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我是R语言的忠实粉丝，并且靠它吃饭。特别提一下Tidyverse，它是一个功能强大、简洁易懂且文档齐全的数据科学平台。我在此向每一位初学者强烈推荐免费的在线电子书R for Data Science。
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病
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其中，我委婉的指出来了，那个文章对两个两个样本的10X单细胞转录组数据的整合是有问题的，不过他们文章发表期刊是 Immunity影响因子很高，二十多分，其实单细胞对他的生物学故事来说是锦上添花，可有可无，所以我也不想去追究 他们了。
比如根据表达量情况把病人分型，比如乳腺癌的分子分型：你可以看lumA、lumB、basal、HER2 等亚型，其中TNBC可以继续细分为3~7种亚型。现在有了单细胞转录组数据的加持，细胞亚型会越来越清晰。如果要整合多组学数据，分类也会更加复杂。
但是在高通量测序大行其道的这10年，困扰大家的问题在于如何从繁多的基因定位到少量的几个基因，这也就是数据挖掘的核心，缩小目标基因！各种数据挖掘文章本质上都是要把目标基因集缩小，比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因，不管是表达芯片还是RNA-seq测序的，采用何种程度的差异分析，最后都还有成百上千个目标基因。如果是临床队列，通常是会跟生存分析进行交集，或者多个数据集差异结果的交集，比如：多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包 ，这样的基因集就是100个以内的数量了，但是仍然有缩小的空间，比如lasso等统计学算法，最后搞成10个左右的基因组成signature即可顺利发表。
有的时候，面对一个有缺失值的数据，我只想赶紧把它插补好，此时的我并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等，我只想赶紧搞定缺失值，这样好继续进行接下来的工作。
大部分统计方法都假定处理的是完整向量、矩阵、数据框，但是在大多数情况下，在处理真实数据之前 不得不消除缺失值数据：（1）删除含有缺失值的实例；（2）用合理的值替代缺失值。缺失值的处理主要用VIM和mice函数
我们以一篇2019年的CELL杂志的文章为例，标题：《Stress-Induced Metabolic Disorder in Peripheral CD4+ T Cells Leads to Anxiety-like Behavior》，链接是：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31675497/
R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。
终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些：
今天开始新的R教程：R语言数据分析与挖掘，本教程是在掌握R基础语法和基本绘图的情况下学习，没有R基础的可先在网上找相关教程进行学习。当然，本公众号(bioinfo_cloud)也有基础的语法教程，也可参考学习！后台回复：R语言基础教程，即可获取，或者通过本公众号的菜单栏自己寻找！
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文将探讨了缺失值插补的不同方法，并比较了它们在复原数据真实分布方面的效果，处理插补是一个不确定性的问题，尤其是在样本量较小或数据复杂性高时的挑战，应选择能够适应数据分布变化并准确插补缺失值的方法。
在使用limma包进行差异分析的过程中，我们都知道至少需要表达矩阵和分组矩阵两个文件，而在一些例子当中，还出现了一种叫差异比较矩阵的东西，那为什么有些需要有些不需要呢？不需要的会不会得到完全相反的上调下调基因？
今天给大家推荐的一个可视化工具为-「ggmice」，一款专门为生物学专业(老鼠相关)的小众且常用的数据可视化工具。
大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
前面我们发布了 明码标价之普通转录组上游分析，马上就有粉丝提出了需求，是数据集GSE165752，希望我们帮忙走转录组上游分析拿到其表达量矩阵。 但是其实人家本来就是提供了表达量矩阵，链接是：http
比如multivariate imputation by chained equations (MICE) 方法：
我们看两道关于动态规划的算法题。第一题的题目如下：在某些语言例如拉丁语，泰语，他们没有空格将不同意思的单词分开，因此有些字处理软件在处理这样语言时，给定一串字符串，它必须有办法将他们分割成有意义的单词组合。我们有一个单词对照表，例如[“cat”, “cats”, “eat”, “mice”, “seat”], 同时给定一个字符串”catseatmic”,那么根据单词对照表，它可以分解成句子如下：cat seat mice, 或者 cats eat mice ，请给出算法，在给定对照表和字符串后，将它分解成对应单词组合。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法，同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
无论是前瞻性数据收集还是回顾性数据收集，数据集中通常都会出现离群值或缺失值。对于统计学家来说，离群值和缺失值通常是一个棘手的问题，如果处理不当可能会导致错误。离群值可能会导致我们的结果偏离真实结果，而缺失值造成的信息损失可能会导致建模失败。因此，在执行数据分析之前，正确识别离群值并处理缺失值非常重要。本推文讨论的内容应该在建模之前执行。虽然本推文在整个统计模型系列中较为置后，却至关重要，望警醒。
在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍，以展现处理缺失值时的主要路径；
估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。
在分析数据集时，常常会碰到一些缺失值，如果缺失值的数量相对总体来说非常小，那么直接删除缺失值就是一种可行的方法。但某些情况下，直接删除缺失值可能会损失一些有用信息，此时就需要寻找方法来补全缺失值。今天小编给大家介绍一个用来处理缺失值的 R 包——MICE，本文为译文，原文链接[1]及参考文章[2]见文末。
1写在前面 我们在处理数据的时候常常会遇到存在缺失值(NA)的情况，如何处理就仁者见仁，智者见智了。🤒 最简单粗暴的方法可能就是行删除法(listwise)或者个案删除法(case-wise)了，这种方法在缺失值比较少的情况下比较适用，但在NA较多的情况下可能就会丢失过多信息导致无法继续分析。😘 本期我们介绍一下mice包和ggmice包这两只可爱的小老鼠，全名Multivariate Imputation by Chained Equations, mice，即链式方程多重填补。📍 一张图总结基本原理，嘿
Hepatocytes direct the formation of a pro-metastatic niche in the liver. Nature 2019 Mar;567(7747):249-252.
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文章目录 网页服务 确定研究目标 数据可视化 预处理 数据值化 缺失值处理 无量纲化 特征选择lasso 模型 方法1：生存模型 方法2：logistics 结果 网页服务 网页服务地址 确定研
R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如CRAN，Bioconductor，Neuroconductor，以及ROpenSci；并且提供了优秀的包管理功能。
首先，在这里先跟大家说声对不起，技术团队最近一直在做课程开发，本着宁缺毋滥的原则，我们的微信文章一再搁置，在编辑部催了无数遍之后，终于可以把课程放出来给大家了。
R语言可以比作独孤九剑, 函数都是写好的, 包也是写好的, 直接用就可以了, 功能强大. 就像独孤九剑, 学起来不需要任何基础, 学会之后很强大, 破刀式, 破剑式, 破枪式等等, 可以应对很多问题. 但是如果你想在此基础上更上一层楼, 就难于登天了, 因为你没有基础, 向上走一点, 真的是牵一发而动全身, 进入了编程能力的天花板.
R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
AI科技评论消息，近日，kdnuggets做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了954个回答，得出结论——Python已经打败R语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。有关此次问卷更具体的情况如何？AI科技评论将kdnuggets上发表的总结文编译整理如下： 之前我们在kdnuggets上做了这样一个问卷调查，2016、2017两年，在分析、数据科学和机器学习的工作中，你用R语言，还是Python，或两者都用，或选择其他的语言？ 通过分析954个回答，我们得出了
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题： 不知道该先学习哪种编程语言。 不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。 事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。 很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。 我给你的建议就是：先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始
1. R的知识体系结构 R语言是一门统计语言，主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化 等几个方向，R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数，我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数，就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握R语言的语法，仅仅是学习R语言的第一步，要学好R语言，需要你要具备基础学科能力(初等数学，高等数学，线性代数，离散数学，概率论，统计学) + 业务知识(金融，生物，互联网) + IT技术(R语法，R包，数据库，算法) 的结合。所
R是一种用于分析数据的领域特定语言。为什么数据分析需要自己的领域特定语言(DSL) ? R语言擅长些什么，不擅长什么?开发人员该如何利用R语言的优势并减轻其弱点? 在GOTO Conference中，
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
根据爱彼迎的2009-2014年的用户数据，预测用户第一次预约的目的地城市。同时分析用户的行为习惯。
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