估计阅读时长: 23 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 降维是将数据由高维约减到低维的过程而用来揭示数据的本质低维结构。它作为克服“维数灾难”的途径在这些相关领域中扮演着重要的角色。在过去的几十年里，有大量的降维方法被不断地提出并被深入研究，其中常用的包括传统的降维算法如PCA和MDS；流形学习算法如UMAP、t-SNE、ISOMAP、LE以及LTSA等。 Order by Date Name Attachments MNIST-LabelledVectorArray-60000x100 • 230 kB • 640 click 2021年6月27日MNIST-LabelledVectorArray-60000x100Euclidean_Distance • […]
估计阅读时长: 9 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 应用程序管线模式就是我们将执行时间比较长，计算任务比较重量级的代码放到一个新的子进程之中执行。通过子进程进行任务执行的应用程序管线模式在各个操作系统上的大型应用程序中都会涉及到。 Order by Date Name Attachments processexplorer • 206 kB • 408 click 2021年6月26日vs_pipeline • […]
估计阅读时长: 15 分钟https://github.com/xieguigang/Darwinism NetCDF文件格式（Network Common Data Format）是一种以network byteorder进行编码的CDF数据文件格式。其广泛应用于大气科学、水文、海洋学、环境模拟、地球物理等诸多数据科学计算分析领域内的数据存储。 Order by Date Name Attachments netcdf • 2 MB • […]
估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/rsharp-lang/Rserver 在R语言之中，存在有一个FastRWeb的框架可以将R语言编写的脚本以http服务的方式运行于后台，供其他的语言进行调用。在R#语言之中，我也模仿着R语言之中的FastRWeb框架，创建了一个用于R#语言的web服务的程序包框架。 Order by Date Name Attachments httpr_commandline • 28 kB • 431 click 2021年6月16日http_PUT_test • […]
估计阅读时长: 15 分钟进行生物化学代谢反应网络的模拟计算，可以分为三种技术路线：基于线性规划做优化的FBA方法，基于常微分方程组求解的动力学模拟方法，以及最近发展的基于图神经网络做模拟计算的深度学习计算方法。在下面的表格中，在这里进行比较和总结了上面所提到的三种计算分析方法各自的计算原理和应用领域： 计算方法 原理 优势 适用场景 通量平衡分析（FBA） 基于约束条件（如化学计量矩阵、酶容量限制）和线性规划，在假设代谢网络处于稳态（即代谢物浓度不变）的前提下，计算代谢通量的分布，通常以最大化特定目标（如生物量生长）进行优化 1. 无需详细的酶动力学参数，特别适合大规模网络研究。2. 计算速度快，可系统性地预测基因敲除或环境扰动下的表型变化。3. 广泛应用于指导代谢工程，优化目标产物合成。 追求快速评估和全局优化：如果你的研究目标是在基因组尺度上快速评估微生物在不同条件下的生长或产物合成潜力，并且难以获取详细的动力学参数，FBA是一个非常实用的起点 动力学模拟 基于质量作用定律等构建常微分方程组（ODEs），描述每个代谢物浓度随时间变化的动力学过程，通过数值方法求解方程组 1. 能够捕捉代谢物浓度和通量的瞬态动态变化，揭示更精细的调控机制2. […]
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/SMRUCC/GCModeller 在R语言之中，存在着一个用于进行表达数据的时间序列分析的程序包：TCseq。TCseq的全称为Time course sequencing，即时间序列分析，通过对表达矩阵进行时间上的模糊CMeans聚类，得到表达变化趋势一致的基因列表，进行基因表达的时间趋势分析。 在GCModeller之中，我仿照着TCseq程序包，自己编写了一个时间序列的聚类与可视化分析的R#程序包模块，在这里介绍给大家。 Order by Date Name Attachments Gene expression pattern visualization • 2 […]
估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 今天在这里给大家介绍的是一些在R#脚本语言编程之中的一些高级语法，关于R#语言的一些基础语法，大家可以阅读R#语言教程系列的第一篇《R#语言简明教程》 对于R#脚本与R脚本语言之间的关系，大家可以将R#语言看作为R语言的一个超集，相似于TypeScript语言与JavaScript语言之间的关系。在这篇文章中，我主要向大家介绍在R#语言之中针对R语言的一些不足进行的改进部分。
估计阅读时长: 7 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在分布式哈希表网络之中，Peer节点之间进行分布式数据传输都是使用的B编码。B编码格式与JSON编码格式较为相似，均以“键：值”形式存储，我们可以将B编码的字符串整个内容理解为一个经过特殊编码的字典，或者一个近似的JSON。B编码与JSON编码，这两种编码都仅包含有4种最基础的数据类型：字符串类型，数值类型，数组类型与对象字典类型。 Order by Date Name Attachments DHT-dark-all • 416 kB • 395 click 2021年6月4日bdecode • […]
估计阅读时长: 10 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 根据积分表达式，微分方程的数值解关键在于微分方程的初值及计算微分方程式在tm(上一时刻)与tm+d（下一时刻）与坐标轴围成面积，若这个面积计算得越准确则得到的数值解也就越精确。微分表达式中与坐标轴围成的面积可表示如下，在实施算法的时候可以结合这个图更加直观点： 从上面的示意图可以看出，一段需要进行面积积分的曲线实际上是由多个梯形构成的多边形。那我们实际上只需要将这些梯形的面积都求出来，然后加起来就好了。 这里的梯形分割就是一种欧拉逼近的思想，欧拉逼近的几何意义，就是我们可以使用一段折线来近似的逼近一条曲线。 利用欧拉逼近，我们可以将一个精确的微分方程曲线 近似的使用线段来表示 Order by Date Name Attachments ODE_Trapezoidal • 30 kB • […]
估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp R#语言的语法主要来自于R语言，其在保留了很多的R语言特性的同时，也添加了很多新语法特性。对于R#与R语言之间相同的语法特性，在本简明教程中我就不再叙述了，在这里主要是给大家说明一下R#语言相对于R语言新增的一些语法特性。 R#语言中的向量 R#语言任然保持着和其前辈R语言一样的向量化编程的特性。对于声明一个向量，在R语言之中，需要使用c函数进行申明，而对于R#语言而言，除了使用c函数，还可以直接使用方括号进行申明，例如： x = c("A","B","C") # x # [1] "A" "B" "C" x = […]
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确实少有, 这么高质量的内容。谢谢作者。;-) 我很乐意阅读 你的这个技术博客网站。关于旅行者上的金唱片对外星朋友的美好愿望，和那个时代科技条件限制下人们做出的努力，激励人心。
我目前做的工作主要是发酵计算工具，可能和老师的需求有一些偏差
老师您好，您目前可以直接使用 iNAP 2.0方法 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/imt2.235
谢博，您好，我们课题组目前正在做环境微生物网络相关的课题，搜索github上发现了您最近做的微生物建模工具，请问有合作意向么