估计阅读时长: 11 分钟在进行热图的渲染的时候，我们需要首先将需要进行渲染的数据转换为一个0到1之间的灰度值，然后基于所设定的颜色列表，将灰度值映射为颜色列表的索引号，获取某一个灰度对应的颜色，从而完成对热图的渲染过程。在这个过程中，假若我们是针对热图需要获取得到一个连续的颜色列表，则我们还需要使用插值算法针对基础的关键颜色列表进行插值计算，生成调色板。
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: 8 分钟https://github.com/rsharp-lang/NRRD NRRD(Nearly Raw Raster Data)是一种用于存储类似于热图成像数据的文件格式。其实我们可以将NRRD看作为类似于bitmap之类的未压缩的原始光栅图像文件。只要我们有对应的解码方式，我们就可以像查看普通图片文件一样查看NRRD文件。
估计阅读时长: 7 分钟热图（Heat Map）是在二维空间中以颜色的形式显示一个现象的绝对量一种数据可视化技术。颜色的变化可能是通过色调或强度，给读者提供明显的视觉提示，说明现象是如何在空间上聚集或变化的。热图有两种完全不同的类别：聚集热图和空间热图。 在聚集热图中，幅度被排列成一个固定单元格大小的矩阵，其行和列是离散的现象和类别，行和列的排序是有意的，而且有些随意，目的是暗示聚集或描绘出通过统计分析发现的聚集。单元格的大小是任意的，但足够大，可以清晰可见。 相比之下，空间热图中某一量级的位置是由该量级在该空间中的位置所决定的，没有单元的概念，现象被认为是连续变化的。
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。
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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