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 […]
估计阅读时长: 5 分钟 在工作之中可能会遇到需要进行两个网络图对象之间的相似度计算的情形:例如在质谱数据分析的化学信息学计算工作之中,我们在解析SMILES字符串得到分子图之后,可以基于图相似度比较计算方法来比较计算两个代谢物分子图之间的结构上的相似度。 Attachments pone.0078360.g003 • 2 MB • 207 click 06.08.2022https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0078360
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。 Order by Date Name Attachments enrichNetwork_ggraph • 70 kB • 192 click 01.06.2022enrichNetwork_ggraph2 • […]
估计阅读时长: 14 分钟 单细胞分析方法学习文献打卡记录: 【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型 【单细胞分析方法】VeTra:基于RNA速度的轨迹推断工具 【单细胞分析方法】单细胞图嵌入 Order by Date Name Attachments Cellular populations during motor neuron differentiation • […]
估计阅读时长: 7 分钟 Assembles a manifold that is defined through a series of overlapping, locally-defined PCA subspaces. Non-mutual k-nearest-neighborhoods […]
估计阅读时长: 5 分钟 https://github.com/xieguigang/graphQL 构建一个图数据库,可以用来帮我们解决复杂的知识关联计算问题。例如我们想要程序向我们回答dihydrogen oxide与water是否是同一个东西。如果光从字符串比较角度上面来看待这个问题的话,很显然,二者的字符串比较结果肯定是False。面对上面的这个问题,图数据库则可以很简单的向我们回答道上面的两个字符串都是指代的同一个东西。 Order by Date Name Attachments tumblr_inline_mqvdlydGCp1qz4rgp • 124 kB • 202 click 05.03.2022Capture […]
估计阅读时长: 15 分钟 https://gcmodeller.org 在这篇博客文章之中,我主要是来详细介绍一下是如何从头开始实现Phenograph单细胞分型算法的。在之前的一篇博客文章《【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型》之中,我们介绍了Phenograph算法的简单原理,以及一个在R语言之中所实现的Phenograph算法的程序包Rphenograph。在这里我主要是详细介绍在GCModeller软件之中所实现的VisualBasic语言版本的Phenograph单细胞分型算法。 Attachments Rphenograph • 236 kB • 187 click 20.09.2021
估计阅读时长: 14 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 层次聚类通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。基于层次聚类分析,我们可以初步可视化我们的一些原始数据: 例如对样本的层次聚类分类,可以让我们了解到样本在分组之间以及分组内的异质性。 对生物序列进行基于相似度的层次聚类分析,我们可以了解到序列之间的相似性程度或者进化关系 Order by Date Name Attachments metabolome • 14 kB • 197 click […]
估计阅读时长: 8 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在进行无监督聚类分析的方法之中,我们在算法代码之中一般会遇到求解与某一个样本数据点最相似的数据点的计算过程。对于这个计算过程,一般而言我们是基于欧几里得距离来完成的。 Order by Date Name Attachments Visual a KDtree Search • 274 kB • 289 […]
在mysql之中,针对24小时内的数据按照半个小时进行一次统计数量: ```sql SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(FLOOR(UNIX_TIMESTAMP(add_time) / 1800) * 1800), '%Y-%m-%d %H:%i') AS half_hour, COUNT(*) AS count FROM user_track.page_view WHERE add_time >=…
针对图对象进行向量化表示嵌入: 首先,通过node2vec方法,将node表示为向量 第二步,针对node向量矩阵,进行umap降维计算,对node进行排序,生成node排序序列 第三步,针对node排序序列进行SGT序列图嵌入,实现将网络图对象嵌入为一维向量
Hi, I log on to your new stuff like every week. Your humoristic style is witty, keep it up
waiting and waiting.
Cool + for the post