', getGPL = F) #网速太慢，下不下来怎么办 #1.从网页上下载/发链接让别人帮忙下，放在工作目录里 #2.试试geoChina,只能下载2019年前的表达芯片数据 #library(AnnoProbe...geoChina("GSE7305") #选择性代替第8行 #研究一下这个eSet class(eSet) length(eSet) eSet = eSet[[1]] class(eSet) #(1)提取表达矩阵...exp exp <- exprs(eSet) dim(exp) range(exp)#看数据范围决定是否需要log，是否有负值，异常值 exp = log2(exp+1) #需要log才log boxplot...(exp,las = 2) #看是否有异常样本 #(2)提取临床信息 pd <- pData(eSet) #(3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致 p = identical(rownames(...gpl_number <- eSet@annotation;gpl_number save(pd,exp,gpl_number,file = "step1output.Rdata") # 原始数据处理的代码
因为里面直接包含了表达矩阵、样本信息、基因信息，可以非常方便的通过内置函数直接提取想要的数据，再也不用手扒了！!...这个对象的结构是这样的： 是不是感觉和单细胞的SingCellExperiment对象非常像~ SingCellExperiment 上次我们下载了常见的组学数据，今天学习下怎么提取数据，就以TCGA-READ...分别提取mRNA和lncRNA的表达矩阵，还要添加gene symbol的那种！ 加载数据和R包 加载之前下载好的数据。...有了这些东西，就可以提取表达矩阵了，直接使用assay()搞定！...添加gene_symbol 添加gene_symbol也就非常简单了，只要提取gene_name这一列，然后和原来的表达矩阵合并即可！
纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵 在前面的博文《图像纹理特征总体简述》中，笔者总结了图像纹理特征及其分类。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。...参考网址： 《纹理特征提取》 《【纹理特征】LBP 》 《灰度共生矩阵（GLCM）理解》 《灰度共生矩阵的理解》 《图像的纹理特征之灰度共生矩阵 》 参考论文： 《基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究...》——冯建辉 《灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现》——焦蓬蓬 一....算法简介 LBP方法（Local binary patterns, 局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它的作用是进行特征提取，提取图像的局部纹理特征。...算法实现步骤 (1) 提取灰度图像 计算纹理特征第一步，就是将多通道的图像（一般指RGB图像）转换为灰度图像，分别提取出多个通道的灰度图像。
由于灰度共生矩阵的数据量较大，一般不直接作为区分纹理的特征，而是基于它构建的一些统计量作为纹理分类特征。...,源数据 // dst,输出矩阵,计算后的矩阵，即要求的灰度共生矩阵 // imgWidth, 图像宽度 // imgHeight, 图像高度 // 函数功能: 计算水平方向的灰度共生矩阵 //====...,源数据 // dst,输出矩阵,计算后的矩阵，即要求的灰度共生矩阵 // imgWidth, 图像宽度 // imgHeight, 图像高度 // 函数功能: 计算垂直方向的灰度共生矩阵 //====...,源数据 // dst,输出矩阵,计算后的矩阵，即要求的灰度共生矩阵 // imgWidth, 图像宽度 // imgHeight, 图像高度 // 函数功能: 计算45度的灰度共生矩阵 //=====...,源数据 // dst,输出矩阵,计算后的矩阵，即要求的灰度共生矩阵 // imgWidth, 图像宽度 // imgHeight, 图像高度 // 函数功能: 计算 135 度的灰度共生矩阵 //==
官网 (opens new window) http://lxml.de/index.html
# 1. pyquery # 1.1 介绍 如果你对CSS选择器与Jquery有有所了解，那么还有个解析库可以适合你--Jquery 官网 (opens ne...
code += all_char[num] res = ''.join(code) return res def get_carNum(): ''' 提取并添加站点名称...func in case_list: url_img = get_url(func) Download(url_img, car_name) ---- 标题：表格数据提取
JSON在数据交换中起到了一个载体的作用，承载着相互传递的数据。JSON适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。 ...json模块是Python自带的模块，Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码： json.dumps(): 对数据进行编码。...json.loads(): 对数据进行解码。 ?...Python 数据类型编码为 JSON数据类型： Python JSON dict object list, tuple array str string int, float, int- & float-derived...Enums number True true False false None null JSON数据类型 解码为 Python 数据类型： JSON Python object dict array
JSON与JsonPATH JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。...适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。 JSON和XML的比较可谓不相上下。 Python 中自带了JSON模块，直接import json就可以使用了。...JSON json简单说就是javascript中的对象和数组，所以这两种结构就是对象和数组两种结构，通过这两种结构可以表示各种复杂的结构 对象：对象在js中表示为{ }括起来的内容，数据结构为 { key...key为对象的属性，value为对应的属性值，所以很容易理解，取值方法为 对象.key 获取属性值，这个属性值的类型可以是数字、字符串、数组、对象这几种 数组：数组在js中是中括号[ ]括起来的内容，数据结构为...Python中的json模块 json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load，用于字符串 和 python数据类型间进行转换 # 3.1 json.loads() 把Json格式字符串解码转换成
载入R包 然后载入我们需要用到的包 library(AnnoProbe)#用于下载GEO数据的包 library(GEOquery)#从GEO数据集中提取表达矩阵或临床信息的包 library(tidyverse...，它是”list“数据类型 3.提取表达矩阵和临床信息 exprset <- data.frame(exprs(gset[[1]]))#exprs用于提取表达矩阵信息 expMatrix <- gset...只不过[[]]可以提取list，而只能提取dataframe 注意： 如果你的GSE只有一个GPL，那么从gset中就仅含有一列数据，也就是说gset[[1]]就能把这个GSE所有的数据提取出来。...expMatrix1 <- exprs(gset[[1]])#提取第一个平台的表达矩阵 expMatrix2 <- exprs(gset[[2]])#提取第二个平台的表达矩阵 expMatrix <-...cbind(expMatrix1, expMatrix2)#两个表达矩阵合并为一个总矩阵 pdata1 <- pData(gset[[2]])#提取第一个平台的临床数据 pdata2 <- pData(
因此，这里想要通过代码，十分简便的取出仅包含配对样本们的表达矩阵。 代码比较简单，其中值得注意的是，有时可能会出现，仅有正常样本却没有配对的肿瘤样本的情况，这个时候也要将多余的正常样本删除。
之前写了一个脚本，可以让大家1行代码提取6种类型的表达矩阵以及对应的临床信息。但是很多人完全看不见注意事项或者根本看不懂，所以我决定改动一下。...下载方式问题 如果你是直接用TCGAbiolinks下载的数据，那么路径一般不会有大问题，只要你把脚本和GDCdata放在同一个文件夹下就行了。...TCGA数据也是可以用TCGAbiolinks包整理的，它也可以成功！...完成后会在当前目录多出一个output_expr文件夹，里面就是6个表达矩阵和临床信息 提取好的表达矩阵和临床信息 TCGA-LUSC_expr.rdata：原始的se对象，所有信息都是从这里面提取的...矩阵； TCGA-LUSC_mRNA_expr_fpkm.rdata：mRNA的fpkm矩阵； TCGA-LUSC_mRNA_expr_tpm.rdata：mRNA的tpm矩阵；
要从 FASTA 文件中提取指定长度的序列并构建矩阵，你可以使用 BioPython 库，它可以方便地处理生物序列数据。...你可以通过从 FASTA 文件中读取序列，然后将每个序列拆分成指定长度的子序列，最终构建矩阵。以下是一个示例代码，它从一个 FASTA 文件中读取序列，并根据指定的长度提取子序列构建矩阵。...1、问题背景给定一个fasta文件，需要从fasta文件中提取指定长度的序列，并对这些序列应用一个名为identical_segment()的函数，然后将这些序列构建成一个矩阵。...创建一个空列表matrix，用于存储序列子序列的相似度矩阵。遍历all_codons列表，并对每个序列的子序列应用identical_segment()函数，将返回的相似度值加入到matrix列表中。...矩阵输出: 可将矩阵保存为 CSV 文件或其他格式，方便后续处理或分析。希望这个示例对大家有帮助！如果你有更多要求或遇到问题，请随时提问。
灰度共生矩阵 灰度共生矩阵(Gray Level CO-Occurrence Matrix-GLCM)是图像特征分析与提取的重要方法之一，在纹理分析、特征分类、图像质量评价灯方面都有很重要的应用，其基本原理图示如下...根据当前像素跟相邻像素位置不同，可以计算得到不同的共生矩阵，同时根据像素之间的距离不同会输出不同灰度共生矩阵。总结来说，有如下四种不同角度的灰度共生矩阵： ?...OpenCV计算灰度共生矩阵 OpenCV本身没有灰度共生矩阵的算法实现，所以需要对照自己编码实现，计算图像灰度共生矩阵，代码实现步骤如下： 加载图像，灰度转 创建灰度共生矩阵Mat对象 计算灰度共生矩阵...提取图像对比度特征 基于共生矩阵实现纹理特征计算，这里我用了比较简单的对比度计算来实现局部纹理特征提取、代码实现如下(局部窗口大小8x8、灰度级别256/32 =8个级别) int step = 256...，基于计算局部对比度提取纹理运行结果如下： 测试一（左侧是输入图像、右侧135的对比度） ?
读取JSON文件/字符串 json简单说就是javascript中的对象和数组，所以这两种结构就是对象和数组两种结构，通过这两种结构可以表示各种复杂的结构 对象：对象在js中表示为{ }括起来的内容，数据结构为...数组：数组在js中是中括号[ ]括起来的内容，数据结构为 ["Python", "javascript", "C++", ...]...import json json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load，用于字符串 和 python数据类型间进行转换。...strDict = '{"city": "北京", "name": "大猫"}' json.loads(strList) # [1, 2, 3, 4] json.loads(strDict) # json数据自动按
import json jsonstring = '{"user_man":[{"name":"Peter"},{"name":"xiaoming"}],"u...
它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内...
“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用、R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。...专注R语言在生物医学中的使用 之前的2行代码提取表达矩阵由于大家的R语言水平参差不齐，导致很多新手会报错，于是我把前面的代码打包为一个脚本，1行代码就可以了！...“使用这种方法有4个前提条件： TCGAbiolinks包的版本必须要在2.25.1以上 需要使用TCGAbiolinks下载的数据或者按照这个教程下载的数据：可能是最适合初学者的TCGA下载教程 必须按照这篇教程构建正确的路径...完成后会在当前目录多出一个output_expr文件夹，里面就是6个表达矩阵和临床信息： 完成后会多出一个文件夹 output_expr文件夹里面就是提取好的信息： 提取好的表达矩阵和临床信息 TCGA-LUSC_expr.rdata...：mRNA的tpm矩阵； 表达矩阵示例： lncRNA的counts矩阵 mRNA的counts矩阵 mRNA的tpm矩阵 临床信息
额，我感觉搜索引擎的重点放在了芯片数据提取上而不是公司名称上。 搜索无果，我寻思这个公司的芯片应用范围应该不是很广泛（相比人类）。...这条解决问题的策略可能不太行~ 嗯，既然公司名搜索不太行，本着R对数据的识别是形式大于内容的态度，我打算先看一眼它原始数据的格式。 通过搜索数据类型找代码 嗯，有一种叫做gpr的格式。...再上网以此为关键词上网搜索一下 熟悉的人，陌生的推文~ 浏览了一下，发现用limma包就能做，我一下就想到了自己之前的推文 《#真芯简单 No2 Step1 Agilent安捷伦双色芯片数据提取》https...=length(exp[1,])/2)) #顺序就是cy3然后cy5 exp[1:4,1:4] pheatmap::pheatmap(exp[1:4,1:8]) 小结：原来limma包不止可以用来提取双色的...Agilent芯片的原始数据，其他的双色芯片也可以提取，并且还可以自行设置过滤的参数~ limma包，牛的！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
