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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。 Order by Date Name Attachments Visual a KDtree Search • 274 kB • 775 […]
博客文章
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  1. […] 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? […]

  2. […] 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? […]

  3. […] 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。 […]