「代码链接」https://gist.github.com/AlbertRapp/438102c458fc8fbdffcb6feb76ff93f7 可以从网站直接获取,如果你下载网速很慢,可以从文末直接获取
GEO数据挖掘—2 四、代码分析流程 1. 下载数据并从中提取有用信息 gse_number = "GSE56649" eSet <- getGEO(gse_number, destdir = '.', getGPL = F) #(1)提取表达矩阵exp exp <- exprs(eSet) dim(exp) exp[1:4,1:4] 关于表达矩阵里的负值 取过log,有负值 —— 正常 没取过log,有负值 ——错误数据 有一半负值 ——做了标准化 获取实验分组和探针注释 # 生成Grou
geoChina的用法 #数据下载 rm(list = ls()) library(GEOquery) #先去网页确定是否是表达芯片数据,不是的话不能用本流程。 gse_number = "GSE28345" library(AnnoProbe) eSet <- geoChina(gse_number, destdir = '.') class(eSet) length(eSet) eSet = eSet[[1]] 批量安装R包 options("repos"="https://mirrors.ustc.e
在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。
生成Group向量的三种常规方法,三选一,选谁就把第几个逻辑值写成T,另外两个为F。如果三种办法都不适用,可以继续往后写else if
本文通过文本的挖掘,对人们在冠状病毒锁定期间正在做什么以及他们的感觉进行的探索性和情感分析
文章:Comparison of single‑nucleus and single‑cell transcriptomes in hepatocellular carcinoma tissue.
Angular 团队最近一直在进行沟通, 通过现场活动来展示 Angular v17 的新功能, 以及一个名为 angular.dev 的新网站, 这将是未来的官方网站。 它具有相同的文档,但有一个新的交互式教程, 还有一个游乐场,可以在不安装任何东西的情况下尝试 Angular (就像 Vue 或 Svelte 一样)。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
excel作为一个强大的统计工具,自身包含着一部分数据可视化的功能。R作为可视化的大势,自然也可以画出这些图,有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结,甚是有趣,小编复刻学习了一番,现对代码做简单注释,以作分享。
在require()函数中,如果直接传递包的名称作为参数,不需要加引号;如果包的名称以字符串形式存储在变量中,则需要使用character.only = TRUE来指定这个变量是一个字符串
输入数据是数值型矩阵/数据框,颜色的变化表示数值的大小。有相关性热图和差异基因热图。
Step2:新建一个win32 console application,记住文件放置的路径(下图中的位置)并且将项目命名为tetgen,命名结束后点击确定按钮
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
如果不想安装额外包,用ifelse;如果是单个条件,用dplyr::if_else;如果多个条件,用dplyr::case_when (更可读)
XGBoost是一个最初用C++编写的机器学习库,通过XGBoost R包中移植到R。在过去的几年里,XGBoost在Kaggle竞赛中的有效性让它大受欢迎。在Tychobra, XGBoost是我们的首选机器学习库。
TCGA数据下载就易用性来说,RTCGA包应该更好用,且由于是已经下载好的数据,使用比较稳定。但是也由于是下载好的数据,不能保证数据都是全新的。TCGAbiolinks包是实时调用GDC的API,所以可以获取最新的数据。
在 Filebeat 的配置文件中,fields 配置项允许你添加自定义字段,以便更好地描述、分类或标记日志事件。
生物学乃至整个科学最重要的思想,是通过自然选择的进化论,它声称由于自然选择而创造出新的物种并改变现有的物种。自然选择是个体间遗传差异导致生存和繁殖差异的过程。
由于时间单位不统一,这里我们转化一下,把单位都统一起来,都转成seconds。🥳
文献题目:基于生物信息学的新型铁死亡基因生物标志物和免疫浸润谱在糖尿病肾病中的应用Huang, Y., & Yuan, X. (2024). Novel ferroptosis gene biomarkers and immune infiltration profiles in diabetic kidney disease via bioinformatics. FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology, 38(2), e23421. https://doi.org/10.1096/fj.202301357RR. IF: 4.8 Q1
对于大量操作 DOM 的场景,页面时常会出现卡顿现象,导致用户体验不佳。卡顿的原因是由于掉帧导致!!
❝今天来主要介绍如何在常见的箱线图基础上水平添加显著性标记,也许恰好您正好有此特殊需求,希望对各位观众老爷有所帮助;下面来看具体案例; ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggprism) library(ggpubr) 定义主题 theme_niwot <- function(){ theme_test() + theme(axis.title.x = element_blank(), axis.line
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数:
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
---title: "GEO表达芯片数据分析"output: html_documentdate: "2023-03-20"---关于该流程代码的说明:(1)本流程仅适用于GEO芯片表达数据,以"GSE56649"为例(2)先在GEO数据库中确定是否为"Expression profiling by array",不是的话不能使用本流程!(3)注意需要自行修改或判断的代码一般放在了两个空行之间(4)代码的注释有一丢丢多,目的是为了更好地帮助大家理解1.下载数据,提取表达矩阵、临床信息和GPL编号rm(lis
首先下载数据 https://data.mendeley.com/datasets/5nnw8xrh5m/1
(做这个演练时,虽然实现了目的,但是觉得我的代码very垃圾冗余,希望后续可以找到更好的办法)
二代测序(RNA_seq):如果是counts 可选择limma的voom算法或者edgeR或者DESeq2。 如果是FPKM或TPM可选择limma,注意:edgeR和DESeq2只能处理count注意:count做差异分析计算上下调,FPKM或TPM进行下游可视化
在这篇博文中Anand Tiwari将讲述他在建立这样一个监控和警报系统时的经历和面临的挑战
使用机器学习和过股票价格来预测下一个时期的价格或方向并不是什么新鲜事,它也不会产生任何有意义的预测。在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题,看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。其资产将是机器学习模型最有信心在下一个上升Ť+1期间股价上涨的资产。换句话说,我们对机器学习模型给出最大预测概率的资产进行投资,即给定资产明天将升值。也就是说,如果模型预测在第t天,GOOG的资产将以0.78的预测概率高于之前的收盘价,并且还预测AMZN将以0.53的概率上升,那么我们今天将投资于GOOG。我们每天只投资一项资产,该模型可以扩展到卖空、多资产购买和多周期等。
在JavaScript中,布尔值是一种有趣的原始数据类型。在TypeScript中,其能校验通过的总共有四个值。
前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容,用到了很多R包,虽然达到了目的,但是内容太多了,不太容易记住。
箱型图不显示原始数据点,而是采用样本数据,根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外,它们用星号显示落在箱须之外的离群值
版本控制用于实现在相同存储桶中存放同一对象的多个版本,例如:在一个存储桶中您可以存放多个对象键同为picture.jpg的对象,但其版本ID不同,例如:1000、1001和1002等,用户在为某一存储桶开启版本控制功能后,可以根据版本ID查询、删除或还原存放在存储桶中的对象,这有助于恢复被用户误删或应用程序故障而丢失的数据,例如:用户在对版本控制的对象进行删除操作时:
1.Entrez gene ID:我们一般说的Gnen ID即Entrez gene ID,是用一串数字表示的(在NCBI里面用)
❝本节来介绍如何使用「rstatix」来进行统计分析,并使用「ggpubr」来添加显著性标记,下面通过一个小例子来进行展示;本次使用R内置数据集; 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) 统计分析 stat.test <- iris %>% pivot_longer(-Species) %>% filter(Species !="versicolor") %>% mutate(group=str_sub(na
❝本节来介绍如何使用R语言来做统计分析,通过「rstatix」包进行统计检验,完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化,使用add_pvalue,stat_pvalue_manual两个函数来自定义添加p值 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggprism) library(ggpubr) library(ggsci) 数据清洗 df <- ToothGrowth %>% mutate(dose=as.factor(d
❝本节来介绍如何对图形做显著性标记,介绍两种方法第一种通过代码来自动进行标记,另一种通过手动的方式来添加标记;两种方法各有其独特的用处,各位观众老爷细细品味。 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggsignif) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggsci) 统计分析 stat.test <- read_excel("41588_2022_1184_MOESM6_ESM.xlsx",sheet
官方说明请参考 https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.4/configuration-file-structure.html
我们将用来解决这些问题的工具,(同样)是基于智能体的模拟和博弈论,博弈论是一组抽象模型,旨在描述智能体交互的各种方式。具体来说,我们会考虑囚徒困境。
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
芯片的差异分析需要输入表达矩阵(数据分布0-20,无异常值,如NA,Inf等;无异常样本)、分组信息(一一对应,因子,对照组的levels在前)、探针注释(gpl编号,对应关系)。
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