估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp R#语言的语法主要来自于R语言，其在保留了很多的R语言特性的同时，也添加了很多新语法特性。对于R#与R语言之间相同的语法特性，在本简明教程中我就不再叙述了，在这里主要是给大家说明一下R#语言相对于R语言新增的一些语法特性。 R#语言中的向量 R#语言任然保持着和其前辈R语言一样的向量化编程的特性。对于声明一个向量，在R语言之中，需要使用c函数进行申明，而对于R#语言而言，除了使用c函数，还可以直接使用方括号进行申明，例如： x = c("A","B","C") # x # [1] "A" "B" "C" x = […]
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。