估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/xieguigang/scale_colour_genshin 在用R绘图时，颜色设置是美化过程中不可缺少的一步。在实际绘图时，一般不会一一手动寻找合适的颜色，而是通过一些R包、网站提供好的，美观的颜色组合，即调色板（palette），可供使用。在这里介绍一种通过提取图片主题色的方法来为我们自动生成画图所用的颜色板数据。
估计阅读时长: 5 分钟在BILIBILI上观看视频：《【BioNovoGene Mzkit教程】代谢组学原始数据处理基础》 最近我在B站的视频页面下发现了这样的一条评论，面对质谱数据分析领域内的初学者的求教，其实自己也是非常的诚惶诚恐的。因为在视频中所使用的脚本语言是自己开发的一门新语言，所以可能给一些初学者造成了一部分的困扰哈哈😅😄😅😅。首先先对这个粉丝说一声抱歉哈。 针对上述的提问，我的回答大概是有以下的几点：
估计阅读时长: 69 分钟Read on CodeProject: https://www.codeproject.com/Articles/5338916/Introducing-Rsharp-language With many years of do scientific computing works by VB.NET language, I'm […]
估计阅读时长: 7 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在进行复杂关系的数据集进行可视化的时候，通过网络图的方式进行数据可视化可以让我们非常直观的借助于网络节点的聚集程度之类的布局信息了解到我们的复杂数据的关系结构信息。最近将R#语言之中的ggplot包进行网络可视化的代码库进行了一些更新。基于此功能更新工作，目前在ggplot程序包之中成功集成了ggraph程序包类似的网络可视化功能。在这里做了一些总结分享给大家。
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在完成了前面所提到的ANOVA检验模块的代码开发编写工作之后，之前一直悬在我心里面的完善R#语言的ggplot统计作图功能的愿望现在终于实现了。在R#语言之中通过使用ggplot代码库进行相应的数据统计分析作图，目前已经变得和R语言之中的ggplot2程序包那样同样的简单和漂亮。
估计阅读时长: 2 分钟在BILIBILI上观看视频：【空间代谢组学】AP-MALDI 质谱成像技术介绍 哈啰，大家好呀，鸽了大半年之后，你们的小姐姐又回来啦。为了更好的制作出质量更高的视频，你们的六神无主鸠小姐姐呀，在这大半年的时间里面一直在努力的学习新技术。经过半年的钻研学习，收获满满。谈到最近几年的热门尖端技术，大家都会谈论到空间转录组和单细胞技术。一般而言，代谢组学的发展要稍微滞后于转录组学研究。最近一年呢，随着空间转录组的热度的降低，空间代谢组的热潮也终于姗姗来迟终于到来了。今天呢，我想要为大家介绍的是在最近几年内出现的，目前比较火热的空间代谢组学研究领域内的质谱成像技术。
估计阅读时长: < 1 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 前言 经过了2021年一年时间的奋斗，目前R#脚本语言环境终于可以算是能够支撑起比较完整的数据分析流程了。在2021年这段时间，我为R#脚本语言环境大概做了以下几件我认为是比较里程碑式的工作： 建立起了一个比较成熟的脚本打包系统 仿照R语言引入了ggplot和ggraph类似的作图系统 借助于mzkit的开发，将R#语言成功的应用于商业化的质谱数据分析产品之中 为了扩大R#语言环境的受众，在2022年初，也就是这个月内，我相继为Python语言和Julia语言添加了对R#语言环境的支持。下面我们就来聊聊在R#语言环境中的对上面所提到的两种语言的支持。
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 之前在阅读一篇单细胞组学数据分析的文献，觉得在文献之中有一些三维散点图用于展示降维聚类结果的效果非常的好看。于是自己在R#语言之中的ggplot程序包的2D绘图的功能基础之上，进行了三维图形数据可视化功能的开发。 (A) t-SNE map projecting myeloid cells from BC1-8 patients (all tissues). Cells are colored […]
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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