估计阅读时长: 19 分钟 Like the original R language it does, the R# system just provides a runtime to running […]
估计阅读时长: 42 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: 9 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。 Order by Date Name Attachments myeloma_box_ttest • 94 kB • 28 click 30.05.2022myeloma_bar • […]
估计阅读时长: 9 分钟 一般而言,如果我们在进行组学数据分析的时候,如果想要比较两组数据之间是否存在有差异性,一般是对两两比较的两组数据进行T-检验。但是在代谢组学数据分析领域内,则很多的组学数据分析情况为比较两组以上的数据,寻找差异的biomarker。那这个时候就需要使用上ANOVA统计检验方法了。 Order by Date Name Attachments anova • 105 kB • 67 click 28.05.2022ANOVA-screen • 27 […]
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。 Order by Date Name Attachments 3D-MS-imaging-using-dual-beam-and-dual-spectrometer-mode-10-of-single-rat-alveolar • 99 kB • 37 click 06.05.2022Microsoft […]
估计阅读时长: 3 分钟 目前我们根据质谱数据进行代谢物ROI注释分析,很大一部分的工作是建立在已经可以被纯化的化合物的纯标准品所建立的标准品库数据的比对操作之上的。但是依赖于质谱参考谱图数据库所完成的代谢物注释分析,也仅能够得到很小的一部分结果,因为能够纯化或者合成的化合物在整个自然界中目前只占比较小的一部分。并且购买标准品也会需要耗费大量的实验室资金预算。 Order by Date Name Attachments MZKit-DevTools • 36 kB • 49 click 20.03.2022MZKit-DevTools-console • 51 […]
估计阅读时长: < 1 分钟 imports "clustering" from "MLkit"; require(graphics2D); multishapes = read.csv("./multishapes.csv"); [x, y] = list(multishapes[, "x"], multishapes[, "y"]); print(multishapes, […]
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。 Order by Date Name Attachments programming • 262 kB […]
估计阅读时长: 12 分钟 https://github.com/rsharp-lang/R-sharp/tree/master/studio/RData 如果我们需要将上游的R数据分析环境之中的数据集串流至下游的R#数据分析环境之中,构建出一个不同的数据分析环境混合在一块的自动化数据分析流程。我们一般会需要将上游的R环境之中的数据符号对象以RData的格式串流到下游环境中,下游环境进行反序列化加载数据到环境中执行相应的分析。例如在下游执行定制化程度更高的数据作图,将数据以在上游R环境中比较困难实现的其他二进制文件格式进行保存,或者进行分布式的跨物理机的集群化计算,等等用于实现单纯依靠R环境所比较困难实现的功能。 从上一篇博客文章之中我们比较下详细的了解了RData数据文件的文件格式以及对应的读取操作。在这篇文章之中我们来了解如何基于我们通过对RData文件读取操作所获取得到的链表数据进行反序列化操作,将R环境之中的数据集串流加载到下游的R#数据分析环境之中。 Order by Date Name Attachments rstudio-og-fb-1-1024x538 • 39 kB • 68 click 04.12.2021read-vector […]
估计阅读时长: 11 分钟 https://github.com/rsharp-lang/R-sharp/tree/master/studio/RData 在最近的工作中,需要将Docker容器内的R环境之中的数据集无缝的串流到下游的.NET Core数据分析环境之中,基于.NET Core代码库进行数据可视化之类的操作。目前在R环境与.NET Core环境之间进行交互仅存在有一个比较出名的R.NET项目。但是对于使用R.NET项目而言,我们只能够在.NET Core环境之中调用R环境做数据分析,并不能够实现R环境调用.NET Core数据分析环境。并且R.NET项目必须要依赖于R环境对应的库文件,所以使用R.NET并不能够满足我们在Docker容器间进行R数据分析环境与.Net Core数据分析环境之间的无缝衔接。 Order by Date Name Attachments RStudio_Logo • 185 […]