估计阅读时长: 7 分钟 给定一组n个字符串数组,找到包含给定集合中每个字符串的最小字符串作为子字符串。我们可以假设这个字符串数组中没有字符串是另一个字符串的子字符串。那么基于上面的描述,我们就可以得到下面所示的问题求解目标: let arr[] = ["catg", "ctaagt", "gcta", "ttca", "atgcatc"] // output: gctaagttcatgcatc 上面的问题描述实际上是一个最短超字符串问题(shortest common superstring) Order […]
估计阅读时长: 4 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。 Order by Date Name Attachments 383807b4 • 132 kB • 18 click 08.04.2023faruzan • […]
估计阅读时长: 6 分钟 因为一种单一的编程语言并不会覆盖到所有的适用场景的原因,在一个软件工程项目之中,采用多种语言进行混合编程是一种很常见的协作方式。例如,脚本化的语言,其非常适合于进行最顶层的应用开发,就像胶水一样用于将各种组件进行粘贴,但是脚本化的语言自身因为是基于其他的语言所构建,所以执行效率一般不会太好。对于底层组件,我们一般就会需要使用静态编译类型的非托管语言创建用于高性能数据处理的模块。对于这种需求的底层模块,我们一般可以采用C/C++/Rust来编写。 Order by Date Name Attachments rust • 162 kB • 21 click 25.03.2023dyn-load • 67 […]
Figure 3. MetaMapp of the metabolic modules that were altered in E. coli grown in galactose.
估计阅读时长: 3 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 • 70 click 06.08.2022https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0078360
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: 4 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。 Order by Date Name Attachments 2D-cubic-spline-interpolation-of-mass-profiles-from-1939-to-2354-UT-and-between-16 • 112 kB • 103 click […]
估计阅读时长: 5 分钟 一般而言,进行全基因组的转录表达调控网络的建立,我们需要基于两个数据结果来完成: 目标基因的转录调控位点信息(Motif搜索结果,构成网络之中的节点) 转录调控位点相应的转录调控因子(Motif位点相关的转录调控因子,构成网络之中的边连接) Order by Date Name Attachments Xor • 271 kB • 88 click 11.06.2022An […]
估计阅读时长: < 1 分钟 Order by Date Name Attachments HEStainModelPreviews • 361 kB • 83 click 03.06.202213546516212177 • 152 kB […]
估计阅读时长: 5 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 • 79 click 01.06.2022enrichNetwork_ggraph2 • […]
博客文章
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  1. […] 在上面所提到的线性变化转换过程,其实就是一个热图绘制的过程。我们一般按照不同的颜色谱做线性变换映射,就可以得到对应的不同颜色系列下的NRRD热图成像渲染结果。对于NRRD图像文件的热图成像渲染原理,其实是和质谱成像的渲染原理一摸一样的(对于质谱成像渲染而言,其主要的原理也就是将对应的扫描点上的目标离子的intensity值取出,构建出一个和NRRD文件中的光栅矩阵数据一摸一样的矩阵数据,基于这个矩阵数据进行线性变换映射到对应的颜色值完成热图成像可视化操作)。 […]

  2. […] 如果我们需要将得到光栅矩阵数据进行可视化,该怎样做呢?其实,如果我们了解过热图成像或者质谱成像的原理的话,实际上对于这个光栅矩阵的原始数据进行成像的原理应该就会很清楚了。在我们拿到这个矩阵之后,可以将矩阵的行和列看作为二维图像空间之中的x和y坐标信息,然后对应的矩阵中的单元格值可以映射为一个对应的颜色,即可将从NRRD文件之中拿到的光栅矩阵数据给可视化出来。将光栅矩阵中的数值映射为对应的颜色值的方法原理,大家可以参考一下《【热图数据可视化】颜色插值计算原理》的内容介绍,一摸一样。 […]