在解读传统的富集分析结果时，经常会有这样的疑问，一个富集到的通路下，既有上调差异基因，也有下调差异基因，那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样呢，是被抑制还是激活？...，这使得传统的富集分析结果无法回答上述的问题。...当然也有人灵光一闪，想出一个解决方案，在进行传统的富集分析时，每次只提取上调或者下调的差异基因来进行分析，由于事先根据表达量变化趋势对差异基因进行了筛选，从而回避了上面的问题。...所以在我看来，传统的富集分析只能定位到功能，这些差异基因与哪些功能相关，而不能回答一开始的这个问题。想要回答一开始的这个问题，我们需要GSEA富集方法的结果。 ?...理解这个观点之后，在来看GSEA富集分析的结果。由于结果很多，所以给出了一个汇总的html页面。对于富集结果，根据上调还是下调分成了两个部分，对应两个分组，示例如下 ?
故模型等式右边是用X组成的函数去描述Y的均值，即模型是在平均的意义下去描述自变量与因变量间的关系，所以在解读模型的时候，我不会将模型说死。...如下图所示，回归建模的工作流程即 将客观现实转化为数据后进行建模，终极目标是用数学模型将事物的来龙去脉解释清楚，作为数据分析师，讲故事的能力真的非常重要。 ?...如下示例建模背景为针对消费与收入构建单变量线性回归模型，下面为SAS实现代码以及我对模型结果的解读思路： PROC REG DATA=XUHUI PLOTS(ONLY)=ALL; Linear_Regression_Model...predicted_cost RESIDUAL=residual_cost STUDENT=student_cost RSTUDENT=rstudent_cost; RUN; QUIT; 结果解读...： 1、看F检验结果与调整R方： F检验，如果P值小则为合理； 调整R方，这里调整R方过小，说明这个一元回归模型可能仅仅一个自变量是不够的； ?
spss logistic回归分析结果如何分析 如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一、二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为...图 1-1 第二步：打开“二值Logistic 回归分析”对话框： 沿着主菜单的“分析（Analyze）→回归（Regression）→二元logistic（Binary Logistic）”的路径...（二）结果解读 其他结果参照文章《利用SPSS进行Logistic回归分析》中解读，这里重点将两点： 第一，分类变量编码（图1-7），由于这里包括性别分类变量，而我们对性别赋值为1和0，但在spss中系统会默认把我们的数值进行置换...如果男性为1那么spss中最终输出的将是女性的分析结果。...下面就可以进行多项logistic回归分析了。如图 2-4打开多项logistic回归分析对话框（图2-5）。
单细胞进阶分析主要是拟时序分析，细胞通讯分析，以及SCENIC转录因子分析。但实际上随着越来越多单细胞研究从CNS正刊跌落到CNS子刊，再到普通的数据挖掘文章，所谓的进阶分析也要沦落为标准分析啦。...不过，虽然细胞通讯分析越来越普通，但它的难度并不会降低，在试图学习这个分析方法之前，大家需要自己提前了解一下：细胞通讯分析的背景知识，而且呢，还得看看细胞通讯分析的实例，多读文献，总归是没有错的！...细胞通讯分析相关软件工具超级多 细胞通讯分析相关软件工具也不少了，但是缺乏一个综述文章，或者说一个benchmark文章，对这些工具进行测评。...growth factors 其实CellPhone-DB数据库远不止这些啦，不过通常呢，我们只能是做到对数据分析结果的有限解读啦！ 居然就可以根据上面的细胞通讯关系绘制出来机制图： ?...同样的分析，完全不同的展现方式 主要是靠大家对这个细胞通讯分析流程的理解，以及对结果的解读，后续我们会针对此推文前面提到的5款做细胞通讯分析软件的用法解读，并且合理的使用它们的分析结果来支撑我们的数据成为一个合理的生物学故事
图 15-1 EXCEL数据输入 （2）从“数据”选项卡选择“数据分析”，从“数据分析”列表框中选择“相关系数”，单击“确定”弹出相关系数对话框。 ?...图 15-3 结果输出 Excel分析工具中的“相关系数”仅计算出相关系数的值，并未进行相关性检验。相关系数检验可由相关系数临界值来判断。...17.2 回归工具的使用 “回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。...图 17-1 在EXCEL输入数据 （2）数据｜分析｜数据分析｜回归，弹出回归对话框并设置如下： ? 图 17-2 回归对话框设置 （3）单击“确定”得如下输出结果。...表 17-2 输出结果（摘要） SUMMARY OUTPUT ? 表 17-3 输入结果（方差分析表） ? 参数值、参数检验与置信区间。 表 17-4 输出结果（回归系数、t检验及置信区间 ?
该网页的结果分成了summary和analysis两部分， summary部分包含如下结果 1. 异常结果警告 如果数据中存在异常，在网页的头部会给黄色的警告框，如下所示 ?...通过右上角的下拉按钮，可以查看不同的聚类结果，结果展示依然是用的t-SNE图，只不过根据聚类结果对颜色进行了调整，属于同一类的细胞用相同颜色表示。 3....基因差异表达分析 对cluster下的基因进行差异分析，将细胞分成了该cluster和其他cluster两类，然后进行差异分析，结果如下所示 ? 4....├── diffexp ├── pca └── tsne pca是表达量的PCA分析结果，tsne是表达来量的t-SNE分析结果，diffexp是差异分析的结果，clustering是聚类的结果，每个聚类结果都提供了一个...bam文件和索引，第三个文件是实验相关的文库，GEM，barcode表达量等信息的HDF5格式的文件，cloupe文件则是Loupe Cell Browser的输入文件，该软件是官方提供的专门用于查看数据分析结果的软件
在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。...回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值 我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析...一、案例场景 为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据： ?...在图中我们可以看到，拟合的回归方程是 y = 0.223x + 9.121 ，R² = 0.982 附：R2相关系数取值及其意义 ?...我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型
在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。...回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值 我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析...在图中我们可以看到，拟合的回归方程是 y = 0.223x + 9.121 ，R² = 0.982 附：R2相关系数取值及其意义 ?...我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型 4、选中数据—>数据—>数据分析—>回归 注：本操作需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，可以参考该专题文章的第一篇...《用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？》。
单细胞进阶分析主要是拟时序分析，细胞通讯分析，以及SCENIC转录因子分析。但实际上随着越来越多单细胞研究从CNS正刊跌落到CNS子刊，再到普通的数据挖掘文章，所谓的进阶分析也要沦落为标准分析啦。...Residual Disease-Directed Therapy in Melanoma》，链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30017245/ 使用了SCENIC转录因子分析的结果制作了如下所示的...states ，都可以根据SCENIC转录因子分析的结果来绘制经典三张图，数据集在GSE116237，总共也就是 865个细胞： ?...TF各取2个进行tSNE的可视化 哪怕是这篇文章的作者并没有直接在GEO里面提供表达矩阵，我们也可以很容易去借鉴这里面的可视化方法，来具体展现我们的SCENIC分析结果！...同样的分析，完全不同的展现方式 主要是靠大家对这个细胞通讯分析流程的理解，以及对结果的解读，后续我们会针对此推文前面提到的5款做细胞通讯分析软件的用法解读，并且合理的使用它们的分析结果来支撑我们的数据成为一个合理的生物学故事
今天跟大家分享excel数据分析工具库系列三——回归分析！...主要内容有： 相关系数 协方差矩阵 回归 相关系数： 原数据区域是我用randbetween函数生成的随机数： 打开数据分析——相关系数，在弹出菜单中选中要求解相关系数的变量区域，如果区域内有标题行且已经选中则要勾选标题位于第一行...（常熟为零输出无截距回归，一般很少用。） 在输出选项中设置输出位置，最后是输出结果选项，残差选项中包含残差、残差图、标准残差，线性拟合图。以及正态概率图，我们全部选中，然后确定看下输出结果。...回归的输出结果中给出了很多信息； 其中列表形式给出的主要有： 回归统计：Multiple R、R Square、Adjusted R、标准误差以及观测值； 方差分析表： 自由度（df）,回归平方和、...excel的回归结果所有能输出的信息就这些，当然作为非专业数据统计软件，很多高级的检验方法与修正过程都没有相应的内置程序，只能手动计算变量，不过还是能够给我们的数据分析工作带来一些便利！
大多数情况下，选FDR<25%是合适的，但是，假如分析的芯片data set较少，选择的是探针随机组合而不是表型组合，若p不严格，那么应该选FDR<5%。...我的一个具体结果解读： 92/681 gene sets are upregulated in PH 0 gene sets are significantly enriched at FDR<25%...总体结果并不理想。 备注 GSEA富集结果太少说明： 无gene set被富集。...可能是因为分析的样本太少，关注的生物信息太微弱，或正在分析的功能集不能很好代表你所关心的生物过程，但仍然可以看下top ranked gene sets，这些信息可能会为你的假说提供微弱的证据。...当然也可以尝试考虑分析其他gene sets，或增加samples GSEA富集结果太多说明： 太多的功能子集被富集了。
最近有老师问GWAS可视化的内容，GWAS分析结果没有曼哈顿图和QQ图是没有灵魂的，这两个图究竟怎么看呢，下面介绍一下： 大家好，我是邓飞，GWAS分析应该是可视化最靓的仔了，五颜六色，形状各异，真叫人眼花缭乱...GWAS最直观的结果，就是曼哈顿图，看一下GWAS分析是否理想，就是看有没有点超过了阈值线，类似鲤鱼跃龙门，我们希望它有，但也不希望它太多！...（颜值即正义 | 只知道qqman而不知道cmplot是不专业的），还可以将多个性状或者多个环境的曼哈顿图合并（多性状GWAS结果如何合并做曼哈顿图！） 图好做，但是怎么看？怎么解读？...GWAS分析中，会有一个结果，每个SNP的P值，可以根据这个值，以及SNP的染色体和物理位置，进行作图。 常见的图是QQ图和曼哈顿图。...所以，好的GWAS分析，有结果的QQ图，都是前期在直线上，后面上翘。有点翘的QQ图才是好的QQ图。
本文就介绍转录组数据分析的第一步分析：质控，主要就是fastqc这个软件的使用和结果解读。...一.fastqc介绍 拿到原始数据后我们首先采用fastqc程序进行质控，看原始数据质量情况，fastqc会生成一个html结果报告，根据图形化界面，我们可以判断下机数据情况是否符合分析要求。...三.结果解读 FastqC有3种结果：绿色代表PASS；黄色代表WARN；红色代表FAIL。当出现黄色时说明需要查看结果。当然，我这里没有黄色的结果。...当某些tail出现暖色，在后续的分析种把该tail测序结果全部去除。我这里的样本测序质量还是不错的。 ?...以上就是一个完整的fastqC结果报告的简单说明，更多信息可参考：http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/Help/ 结果解读部分来自文章
Sample Count:1 Error Count:0 Data type ("text"|"bin"|""):text Response code:200 Response message:OK 解读...： 这是Apache JMeter的测试结果报告，下面逐条解读： 1....在这个测试结果中，延迟时间是485毫秒。延迟高的高低判断取决于性能需求。 一般来说，对于大多数Web应用，如果延迟在100-200毫秒之间，用户通常会感觉到反应迅速。...最后，值得注意的是，如果这只是单个测试结果，那么它可能不完全反映出应用的平均性能。为了得到更准确的性能数据，通常需要进行多次测试，并分析得出平均值和性能波动。...注意： 查看结果树不得在负载测试期间使用，因为它会消耗大量资源（内存和 CPU）。仅将其用于功能测试或在测试计划调试和验证期间。 “查看结果树”显示所有示例响应的树，允许您查看 任何样本的响应。
之前的推文参考《R语言实战》介绍了R语言做Logistic回归分析的简单小例子，R语言做Logistic回归的简单小例子今天的推文继续，介绍一些Logistic回归分析结果的展示方法。...在文献中，我们常常看到以表格的形式展示各种回归结果（如Logistic回归，多重线性，Cox回归等），比如2019年发表在 Environment International 上的论文 Exposure...image.png 就采用表格的形式展示Logistic回归分析的结果，上述表格把有统计学意义的结果进行了加粗，使得读者看起来不那么费劲。那么，有没有更加直观的方法展示回归结果呢？...近年来，越来越多文献用森林图来展示回归的结果。接下来我们一起来学习一下如何用R作森林图。...第一步是准备数据 森林图展示的数据通常是Logistic回归分析的系数和95%置信区间以及显著性检验的P值，那么如何获得这些结果呢？
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。...但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。 点击“文件”，如下图： ?...假设回归估算表达式为： ? 试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析： 点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示： ?...在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”，然后点击 “确定”，如下图所示： ? 弹出“回归”对话框并作如下图的选择： ?...在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下： ?
PHP对Excel导入&导出操作 最近公司要做报表功能，各种财务报表、工资报表、考勤报表等，复杂程度让人头大，于是特地封装适用各大场景的导入&导出操作，希望各界大神支出不足之处，以便小弟继续完善。...导入操作(importExcel) 除了单纯的处理Excel数据外，还可以将Excel中的合并项、公式项、单元格格式提取，提取后可根据业务需求做对应处理后存储起来，以便后续的各种操作。...$objRead->canRead($file)) { throw new \Exception('只支持导入Excel文件！')...Excel导出操作(exportExcel) /** * Excel导出，TODO 可继续优化 * * @param array $datas 导出数据，格式['A1' => 'XXXX公司报表', '...isset($options['savePath'])) { /* 直接导出Excel，无需保存到本地，输出07Excel文件 */ header('Content-Type: application
在前面我们介绍了MultiQC这个软件，接下来将分期解读MultiQC对多个软件处理后的结果。 本期解读转录组上游分析定量软件featureCounts的结果。...在定量完成以后，我们可以通过如下命令拿到经MultiQC处理的结果。...featureCounts的结果一共有两个部分，General Stats和featureCounts。...General Stats 通过小标题下方的小工具，我们可以对结果作图，看看样本的整体情况。
因子分析是根据回归分析结果，得出各个自变量对目标变量产生的影响，因此，需要求出各个自变量的影响程度。...四 Excel回归分析需要注意的事项 经过上节，我们了解了回归分析前，我们要先通过思维分析出来需要注意的事项，那么今天接着上一节的课来了解下Excel回归分析需要注意的事项。...直接使用Excel的对表1进行回归分析时，运算结果不理想。理由如下； ? 表1 以“导航”为例，各行 “有导航”+“无导航”=1 此式成立。...表3 五 分两次进行回归分析 我们在前面提到过，当回归自由度在17以上时，Excel无法进行回归分析，那么就需要分两次进行回归分析。...表2 对表1、表2进行回归分析。回归分析的结果分别如表3、表4所示(具体操作步骤将在下一节详细说明)。 ? 表3 ? 表4 内容来源：Excel学习网
这个案例草堂君介绍过，可以使用SPSS进行多次线性回归分析完成。可以将上面的路径图拆分成两个线性回归方程，然后进行两次线性回归分析。...左侧还可以选择输出非标准化结果和标准化结果。 2、回归系数比较。下面是非标准化和标准化的模型参数拟合结果。...对比下方SPSS的两次线性回归结果，可以发现两次R方值0.046和0.16与上方标准化结果是一致的。其它标准化回归系数和非标准化回归系数结果也是一致的。 3、路径分析完整结果。...只需考虑上方的参数估计结果即可。在参数估计结果中，包括回归系数，方差和协方差、残差等结果，草堂君在这里就不做过多介绍了，大家可以结合草堂君前面介绍的线性回归内容理解这些结果。...下面的表格是Amos输出的非标准化直接效应结果。直接效应结果其实就是上面的回归系数结果。如病情程度对住院天数的直接效应为0.701，发现与前面的回归系数相同。
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