CEL files contain information on the probe set's intensity values, and a probe set represents a gene. Information about probes gets extracted from the image data by Affymetrix, an image analysis software.
今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同的数据结构,结果也会存在偏差。
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
人类具有适应环境变化的强大能力:我们可以迅速地学会住着拐杖走路、也可以在捡起位置物品时迅速地调整自己的力量输出,甚至小朋友在不同地面上行走都能轻松自如地切换自己的步态和行走模式。这样的适应能力对于在复杂多变的环境中生存活动十分重要。
豆花寄语:学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
本文首先展示了如何将数据导入 R。然后,生成相关矩阵,然后进行两个预测变量回归分析。最后,展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则,这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。绝大部分文章都是抓住免疫细胞亚群进行细分,包括淋巴系(T,B,NK细胞)和髓系(单核,树突,巨噬,粒细胞)的两大类作为第二次细分亚群。但是也有不少文章是抓住stromal 里面的 fibro 和endo进行细分,并且编造生物学故事的。如下所示:
大家应该很熟悉meta分析,所谓meta分析就是一个全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析,再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程。今天我们给大家介绍一个在R语言中进行meta分析的工具metafor包。我们通过这个包把相应的meta分析的常规的一些图为大家介绍下。
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
使用 ggplot2 包画箱线图通常使用 geom_boxplot() 函数。箱线图(Boxplot)是一种用于展示一组数据分布特征的图形,它能够提供以下信息:
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #是list 所以用[[]]
今年的NSDI2022会议上,谷歌发布了其实验性的数据中心网络架构--Aquila,该架构支持谷歌提出的1RMA协议(SIGCOMM'20,解决RDMA用于多租户场景存在的隔离和安全问题),并在网络架构和芯片设计方面有诸多可学习之处,在此将文章翻译为中文,以飨读者。
前文说到,在PDE5和ED这篇文章中,作者提到血压的数据是meta分析整合而得的。因此我也关注了一些gwas meta分析的知识,METAL是最常见的,简单介绍一下~
这里我用了一篇文章的补充材料提供的暴露作为示例Phenome-wide Mendelian randomisation analysis of 378,142 cases reveals risk factors for eight common cancers | Nature Communications
Redis Memory Analyzer (RMA)是个Redis的key占用分析工具。
方差分析(ANOVA)是一种统计方法,用于比较两组或多组数据之间的均值差异。在R语言中,实现方差分析主要涉及到以下步骤:
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外,dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
oncoPredict 是一款用来预测药物反应的R包,背景知识有很多介绍的了,这里介绍下真实的使用场景 以及 后续联合基因表达,分子分型 或者 预后模型等的联合。
在P1阶段,智能体必须在没有即时奖励的情况下探索一个环境以获取信息; 在P2阶段,智能体在很长一段时间内从事一项不相关的干扰任务,并获得了许多附带的奖励; 在P3阶段,智能体必须利用P1中获取的信息获取远端奖励(distal reward)。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
比较当前 `source` 值与它的值 `length` K线之前的值并返回差值。
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
Seurat提供了两个工作流程来识别与组织空间位置相关的分子特征。第一种是根据组织内预先标注的解剖区域进行差异表达,这种差异表达可以通过非监督聚类或先验知识来确定。这种策略在这种情况下有效,因为上面的集群显示出明显的空间差异。
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
数据科学和机器学习之间区别的定义:数据科学专注于提取洞察力,而机器学习对预测有兴趣。我还注意到这两个领域大相径庭:
对于多处理器调度,此处概述了多个处理器可能带来的问题和设计上的一些问题;对于实时调度,概述了两种调度方法:限时调度和速率单调调度。
Adjusting for optical effect........................Done.
不过现在,来自UC伯克利、卡内基梅隆大学以及Facebook AI的研究人员发明了一种新算法:
博客: https://logread.cn | https://blog.csdn.net/ssbandjl | https://cloud.tencent.com/developer/user/5060293/articles
后缀为cel的芯片文件,对应的芯片平台为Affymetrix, 针对这一平台的数据,可以通过R包affy来读取,读取时我们需要以下两种文件
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
我最早接触的高通量数据就是RNA-seq,后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据,因此我从来没有分析过一次芯片数据,而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之R语言流程(阅读原文购买)遇到了问题问我请教,为了解决这个问题,我花了一个晚上时间学习这方面的分析。
关于GEO数据库表达谱差异基因分析,网上有很多教程,但很多都不系统,几乎千篇一律,而且都是直接使用整理好的矩阵文件来操作的。大家都知道,GEO数据库只负责用户上传数据,而不负责对数据质量的控制,因此,有小伙伴也会发现,自己下载好的矩阵文件里面基因表达量数值特别大而且数据不集中,究其原因就是GEO数据库的数据参差不齐,不能确定上传者是否对整理好的数据进行了标准化处理。我们之前也讲过芯片数据的处理和分析流程,不了解的小伙伴们先读一下之前的文章:基因芯片数据挖掘分析表达差异基因。今天公众号:BioInfoCloud将从GEO芯片的原始数据进行分析,为大家详细的讲解。
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
胜者树和败者树是在排序和归并排序算法中常用的两种数据结构,它们在大规模数据排序中具有高效性和良好的稳定性。本篇博客将详细介绍这两种数据结构。
在NSDI2022会议上,谷歌发布了数据中心分布式交换架构Aquila。 Aquila是一种实验性的数据中心网络架构,将超低延迟作为核心设计目标,同时也支持传统的数据中心业务。Aquila使用了一种新的二层基于单元的协议、GNet、一个集成交换机和一个定制的ASIC,ASIC和GNet一同设计,并具有低延迟远程存储访问(RMA)。 Aquila 能够实现 40 µs 以下的IP 流量拖尾结构往返时间 (RTT) 和低于 10 µs的跨数百台主机的 RMA 执行时间,甚至在存在面向吞吐量的后台 IP 流量的情
dplyr 是 tidyverse 包的一部分,提供了许多操作数据框的工具,常用的有:
用途 该业务情景描述销售订单的退货处理 优点 系统集成处理客户的退货和投诉 处理流程中涉及的公司角色: 销售助理 仓库文员 应收会计 销售开票员 包含的关键处理流程: 创建退货订单 收到退货 开票 退款 退货和投诉 客户申请将物料退回到工厂并创建贷项凭证的权限,也称为退回物料权限 (RMA)。申请获批后,参照原始发票创建退货订单,打印 RMA 凭证并发送给退货的客户。 客户将RMA信息附加在退货上。收到客户退货后,参照 RMA 创建退货收货,同时将物料退回到退货库存(退货仓库设置为与MRP
在CVPR 2024 像素级视频理解(PVUW)挑战赛中,来自塔普智能(Tapall.ai)、南方科技大学、谢菲尔德大学、华威大学的研究团队在运动表达引导视频分割(MeViS)赛道上获得冠军。该团队提出的技术专为解析由自然语言表达引导的视频内容而设计,致力于提高视频分割的准确性和效率。
读取array数据首先确定一下测序平台和数据系列,然后用相应的包读取基因表达芯片数据-CEL格式文件并处理成表达矩阵。 affy包(Affymetrix 平台)处理的芯片平台一般是hgu 95系列和133系列;oligo包(Affymetrix 平台)能够处理affymetrix公司的Gene ST arrays,例如[HuGene-1_1-st] Affymetrix Human Gene 1.1 ST Array;Illumina平台,则可以使用beadarray或lumi
在现代工作环境中,信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具,被广泛应用于各行各业。然而,随着技术的不断发展,市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显,一款高效的表格控件成为了开发者们的首选,因此本文小编将从葡萄城公司的服务端表格组件GrapeCity Documents for Excel (以下简称GcExcel)的视角出发,为大家介绍如何充分利用这一控件来提升开发效率和用户体验。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云