估计阅读时长: 10 分钟目前经过改进和优化之后的基于mzkit代码库底层的msimaging质谱成像软件包在样本可视化上进行了非常多的改进，诸如： 添加样本原始背景叠加 目前进行质谱成像可视化，程序包不仅仅可以使用任意rgb纯色来作为可视化的背景。目前还可以支持直接使用原始数据的背景作为质谱成像的显示背景。进行这个显示的秘诀就在于简单的在脚本中添加一个TIC背景图层：geom_MSIbackground("TIC") ggplot(msi_data, padding = "padding: 200px 600px 200px 250px;") + geom_MSIbackground("TIC") # rendering of […]
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 最近在研究实现空间代谢组学中的一些特征区域的自动化划分分割。在得到了特征点集合之后，我们需要根据一些图像处理算法进行特征区域的提取操作。之前，我们尝试过基于绘制等高线图Marching Squares算法的方式来将特征点集合自动转换为特征区域的多边形，实现轮廓扫描获取的功能。但是实现的效果嘛，和实际的区域存在着一些较大的差异。 Order by Date Name Attachments HR2MSI mouse urinary bladder S096 - spatial regions […]
[…] 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。 […]
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