估计阅读时长: 17 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp/tree/master/studio/RData 在最近的工作中，需要将Docker容器内的R环境之中的数据集无缝的串流到下游的.NET Core数据分析环境之中，基于.NET Core代码库进行数据可视化之类的操作。目前在R环境与.NET Core环境之间进行交互仅存在有一个比较出名的R.NET项目。但是对于使用R.NET项目而言，我们只能够在.NET Core环境之中调用R环境做数据分析，并不能够实现R环境调用.NET Core数据分析环境。并且R.NET项目必须要依赖于R环境对应的库文件，所以使用R.NET并不能够满足我们在Docker容器间进行R数据分析环境与.Net Core数据分析环境之间的无缝衔接。 Order by Date Name Attachments RStudio_Logo • 185 […]
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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。