估计阅读时长: 6 分钟访问在线服务： http://metdna.zhulab.cn/ Metabolite identification is the long-standing challenge for liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS)-based untargeted metabolomics. Here, […]
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 • 571 click 2022年5月6日Microsoft […]
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 • 481 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 • 448 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 […]
估计阅读时长: 5 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 The-Periodic-Table • 2 MB • 530 click 2022年3月20日Leucine[M+H]+ • 33 […]
估计阅读时长: 5 分钟单细胞轨迹可以揭示基因调控如何控制细胞命运：大多数细胞状态转变，无论是在发育，重编程或者是疾病异常状态，都以基因表达变化的级联为特征。 Order by Date Name Attachments vec • 722 kB • 489 click 2022年3月17日Slide10 • 14 […]
估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/xieguigang/graphQL 构建一个图数据库，可以用来帮我们解决复杂的知识关联计算问题。例如我们想要程序向我们回答dihydrogen oxide与water是否是同一个东西。如果光从字符串比较角度上面来看待这个问题的话，很显然，二者的字符串比较结果肯定是False。面对上面的这个问题，图数据库则可以很简单的向我们回答道上面的两个字符串都是指代的同一个东西。 Order by Date Name Attachments tumblr_inline_mqvdlydGCp1qz4rgp • 124 kB • 432 click 2022年3月5日Capture […]
估计阅读时长: 2 分钟imports "clustering" from "MLkit"; require(graphics2D); multishapes = read.csv("./multishapes.csv"); [x, y] = list(multishapes[, "x"], multishapes[, "y"]); print(multishapes, […]
Hello blogger, thank you for sharing this post! We process a large number of metagenomic samples, and every time we…
谢博，您好。阅读了您的博客文章非常受启发！这个基于k-mer数据库的过滤框架，其核心是一个“污染源数据库”和一个“基于覆盖度的决策引擎”。这意味着它的应用远不止于去除宿主reads。 我们可以轻松地将它扩展到其他场景： 例如去除PhiX测序对照：建一个PhiX的k-mer库，可以快速剔除Illumina测序中常见的对照序列。 例如去除常见实验室污染物：比如大肠杆菌、酵母等，建一个联合的污染物k-mer库，可以有效提升样本的纯净度。 例如还可以靶向序列富集：反过来想，如果我们建立一个目标物种（比如某种病原体）的k-mer库，然后用这个算法去“保留”而不是“去除”匹配的reads，这不就实现了一个超快速的靶向序列富集工具吗？ 这中基于kmer算法的通用性和扩展性可能会是它的亮点之一。感谢博主提供了这样一个优秀的思想原型
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确实少有, 这么高质量的内容。谢谢作者。;-) 我很乐意阅读 你的这个技术博客网站。关于旅行者上的金唱片对外星朋友的美好愿望，和那个时代科技条件限制下人们做出的努力，激励人心。