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 • […]
[…] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》的方法，得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后，如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组，基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果，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？ […]
[…] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》的方法，得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后，如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组，基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果，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？ […]
[…] 对于基于ec number来生成层级数据，我们直接使用《酶EC编号结构解析》文章末尾所展示的层级数据生成函数来实现。 […]
[…] 在前面的一篇《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》博客文章中，针对所注释得到的微生物基因组代谢信息，进行基于TF-IDF的向量化嵌入之后。为了可视化向量化嵌入的效果，通过UMAP进行降维，然后基于降维的结果进行散点图可视化。通过散点图可视化可以发现向量化的嵌入结果可以比较好的将不同物种分类来源的微生物基因组区分开来。 […]
😲啊？