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【R语言】数据框按两列排序

我们就会得到如下结果那么这个过程怎么在R里面实现呢？今天我们就来探讨一下。主要用的是R中的order这个函数。...只需要前面加个负号就可以了 View(file[order(file$Code,-file$Score),]) 下面是按照code升序，然后再按score降序排列的结果，是不是跟Excel处理的结果一样在R里面我们还可以指定

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Excel 按组拆分每行文字后求交集

AB114,9,3,1,7217,5,2,9,4,318,5,7,9414,1,3,8,9,7524,8,2621,2,7,8723,1,8,6826,3,4,9,2,5,8920,4,8,6,91038,3,4,7,21132,4,6,9,31241,8,2,5要求按组拆分每行的文字...，再对组内各行求交集，用逗号合并结果，填入每组的第1行里。...group(~(1)).conj([~.isect(~(2).split@c()).concat@c()].pad(null,~.len()))",A1:B12)group(~(1))按第 1 列分组，

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能不能让R按行处理数据？

从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。...事实上，这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译，也会在其中增加一些相关知识点，相信掌握了这些问题，一定会对你的研究工作大有裨益。 1....data.table是目前R中人气最高的数据处理包。 2....如果要自己寻找Stackoverflow上与R或是data.table相关的问题，可以在搜索栏输入[R] [data.table] Your question。提出问题好啦，开始上课！...本期总结本期大猫带领大家学习了如何在R中按照行进行处理。R的数据处理哲学是向量，是列，但这并不妨碍我们按照行进行处理，其中的关键，就在于运用 c() 函数把不同的向量拼接成一个向量。

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R语言标记组间的信息

###具体位置的两组之间信息标注。...Y_position是指的横线的位置；xmin和xmax组合对应两组的位置（3，5）(1,4) ggplot(mpg,aes(class, hwy)) + geom_boxplot() +...至此这个包的主要参数都已展示，当然这只是一些简单的基础图，真正在需要的时候可以美化后在进行标记组间信息。欢迎大家学习交流！

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生化小课 | 氨基酸可以按R基团分类

医学生：生理生化必有一挂生科/生技：生化书是我见过最厚的教材没有之一每周一堂生化小课 —— 期末/考研逢考必过—— 氨基酸可以按R基团分类了解常见氨基酸的化学性质对于理解生物化学至关重要...R基团的极性变化很大，从非极性和疏水性（水不溶性）到高度极性和亲水性（水溶性）。一些氨基酸——尤其是甘氨酸、组氨酸和半胱氨酸——有些难以表征或不能完全归入任何一组。...在每一类中，R 基团的极性、大小和形状都有等级。非极性脂肪族R基团这类氨基酸中的R基团是非极性和疏水性的。...极性、不带电荷的R基团，这些氨基酸的R基团比非极性氨基酸的R基团更易溶于水，或更亲水，因为它们含有可与水形成氢键的官能团。这类氨基酸包括丝氨酸、苏氨酸、半胱氨酸、天冬酰胺和谷氨酰胺。...最亲水的R基是那些带正电或带负电的R基。在pH值7.0时R基团带显著正电荷的氨基酸是赖氨酸，它在其脂肪链的 ε 位置有第二个伯氨基；精氨酸，具有带正电荷的胍基团；组氨酸有一个芳香咪唑基团。

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修改用户组的终极指南：使用 `chown -R 用户:组` 命令 ️

修改用户组的终极指南：使用 chown -R 用户:组命令 ️ 摘要在本篇博客中，我将深入探讨如何使用 chown -R 用户:组命令来修改文件和目录的用户组。...本文将详细解析 chown -R 用户:组命令的用法，以及在实际应用中的最佳实践。...基本语法 chown [选项] 用户:组文件/目录 2. 常用选项 -R：递归更改目录及其内容的所有者和组。 -v：详细输出，显示每个已修改的文件。...二、使用示例以下是 chown -R 命令的实际使用示例：代码示例 # 将 /var/www 目录及其内容的用户和组改为 yanwc sudo chown -R yanwc:yanwc /var/www...问：如何查看文件的当前拥有者和组？答：可以使用 ls -l 文件/目录命令查看详细信息。小结掌握 chown -R 用户:组命令是确保Linux环境中文件权限管理的基础。

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按组计算每列最大最小值并横向填入格中

2004A102201-1045A991993006B1000110013007B10041200-9008C2000-210022009C1900-2090-2180现在要按第 1 列分组，每组横向的2N个列，依次是组内每个数据列的最大值和最小值

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R优雅的进行代谢组KEGG富集分析

安装R包 library(tidyverse) library(magrittr) library(clusterProfiler) 导入KEGG数据库注释文件 keggannotation <- read_tsv

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R语言实现基因组的注释

批量获取一个基因或者SNP的详细信息在很多时候都是很困扰的一个问题，今天给大家介绍一个可以注释位点或者基因的R包cellabaseR。...param) ##获取基因在不同数据库中的信息 res <-getXref(object=cb, ids="ENST00000373644", resource="xref") ##基于Gviz实现基因组的可视化

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R相关性图如何按比例显示相关系数

今天偶然从一篇paper里看到了一张R绘制的相关性图，跟以往看到的有些不一样。这张图里面不仅展示了相关系数，并且相关系数显示的大小跟相关系数是成比例的。...circle", type = "upper", number.cex = size, addCoef.col="black" ) 被我发现了，是按列来排布的...如箭头所示的方向和顺序接下来就是最终章了 #申明一个空变量来装size的大小 size=c() #循环按列来获取相关系数，第一列取前一个，第二列取前两个 #依次类推 for(i in 1:ncol

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基因组数据分析步骤-基于R的计算基因组学

熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。 2 第二章：基于基因组数据的 R 介绍计算基因组学的目的是从更高维度的基因组学数据中提供生物学解释和见解。...虽然有很多 R 编程教程可以学习，但我们的目标是在基因组学的背景中进行介绍。当你尝试用 R 分析基因组数据时，书中提到的这些例子都来自于现实工作。...高维基因组数据集通常适合用核心 R 包和函数进行分析，最重要的是 bioconductor 和 CRAN 有一系列专门的工具来进行基因组学特异性分析。以下是可以使用 R 完成的计算基因组学任务列表。...除此之外，基因组数据的特定处理和质量检查可以通过 R/bioconductor 实现。例如，reads 比对质量检查甚至比对也可以通过 R 包实现。...同样，你可以在 R 中使用基本可视化技术，也可以在特定包的帮助下使用基因组相关的特定技术。这里是部分可以用 R 做的事情。

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R语言简单随机分组区组随机分层随机

[1] 本文主要介绍如何使用R语言完成随机分组。简单随机（simple randomization）又称为完全随机，是最简单的一种随机分组方法。...上述方法通过SPSS可以实现，大家可以参考这篇文章：SPSS实现简单随机分组[2] 根据这个思路，R语言也是可以实现的。...R语言在临床研究设计中的使用非常成熟，在cran task views中有两个专题都是关于研究设计的，大家感兴趣的可以自己去看一看哦。...对照组试验组试验组对照组试验组对照组对照组对照组对照组试验组 ## [81] 对照组对照组试验组试验组试验组对照组试验组试验组试验组对照组 ## [91] 试验组...18 0.79647582 18 C ## 19 19 0.62653890 12 C ## 20 20 0.22537775 2 T 除此之外，还有非常多的R包可以实现随机分组

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SC-MEB：空间转录组聚类R包！

导语 GUIDE ╲ 空间转录组学 (ST) 使研究人员能够以接近单细胞的分辨率测量转录组范围内的基因表达，同时保留每次测量的空间信息。...这些空间解析的转录组学加深了我们对细胞类型和状态如何受组织微环境调节的理解。背景介绍我们通过空间转录组研究微环境如何调节细胞类型和状态，首先是识别空间的细胞簇。...结果解析 01 输入数据和预处理这里我们使用R包的真实数据CRC数据集拟合SC-MEB。...R包。...做空间转录组的同学们可以尝试一下哦！ END

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单细胞转录组3大R包之scater

scater 这个R包很强大，是McCarthy et al. 2017 发表的，包含的功能有： Automated computation of QC metrics Transcript quantification...最新的文档如下： HTML R Script An introduction to the scater package HTML R Script Data visualisation methods...in scater HTML R Script Expression quantification and import HTML R Script Quality control with scater...simpleSingleCell/ http://hemberg-lab.github.io/scRNA.seq.course/index.html sessionInfo() 过滤只是它最基本的工具，它作为单细胞转录组3...大R包，功能肯定是非常全面的，比如前面我们讲解的normalization，DEG, features selection，cluster，它都手到擒来，只不过是包装的是其它R包的函数。

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单细胞转录组3大R包之Seurat

└── [ 561] regev_lab_cell_cycle_genes.txt ├── [ 170] examples │ ├── [2.9K] marrow_commandList.R...│ └── [2.5K] pancreas_commandList.R └── [ 170] tutorial ├── [8.2K] Seurat_AlignmentTutorial.Rmd...mito.genes <- grep(pattern = "^MT-", x = rownames(x = pbmc@data), value = TRUE) percent.mito colSums...(pbmc@raw.data[mito.genes, ]) / Matrix::colSums(pbmc@raw.data) # AddMetaData adds columns to object@...---- Assigning cell type identity to clusters 这个主要取决于生物学背景知识： Cluster ID Markers Cell Type 0 IL7R CD4

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RTK：针对大数据的稀释曲线

结果表明其内存占用与运行时间都优于QIIME、Mothur及R中的vegan包。...NULL ) #input可以是一个矩阵或路径 #repeats重复计算次数，默认10次 #depth重抽的深度，默认1000 #ReturnMatrix结果返回的矩阵数量，默认1 #margin：=1按行计算...；=2按列计算 #verbose运行过程是否输出 #tmpdir临时文件储存位置 data colSums(data))) #结果包含richness，evenness, chao 1, Shannon, Simpson，及稀释曲线的结果。...500),1:1000), size = 120, replace = TRUE), 40) samplesize colSums

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R语言实现基因组信息的筛选

今天给大家介绍一个R语言中的数据对象TxDb,此对象可以完美支持sqlite数据库导入，并且减少了检索的耗时，主要用来存储大量的基因信息数据。...目前在R中存在大量数据存储的包，具体的框架及数据包如图： ? ? ? 首先我们看下这种数据的类型的构建，其需要用到一个包GenomicFeatures。

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R语言里做基因组共线性可视化R包~GENESPACE

MCScanX.git cd MCScanX make image.png 这里出现了三个error,但是也出现了三个可执行程序，试了一下可以运行，不知道后面会不会有影响 image.png 安装依赖的R包...conda install r-data.table r-dbscan r-R.utils r-devtools conda install bioconductor-Biostrings bioconductor-rtracklayer...安装GENESPAE # 启动R radian devtools::install_github("jtlovell/GENESPACE", upgrade = F) 运行示例数据 library

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牛客NOIP普及组R1 C括号(dp)

题意题目链接 Sol maya普及组的dp都要想很长时间，我真是越来越菜了qwq 设$f[i][j]$表示当前到第$i$个位置，剩下$j$个左括号没被匹配转移的时候判断一下即可 /* */ #include...getchar(); return x * f; } int N; char s[MAXN]; int f[2][MAXN]; int main() { // freopen("a.in", "r"

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GenVisR（r包）介绍：基因组可视化工具

前面我们已经给大家介绍了两款绘制基因棒棒图的软件：《maftools（r包）绘制棒棒图等》，《trackview（r包）包绘制基因棒棒图》，今天来学习第三个软件：GenVisR。...该软件于2016年10月发表在Bioinformatics杂志上，文章标题：GenVisR: Genomic Visualizations in R，DOI为10.1093/bioinformatics...GenVisR提供了一套快速且易于使用的基因组可视化工具，同时通过利用ggplot2和Bioconductor的功能保持了高度的灵活性。可视化示例结果如下： Fig. 1....此外还需要一个 UCSC 基因组（默认为“hg19”）以确定染色体边界。这里使用附带的数据集 LucCNseg，其中包含来自全基因组测序数据的4个样本的拷贝数片段。...在这里，使用附带的数据集 cytoGeno 中预加载的基因组 hg38。

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