acc=GSE97332 ，所以想安排给学徒们做练习题。毕竟也是一个表达矩阵， 可以做差异分析等等： ?...acc=GSE97332 ，跳转的文献是：Circular RNA circMTO1 acts as the sponge of microRNA-9 to suppress hepatocellular
学习完GEO数据挖掘-基于芯片之后，进行GSE68183实战演练，记录下实战过程中值得注意的点：（很多时候我并不能发现自己的错误，欢迎大家批评指正）1 设置分组信息首先注意到信息表格pd中的title与
GEO数据挖掘—GSE5883学习完GEO数据挖掘-基于芯片之后，进行GSE5883实战演练，记录下实战过程中值得注意的点：(很多时候我并不能发现自己的错误，欢迎大家批评指正)(做这个演练时，虽然实现了目的
的两个子数据集：'GSE76124'和'GSE76274'。...下边先处理'GSE76124'，有198个TNBC 获取并且检查表达量矩阵 先获取表达矩阵 gse_number <- 'GSE76275' #gset <- geoChina(gse_number)...获取GSE76124的表达量矩阵 gse_number <- 'GSE76124' gset <- getGEO(gse_number, destdir = '....获取GSE76274表达量矩阵 gse_number <- 'GSE76274' gset <- getGEO(gse_number, destdir = '....",sep = "_") GSE76274_exp= exp dim(GSE76274_exp) #3.
acc=GSE27447 芯片平台：GPL6244 [HuGene-1_0-st] Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array [transcript (gene) version...获取并且检查表达量矩阵 主要是判断表达矩阵是否需要log gse_number <- 'GSE27447' gpl_number = "GPL10558" gset <- geoChina(gse_number...使用ggplot需宽数据变长数据 class(dat) data <- as.data.frame(dat) data <- melt(data) head(data) title <- paste (gse_number...minGSSize = 10, pvalueCutoff = 0.9, verbose = FALSE) tmp=kk_gse...[tail(order(kk_gse$enrichmentScore,decreasing = F)),];down_k$group=-1 up_k <- kk_gse[head(order(kk_gse
单细胞测序—GSE218208上一篇帖子学习记录了Seurat官方给出的分析流程单细胞测序—基础分析流程，本篇文章以GSE218208为例，记录下实际的单细胞分析流程，更为简便，其与官方给出的流程略有不同...1 读取数据与创建Seurat对象从GEO上下载GSE218208的数据，存放在工作目录下，其数据是以tar包给出，这也是常见的组织形式。...untar("GSE218208_RAW.tar")rm(list = ls())a = data.table::fread("GSM6736629_10x-PBMC-1_ds0.1974_CountMatrix.tsv.gz
转录组GSE122709—KEGG 富集不出？...在分析GSE122709时候，取D1组、D2组分别与NC组进行基因差异与富集的分析时候，遇到一个问题就是D2/NC比较，进行KEGG分析时候什么结果都没有。.../D2/GSE122709_DEG.Rdata")proj <- "GSE122709"library(tinyarray)g = intersect_all(rownames(DEG1)[DEG1$change
引言当我们想获得一个gse的matrix文件和补充文件, 一般情况下可以直接用网页下载, 用 R 的话也可以使用 getGEO(gse) 和 getGEOSuppFiles(gse)函数 , 但是如果在服务器或者网络非常不好的情况下...当然是上代码和做网页啦~效果展示网页地址:getgeofilelinks.yeyeziblog.eu.org当输入GSE号, 可以有两种选择, 第一是获得matrix文件地址, 第二是补充文件地址, 而如果使用...) , 那样反而是本末倒置了.r$> getGEO("gse17536")Found 1 file(s)GSE17536_series_matrix.txt.gztrying URL 'https://...ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE17nnn/GSE17536/matrix/GSE17536_series_matrix.txt.gz'Content type '...的补充文件和matrix文件下载链接getFileList("GSE166424", typeDown = "suppl")getFileList("GSE166424", typeDown = "matrix
GEO数据挖掘—GSE5883（基于时间序列） 之前把GSE5883数据集按照普通二分组进行分析的，参考GEO数据挖掘-GSE5883 今天将其按照时间序列的重新分析，采取两种方法，一种是用较为底层的代码实现的...#数据获取 library(tinyarray) packageVersion("tinyarray") library(stringr) gse = "GSE5883" geo = geo_download...(gse) exp = geo$exp exp <- exp[,1:12] range(exp) exp = log2(exp+1) boxplot(exp,las = 2) pd = geo$pd pd
下面是学员的（ GEO数据挖掘 ）直播配套笔记 和生信技能树GEO转录组“GSE150392“分析类似，唯一区别就是在数据处理和ID转换这一环节略微有区别 1.数据下载 最方便的是xena。...library(GEOquery) eSet = getGEO("GSE162550",destdir = "."...getGPL = F) eSet = eSet[[1]] exp = exprs(eSet) pd = pData(eSet) 3.表达矩阵行名ID转换 dat = data.table::fread("GSE162550
发现一个工具，发表在 BMC Bioinformatics201415:323 https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-323，很简单的设计，就是考虑到做多个GSE数据集的...我的领域最出名的GSE数据集的meta分析应该就是2011年的TNBC了，如下： ?
title: "GSE218208" output: html_document editor_options: chunk_output_type: console knitr::opts_chunk...message = F,fig.width = 10) 1.创建Seurat对象 #https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10039079/ #untar("GSE218208
继GSE“绿色挖矿”登陆新加坡、日本、韩国后，现在又一则特别含义的消息被外媒爆出，GSE生态再次引入重量级战略合作伙伴——Airbnb。这是继ofo之后，GSE合作的第二个共享经济巨头。...很多币圈朋友以为，支撑起GSE价格稳步上涨的原因，只不过是这些接连不断的重磅消息，一旦没有利好，GSE的价格便会下跌。...我们都知道靠鼓吹起来的价格是无法长久的，而GSE的路能越走越远，是因为潜藏在利好背后的，GSE带来的全新价值： █ 使区块链融入亿万大众的生活 比特币的财富效应，使区块链这个原本只属于互联网极客们的概念被大众熟知...；而GSE和Airbnb、ofo的合作，会真正使区块链逐渐开始融入大众的生活。...这也正是GSE正在做的一件事情，要让所有的互联网用户拥抱区块链的世界。改变整个币圈的估值。 GSE当初在新加坡和ofo试水“骑车得币，绿色挖矿”，上线短短四十天用户量突破四十万。
转录组GSE105789_小鼠数据下游分析注意事项简单记录下GSE105789小鼠数据的下游分析的主要事项，与human的数据分析的主要区别是在进行id转换、kegg、go、gsea时，需要注意数据库和物种信息.../symbol_matrix.Rdata') symbol_matrix[1:4,1:4]#设置工作目录gse_number 0.3,];up_kegg$group=1# down_k <- down_kegg[head
GSE102079数据集介绍：Overall design 整体设计：2006 年至 2011 年间，共有 152 例在东京医科齿科大学医院接受 HCC 根治性肝切除术的患者参加了综合基因表达微阵列分析...10w秒options(timeout = 100000) options(scipen = 20)#不要以科学计数法表示#传统下载方式library(GEOquery)eSet = getGEO("GSE102079...', getGPL = F)eSet = eSet[[1]]Found 1 file(s)GSE102079_series_matrix.txt.gz#(1)提取表达矩阵expexp <- exprs(
没错，去GEO上检索GSE对应的GPL号确实是大家非常常用的一种方法，也是最原始的一种方法。今天在这里讲的其实是一个更简便的小技巧，适合初学者使用。...---- 方法一：去GEO上检索GSE对应的GPL号 这个方法不多讲，大家都会的。...方法二：用R语言命令 gset[[1]]@annotation 这里的gset是我们已经导入进R语言的GSE数据集，通过这个命令，可以简化我们的操作步骤。
腾讯云将网络质量作为基础产品质量的重要指标，腾讯云提供的公网IP，都是经历过同当地运营商进行多轮的路由调优后上线的，上线后还会关注网络质量进行持续调优。...腾讯云网络加速产品——Anycast image.png 通过腾讯云遍布全球的POP点，让玩家能就近接入腾讯云网络，在腾讯云网络中完成从骨干网络到游戏服务器的访问，降低网络延迟和减少网络抖动，优化从点到面的网络覆盖质量...将游戏服务器“搬到“玩家门口——GSE image.png 如果说GAAP和Anycast是将玩家“拉近”到游戏服务器，减少游戏延迟；那么GSE就是将游戏服务器“搬到”玩家家门口，让玩家能访问到最近的游戏服务器...GSE通过对游戏会话的灵活调度，结合腾讯云的资源能力，可快速实现游戏服务器的多地部署和就近接入，大大降低游戏延迟。...同时它还有以下能力帮助游戏业务实现更多可能： 弹性伸缩，按秒计费； 自动部署，不停机更新； 健康检查，自动容灾； 多地部署，就近接入； 关于GSE的更多详细介绍，请点击。
但是不同的GSE数据集有不同的临床信息，那么我们应该挑选合适的临床信息来进行分组呢？...、GSE45827以及GSE62194进行分组，首先对GSE38959进行分析。..., GSE31056 and GSE78060三个数据集 这里主要说一下GSE31056这一个数据集，需要一定的背景知识与细心才能正常分组，原文里 ?...如果用我们之前的方法找是找不到的，因为细心点你会发现GSE给的位置不止tongue，还有mouth等，而文章只需要tongue。所以我们需要对数据集取子集。...子集GSE53757 下载数据、提取表达矩阵与临床信息方法与前面一直，这里就不赘述，也是从有差异的地方开始。
数据集为GSE217845。...学徒作业的要求是：从上面的数据集GSE217845里面的10个胰腺癌的10x技术单细胞转录组数据的第一层次降维聚类分群里面提前髓系免疫细胞后，继续细分降维聚类拿到里面的巨噬细胞，然后继续细分巨噬细胞看看能否复现文章里面的...step1: 导入数据 ###### # 付费环节 800 元人民币 # 参考：https://mp.weixin.qq.com/s/tw7lygmGDAbpzMTx57VvFw dir='GSE217845
转录组GSE157718_Tpm与Count差异分析的比较在尝试复现GSE157718数据集的时候，发现网站同时提供了表达矩阵tpm形式与count形式，因此分别用这两种形式进行基因差异与富集分析，再进行对比...SYMBOL3 归根结底是表达矩阵的形式需要行名为基因名，列为数据集，所有的操作往这个方向努力就行表达矩阵explibrary(data.table)library(tinyarray)dat = fread("GSE157718...后，用limma做差异分析fpkm、rpkm需先转换为Tpm形式，用limma做差异分析limma差异分析参考基于芯片的分析流程表达矩阵exp这次需要将ENSEMBL转换为SYMBOLproj = "GSE157718..."library(data.table)library(tinyarray)dat = fread("GSE157718_gene_tpm_matrix.txt")#data.table转化为data.framedat..._count_DEG.Rdata")#DEG3为limma包分析的结果DEG_count <- DEG3rm(DEG1);rm(DEG2);rm(DEG3)load("GSE157718_tpm_DEG.Rdata
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