估计阅读时长: 14 分钟在基因组学研究中，将新测序的基因或者针对目标基因组进行基于KEGG代谢通路体系的虚拟细胞建模，都会需要将目标基因组与已知功能基因进行比对注释。KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库通过其KEGG Orthology (KO)系统，为基因功能注释提供了一个强大的平台。KO系统将功能上保守的直系同源基因归为一类，每个KO条目（K编号）代表一个直系同源基因群，这些基因在不同物种中通常执行相似的生物学功能。因此，将新基因的序列与KEGG数据库中的已知基因进行比对，可以推断其可能的KO编号，从而将其功能映射到KEGG通路图或功能层级中。
估计阅读时长: 15 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 最近在空间代谢组学中的质谱成像应用开发过程中，会需要使用到一些图像处理算法对原始的质谱成像结果图片进行诸如平滑，放大等处理。顺着图像平滑的算法搜索，通过搜索引擎找到了一个年代比较久远的图像处理算法博客文章，将其中的图像算法重新实现了一下，在这里分享给大家。
估计阅读时长: 9 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在实际应用的机器学习方法里，GradientTree Boosting （GBDT）是一个在很多应用里都很出彩的技术。XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统。XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升。它是大规模并行boosted tree的工具，XGBoost 所应用的算法就是 GBDT（gradient boosting decision tree）的改进，既可以用于分类也可以用于回归问题中。
估计阅读时长: 7 分钟https://github.com/rsharp-lang/bing-academic 我们在进行一个新的课题项目开始之前，会需要经历过一个开题立项的报告过程。在这个过程之中，我们需要收集与课题相关的信息，例如相关的知识背景信息，建立出一个与课题相关的知识网络。基于此知识网络进行课题的技术相关概念的梳理。
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 层次聚类通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。基于层次聚类分析，我们可以初步可视化我们的一些原始数据： 例如对样本的层次聚类分类，可以让我们了解到样本在分组之间以及分组内的异质性。 对生物序列进行基于相似度的层次聚类分析，我们可以了解到序列之间的相似性程度或者进化关系
估计阅读时长: 30 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC/ 线性规划（Linear programming,简称LP）方法起源于20世纪40年代，由美国数学家乔治·丹齐格（George Dantzig）提出，并设计了著名的“单纯形法”。这种优化算法是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。通俗点的来讲，就是我们基于这一种数学优化技术，用于在一组线性约束条件下，求解线性目标函数的最大值或最小值（就是在“有限资源”和“一定规则”下，找到“最佳方案”的一种方法）。
估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在进行无监督聚类分析的方法之中，我们在算法代码之中一般会遇到求解与某一个样本数据点最相似的数据点的计算过程。对于这个计算过程，一般而言我们是基于欧几里得距离来完成的。
估计阅读时长: 11 分钟PhenoGraph提供了与UMAP类似的算法过程进行单细胞组学数据的细胞分型处理操作。与UMAP方法相比，PhenoGraph并不会产生数据降维效果，仅仅产生数据点Cluster信息。如果需要将数据进行可视化，还需要借助于t-SNE算法将PhenoGraph的分型结果数据投影到一个二维平面上完成。
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC Louvain算法是基于模块度的网络节点集群发现算法。该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的网络节点集群结构，其优化目标是最大化整个网络集群模块的模块度（Modularity）。
估计阅读时长: 2 分钟https://github.com/dotvanilla/vanilla 在Vanilla编译器项目之中，会需要一个程序模块将VisualBasic代码进行解析为语法树。然后我们基于此语法树就可以将VisualBasic项目转换为WAST源代码，从而实现编译为WebAssembly程序了。在这个步骤之中，我们可以通过一个微软官方的Roslyn编译器平台来实现。
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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