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: 9 分钟前段时间由于工作的需要，会需要从一些网站上抓取数据用来做数据分析。在原来我进行网页爬虫开发的时候，一般会需要专门针对网页格式，使用大量的正则表达式进行内容的解析。由于你也知道，VisualBasic语言所开发的程序为一个编译好的Assembly文件，所以假若所需要爬取的网页格式变化了，我们就需要对代码做修改和重新编译。这个时候就会非常的不方便。
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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