性。 对生物序列进行基于相似度的层次聚类分析，我们可以了解到序列之间的相似性程度或者进化关系 Order by Date Name Attachments metabolome • 14 kB • 457 click […]
估计阅读时长: 11 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 • 475 click 2021年8月9日Automated Optimal Parameters […]
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）。 Order by Date Name Attachments graph • 2 MB • 488 click 2021年8月7日Metavirome network […]
估计阅读时长: 8 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 • 497 click 2021年7月10日view_signal • […]
估计阅读时长: 16 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。 Order by Date Name Attachments 1_Contour • 487 kB • 613 click 2021年6月30日Ms1Contour • […]
估计阅读时长: 23 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 降维是将数据由高维约减到低维的过程而用来揭示数据的本质低维结构。它作为克服“维数灾难”的途径在这些相关领域中扮演着重要的角色。在过去的几十年里，有大量的降维方法被不断地提出并被深入研究，其中常用的包括传统的降维算法如PCA和MDS；流形学习算法如UMAP、t-SNE、ISOMAP、LE以及LTSA等。 Order by Date Name Attachments MNIST-LabelledVectorArray-60000x100 • 230 kB • 639 click 2021年6月27日MNIST-LabelledVectorArray-60000x100Euclidean_Distance • […]
估计阅读时长: 15 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: 15 分钟进行生物化学代谢反应网络的模拟计算，可以分为三种技术路线：基于线性规划做优化的FBA方法，基于常微分方程组求解的动力学模拟方法，以及最近发展的基于图神经网络做模拟计算的深度学习计算方法。在下面的表格中，在这里进行比较和总结了上面所提到的三种计算分析方法各自的计算原理和应用领域： 计算方法 原理 优势 适用场景 通量平衡分析（FBA） 基于约束条件（如化学计量矩阵、酶容量限制）和线性规划，在假设代谢网络处于稳态（即代谢物浓度不变）的前提下，计算代谢通量的分布，通常以最大化特定目标（如生物量生长）进行优化 1. 无需详细的酶动力学参数，特别适合大规模网络研究。2. 计算速度快，可系统性地预测基因敲除或环境扰动下的表型变化。3. 广泛应用于指导代谢工程，优化目标产物合成。 追求快速评估和全局优化：如果你的研究目标是在基因组尺度上快速评估微生物在不同条件下的生长或产物合成潜力，并且难以获取详细的动力学参数，FBA是一个非常实用的起点 动力学模拟 基于质量作用定律等构建常微分方程组（ODEs），描述每个代谢物浓度随时间变化的动力学过程，通过数值方法求解方程组 1. 能够捕捉代谢物浓度和通量的瞬态动态变化，揭示更精细的调控机制2. […]
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/SMRUCC/GCModeller 在R语言之中，存在着一个用于进行表达数据的时间序列分析的程序包：TCseq。TCseq的全称为Time course sequencing，即时间序列分析，通过对表达矩阵进行时间上的模糊CMeans聚类，得到表达变化趋势一致的基因列表，进行基因表达的时间趋势分析。 在GCModeller之中，我仿照着TCseq程序包，自己编写了一个时间序列的聚类与可视化分析的R#程序包模块，在这里介绍给大家。 Order by Date Name Attachments Gene expression pattern visualization • 2 […]
我目前做的工作主要是发酵计算工具，可能和老师的需求有一些偏差
老师您好，您目前可以直接使用 iNAP 2.0方法 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/imt2.235
谢博，您好，我们课题组目前正在做环境微生物网络相关的课题，搜索github上发现了您最近做的微生物建模工具，请问有合作意向么
Your blog contains very good information. The explanation of the algorithm is quite interesting, hahaha 😅😅😅 but it's a bit…
又到年底了，真快！