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。
估计阅读时长: 8 分钟在之前的BioDeep代谢物数据库整合工作之中，所提取的代谢物注释信息的唯一编码是来自于数据库表之中的递增主键。由于数据库之中的递增主键的唯一编码值是与数据内容完全无关的数据，所以在基于图数据库做数据库整合的结果在两次整合操作之后，可能会因为先后输出顺序不一致的原因，得到的在关系型数据库中的唯一递增编号可能会完全不一样了。这个问题会对数据库更新操作造成非常大的困扰。
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。
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, […]
估计阅读时长: 19 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp/tree/master/studio/RData 在最近的工作中，需要将Docker容器内的R环境之中的数据集无缝的串流到下游的.NET Core数据分析环境之中，基于.NET Core代码库进行数据可视化之类的操作。目前在R环境与.NET Core环境之间进行交互仅存在有一个比较出名的R.NET项目。但是对于使用R.NET项目而言，我们只能够在.NET Core环境之中调用R环境做数据分析，并不能够实现R环境调用.NET Core数据分析环境。并且R.NET项目必须要依赖于R环境对应的库文件，所以使用R.NET并不能够满足我们在Docker容器间进行R数据分析环境与.Net Core数据分析环境之间的无缝衔接。
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 之前在阅读一篇单细胞组学数据分析的文献，觉得在文献之中有一些三维散点图用于展示降维聚类结果的效果非常的好看。于是自己在R#语言之中的ggplot程序包的2D绘图的功能基础之上，进行了三维图形数据可视化功能的开发。 (A) t-SNE map projecting myeloid cells from BC1-8 patients (all tissues). Cells are colored […]
估计阅读时长: 9 分钟https://github.com/rsharp-lang/Rnb 之前使用Python脚本进行编写代码的时候，十分的羡慕Python脚本可以基于ipynb记事本进行文档化的编码。在之前R#脚本是缺少相关的代码库模块将可执行的R#脚本渲染成可视化文档。但是经过几天的开发工作时候，现在R#脚本编程已经具备有了文档化编程的基本框架了。
估计阅读时长: 7 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object, 缩写为geom, 包括点、线、条形等)的图形属性(aesthetic attributes, 缩写为aes, 包括颜色、形状、大小等)的一个映射。此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coord)中, 而分面(facet, 指将绘图窗口划分为若干个子窗口)则可以用来生成数据中不同子集的图形。 […]
估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/rsharp-lang/Rserver 在R语言之中，存在有一个FastRWeb的框架可以将R语言编写的脚本以http服务的方式运行于后台，供其他的语言进行调用。在R#语言之中，我也模仿着R语言之中的FastRWeb框架，创建了一个用于R#语言的web服务的程序包框架。
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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