R中的组重叠(市场份额/相关性) - 腾讯云开发者社区

加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(psych) library(reshape2) library(magrittr) 导入数据 df1...str_replace_all(group, "[0-9]", "")) %>% select(-ID) %>% group_by(group) %>% nest() 循环整合数据 # 初始化一个空的数据框来存储结果...adjust = "fdr") results_df <- rbind(results_df, data.frame( group = paste0("cor", i), cor = pp$r,

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浅谈R中相关性网络热图绘制小细节

❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现，可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图，以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行；果然绘图还得多思考；本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图...read.delim("genus.xls",header =T,sep="\t",row.names = 1,check.names = F) %>% t() %>% as.data.frame() 相关性分析...,"p","p_signif")) 转换数据格式 ❝在此处以前一直以为必须使用「linkET::mantel_test」函数生成特定格式才能用于后面绘图，直到某次看了数据才明白导入外部的相关性分析数据也能用于后期绘图...；此处的范围可根据需要自定义 ❞ cordata % left_join(....breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf), labels = c("= 0.05"))) 绘制相关性网络图

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「图像处理」U-Net中的重叠-切片

本文先对这种策略的原理以及在U-Net中的使用进行说明，然后结合源码对该策略的实现进行解析，内容包括随机切片、镜像填充后按序切片以及将切片重构成图像。...1 Overlap-tile在U-Net中的使用先来对Overlap-tile策略的原理及其在U-Net中的使用做个介绍，让大家对其有个初步印象和基本理解。...（按序切片 i）注意，各切片之间的间隔是可以小于切片边长的，这就代表各切片可能存在重叠部分。...预测结果的重组与切片重组成图像的原理类似，这里就切片重组进行源码解析。（切片重组 i）在上一节提到，切片之间可能存在重叠部分，而重叠部分的像素值，我们通常取平均值。...但是，在炼丹的世界里，实际效果如何还得“炼一炼”才知道，感兴趣的炼丹师可以在训练中尝试下这种策略。

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R绘图练习 | 突出显示个别条形的重叠条形图

专注R语言在生物医学中的使用首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load(..."E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family...labs(title = "突出显示个别条形的重叠条形图")+ # 主题细节调整...theme(plot.title = element_markdown(), axis.text.x = element_blank() ) 本文用到了很多之前学过的R...包和技巧： ggplot2修改坐标轴详细介绍超详细教程：修改ggplot2图例让你的ggplot2主题支持markdown和css 让你的ggplot2支持markdown语法

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R计算mRNA和lncRNA之间的相关性+散点图

我们在做表达谱数据分析的时候，经常需要检测基因两两之间表达的相关性。特别是在构建ceRNA网络的时候，我们需要去检查构成一对ceRNA的mRNA和lncRNA之间的表达是否呈正相关。...前面给大家分享过R计算多个向量两两之间相关性，今天小编就给大家分享一个实际的应用案例，用R去批量的检测大量mRNA跟lncRNA之间表达的相关性，并绘制散点图。...as.numeric(rnaExpr[pc,])) score=c(pval=result$p.value,result$estimate) return(score) }) #将lncRNA，mRNA的名字和相关性检验的结果合并起来...& result$cor>0) #创建一个文件夹corplot来存放相关性图 dir.create("corplot") #循环画出显著相关的mRNA和lncRNA的相关性散点图 for(i in...参考资料： R计算多个向量两两之间相关性

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使用R优雅的批量计算相关性

❝本节来介绍如何通过R来批量做相关性分析，将通过两个小例子来进行介绍，1个for循环与另一个tidyverse体系；加载R包 library(tidyverse) library(magrittr)...variable = character(length = rows), correlation = numeric(length = rows), stringsAsFactors = F ) 循环计算相关性...0.17562438 4 Distance.murray.water -0.18071570 5 Distance.creek.water -0.09130258 案例二 ❝此处计算单个基因与其余全部基因的相关性...")) %>% filter(pvalue % arrange(desc(abs(cor)))%>% dplyr::slice(1:500) ❝可以看到与B2M相关性最高的为...-21 9 B2M NCR3 0.524 1.39e-20 10 B2M SSTR3 0.506 4.22e-19 数据可视化 ❝此处用ggstatsplot包来进行结果的展示真是方便至极

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R语言标记组间的信息

大家对ggplot应该很熟悉，那么围绕ggplot也开发了很多辅助的包，今天给大家介绍下如何在我们绘制的图像上简单的标注差异信息，比如P值、倍数差等。那么需要用到包ggsignif。...###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() +...##P值的星号标注。...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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FastSpar | 用更快的 SparCC 进行微生物组相关性分析

对于 OTU 矩阵这样稀疏的组成数据，我们往往会用专门的统计方法来计算其相关性，进行网络分析，一般最常用的就是 SparCC，但其性能限制了高维数据集交互网络的计算。.../configure --prefix=/usr/makemake install 使用方法相关性分析输入 OTU count 矩阵，计算相关性矩阵： fastspar --otu_table tests...fake_data.tsv --correlation median_correlation.tsv --covariance median_covariance.tsv 计算 P 值有几种方法可以为相关性计算...这里选择使用基于 bootstrap 的方法。首先获得随机替换的数据集，再通过这些随机数据计算 P 值，在下面的示例中，我们根据 1000 个随机数据集来计算 P 值。...bootstrap_countsfastspar_bootstrap --otu_table tests/data/fake_data.tsv --number 1000 --prefix bootstrap_counts/fake_data 然后计算每个矩阵的相关性

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ACL 2020 | CASREL: 不受重叠三元组影响的关系抽取方法

下图是一句话中三种不同的重叠三元组情形： ?...2 模型 (1) Formulation 作者首先提出了一个formulation（如下图所示），对于来自训练集D的给定标注句子xj中，存在一系列的潜在重叠三元组 ?...上面的formulation中s表示指定头实体，表示Tj中以s为头实体的三元组，R是所有可能关系的集合，表示在Tj中除了s所引导的关系外的其他关系，表示“null”型尾实体。...为了进一步研究CASREL模型解决重叠三元组问题的能力，作者在不同三元组重叠类型的句子上做了两个拓展实验并与基准模型进行比较。...CASREL模型能在不受重叠三元组问题影响下，同时提取出句子中的多个关系三元组。

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统计学中的相关性分析

按照维基百科的讲解，所谓“相关性”指的是两个变量之间关系（或依赖）的度量。...函数的功能是将两组数的元素两两相乘后对它们的乘积进行求和。...至于为什么是除以n - 1，在掌握一点儿统计学中已有详细介绍。...这种异常数据在现实生活中是极为常见的情况，借助前面的例子，可能出现的情况是某个拥有高朋友数的用户因为外出度假，无法方便的上网，导致在度假期间几乎没有上网分钟数。...辛普森悖论（Simpson's Paradox）辛普森悖论是由英国统计学家E.H.Simpson在1951年提出的悖论，即在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论

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R-ggplot2 绘制带颜色条的相关性散点图

本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图，本期涉及的知识点如下： stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线颜色映射相关性散点图绘制...这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制中的绘图技巧一样，下面我直接给出代码,如下： #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library...", title = "The scatter chart of Train data and Tset data", subtitle = "scatter R-ggplot2...最终，得到的可视化结果如下： ? 这里提一下，由于绘制的数据较少，可能导致绘制的结果不太美观，当然，在数据足够多的情况下，你也可以绘制出如下的相关性散点图： ?...（图中colorbar的位置、字体都是可以自由设置的啊）总结使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题，提高绘图效率。

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R平方相关性取决于预测变量的方差

p=6289 在我今天参与的一个讨论中，提出了一个问题，即在具有单个连续预测器的线性回归模型中R平方如何/是否取决于预测变量的方差。这个问题的答案当然是肯定的。...可视化我们还可以在R中轻松地可视化前面的概念。...我们首先从具有非常大的样本大小的线性模型中模拟数据： n < - 10000 x < - 100 * runif（n） y < - x + rnorm（n）我们有： ?...给出R平方0.9988。...: 0.1233, Adjusted R-squared: 0.1112 F-statistic: 10.13 on 1 and 72 DF, p-value: 0.002155 R平方值低得多

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LeetCode刷题实战497：非重叠矩形中的随机点

今天和大家聊的问题叫做非重叠矩形中的随机点，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/random-point-in-non-overlapping-rectangles.../ 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。...矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。第 i 个矩形 rects [i] = [x1，y1，x2，y2]，其中 [x1，y1] 是左下角的整数坐标，[x2，y2] 是右上角的整数坐标。...; } } vector pick() { long sum_area=rand()%_sum_area+1;//将随机数映射到矩形中...，你们的支持是我最大的动力。

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Java中的线程组

在开发多线程时，可以用ThreadGroup关键字创建一个线程组来方便管理一系列的子线程，线程组可以统一的设置线程的某些属性。 ? ? ? ?...在使用上和正常操作线程一样没什么区别，但有时我们的确会用到线程组。...例如如果我们要将某些线程设置为守护线程的话，那我们只需要设置这个线程所在的线程组就可以了，那么这个线程组里的线程就统统都成了守护线程。 ? ? ? ?

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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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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。...特别是在多用户环境下，合理的权限设置可以有效避免数据丢失和权限滥用的问题。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。...正文内容一、chown 命令概述 chown（Change Owner）是一个用于更改文件或目录的所有者和所属组的命令。它可以使用递归方式修改目录中的所有文件和子目录的用户组。 1....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。...影响范围：使用 -R 选项时，确保你理解修改将应用于该目录中的所有内容。数据安全：不当的权限设置可能会导致数据泄露或丢失，因此建议在修改前备份重要数据。

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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。...所涉及的数据资源见链接：http://docs.opencb.org/display/cellbase/Data+sources+and+species。...res <-getSnp(object=cb, ids="rs6025", resource="info") ##获取蛋白质的信息 res <-getProtein(object=cb, ids="...CellBaseParam(limit= 12) res <-getTf(object=cb, ids="CTCF", resource="tfbs", param=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 test <-createGeneModel

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跟着Nature Communications学作图：R语言ggcorrplot包做相关性热图展示环境变量之间的相关性

jingwanglab/Populus_genomic_prediction_climate_vulnerability/blob/main/4-Local_adaptation/3cor_plot.R...https://www.nature.com/articles/s41467-022-34206-8#Sec22 论文中提供的数据在 Source data 部分获取环境变量的相关性对应的论文中的...Supplementary Fig. 9. a 论文中提供的环境数据的部分截图 image.png 读取数据 library(tidyverse) raw_data% select(-c(1,2,3)) 计算相关性 corrmatrix <- cor(raw_data, method...= "spearman") corrmatrix 相关性检验 res1 <-corrplot::cor.mtest(corrmatrix, conf.level= .95) res1$p res1

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【R语言】R中的因子（factor）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。...绘制boxplot的时候，我们也可以根据因子来将数据分成两组。

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PHP正则中的捕获组与非捕获组

今天遇到一个正则匹配的问题，忽然翻到有捕获组的概念，手册上也是一略而过，百度时无意翻到C#和Java中有对正则捕获组的特殊用法，搜索关键词有PHP时竟然没有相关内容，自己试了一下，发现在PHP中也是可行的...array &$match,它是一个数组，&表示匹配出来的结果会被写入$match中。...捕获组是正则表达示中以()括起来的部分，每一对()是一个捕获组。...捕获组的忽略与命名我们还可以阻止PHP为匹配组的编号：在匹配组中模式前加 ?: $mode = '/a=(\d+)b=(?...非捕获组的用法：为什么称为非捕获组呢？那是因为它们有捕获组的特性，在匹配模式的()中，但是匹配时，PHP不会为它们编组，它们只会影响匹配结果，并不作为结果输出。 /d(?

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R中循环处理多组间相关性分析

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