我们上一期介绍了如何实现GO分析的可视化，运行了GOplot包自带的数据并且很畅通。然而我们如何才能获取那些可以直接输入的数据表格或者说前期的工作是怎么实现的。...今天就跟大家介绍下如何利用R语言实现GO的流程化分析。...我们需要以下三个包：GO.db是GO分析的数据基础它包含了GO的基本分层信息；topGO是基因的功能富集分析包；GOProfiles利用GO谱进行富集分析。接下来我们逐个介绍如何使用以上三个R包。...GO.db的使用： 首先，我们看下GO.db数据包的构成： ? 以上都是GO.db中的数据包，首先我们看下GO.db中包含的列 ?...至此我们的GO和gene匹配的过程结束了，接下来就是我们的核心部分富集分析了。富集分析有很多方法，在此包中的方法我们列出如下： ?
前面给大家讲解过GO和KEGG富集分析，以及柱形图和气泡图展示富集分析结果。...☞ GO和KEGG富集分析视频讲解 ☞ DAVID进行GO/KEGG富集分析及结果可视化 也给大家介绍了 ☞ circleplot展示GO富集分析结果 ☞ 【实战】circleplot展示GO富集分析结果...—附R代码 ☞ 【R语言】circleplot展示KEGG富集分析结果 上一期我们通过视频给大家讲解了，GO富集分析弦图怎么看。...GO富集分析的结果 可以参考往期内容获取GO富集分析结果 ☞ GO和KEGG富集分析视频讲解 ☞ DAVID进行GO/KEGG富集分析及结果可视化 2....差异表达分析结果 TCGA数据差异表达分析可以参考 ☞ R代码TCGA差异表达分析 ☞ 零代码TCGA差异表达分析 GEO中数据差异表达分析可以参考 ☞ 零代码差异表达分析工具：GEO2R ☞ GEO
github.com/sk-sahu/sig-bio-shiny 基本功能是用户输入 gene id pvalue qvalue 然后分别把 BP CC MF 以表格输出， 汇总结果下载（压缩文件） go...')), tabPanel("dotplot",plotOutput('dot_plot_go'))...<-enrichGO_res@result go_bp<-go_enricher_res[go_enricher_res$ONTOLOGY == "BP",] output$table_go_bp...<-DT::renderDataTable({ go_bp }) incProgress(3/7,detail="plot") output$dot_plot_go...') write.table(go_enricher_res,file="go_results.tsv",sep="\t",row.names = F) zip(
前面小编给大家详细介绍过 ☞GO简介及GO富集结果解读 ☞四种GO富集柱形图、气泡图解读 ☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图 ☞KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图 ☞DAVID...GO和KEGG富集分析及结果可视化 也用视频给大家介绍过 ☞GO和KEGG富集分析视频讲解 最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现...GO条目的名字都重叠在一起了。...经过小编的认真研究，发现跟R版本有关。前面小编给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。 我们知道R的版本在不停的更新，相应的R包也在不停的更新。...GO和KEGG富集分析，可参考下文，或点击https://ke.qq.com/course/3583374#term_id=103726356 ☞GO和KEGG富集分析视频讲解
找R语言做弦图的教程的时候发现了这个包：GOplot。其主要功能是可视化GO富集分析的结果。自己应该会用得到。...EC$genelist) class(circ) head(circ) category ID term count genes 1 BP GO...:0007507 heart development 54 DLC1 2 BP GO:0007507 heart development 54 NRP2 3...BP GO:0007507 heart development 54 NRP1 4 BP GO:0007507 heart development 54 EDN1 5...BP GO:0007507 heart development 54 PDLIM3 6 BP GO:0007507 heart development 54 GJA1
生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。...生存分析适合于处理时间－事件数据,生存时间(survival time)是指从某起点事件开始到被观测对象出现终点事件所经历的时间，如从疾病的“确诊”到“死亡”。...生存分析方法大体上可分为三类：非参数法、半参数方法和参数法，用Kaplan-Meier曲线(也称乘积极限法Product limit method)和寿命表法(Life table method)估计生存率和中位生存时间等是非参数的方法...，半参数方法指Cox比例风险模型，参数方法指指数模型、Weibull模型、Gompertz模型等分析方法。...survival包中包括了所有生存分析所必须的函数，生存分析主要是把数据放入Surv object，通过Surv()函数做进一步分析。
R里面已经包含了众多的回归 为了解释OLS模型的参数，数据必须满足以下统计假设： 评估模型的方法 #lm拟合回归模型 #简单线性回归 fit = lm(weight~height,data=
/main.go:8:2: res escapes to heap: ./main.go:8:2: flow: ~r0 = &res: ....03 逃逸分析的作用 Go 语言编译器通过逃逸分析优化，将对象合理分配到栈空间和堆空间。...因为栈内存分配比堆内存分配更快，所以 Go 语言在编译时通过逃逸分析优化将不会发生逃逸的对象优先分配到栈空间。 因此，不仅降低堆空间内存分配的开销，同时，也可以降低垃圾回收占用的系统资源。...04 总结 本文我们介绍 Go 语言逃逸分析，它可以帮助使用者合理分配对象的内存空间。...所以，我们在实际项目开发中，可以借助 Go 工具链分析对象是否会发生逃逸，尽量避免一些不必要的对象逃逸。 推荐阅读： Go 语言怎么使用对称加密？
defer语句是专门在函数结束以后做一些清理工作的。我们先举一个例子来更好的理解，现在有一个函数，它的作用是把一个文件内容拷贝到另一个文件。
功效分析是统计检验中很重要的一部分，但实际上在科学文献中，特别是生命科学研究中极少有人使用。一方面是实验条件有限，另一方面是分析水平有限。希望有条件的实验人员在进行分析时还是应当考虑下功效。...不相等) pwr.anova.test() 平衡的单因素ANOVA pwr.chisq.test() 卡方检验 pwr.f2.test() 广义线性模型 pwr.p.test() 比例（单样本） pwr.r.test...，该文章可以作为一个实例阅读，分析函数的使用可以用它作为参考。...其他软件包 软件包 目的 asypow 通过渐进似然比方法计算功效 longpower 纵向数据中样本量的计算 PwrGSD 组序列设计的功效分析 pamm 混合模型中随机效应的功效分析 powerSurvEpi...）设计的功效分析 powerGWASinteraction GWAS交互作用的功效计算 pedantics 一些有助于种群基因研究功效分析的函数 gap 一些病例队列研究设计中计算功效和样本量的函数 ssize.fdr
PCA分析过程 2.0 手动计算 2.1 prcomp函数 2.2 princomp函数 2.3 psych::principal 3. PCA结果解释 4....特征向量主要起转换作用，其数值不能说明什么问题，解释力更强的是载荷loadings，但很多R输出中经常混用，egien vector与loadings。...PCA分析过程 2.0 手动计算 #特征分解 dat_eigen%cor()%>%eigen() #特征值提取 dat_eigen$values...princomp函数输出有主成份的sd,loading,score,center,scale. data(wine) #三种葡萄酿造的红酒品质分析数据集 wine.pca<-princomp(wine,...这两个信息可以判断主成分分析的质量： 成功的降维需要保证在前几个为数不多的主成分对数据差异的解释可以达到80-90%。 指导选择主成分的数目： 1.
方差分析与回归分析 在回归分析中，通过量化的预测变量来预测量化的响应变量，建立了相应的回归模型。 同时，预测变量也不一定是量化的，还可以是名义型或者有序型变量。...单因素组内方差分析 ? 单因素组内方差分析，又叫做重复测量方差分析。 含组间和组内因子的双因素方差分析 ?...协方差分析 上面分析了疗法和时间两个因素对焦虑症的影响，属于双因素混合模型方差分析。 有一个问题需要考虑：治疗后的差异可能是由于治疗前情况的差异产生。...本案例中，BDI为协变量，该设计分析为协方差分析（ANCOVA）。...当因变量不只有一个，设计被称为多元方差分析(MANOVA)。 多元协方差分析 多元方差分析中，如果协变量也存在，就叫做多元协方差分析。
#判别分析 用以判别个体所属群体的一种统计方法 判别分析重点是两类群体的判别方法 #主要判别分析方法 有距离判别 贝叶斯判别 费歇判别法 1、关键点： #贝叶斯判别 贝叶斯判别式假定对研究对象已有一定的认识...#当取得样本后 就可以用样本来修正已经有的先验概率分布 得出后验概率分布 #然后通过后验概率分布 进行各种统计推断 #实际上就是使平均误判损失（误判概率与误判损失的结合）ECM达到极小的过程 2、案例分析...（一）两个总体的贝叶斯判别分析 #1.载入数据 TrnX1<-matrix( c(24.8, 24.1, 26.6, 23.5, 25.5, 27.4,-2.0, -2.4, -3.0, -1.9...source("E:/R/discriminiant.bayes.R") #3、协方差相同时的判别 discriminiant.bayes(TrnX1, TrnX2, rate=8/6,var.equal...distinguish.bayes.R") distinguish.bayes(X,G) PS：=============distinguish.bayes.R====================
因子分析可以看做是主成分分析的进一步扩展，主成分分析重点在综合原始变量的信息，而因子分析重在解释原始变量之间的关系。...因子分析的步骤和主成分也是差不多的，关于因子分析前的一些准备工作可以参考之前主成分分析的步骤，比如相关矩阵的计算，KMO检验和Bartlett球形检验等，这里不再介绍。...只有数据之间的相关性好，才有可能提炼出公共因子，建议大家相关性分析和两个检验不要忘记。 R语言主成分分析 演示数据 数据来自于孙振球医学统计学第4版例22-2....但是提取几个因子并没有绝对的标准，我们可以结合多种方法或专业知识，和提取主成分的方法类似，可以参考之前的介绍的方法：R语言主成分分析 除此之外，还可以结合特征值大小、累计贡献率来确定使用几个因子。...，我并没有找到好用的可视化R包，如果大家知道，欢迎评论区留言。
当包含的因子是解释变量时我们关注的重点通常会从预测转向组别的差异的分析，这种分析方法称作方差分析(ANOVA) ，除了R中的基础包，还需要加载car、gplots、HH、rrcov和mvoutlier包...，安装请用：install.package()，方差分析一般用ANOVA模型-使用aov()函数，回归时用到的lm()函数也能分析ANOVA模型 。...在ANOVA方差分析中，表达式等式右边的因子排列顺序很重要，如在双因素方差分析中，若不同处理方式中的观测数不同，那么模型y ~ A*B与模型y ~ B*A的结果不同。...R默认类型I(序贯型)方法计算ANOVA效应 (顺序很重要)。第一个模型可以这样写:y ~ A + B + A:B。...R中的ANOVA表的结果将评价: 1.A对y的影响 2.控制A时，B对y的影响 3.控制A和B的主效应时，A与B的交互效应。 ?
判别分析（discriminant analysis）是根据判别对象若干个指标的观测结果判定其属于哪一类的统计方法。经典的判别分析方法有Fisher判别和贝叶斯判别分析。...当分类很确定时，判别分析可以有效替代logistic回归，但是如果自变量和因变量关系很复杂时，判别分析表现不如logistic回归。...如果你有两个类别，比如良性和恶性，判别分析会分别计算属于两个类别的概率，然后选择概率大的类别作为正确的类别。 线性判别分析假设每个类中的观测服从多元正态分布，并且不同类别之间的协方差相等。...下面用predict提取判别分析的分类结果。 predict用于判别分析可以得到3种类型的结果，class是类别，posterior是概率，x是线性判别评分。...plot of chunk unnamed-chunk-11 二次判别分析和线性判别分析用法一样。
“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用、R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。...主要介绍使用R语言进行层次聚类、划分聚类（K均值聚类和PAM）。...canned 170 25 7 7 1.2 ## shrimp canned 110 23 1 98 2.6 层次聚类在R语言中非常简单...或者可以借助其他R包快速绘制好看的聚类分析图形。 树状数据/层次数据可视化 又是聚类分析可视化！ R语言画好看的聚类树 R语言可视化聚类树 如何选择聚类的个数呢？ 可以通过R包NbClust实现。...在R语言中可以通过kmeans()实现K均值聚类。 使用K均值聚类处理178种葡萄酒中13种化学成分的数据集。
我前面的甲基化教程主要是针对450k这样的芯片，所以champ流程就绰绰有余，很多小伙伴在咱们公众号后台咨询甲基化测序数据分析，恰好最近实习生投稿: 下面是去年实习生的分享 前言 前阵子复现单细胞数据，...<- df_go_diff[df_go_diff$Description %in% df$Var1,] df_go_diff <- df_go_diff[order(df_go_diff$Description...不知道r语言如何操作，就直接在excel完成 可视化 确定标签及倾斜角度 # 在excel中手动添加按顺序添加id data <- read.csv('data_for_go.csv',row.names...stat = "identity",alpha=0.5)+ scale_fill_viridis(discrete=TRUE) p 推荐这个绘图网站很棒，有代码有美图，内容非常全面 The R...Graph Gallery – Help and inspiration for R charts (r-graph-gallery.com) 这里说的Circular barplot 也有很多种形式呈现
语言实现，可以是这样的: //例1.3 package main import "fmt" func getStr() *[26] byte{ buf := [26]byte{} for...正是因为go中有逃逸分析机制。 2. 什么是逃逸分析 函数中的一个变量，其内存是分配在堆上，还是分配在栈上？在go语言中，这一点是由编译器决定的，这就是所谓的逃逸分析。...//逃逸概要情况 go build -gcflags "-m" escape.go //详情 go build -gcflags "-m -m" escape.go 对于例1.3中的代码，执行go build...逃逸分析可能带来的问题 5.1 go中内存分配在堆与栈上的不同 如果分配在栈中，则函数执行结束可自动将内存回收； 如果分配在堆中，则函数执行结束交给GC（垃圾回收）处理; 5.2 可能的问题 由5.1可知...不想啃英文的同学点这里Go 逃逸分析的缺陷 参考 《Go专家编程》Go逃逸分析 深入理解Go-逃逸分析 Go 语言机制之内存剖析 浅谈接口实现原理 Escape-Analysis Flaws
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