估计阅读时长: 16 分钟用 GCModeller 做泛基因组分析（一）：算法原理与香农信息熵 面向读者：具有一定 R 语言编程基础的生物信息学初学者、实验室里的微生物研究者。 本篇讲清楚两件事：GCModeller 的泛基因组分析是怎么算的，以及贯穿整个分析体系的"香农信息熵"到底在度量什么。 全文不依赖任何编程知识，算法原理一律用公式和自然语言伪代码讲解。实战操作请看系列第二篇。 1. 什么是泛基因组？ 把大肠杆菌的两个菌株的基因组摆在一起看，你会发现一个 surprising 的事实：这两个"同一个物种"的基因组，基因组成可能相差 20% 以上。K-12 […]
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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