不得不说,用久了Rstudio 自己果然变笨了。之前竟然用了几天命令行下进入R 反复执行一段脚本,就在那里等着。
确实有的时候,我们需要结合python,R 或者一般shell 语法的特性,结合使用,甚至制作精巧的pipeline。
最近要处理一个100K*1M 左右大小的矩阵,这个矩阵的行为病人记录,列则是每个突变位点的突变信息,记录为0,1,2。
vim编辑器 复习pic1 图片 ·shell脚本为了之后可以看出使用shell写的后面加上后缀 .sh shell脚本解释器(shebang) pic2 图片 shebang扩展:如何解决不同的平台
我们可以用它来为[[24-DIY一个linux的回收站及好用的alias]] 中创立的回收站增加每周清空垃圾的功能。
而在个人电脑,通常是Mac或者Windows,都是直接使用界面版本的rstudio更方便的交互式使用R语言。交互式的好处是所见即所得,每个代码随时响应随时看到效果,尤其适合各种各样的统计可视化需求。
昨天我们发现需要更新BioManager至3.18的话,就需要更新600多个r包。R包安装失败怎么办?(一)msigdbr
碎碎念:完蛋了,虽然补完了linux的课程但是感觉linux对我来说还像新的一样,完全不知道怎么用以及有什么用,唯一能记住的东西只有自己以前在书上学过的部分,现在回想起来觉得前面R的内容学的好,不会只是因为我本来就会吧!!!∑(゚Д゚ノ)ノ,突然就明白了曾老师在群里说完成Linux的题目需要至少1个月才能完成,简直保守了----
我们通过求助chatGPT,通过BioinfoArk提供的中国区chatGPT查询,发现它给出来的options命令里面的max.print设置 并不是我们需要的
当需要一次执行多个命令的时候,可以同时输入,不同命令之间可以使用分号“;”隔开,示例如下:
大家在看高分文章时,总会惊叹于,为什么人家能做出那么好看而且高大上的系统发育树,而且好看的图也能直接提升文章的档次,冲击高分文章。人家的树不管是从配色还是各种注释信息都让人无可挑剔,而你每次花了半个月时间做的进化树不是被老板嫌弃配色丑,就是太单调,没有各种辅助的注释信息。然后你默默捧起别人的文章学习时发现他们绝大部分都是用iTOL这个在线工具来进行的系统发育树的美化的。
打开环境变量对话框,控制面板>系统>高级系统设置>环境变量,选择“Path”这个环境变量,点击编辑,可以添加环境变量的值,添加Rscript.exe 所在的路径。
1. 默认的参数commandArgs超简单 1.1 脚本示例 head.R 1args = commandArgs(TRUE) 2 3if(length(args) != 2){ 4 cat("运行命令方式:Rscript head.R dat.csv 5\n\thead.R 为脚本\n\tdat.csv 为数据\n\t5 为行数\n") 5 quit("no") 6}else{ 7 dd = read.csv(args[1]) 8 n = as.numeric(a
最近在看一个源代码:milo_analysis_2020/make_bm_data_clusters.R at 6a689681a577bf4585da94ac7389739a19ee2f39 · MarioniLab/milo_analysis_2020[1]
在Linux或者Unix系统中,你可以使用nohup命令和&符号来在后台运行R脚本。这样即使你关闭了终端,你的R脚本也会继续运行。以下是一个例子,假设你的R脚本名为myscript.R:
PRSice是当前比较流行的多基因风险评分工具,它主要是用R语言编写的,运行速度快,可以高通量处理大数据。它既有Linux版本,也有Windows版本,由于我们平时研究中使用Linux操作系统比较多,故本次主要以Linux版本为例进行讲解。如果有小伙伴想在Windows操作系统下安装并使用该软件,那么可以在PRSice官网(https://www.prsice.info/)上获取相关教程。
其实前面我们已经分享了MiXCR,还有igblast,这两个免疫组库上游分析软件已经够用,如下:
现在GWAS更多使用LMM模型,这个模型plink没法做,下面介绍GEMMA软件。学习plink软件做GWAS,更多的是学习数据质控和GWAS原理,真正应用广泛的还要是混合线性模型LMM或MLM,GEMMA是一个明星软件,当然也有其它软件,比如GAPIT、FamCPU、rMVP、GCTA,最近又新出了一个fastGWS软件,后面的教程都要包含在内。
这是因为相对地址在我目前的环境下win10+R下读不出来,因此此处换成绝对地址。在java环境中这种写法是正确的的,但是在R语言的环境中,这是有错误的 有两个地方
大家好,我是邓飞,对于动植物育种而言,我之前写过PRS和MAS以及GS的关系,有老师评论说PRS更类似GS,因为它可以利用已有的GWAS信息,直接预测候选群的表型,如果按照动植物的GS方法,几十万几百万的样本做GS显然不现实,而PRS提供了这种思路,就可以利用已有的GWAS结果,通过一些质控,来预测候选群的表现(目标群体的风险得分)。
docker我们讲解很多次了,具体大家可以浏览我在在生信技能树上面写过部分docker教程, 目录如下:
通过加载optparse包进行参数设置,这种方法类似与python中argparse方法设置参数,如果不是简单的一两个参数推荐这种方法调用参数。
有些时候会存在需要安装特定版本 R 软件的需求,比如为了满足特定软件包的安装使用要求或减少不同平台迁移成本。但是,不同于 Windows 平台拥有便捷的 R 版本切换功能,MacOS 和 Linux 平台都存在着不同程度的安装和切换困难。因此,本文以 Ubuntu 为例分享一下 R 在 Linux 等操作系统上的特定版本安装和 rstudio-server 中 R 版本的切换。
群体遗传学领域,看起来华人(中国人)至少是占据前线的,至少很多软件的一作就是中国人的名字,至少活主要是我们干的。当然,也有很多华人(国人)大牛开发了史诗级别的软件,向勤劳的华夏人致敬!SAIGE 这个软件也是如此。最新更新了1.0版,一起来学习下新的软件文档。
上一期我们使用了Guitar包对Peak结果进行可视化,见:m6A图文复现07-Peak结果以及分布特征图
原文出处:https://www.danielecook.com/using-gnu-parallel-for-bioinformatics/
前三章中列出的大多数示例代码都很短,并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来,构成真正的程序。大部分程序是由条件语句和循环语句控制,R 语言中的条件语句(if-else)和 C 语言中类似此处就不再介绍,循环语句包括 for 和 while 控制块。循环是社交网络分析的主旋律,比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时,并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后,你的程序将会优雅而自然。
R 语言已经广泛的应用与生物信息分析中,包括 RNAseq,单细胞,生物统计,绘图等都要用到 R 语言。R 语言是生物信息分析平台重要的组成部分。本章节中我们将在服务器中配置完整的 R 语言分析环境。
thisPath <- function() { cmdArgs <- commandArgs(trailingOnly = FALSE) if (length(grep("^-f$", cmdArgs)) > 0) { # R console option normalizePath(dirname(cmdArgs[grep("^-f", cmdArgs) + 1]))[1] } else if (length(grep("^--file=", cmdArgs)) > 0) {
DECoN是一款CNV检测工具,适用于exon-based的panel测序,可以识别single exon CNV, 文章链接如下
SAIGE-GENE(现在称为SAIGE-GENE+)采取两个步骤来执行基于集合的关联测试
之前说要学习PRS,研究了一下,发现它和MAS、GWAS、GS都有相通之处,尤其是MAS,对于分子标记辅助选择,选择最适合的位点进行表型数据的预测,真是一个非常好的工具,它可以自动考虑LD冗余,矫正effect,选择最优子集,并给出目标群体(候选群)的预测值。
我们经常会碰到一个问题:用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果,可是在上线的时候又犯难了,工程师说这个模型太复杂了,我没法上线,满足不了工程的要求,你帮我转换成LR吧,直接套用一个公式就好了,速度飞速,肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR,重新训练了一下模型,心里默骂千百遍:工程能力真弱。
编译:丁一 黄念 丁雪 校对:席雄芬 姚佳灵 程序验证:郭姝妤 序言 在Python中调用R或在R中调用Python,为什么是“和”而不是“或”? 在互联网中,关于“R Python”的文章,排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点,而不是把这两种语言对立起来看。这是可以理解的:这两种语言从一开始都具有非常显著的优缺点。从历史上看,尽管把两者分割开来是因为教育背景:统计学家们倾向用R,而程序员则选择了Python语言。然而,随着数据科学家的增加,这种区别开始变得模糊
FUSION是一款进行TWAS分析的软件,对应的文章发表在nature genetic上,链接如下
在Python中调用R或在R中调用Python,为什么是“和”而不是“或”? 在互联网中,关于“R Python”的文章,排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点,而不是把这两种语言对立起来看。这是可以理解的:这两种语言从一开始都具有非常显著的优缺点。从历史上看,尽管把两者分割开来是因为教育背景:统计学家们倾向用R,而程序员则选择了Python语言。然而,随着数据科学家的增加,这种区别开始变得模糊起来: 数据科学家就是这样一种人:软件工程师中最懂统计学,统计学家中最会编程的人。
纳米孔是一个纳米级的小孔,在其设备中,Oxford Nanopore 使离子电流通过纳米孔,并测量当生物分子通过或靠近纳米孔时的电流变化。由于纳米孔的直径非常细小,仅允许单个核酸聚合物通过,而ATCG单个碱基的带电性质不一样,因此不同碱基通过蛋白纳米孔时对电流产生的干扰不同,通过实时监测并解码这些电流信号便可确定碱基序列,从而实现测序。
因日常需要,需要定期关注国家局某些网站的政策动向,不想有事没事就跑网站去看,索性就用R语言脚本写了一段代码获取是否有新的政策文件。
我们经常会碰到一个问题:用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果,可是在上线的时候又犯难了,工程师说这个模型太复杂了,我没法上线,满足不了工程的要求,你帮我转换成LR吧,直接套用一个公式就好了,速度飞速,肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR,重新训练了一下模型,心里默骂千百遍:工程能力真弱。 这些疑问,我们以前碰到过,通过不断的摸索,试验出了不同的复杂机器学习的上线方法,来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享,希望对大家有所帮助。(我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流
作者简介 潘鹏举,携程酒店研发 BI 经理,负责酒店服务相关的业务建模工作,主要研究方向是用机器学习实现业务流程自动化、系统智能化、效率最优化,专注于算法实践和应用。 我们经常会碰到一个问题:用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果,可是在上线的时候又犯难了,工程师说这个模型太复杂了,我没法上线,满足不了工程的要求,你帮我转换成LR吧,直接套用一个公式就好了,速度飞速,肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR,重新训练了一下模型,心里默骂千百遍:工程能力真弱。 这些疑问,我们以前碰
(1)shell 脚本:为了和普通文本文件区分开,通常shell脚本都会以 .sh 为后缀名(不写.sh也可以执行,能否执行取决于文件里面写了什么样的代码以及用什么解释器进行解释。)
python与R处理数据都十分方便,不过功能侧重点不是很一样,python作为一种通用型语言用处更加广泛;而R在可视化和统计分析等方面更加方便。有时候在python的代码中插入R的code会更快捷的实现我们想要的功能,rpy2这个包则可以让我们实现这一功能。
比如,有时候,我们把程序放在后台了,希望其输出也进行保存,而不是混乱而无序的输出到前台,我们就可以使用重定向。
https://mp.weixin.qq.com/s/ZsUQogkqcPXkaNDIV8GhWg
原文地址:https://dzone.com/articles/hadoopr-integration-i
qiime2 有自带的差异分析工具的(composition ancom),可是,大家已经习惯了一直用的 lefse,于是,把 qiime2 的结果导出进行 lefse 分析,在某种程度上就是一个“刚需”啦!在希望 qiime2 官方或者 lefse 官方做一个 q2-lefse 之前,我们的解决方案有哪几个呢?这里分享下我找到的几个,欢迎补充。
在R语言中可以使用png()等函数生成图片,例如: png(“aa.png”)可以生成图片。
由于课题需要开始学习Chip-seq的分析方法,Chip-seq的原理已经有很多介绍啦,我就不再写了。
无意间发现一个好玩的R包(blastula),R也可以用来自动发送邮件,之前都是用python。这样用R处理一些事情后日志就可以直接通过R发送。
wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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