估计阅读时长: 4 分钟基于UMAP工具进行简单的自动化组织分区操作 在这里我们假设已经可以正常的将空间代谢数据导入至MZKit工作站软件之中。假若需要借助于MZKit工作站软件进行切片组织样本的自动化分区操作，相关的功能可以在【MSI Analysis】菜单栏中寻找到。在这里我们打开【Show Map Layer】按钮，选择【UMAP and clustering】功能。 基于降维的组织自动化分区原理 因为降维操作一般是一种特征提取操作，所以经过降维之后，在高维度空间上无法显现的特征，在低维度会呈现出来。在高维度空间散落的相近的数据点，在经过特征提取之后，低维度上会产生相似的特征信息，相互聚集在一簇。这样子我们就可以在低维度空间上通过一些聚类算法讲这些特征进行聚类，最后将聚类特征结果标记到各个散点上的对应的原始成像空间上，我们就可以看见组织分区的结果了。 Abdelmoula, W.M., Lopez, B.GC., Randall, E.C. et […]
[…] 在前面写了一篇文章来介绍我们可以如何通过KEGG的BHR评分来注释直系同源。在KEGG数据库的同源注释算法中，BHR的核心思想是“双向最佳命中”。它比简单的单向BLAST搜索（例如，只看你的基因A在数据库里的最佳匹配是基因B）更为严格和可靠。在基因注释中，这种方法可以有效减少因基因家族扩张、结构域保守等原因导致的假阳性注释，从而更准确地识别直系同源基因，而直系同源基因通常具有相同的功能。在今天重新翻看了下KAAS的帮助文档之后，发现KAAS系统中更新了下面的Assignment score计算公式： […]
不常看到, 没有多余矫饰的表达。敬意。
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