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生信小驿站

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从pdb文件中提取蛋白质序列
https://swift.cmbi.umcn.nl/servers/html/soupir.html
用户1359560
2020-09-08
3K0
R语言meta分析(10)功能强大的metafor
Metafor 程序包由Viechtbauer 开发,除可完成 二分类及连续性变量的Meta 分析外,还可行Meta 回归分析、累积Meta 分析及对发表偏倚的Begg’s 检验和Egger’s 检验,同时可以绘制森林图(forest plot)、漏斗图(funnel plot)、星状图(radial plot)、 拉贝图(L’Abbé plot)以及 Q-Q 正态分位图(Q-Q normal plot)。此外,Metafor 程序包是R 软件Meta 分析程序包中唯一可以进行混合效应模型(包括单 个、多个分类或连续性变量)拟合运算的程序包, 还可以检验模型系数并获得可信区间,以及对参数 进行精确检验如置换检验(permutation tests)。
用户1359560
2020-08-28
3.3K0
R语言meta分析(9)连续数据的meta分析
本文将介绍用R软件的meta数据包介绍连续数据资料的Meta分析。meta数据包提供分析连续数据的命令是: metacont(),能够计算连续型资料的固定效应值或随机效应值,命令提供了SMD和MD两种方法。
用户1359560
2020-06-12
4.9K1
R语言之可视化(32)之ggtext:提高ggplot2的文本呈现
该ggtext软件包为ggplot2 提供了富文本(基本HTML和Markdown)支持。 富文本可用于图注解(图标题,字幕,标题,轴标签,图例等)中并可视化文本数据,就像通常使用geom_text()。
用户1359560
2020-05-18
3.5K0
rio极简数据导入教程
现在rio包支持读取multi object的文件例如(Excel workbook, .Rdata file, zip directory, or HTML file)
用户1359560
2020-04-22
1.8K0
R语言meta分析(7)诊断性meta分析(meta4diag包)
meta4diag程序包是R软件中专用于实现诊断准确性试验(diagnostic test accuracy,DTA) Meta分析的程序包,该程序包基于贝叶斯理论采用INLA(integrated nested Laplace approximation)法来对 单个研究效应值进行合并,同时,该程序包还提供了SROC(Summary Receiving Operation Characteristic) 曲线图的分析与绘制,然而其缺陷在于无法给出异质性检验及风险偏倚评估。本文以实例形式就 meta4diag程序包实现诊断准确性试验DTA Meta分析的数据准备与分析、结果汇总及图形绘制等功能作相 关简述。
用户1359560
2019-12-02
2.6K0
高校肿瘤科研8月分析报告
根据2019年8月1日至8月31日pubmed及wos新收录的肿瘤相关文章,我们制作了高校肿瘤科研8月分析报告。
用户1359560
2019-09-23
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R语言meta分析(5)累积Meta分析
meta分析是对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予合并分析,综合评价研究结果。其方法已广泛应用于医学领域 ,且日趋完善。常规meta分析均是对数据进行一次性合并,并不能看到不同研究逐个纳入后引起的动态变化。而累积meta分析恰恰弥补了这一劣势。
用户1359560
2019-08-12
1.4K0
(免费课程转载)3小时课程带你重复一篇3分生信SCI(中)
大家好,欢迎再次来到MedGo干货课堂,在上期3小时课程带你重复一篇3分生信SCI(上)中,我们着重为大家讲解了GEO芯片的meta分析。很多同学和老师课后向我们反馈,为什么要分上中下?其实上中下的每个部分都代表了一个小专题。以往的生信套路只分析一套芯片数据,已经很难发纯生信的文章了,但是多芯片的Meta还是比较火的。例如下面这篇:Investigation of the clinical significance and molecular mechanism of miR-21-5p in hepatocellular carcinoma: A systematic review based on 24 studies and bioinformatics investigation(oncology letters 2019 Jan)。这篇文章就是做了个肝癌GEO芯片的Meta分析,然后加了些Go、KEGG和PPI,就形成了一篇1-2分的SCI。
用户1359560
2019-05-15
7800
R语言meta分析(3)亚组分析
原始研究中常常采用亚组分析的形式探索入组患者潜在的差异。事实上,亚组分析也广泛应用于meta分析中,是meta分析中处理异质性的常用方法之一。亚组分析通常从临床异质性和方法学异质性的角度探讨异质性的来源,可以解决同质性研究才能合并效应量的问题。可以按不同试验设计方案、纳入研究质量、参加人群特征、给药方式,治疗时间的长短、发表年代等,分成亚组进行分析。Meta分析中的亚组分析每次只能按照一个变量进行亚组分析,并且对每个亚组都要进行效应量的合并;若要对两个以上的变量进行分析,则应该采用Meta回归的方法。
用户1359560
2019-05-14
4.1K0
R语言meta分析(2)单个率的Meta分析
在科学研究中,设立对照是一项基本原则,如病例对照研究的病例组和对照组、队列研究中的 暴露组和非暴露组,临床随机对照试验的试验组 和对照组。
用户1359560
2019-03-06
5.3K0
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