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 • 482 click 2022年4月30日MS-based lipidomics […]
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。