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。 Order by Date Name Attachments 01510007-school-notebook • 32 kB • 622 click 2021年10月30日renderHtml_cli • […]
估计阅读时长: 6 分钟https://github.com/xieguigang/linux-profiler 废话不多说,首先给出一个 demo报告链接 给大家看看这个小工具的成品输出。 在去年的工作中,因为公司需要购买新的服务器做集群计算,需要一个工具来记录之前的服务器在数据分析上的性能瓶颈。于是花了两天的时间赶出来了这个专门应用于Linux系统的性能记录工具。这个小工具是一个开源项目,大家可以在Github上阅读这个开源项目(linux-profiler)的源代码。 Order by Date Name Attachments systemLoad • 53 kB • 694 […]
估计阅读时长: < 1 分钟Welcome to WordPress. This is your first post. Edit or delete it, then start writing!

[…] 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。 […]
😲啊?
谢老师,写快点呀,在看着你更新文章呢。
[…] 最近的工作中我需要按照之前的这篇博客文章《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》中所描述的流程,将好几十万个微生物基因组的功能蛋白进行酶编号的比对注释,然后基于注释结果进行向量化嵌入然后进行数据可视化。通过R#脚本对这些微生物基因组的蛋白fasta序列的提取操作,最终得到了一个大约是58GB的蛋白序列。然后将这个比较大型的蛋白序列比对到自己所收集到的ec number注释的蛋白序列参考数据库之上。 […]
[…] […]