估计阅读时长: 5 分钟基因组 为了能够实现上面所描述的这种基于EC Number的不同层级的加权嵌入,我们在原来的基因组嵌入工具上添加了一个hierarchical选项,用于支持切换为层级嵌入的操作: Imports Microsoft.VisualBasic.Data.Framework Imports Microsoft.VisualBasic.Data.NLP Imports SMRUCC.genomics.Interops.NCBI.Extensions.Pipeline Public Class GenomeMetabolicEmbedding ReadOnly vec As New […]
估计阅读时长: 14 分钟酶的EC number(Enzyme Commission number)是国际生物化学与分子生物学学会(IUBMB)酶学委员会制定的酶分类与命名体系的核心标识符,自1961年首次发布以来,已成为酶学研究、数据库管理和生物技术应用的全球标准。这套由四位数字所构成的的层级编码系统不仅解决了早期酶命名混乱的问题,还通过系统化分类揭示了酶催化功能的内在逻辑,为酶学研究提供了统一的框架。 Order by Date Name Attachments Enzyme_Commission_Numbers-visual_selection • 70 kB • 107 click […]
估计阅读时长: 18 分钟在前面的一篇《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。除了针对降维后的数据进行散点图可视化,我们还可以直接针对向量化嵌入后的原始嵌入矩阵进行聚类,完成聚类结果的可视化。在这里我们主要是基于嵌入的原始结果进行二叉树聚类可视化。 Order by Date Name Attachments community_metabolic_tree • 220 kB • 97 click 2026年2月15日community-local • […]
估计阅读时长: 17 分钟EC Number是国际酶学委员会(IUBMB)制定的一套酶分类编号体系,EC Number采用层级分类法,由4个数字组成,分别代表酶的大类、亚类、亚亚类和序号。例如,“EC 1.1.1.37”中,第一个“1”表示氧化还原酶大类;第二个“1”表示作用于CH-OH基团;第三个“1”表示以NAD+或NADP+为受体的酶;第四个“37”表示特定酶苹果酸脱氢酶。这种层次结构意味着EC编号蕴含了丰富的功能信息,包括酶催化的反应类型和底物/机制。将EC Number嵌入为向量,有助于我们利用机器学习模型进行功能预测、相似性分析等。 Order by Date Name Attachments Capture • 14 kB • 132 […]
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[…] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》的方法,得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后,如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组,基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果,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? […]
[…] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》的方法,得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后,如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组,基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果,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? […]
[…] 对于基于ec number来生成层级数据,我们直接使用《酶EC编号结构解析》文章末尾所展示的层级数据生成函数来实现。 […]
[…] 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。 […]
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