getMonth getUTCMonth 差异结果 - 腾讯云开发者社区

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RRA整合多次差异分析结果

之前演示了如何使用meta分析整合多次差异分析结果，本文演示如何用RRA算法整合。 1....差异基因筛选与差异基因提取使用tinyarray包中的get_deg函数，对3个数据集分别进行差异表达分析。该函数整合了limma包的功能，能快速得到差异基因结果。...RRA整合 RRA算法背景介绍在生物信息学分析中，单个研究的差异表达基因列表往往存在假阳性，且不同研究之间的结果重合度可能不高。...为了克服这些局限性，好的算法对多个数据集差异分析结果的整合至关重要。...SMPD3 0.0013483127 3 ## ADH7 ADH7 0.0018878245 3 ## DISP1 DISP1 0.0026651509 3 基于RRA整合结果筛选核心差异基因

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meta分析整合多次差异分析结果

，deg1和deg2是两个数据各自差异分析的结果表格。...如果是多次差异分析，也同样支持，准备多次差异分析的结果，然后后续代码rma的method参数从FE改为REML即可。...2.数据清洗 1.两个差异分析结果都需要有Symbol、logFC和SE(标准误)列。差异分析常用的三大R包中，deseq2直接提供了SE值，即lfcSE 列。...limma的差异分析结果中没有提供SE值，可以使用SE = |logFC| / t计算。edgeR或者t-test也没有提供SE值，但提供了p值和logFC，也可以计算SE。...4.两个差异分析结果数据取交集。

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Jmetal和PlatEMO中计算IGD时的结果差异

Jmetal和PlatEMO中计算IGD时的差异如果你不知道IGD是如何计算的，欢迎查看原先的博文IGD反转世代距离-多目标优化评价指标概念及实现也可以点击阅读原文了解更多最近的实验过程中，发现即使是同样的种群...，在PlatEMO和Jmetal上计算有差异，大概Jmetal比PlatEMO上少一个数量级 Jmetal Code public double invertedGenerationalDistance...PlatEMO中对于PF和obtain PF没有进行归一化操作 Jmetal在STEP3和STEP4中，IGD的计算是模仿GD的计算，假设用a表示True上的点对Obtain上获得的点的最近距离，则两者的差异在于

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多分组差异分析结果的两种展示形式

之前我们会绘制多个火山图或Upset图去呈现结果。但是，由于这两种方式被大家用太多了，所以我们想换几种另外的展示方式。我们在网上差了很多资料，其中有两个图个人感觉很不错，于是，就有了这一期的文案。...利用TBtools的DEGs Dist Plot功能可视化多分组差异分析的结果 1.1 打开TBtools 1.2 点击Graphics，选择Omic Data Viz → DEGs Dist Plot...保存结果当然，上述图用R也可以实现，但我个人认为TBtools可视化结果更方便！...借助单细胞差异分析的思路，将多个比较组的数据放到一张图上以散点图的形式展示 2.1 首先是将差异表达分析的结果整理成如下格式第一列：基因名；第二列：logfc；第三列：adjusted p value...由于数据尚未发表，这里我们就不放结果的可视化效果图了，只要把表格信息整理好，稍微改一下代码就能做出效果图了。

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ggplot2火山图展示RNAseq差异表达分析结果

结果图 ?

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带有疾病进展的多分组差异结果如何展示？

复现的图：这个图主要展示了 A：治疗后与治疗前的差异火山图，B：治疗前与正常对照差异基因在三组样本中的表达热图，以及 C&D：一些 marker 基因在三个组别中的箱线图+抖动散点+显著性比较...文献中使用的是 limma 算法，我们也尽量复现同样的哈，其中，疾病和对照肯定是差异巨大，但是治疗前后就很难说了因为从文献里面的pca来看本来就是分组内的差异并没有显著的小于组间差异！...= 0.5), legend.title = element_blank(), legend.text = element_text(size=8)) p5 结果如下...stringr) library(ggsignif) getOption('timeout') options(timeout=10000) setwd("RA_vs_Normal/") # 读取差异结果..."black",size=0.9)) B fig2c[[i]] <- B } p_c <- wrap_plots(fig2c,guides="collect") p_c 结果如下

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差异分析得到的结果注释一文就够

通过前面的讲解，我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据，得到我们想要的表达矩阵，也学会了两个常用的套路分析得到的表达矩阵，就是GSEA分析和差异分析。...历史目录：解读GEO数据存放规律及下载，一文就够解读SRA数据库规律一文就够从GEO数据库下载得到表达矩阵一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版）根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的...但是差异分析通过自定义的阈值挑选了有统计学显著的基因列表后我们其实是需要对它们进行注释才能了解其功能，最常见的就是GO/KEGG数据库注释咯，当然也可以使用Reactome和Msigdb数据库来进行注释...换算成通路的富集概念就是，总共有多少基因（这个地方值得注意，主流认为只考虑那些在KEGG等数据库注释的背景基因），你的通路有多少基因，你的通路被抽中了多少基因（在差异基因里面属于你的通路的基因），这样的数据就足够算出上面表格里面所有的数据啦...BIOCARTA/REACTOME等数据库 http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/08/02/2125314.html 虽然懂了原理可以让我们更方便的理解结果

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一文解决多个不同平台差异分析结果合并

但是为了从所有这些选择中获得最大的收益，我们需要以公正的方式整合它们的结果，例如不同实验的差异分析结果。优先排序的基因列表是基因组数据分析应用程序中常见的结果表示方法。...结果：标准等级的合并方法通常不适用于具有比较大的噪声的基因表达矩阵。因此作为一种补救措施，有研究者提出了一种新颖的秩聚合（RRA）方法。...结果 5种遗传标志物的表达水平与生存预后相关，遗传标志物高表达患者的总生存时间短于低表达者（P 差异表达分类，以及临床和病理分析。...GEO数据集过滤差异基因我们使用“ RobustRankAggreg”选择了两个芯片共有的80个显着上调和下调的差异基因，包括40个高表达基因和40个低表达基因。

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ViDGER--直观地可视化差异基因表达结果

导语 GUIDE ╲ 进行差异基因表达 (DGE) 是 RNA 测序 (RNA-seq) 数据最常见的应用之一。...背景介绍差异基因表达 (DGE) 是 RNA 测序 (RNA-seq) 数据最常见的应用之一。...由于对RNA-seq数据进行分析的工具种类繁多以及得到的结果文件中提供了大量信息，导致对DGE 结果的解释可能不直观且耗时。...在这里，小编给大家介绍一个 R 包 ViDGER，包含九个函数，这些函数可以进行信息丰富的可视化，用于解释来自三个广泛使用的差异表达工具 Cuffdiff、DESeq2 和 edgeR 的 DGE 结果...使用 vsDEGMatrix() 函数可视化每个实验处理水平的差异表达基因 (DEG) 的数量。

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MycoKeys：不同分析平台带来的ITS测序结果的差异

结果表明，计算时间、质量控制以及输出结果在很大程度上取决于所使用的平台。...前文报道过reference-based clustering methods得到的结果与之类似： Moving beyond de novo clustering in fungal community...稀释曲线用RTK做结果不同平台稀释曲线差异很大。两个数据集内部不同方法都存在显著差异。 a.不同平台得到的每个样本的OTU; b，再次基础上又经过多步筛选后的每个样本的OTU。

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顶刊 Science 文献两分组差异结果比较图复现

月份发表在顶刊 science 杂志上的文献《Defining the KRAS- and ERK-dependent transcriptome in KRAS-mutant cancers》中两个差异分组结果比较的散点图...差异分析结果如下：The 677 KRAS-dependent (UP) and 1051 KRAS-inhibited (DN) genes (log2FC > 0.5, adj. p 差异结果在表格S1：Data S1....差异结果在表格S6：Data S6....2.1 第一个差异结果读取：KRAS vs NS siRNA（log2FC）差异筛选阈值：677 个 KRAS 依赖性（上调，UP）和 1051 个 KRAS 抑制性（下调，DN）基因（log2FC

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【生物信息学】基因差异分析Deg（数据读取、数据处理、差异分析、结果可视化）

一、实验介绍本实验完成了基因差异分析，包括数据读取、数据处理（绘制箱型图、删除表达量低于阈值的基因、计算差异显著的基因）、差异分析（进行秩和检验和差异倍数计算）等，成功识别出在正常样本与肿瘤样本之间显著表达差异的基因...基因差异分析是研究不同条件下基因表达差异的重要手段，能够帮助我们理解生物体内基因调控的变化及其与表型特征的关联。本实验旨在探索正常样本与肿瘤样本之间基因表达的差异，并识别差异显著的基因。...初始化结果数据表格 p_value = [1.] * len(Ndata) log2FoldChange = [] label = ['0'] * len(Ndata) result = pd.DataFrame...result.columns = ['p_value', 'log2FC', 'label'] result.index = Ndata.index.tolist() p = [] 创建一个结果数据表格...，并根据设定的阈值确定差异显著的基因，并给予标签。

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为什么 wrk 和 ab， locust 压测的结果差异这么大？

ab 结果是 1 万多的 qps，locust 只有 6 千多的 qps。本机 32 核 CPU,结果差异这么大，请问该相信哪个呢？下面是压测过程： wrk ...., write 0, timeout 0 Requests/sec: 206509.01 Transfer/sec: 38.98MB 查看请求数量cat access.log|wc -l，结果...locust 启动了一个 master，28 个 slave，结果 qps 只有 6700 左右，请问哪个比较接近真实？

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js Date 使用详解

myDate.getMonth(); //获取当前月份(0-11,0代表1月) myDate.getDate(); //获取当前日(1-31) myDate.getDay(); //获取当前星期X(0-...getMonth() 从 Date 对象返回月份 (0 ~ 11)。 getFullYear() 从 Date 对象以四位数字返回年份。...getUTCMonth() 根据世界时从 Date 对象返回月份 (0 ~ 11)。 getUTCFullYear() 根据世界时从 Date 对象返回四位数的年份。

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比较两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果

，各自独立分析都有差异结果，这个时候我们就可以比较两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果。...第一次差异分析结果（基于zscore表达量矩阵）虽然GSE30122这个数据集的作者给出来的表达量矩阵是被zscore的，但是也是可以走limma这样的差异分析流程的，就有上下调基因，可以绘制火山图和热图...zscore_deg = zscore_deg[ids,'g'] ) table(df) gplots::balloonplot(table(df)) 总体上来说，两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果一致性还行...；这个时候，可以重点看看两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果的冲突的那些基因，以及一致性的那些基因的功能情况。...width = 10,height = 8) 可以看到，冲突的基因列表和一致性的基因列表，都是有生物学功能的原则上，我们肯定是相信我们从cel文件开始自己制作好的affymetrix的表达量芯片矩阵的差异分析结果啦

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js时间戳转换日期格式和日期计算

过滤掉大于10日期前面的0 3 var year = datetime.getFullYear(), 4 month = ("0" + (datetime.getMonth...(date); 6 var intYear = now.getFullYear() + parseInt(years); 7 var intMonth = now.getMonth...date.getDate() + count); 4 var year = date.getFullYear(); 5 var month = ("0" + (date.getMonth...getMonth() 从 Date 对象返回月份 (0 ~ 11)。 getFullYear() 从 Date 对象以四位数字返回年份。 ...getUTCMonth() 根据世界时从 Date 对象返回月份 (0 ~ 11)。 getUTCFullYear() 根据世界时从 Date 对象返回四位数的年份。

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几乎没有差异，并且完全没有交集的组学数据分析结果

转录组测序后的差异分析从质量控制可以看到，有斑点蛋和正常蛋应该是在表达量的全局水平是没有分组差异的，如下所示：全局水平是没有分组差异很明显就： RNA-seq analysis identified...（WGBS）结果没有交集的情况可能涉及多个因素，以下是一些可能的解释：功能独立：转录组测序和全基因组甲基化测序测量的是细胞不同方面的生物学特征。...实验设计和条件选择：如果实验设计中选择了不同的条件或不同的时间点，可能导致差异基因和甲基化位点在这两个实验中没有交集。数据分析方法：不同的数据分析方法可能导致不同的结果。...确保采用合适的统计方法和分析流程可以减少假阳性和假阴性结果，增加两者之间的交集。...- 这个一文不够的差异分析得到的结果注释一文就够绘制差异基因的热图，以及火山图即可！

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剔除了两个样品前后的差异分析结果没什么区别？

我们做一个两分组的表达量矩阵差异分析，然后发现其中一个组里面的2个样品可能被标记错误，然后我们剔除了这两个样品之后，再一次做差异分析。这两次差异分析的结果可以如何比较，一致性如何！...结果比较：比较两次分析的结果，包括差异表达基因(DEGs)的列表、统计显著性(p-value)和效应量(如log2FoldChange) 。...一致性评估：检查两组分析结果中DEGs的重叠程度，以及它们在生物学功能和通路中的一致性。可以使用Venn图来可视化两次分析结果的交集和差异。...结果解释：综合考虑两次分析的结果，评估它们在生物学意义上的一致性，并解释任何显著的差异。...通过这些步骤，可以系统地比较两次差异分析的结果，并评估它们的一致性。重要的是要确保分析方法的一致性，并考虑样本剔除对结果的潜在影响。

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两次差异分析结果的比较不要局限于韦恩图

最初级的就是韦恩图啦大家在做差异分析结果比较的时候，喜欢看两次分析结果的基因交集，比如韦恩图。...如果画一个差异变化倍数（logFC）散点图，就可以很直观的给出两次分析结果差异了。...分析一文就够（单机版+R语言版）根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的差异分析得到的结果注释一文就够两个差异分析的结果的对比，韦恩图是比较符合直觉的展现方式。...我们在《生信菜鸟团》有一个专辑反复提到过，大家可以自行去阅读：两个差异分析的结果的对比其次是变化倍数的散点图比如我们可以在PBMC3K数据集里面，做两次单细胞差异分析： CD14_deg =...详见：两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制相关性确实是可以说明我们的两次差异分析是一致的，但是很多时候，我们并不是想重复前人的数据分析结果，而是确实先看看两次差异分析的结果的不一致的地方。

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GEE、PIE和AI Earth平台进行案例评测：NDVI计算,结果差异蛮大

本文主要是通过对比GEE、PIE和AI Earth平台，主要是计算不同平台，同一个NDVI的均值计算，我们已测试结果如何。 1....sum计算，而使用mean计算，就没有结果。...当我尝试使用以上三个可以计算的reducer的时候结果会呈现下面的结果：代码链接：遥感计算云服务函数： reduceRegion(reducer,geometry,scale) 对特定区域的所有像素进行统计...，返回结果为一个JSON对象；目前可完成最大、最小和求和统计计算。...最终更改后的结果： 3.AI Earth 在AI Earth中并没有Landsat 8 C01数据集，所以这里只能使用Landsat 8 C02数据集.

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RRA整合多次差异分析结果

meta分析整合多次差异分析结果

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差异分析得到的结果注释一文就够

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【生物信息学】基因差异分析Deg（数据读取、数据处理、差异分析、结果可视化）

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