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。...接下来我们就直接通过实际操作，数据筛选给大家看下如何去通过操作这个数据包找到我们想要的东西。...#检索符合要求的转录本信息GR <- transcripts(txdb,filter=list(tx_chrom = "chr15", tx_strand = "+")) ?...两个包的完美组合指定能获得你想要的信息。
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。...") 其中包括了基因的详细信息大家可以自行进行查看 >colnames(res) [1] "id" "name" "biotype" "status"...transcripts<- res$transcripts[[1]] str(transcripts,1) ##获取区域的信息。...res <-getSnp(object=cb, ids="rs6025", resource="info") ##获取蛋白质的信息 res <-getProtein(object=cb, ids="...="xref") ##基于Gviz实现基因组的可视化 test <-createGeneModel(object = cb, region = "17:1500000-1550000") if(require
上篇是数据框中列的筛选（R语言列筛选的方法--select），本次讲解行的筛选，主要是介绍filter函数。 1....「提取目的：」 提取加性效应的BLUP值，显性效应的BLUP值和母体效应的BLUP值 提取BLUP值大于0.1的个体 2....根据部分行名删选 select函数，可以根据开头，中间，结尾，进行列的删选。 filter结合其它函数，也可以进行行的筛选。...如果想对ID中，包含ainv的行，进行筛选，可以这样操作： re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,"ainv")) %>% arrange(-effect) head...固定字符特征进行行筛选 str_detect没有fixed = T的选项，如果想固定字符匹配，可以用fixed()函数： re3 = blup2 %>% filter(str_detect(ID,fixed
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1....数据描述 数据来源是我编写的R包learnasreml中的fm数据集。...r$> library(learnasreml) r$> data(fm) r$> head(fm) 「我们的目的：」 ❝提取fm的TreeID，Rep，dj，dm，h3，并重命名为：ID,...使用R语言默认的方法：列选择 这一种，当然是简单粗暴的方法，想要哪一列，就把相关的列号提取出来，形成一个向量，进行操作即可。...而且，后面如果想要根据列的特征进行提取时（比如以h开头的列，比如属性为数字或者因子的列等等），就不能实现了。 这就要用到tidyverse的函数了，select，rename，都是一等一的良将。
基因组的可视化展示大家应该都熟悉，今天给大家看一下在R语言中的一个用来进行基因组可视化的包Sushi。...当然，我们也可以展示各信号的位置信息以及坐标轴值： labelgenome(chrom,chromstart,chromend,n=4,scale="Mb") mtext("ReadDepth",side...此图和热图想表达的意义是一样的根据颜色的变化可以看出各位点之间相关性打分的大小。...上图中的拱形的高度代表了Z-score of the 5C interaction。不同的颜色代表不同的细胞系，线的粗细是一个恒量。...我们也可以通过位置信息获得我们想要的基因信息： chrom = "chr15" chromstart = 60000000 chromend = 80000000 chrom_biomart =gsub
我们在前面曾讲到R语言如何读取SDF文件，今天给大家介绍下，读取后如何获取分子的相关信息。...同时其提供了相对应的JAVA接口供各用户使用。今天就给大家介绍下在R语言中是如何利用其接口进行相应的化合物数据获取的。...分子描述信息（此包的核心部分） ##列举此包可获取的分子描述信息属性，包括了拓扑，构造，几何，电子和混合形式。...dc <- get.desc.categories() ##获取单个描述的具体信息名称 dn <- get.desc.names(dc[4]) ?...r2[ r2[,1] > r2[,2] , ] descs r2[,2])] ###构建模型 model <- lm(BP ~ khs.sCH3 + khs.sF
有时候我们手上会有一些基因组的区域，当你想去看看这些区域里面是否包含一些比较重要的SNP（例如与疾病相关的SNP）的时候，大家一般会怎么做呢？...或者自己写个简单的脚本去看看每个SNP是否存在于给定的基因组区域内。...我们用到的工具叫biomart，前面小编也给大家介绍过这个工具 ☞biomart基因ID转换，获取转录本类型 接下来我们看怎么利用biomart来获取基因组上某个区域内的SNP信息 #安装biomaRt...信息 #filters设置根据什么信息过滤SNP #value是基因组的位置信息，chr8:148350-148612 #mart指定用什么数据库和数据集，就是刚刚定义的 snps 信息 snps
很多时候，我们需要对取出的SNV进行注释，这个时候可能会在R上进行注释，通常注释文件都含有Chr(染色体)、Start(开始位点)、End(结束位点)、Description（描述），而我们的SNV...文件通常是拥有Position（位置），因此我们可以先定位Chr，再用Postion去定位到Start和End之间，找到相对应的Description。...){ 16 mid=-1;break 17 } 18 mid=(low+high)%/%2 19 } 20 mid 21 } 22 } 在R中使用...for循环效率低，因此也可以用data.table包的foverlap函数，改进代码如下，对bed文件进行注释，如果要对snv进行注释，只需要将snv改成相应的start和end相等的bed文件即可。...= 3) { 7 message("[usage]: BedAnnoGene.R bedfile gtffile outputfile") 8 message(" bedfile
做生物信息学的同仁应该对基因的名称或者ID 的统一化对处理数据起到了很关键的作用。今天我们就给大家介绍一个R包TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene。...此包集合了UCSC数据库发布的经典的hg19版本基因组所有的基因信息，共有237533个CDS，共有289969个外显子。...首先我们看下包的安装，需要通过bioconductoer来安装，有以下两种方式： ###R<3.6 source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite...("TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene") ###R>=3.6 if(!...以上函数默认情况下都是提取简单的列信息，我们如果需要更多的列信息那就需要设置参数columns。
目的 这里有两个数据框，两者有相同的列（ID），这里想把第一个数据框，按照第二个数据框的ID列进行提取，顺序和第二个数据框一致。...第二个系谱文件是第一个系谱文件的子集，它的系谱是正确的。我想将第一个系谱文件错误的系谱矫正一下。...「我的思路：」 1，用%in%将第一个系谱的ID，根据第二个系谱的ID提取出来，然后用第二个系谱的Sire和Dam把第一个系谱相应的IID的Sire和Dam替换掉。...如果第二个系谱本身是排序的，那么这样操作是没问题的。 「潜在的bug」 如果第二个系谱不是按顺序排的，那么上面的操作就会有错误。...比如类似（2，1，4，3，5），在匹配后的顺序是（1，2，3，4，5），你用（1，2，3，4，5）的父母本，替换为（2，1，5，3，5）的父母本，肯定是错误的。
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！
写在前面 本期我们大猫二人组的村长在新的一年首先回归，为大家带来新的推送。...这是一个病例数据，包含多个患者的诊断的时间，以及多个诊断的结果，在这里读者便提出，需要在所有这些诊断结果里面筛选出所有出现过醛固酮，但不包括继发性醛固酮的所有行。...外层代码 下面来看外层代码: rowMeans(clinic[, 31:52] == "醛固酮") > 0 这里运用了R语言中非常关键的一个知识点：对逻辑判断值进行四则运算时，TRUE会被当做1，FALSE...= "继发性醛固酮") == 1] 写在结尾 应用好对象格式是R语言编程中的精髓之一，在这个例子中就很好的利用了对象格式里面的格式性质，做了一些适当的变通处理，让数据处理过程变得更加巧妙和方便，这点大家可以在以后的数据处理中做更多的尝试和思考...大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的Finance Ph. D Candidate。 我是村长，一个玩了9年指弹吉他，却被代码深深吸引的博士候选人。
做生物信息的同仁们应该对基因组浏览器（IGV）都很熟悉，今天给大家介绍下在R语言中如何实现基因组的浏览。首先我们需要用到R包Gviz。...chr <-as.character(unique(seqnames(cpgIslands)))#获取染色体名称 gen <- genome(cpgIslands)#获取参考序列名称 以上就是数据的信息获取...，接下来就是如何绘制我们想要的可视化图像： 首先是基础的获取track信息，所用的函数是AnnotationTrack，他可以灵活的去做任何的定位，类似UCSC的定位方式输入的可以是data.frame...然后就是更加详细的信息的展示，我们需要用到GeneRegionTrack： ?...不仅可以可视化剪切事件，同时还能对指定范围相关的事件进行筛选，通过参数sashimiFilter， sashimiFilterTolerance 。
生存分析是临床常用统计方法，一旦和时间扯上关系，分析就变得复杂多了，此时不再是单一的因变量，还需要考虑时间给因变量和自变量带来的各种影响。 本次主要演示R语言做生存分析的一些方法。...survfit()实现。...在R语言中通过survdiff()实现logrank检验。...，超级详细的教程可以参考后面的推文：超级详细的R语言生存分析可视化 ggsurvplot(fit.logrank, data = df, surv.median.line...多时间点和多指标的ROC曲线绘制，可参考：R语言画多时间点ROC和多指标ROC曲线 平滑版ORC曲线和最佳截点：生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线 ROC曲线的比较：ROC（AUC）曲线的显著性检验
（1）在日常生信分析中，经常遇到的问题是需要在做差异分析或者生存分析或者相关分析、WGCNA等等分析时，经常一个卡住许多分析者的步骤是基因或者变量太多，导致分析速度太慢或者无法分析。...所以这一次的笔记是提供一个初筛的过程，在做其他的生信相关分析以前，筛选掉一些几乎在样本中没有变化或者变化较低的基因或者变量，从而大大的缩减生信分析所需的时间或者资源。...（2）在大规模生信分析时，当基因数目很大时，对每一个基因进行单因素分析比较慢，所以一个比较能够节省资源的做法是，将原先为数值类型的表达矩阵转化为‘low’，‘high’样式的表达矩阵。...这样的优势为：第一可以大大的节省生信分析所需的资源或者时间，对笔记本要求比较低。...第二这样做出来的生存分析与KM生存曲线是相对应的，这样不会遇到某些基因在连续型变量的单因素分析与KM生存曲线法生存分析所得到的的P值存在典型差异。 ? ?
p=18984 现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数。您可以使用它来查找具有良好上升潜力的股票。...您可能会认为这与股票的beta有关，但是beta与OLS相关，并且是对称的。如果市场出现上涨，高beta股票将获得上行波动的收益，但对称地，当市场下跌时，您可能会遭受巨额亏损。...使用下图最好地理解分位数回归的用法： ? 绘制的是股票收益。蓝线是OLS拟合值，红线是分位数（80％和20％）拟合值。 在上部面板中，您可以看到，当市场上涨时（X轴上的正值很高），Y轴上的分散很大。...假设我们以最差的比率做空股票，并以最佳的比率做多股票。...从结果可以看到模型有较好的表现。
在R语言中构建模型，有很多包进行了模型的封装。那么模型的评估在R中也有对应的包ipred。此包利用了bagging和boosting算法进行对模型的的评估。...在这里我们介绍下这两个算法的区别：1）样本选择上：Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的；Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化...在这里的erro打分利用的是Brier分数。它是衡量概率校准的一个参数。...接下来看下结果的详细信息： ? #comb进行对模型进行自定义。...中间变量是在解释变量的基础上建模的，响应变量是在中间变量上定义的。
R在生物信息分析中有着极其重要的重要，无论我们做什么样的分析，我们都离不开强大的R。无论是统计学分析，还是想得到漂亮的图形，R都成了我们工作必不可少的一部分。...无论是统计学算法，还是测序深度、覆盖度、热图、火山图、Peak、PCA、共表达网络、GO、KEGG的图形化，甚至很多TCGA等数据库数据的下载，我们无一例外都可以用R实现。...接下来，我们介绍几个比较有用的网站论坛，希望对广大学习生物信息的同志们有所帮助。...Bioconductor 链接: http://www.bioconductor.org/ 介绍：本网站集中了大量的生物信息学相关的R包，并都附有相关的教程 网站链接： ? 4....R bloggers 链接：https://www.r-bloggers.com/ 介绍：本网站主要介绍大量的关于R语言的绘图及相关的R包使用 网站截图： ? 5.
这部分是用指数平滑法做的时间序列的R语言实现，建议先看看指数平滑算法。...也就是说如果预测误差和预测结果间存在相关性，那所用的简单指数平滑模型可以用其他预测方法优化。 R中提供了acf()方法可以查看样本预测误差的相关性图。...测试在1-20的延迟期中，是否有意义的非零相关值，我们可以用Ljung-Boxt测试。在R中，用Box.test()的方法。Box.test()方法中的lag参数用来定义我们想要查看的最大延迟期。...还是同一个例子，需要自己写一个R的方法plotForecastErrors()来实现可实现： ? 上面是plotForecastErrors()方法代码，行末$符号表示不换行，#开始的行表示是注释。...三个参数的取值范围都是0-1。在R中的实现，还是使用HoltWinters()方法，这一次，它的三个类似参数，我们都需要用到。
Col是指的颜色的设置。其是包括四个值的向量：bean的面积(没有边框，使用边框表示该颜色)、bean内部的线条、bean外部的线条和每个bean的平均线条。...Overallline 总体数据的线的值，可以是mean或者median。 Beanlines 每一个bean的中线的数值，mean（默认），median，quantiles。...Beanlinewd bean中线的宽度。 What 由四个布尔值组成的向量，描述要绘制的内容。按照以下顺序，这些布尔值代表总平均线、豆子线、豆子平均线和豆线。...Side 指的bean的形状。包括"first", "second" 和"both"。默认是“no”。...最后我们看一下benplot的更高级应用，那就是变量之间关系的绘制： ? 最后我们总结下，beanplot图的构造： ? 欢迎大家互相学习交流！
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