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。...expand.grid(deLNC, dePC) #第一列为lncRNA，第二列为mRNA names(combination)=c("lnc","pc") #通过循环来计算所有lncRNA和mRNA之间表达的相关性以及...值和相关系数 mtext(paste0("cor=",cor,"\npval=",pval), side=3,line= -2,adj = 0.1) dev.off() } 下面是一对mRNA-lncRNA之间相关性的散点图...参考资料： R计算多个向量两两之间相关性
我们知道R里面计算两个数值向量之间的相关性用cor函数，而检验是否显著相关用cor.test。...我们拿mtcars这套R自带的数据来举个例子，这套数据有32行，11列。 每一行为一种车型，每一列为一种特征。...(corrplot) #计算特征两两之间的相关系数 M <- cor(mtcars) #计算特征两两之间的相关性检验的P值 Pval <- cor.mtest(mtcars) #画图展示特征两两之间的相关系数...corrplot(M, method = "circle") 我们可以来看下特征两两之间的相关系数 也可以看看特征两两之间的相关性检验的P值, View(Pval$p) 看看相关性图 二、corr...，然后计算跟剩下特征之间的相关性 #focus on mgp,计算所有特征跟mpg这个特征之间的相关性 focus(correlate(mtcars), mpg) 三、psych包 #安装psych包
加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(psych) library(reshape2) library(magrittr) 导入数据 df1...str_replace_all(group, "[0-9]", "")) %>% select(-ID) %>% group_by(group) %>% nest() 循环整合数据 # 初始化一个空的数据框来存储结果...adjust = "fdr") results_df <- rbind(results_df, data.frame( group = paste0("cor", i), cor = pp$r,
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
❝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
❝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
核心网络生命力和网络特征之间的相关性 介绍 方法 数据源 网络特征 分析 结果 LCP CLS 结论 附录 相关内容 介绍 核心网络活力（CWV）是Google认为是衡量网络体验质量的最重要指标的指标...识别和优化CWV问题的过程通常是被动的。网站所有者决定使用哪种技术或查看哪种指标通常是通过反复试验而不是经验研究来决定的。可以使用新技术来构建或重建站点，只是发现站点在生产中会导致UX问题。...在此分析中，我们同时分析了CWV和许多不同类型的Web特征之间的相关性，而不是在真空中分析单一类型的Web特征之间的相关性，因为Web开发的选择不是在真空中而是在网站的许多部分中。...我们希望这些结果将为团队在评估各种Web开发选择时提供更多参考，并邀请社区帮助进一步了解CWV和Web特性之间的相互作用。...1.带有最大满意油漆的显着负面关联： TTFB，JavaScript，CSS和图像的字节数 JavaScript框架-AngularJS，GSAP
首先给大家介绍一下主成分分析（PCA）的定义，PCA是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为不相关的变量的统计方法，这些转换后的变量就被称为主成分（来自维基百科）。...对于生物信息和统计的科研工作者而言，生物学领域的数据由于生物与环境、生物之间和生物自身基因、代谢等相互作用的高度复杂，往往具有变量多、样本数较少的特点，这个时候我们通过主成分分析（PCA）就可以快速发现数据背后隐藏的关系...但是如果你作为刚入门的生物信息和生物统计学的小白，自己要实现PCA的整套流程就有一些困难了。...进入Clustvis网站之后，首页是对工具的一个简单介绍，这个工具主要由R代码构成，源代码在github上面都可以找到，相信一些大神还可以在源代码的基础上加入自定义的功能。...分析的数据结果在export选项中也支持导出为csv文件，对linux或者windows平台、R或者python编程语言都非常友好。并且我们还发现ClustVis的R包和本地化方法，可以说非常灵活了。
所以，一般 su 命令需要输入目标用户的密码。在输入正确的密码之后，su 命令会在终端的当前会话中打开一个子会话。...示例中的 shell 类型将会被目标用户在 /etc/passwd 文件中定义的登录 shell 类型所替代。...二.sudo vs. su 现在，我们已经讨论了关于 su 命令的基础知识，是时候来探讨一下 sudo 和 su 命令之间的区别了。 sudo可以跳过root用户登录而去执行一些特定命令。...同时，想要阻止特定用户访问 root 权限，只需要调整 sudoers 文件中的相应配置即可。 2.默认行为 两个命令之间的另外一个区别是其默认行为。...如果您也想分享关于 su 或 sudo 的相关内容或者经验，欢迎您在下方进行评论。 四.关于轮子组wheel 下面先将moonrong添加到wheel组。
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！
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
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。...相关性的度量值其取值范围从-1（perfect negative relationship，完美负相关）到1（perfect positive relationship，完美正相关）之间，若值为0，则表明两个变量之间不存在...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。...注意，从数值看，covariance的取值并非-1到1之间，因而也不符合计算相关性的要求。
当用useradd加入用户时在etc/group下会默认加入一行这一行是该用户所代表的组， 默认组中是没有成员的例如以下所看到的： lisi:x:500: 有成员的 lisi:x:503:zhy1,zhy...（/home/u_name中的隐含文件） 将/etc/skel文件夹下的文件拷贝到 /home/lisi（用useradd命令这个复制操作是自己主动的） /etc/login.defs—用户环境的设置...四、加入一个组 #groupadd 组名（该组名必须是一个用户） 打开：这个文件夹 /etc/group你能够看到： 组名：口令： gid 改组中的用户（用,分隔开）例如以下 zhy4:x:503:zhy1...,zhy 五、对组的编辑 向组中加入一个成员 #gpasswd -a user group 删除成员从组中 #gpasswd -d user group 补充： 1、不加-的切换用户 [。。...~] 这里的~表示宿主的工作文件夹 假设是 Root /root 假设是 lisi /home/lisi 假设一个文件夹没有x权限，那么cd就不能用 假设一个文件夹没有r权限，ls无法使用
组件之间的关系 在项目开发中，组件之间的关系分为如下3种： 父子关系 兄弟关系 后代关系 2....父子组件之间的数据共享 父子组件之间的数据共享又分为： 父 -> 子共享数据 子 -> 父共享数据 父 子双向数据同步 2.1 父组件向子组件共享数据 父组件通过v-bind属性绑定向子组件共享数据...兄弟组件之间的数据共享 兄弟组件之间实现数据共享的方案是EventBus。可以借助于第三方的包mitt来创建 eventBus对象，从而实现兄弟组件之间的数据共享。...后代关系组件之间的数据共享 后代关系组件之间共享数据，指的是父节点的组件向其子孙组件共享数据。此时组件之间的嵌套关系比较复杂，可以使用provide和inject实现后代关系组件之间的数据共享。...示例代码如下： 5. vuex vuex是终极的组件之间的数据共享方案。在企业级的vue项目开发中，vuex可以让组件之间的数据共享变得高效、清晰、且易于维护。 6.
区别： := 有关位置的等于,值取决于当时位置的值 = 无关位置的等于，值永远等于最后的值 ?...= 是如果没有被赋值过就赋予等号后面的值 += 是添加等号后面的值 ‘=’:无关位置的等于 比如: x =a y =$(x) x =b 那么y的值永远等于最后的值,等于 b...,而不是a ‘:=’:有关位置的等于 比如: x :=a y :=$(x) x :=b” 那么y的值取决于当时位置的值,等于 a ,而不是b
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。
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
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。 ? ? ? ?
安装R包 library(tidyverse) library(magrittr) library(clusterProfiler) 导入KEGG数据库注释文件 keggannotation <- read_tsv
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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