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: 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。
估计阅读时长: < 1 分钟Welcome to WordPress. This is your first post. Edit or delete it, then start writing!
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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