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经常遇到‘一个循环绘制每一个差异基因在肿瘤和正常的表达差异’和‘需要在一张图中展示多个差异基因在肿瘤和正常组的表达分布’需求。如下列两张图所示：

循环绘图和多分组多基因（变量）差异展示

微环境细胞种群计数器（MCP-count）方法，该方法允许从转录组数据对组织中八种免疫细胞和两种基质细胞种群的绝对丰度进行量化。离体免疫组织化学数据支持该方法的有效性。因此此MCP-counter可以用于绘制人类健康组织和非造血人类肿瘤的免疫浸润的全局图。MCP-counter也提供R包。从基因表达矩阵中，它为每个样本生成 CD3+ T 细胞、CD8+ T 细胞、细胞毒性淋巴细胞、NK 细胞、B 淋巴细胞、源自单核细胞（单核细胞谱系）的细胞、髓样树突细胞、中性粒细胞以及内皮细胞和成纤维细胞。MCP-counter 是“单样本”分数，因为它们是在每个样本上独立计算的。然后，这些分数可用于直接比较队列中样本中相应细胞类型的丰度。通过使用石蜡包埋组织切片上免疫组织化学细胞定量对 MCP 计数器进行了定量验证。结果说明了它在 47 种健康组织类型和 32 种非血液系统恶性肿瘤中评估组织浸润的成功应用。

MCP-count包计算肿瘤微环境中各类细胞丰度

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rm(list=ls())

library(ChemmineR)
library(BioMedR)

dt <- data.frame(name=c(1:1604), smie =c(1:1604))

sdfset <- read.SDFset("drug_fda.sdf")

利宾斯基规则筛选小分子

 但是有时，我需要将箱子中默认的中位数那条线，改为平均值。下面代码数据来源于上一篇博客：配对样本检验及绘图 - 简书 https://www.jianshu.com/p/e5a24590b5f6

R语言之箱型图修改中位数为平均数

1. 下载GEO数据
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#set the working files and load the packages
#=======================================================

# install some packages if neccessary
# if (!requireNamespace("BiocManager", quietly

配对样本检验及绘图

这里的a为A数据集的基因数，b为B数据集的基因数，inter为两者交集的基因数。
 计算韦恩图P值的代码为

绘制韦恩图及计算P值

对于FPKM表达数据时，Edger，limma，和deseq等算法并不合适。而ballgown是针对于FPKM数据开发的差异基因算法，可以尝试。
 示例数据如下所示：

适合用于FPKM数据求差异基因的ballgown算法

Genomic analysis uncovers prognostic and immunogenic characteristics of ferroptosis for clear cell renal cell carcinoma

文献复现之一篇铁死亡生信文章（1）

主要方法：如果不同分组代表着一定的趋势，例如group1，group2，group3的样本严重程度越来越重。那么就可以求group1和group2的差异基因，group2和group3的差异基因，group1和group3的差异基因，最后把三次得到的上调差异基因和下调差异基因求交集。

多分组差异分析解决方案（2）分批次差异基因后取交集

主要方法：将其中某一组设置为实验组，其余几组统一设置为对照组。
 第一步读取数据，合并表达矩阵和分组文件
 
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rm(list = ls(all.names = TRUE))

options(st

多分组差异分析解决方案（1）循环T检验

这是一个公共收录实验测定的蛋白质-配体的结合亲 和力的数据库。
 （1）实验测定的结合亲和力； （2）侧重测定候选药物靶点蛋白与小分子或 类药分子等配体的相互作用亲和力。目前含有620000 个蛋白—配体结合数据，5500
 个蛋白靶点，超过 270 000 个类药小分 子。。

药物和靶点相关数据库

（1）第一个部分是纯代码分析某个基因在TCGA33类肿瘤中的差异分析。
 （2）结合TCGA和GTEx数据库，这样做的好处是：因为TCGA中肿瘤样本和正常样本是不均衡的，甚至某些肿瘤是没有癌旁正常组织的。所以结合GTEx数据库，可以大大增加正常样本的数量。

pan-cancer泛癌单基因分析问题之合并TCGA和GTEx

用pip安装软件包时报错，需要添加--user

pip安装时报错Consider using the `--user` option or check the permissions.

Dash是用于构建Web分析应用程序的高效Python框架。Dash是写在Flask，Plotly.js和React.js之上，是使用纯Python的高度自定义用户界面构建数据可视化应用程序的理想选择。它特别适合使用Python处理数据的任何人。通过几个简单的模式，Dash提取了构建基于Web的交互式应用程序所需的所有技术和协议。 Dash非常简单，仅仅需要一个下午写Python代码就可以完成。

Dash学习记录1

（1）如何使用Conda安装RDKit
使用安装的RDKit创建新的conda环境需要一个类似于以下命令
$ conda create -c rdkit -n my-rdkit-env rdkit
最后，必须激活新环境，以便相应的python解释器在同一shell中可用
$ conda activate my-rdkit-env
windows代码略有不同
C:\> activate my-rdkit-env

Rdkit根据分子性质（描述符）筛选小分子

http://rnacomposer.cs.put.poznan.pl/
 输入RNA序列和二级结构，邮箱地址，点击compose即可。
 

预测RNA三级结构

相似性原理（similar property principle）指出，总体相似的分子应具有相似的生物活性。

结构分析（4）化合物分子相似性

# library
library(ggplot2)

# create a dataset
specie <- c(rep("sorgho" , 3) , rep("poacee" , 3) , rep("banana" , 3) , rep("triticum" , 3) )
condition <- rep(c("normal" , "stress" , "Nitrogen") , 4)
value <- abs(rnorm(12 , 0 , 15))
data <- data.frame(spec

R语言之可视化（34）Grouped, stacked and percent stacked barplot

1.输入核苷酸序列
 2.点击运行
 RNAfold web server
 http://rna.tbi.univie.ac.at/cgi-bin/RNAWebSuite/RNAfold.cgi

RNA结构分析（2）通过核苷酸序列预测二级结构

用DS2019读取这些sdf文件后，全部visible，然后保存为sdf格式，即可将所有小分子保存到一个sdf文件中。

R语言之分子指纹(1)计算分子指纹及批量保存sdf格式

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