估计阅读时长: 3 分钟 根据工作的需要,我为R#脚本解释器添加了一个符号计算的功能,这个符号语言特性在进行一些化学信息学分析的时候会非常有用。例如,我们在分析一些天然产物的质谱数据的时候,会需要通过母离子减掉一些糖来进行中性丢失的计算,基于中性丢失计算来进行一些解谱分析操作。在这个过程之中,化学式符号计算就可以派上很大用场了。假设我们有一个天然产物Cyanidin 3-glucoside-5-(6-p-coumaroylglucoside),从名称我们就可以看出这个天然产物是由一个Cyanidin母核,加上两个葡萄糖以及一个coumaroyl基团构成。这个天然产物的分子化学式为C36H37O18,那现在我们将这个化学式输入到R#解释器之中,按下回车就可以很清楚的了解到这个化学式的元素构成 > C36H37O18 757.1979802 (C:36, H:37, O:18) 如果想要使用这个特性,需要在R#终端上导入mzkit程序包模块:imports "formula" from "mzkit"; Order by Date Name […]
博客文章
June 2023
S M T W T F S
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930  
  1. […] 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)。 […]

  2. […] 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。 […]