估计阅读时长: 17 分钟脂质的分类 LipidMAPS是美国国立卫生院推进的“脂质代谢途径研究计划”，涵盖目前最权威的脂类分类、命名法和结构信息，还囊括了众多的脂质组定性定量方法。此外，它还提供了一些生物信息学分析工具，比如基于质谱的脂质定性工具，通过给定特定的m/z，或特征子离子信息，或二级谱图信息，可以预测可能的脂质分子；又比如可以管理、可视化及编辑脂质信号通路等。 Order by Date Name Attachments gr1_lrg • 379 kB • 733 click 2022年4月30日MS-based lipidomics […]
估计阅读时长: 14 分钟单细胞分析方法学习文献打卡记录： 【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型 【单细胞分析方法】VeTra：基于RNA速度的轨迹推断工具 【单细胞分析方法】单细胞图嵌入 Order by Date Name Attachments Cellular populations during motor neuron differentiation • […]
估计阅读时长: 8 分钟在之前的BioDeep代谢物数据库整合工作之中，所提取的代谢物注释信息的唯一编码是来自于数据库表之中的递增主键。由于数据库之中的递增主键的唯一编码值是与数据内容完全无关的数据，所以在基于图数据库做数据库整合的结果在两次整合操作之后，可能会因为先后输出顺序不一致的原因，得到的在关系型数据库中的唯一递增编号可能会完全不一样了。这个问题会对数据库更新操作造成非常大的困扰。 Order by Date Name Attachments 450px-Hash_table_5_0_1_1_1_1_1_LL • 26 kB • 660 click 2022年4月16日metadata-table • 58 […]
估计阅读时长: 7 分钟Assembles a manifold that is defined through a series of overlapping, locally-defined PCA subspaces. Non-mutual k-nearest-neighborhoods […]
[…] 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？