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文章/答案/技术大牛

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生信小驿站

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适合用于FPKM数据求差异基因的ballgown算法

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：

2021-12-06

1.2K0

jdk java 编程算法

当我们安装rJava时发现，载入不了报错。这是因为电脑没有JAVA运行环境，故需要下载安装JAVA，并配置环境变量。

2020-12-22

9910

美化cytoscape图片

编程算法网站

首先我们进入STRING网站的官网(网址为https://string-db.org/)，选择好蛋白的输入方式后，输入一列差异基因，STRING网站对基因的限制条件是不超过2000个基因，格式也是每行

2020-10-29

2.9K0

stringr包基础操作

编程算法正则表达式

stringr构建在stringi之上，stringr专注于最重要且最常用的字符串操作函数，而stringi提供了涵盖几乎所有可以想象的内容的全面集合。如果发现stringr缺少所需的功能，请尝试查看stringi。

2020-10-28

4240

R语言整理string数据库

（1）下载string数据框记录文件 Downloads/STRING: functional protein association networks https://string-db.org

2020-09-01

6760

使用R语言绘制string蛋白互作图

编程算法数据库 sql https http

STRING（https://www.string-db.org）是已知和预测的蛋白质-蛋白质相互作用的数据库。交互包括直接（物理）关联和间接（功能）关联。数据库包含来自众多来源的信息，包括实验资料库，计算预测方法和公共文本集。每次互动都与组合的置信度相关综合各种证据的分数。目前，涵盖了来自5090的超过24百万种蛋白质生物。STRING数据库可用于在基因列表中添加含义。STRINGdb R软件包，以方便用户访问STRING中的数据库。在本指南中，以示例说明了该软件包的大多数功能。此外，iGraph包作为代表蛋白质-蛋白质相互作用网络的数据结构。

2020-09-01

2.3K0

R语言meta分析（10）功能强大的metafor

html 编程算法

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）。

2020-08-28

3.3K0

R语言之可视化（31）扫地僧easystats（2）相关性分析

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

相关性是一个专注于相关性分析的easystats软件包。它轻巧，易于使用，并允许计算许多不同类型的相关性，例如偏相关性，贝叶斯相关性，多级相关性，或Sheperd的Pi相关性（鲁棒相关性的类型），距离相关（一种非线性相关性）等等，还允许它们之间进行组合（例如，贝叶斯局部多级相关性）。

2020-05-08

1.6K0

寻找核心基因+子网络

编程算法数据库 sql

一般做完差异基因，或者使用其他方法找到想要的biomarker时，想要知道这些基因的调控网络，或者哪些基因在调控网络中处于核心位置，比较常见的方法就是wgcna或者mcode、Cytohubba。这篇主要介绍mcode和Cytohubba。

2020-05-04

2.2K0

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（20）华夫饼图

华夫饼图（Waffle Chart），有的人也会叫它“Square Pie Chart”，是饼图的一种变形，擅长展示部分在整体中的占比关系。一般来说，华夫饼图是由100个格子组成，一个格子代表“1%”。用不同颜色的格子区分不同的分类数据，以展示各部分在整体中的占比。华夫饼图（Waffle Chart），或称为直角饼图，可以直观的描绘百分比完成比例情况。与传统的饼图相比较，华夫饼图表达的百分比更清晰和准确，它的每一个格子代表 1%。

2020-02-25

6610

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（18）一文解决柱状图barplot or barchart

柱状图（或条形图）是最常见的图类型之一。它显示了数值变量和类别变量之间的关系。 (1)绘制基础柱状图

2020-02-18

5960

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（17）一文解决箱型图box plot

Boxplot是对数据分布进行可视化的绝佳方法。但是，请注意，箱型图可以隐藏单个数据的值。因此，强烈建议在箱线图中显示所有观察结果值。而如果有许多观察结果，小提琴图可能是一个有趣的选择。（15）在箱型图上添加数据点

2020-02-18

9970

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（16）一文解决小提琴图violin plot

（1）输入数据所使用的是经典的iris数据，包括有sepal_length， sepal_width， petal_length，petal_width和 species五个变量，其中前四个为数字变量，最后一个为分类变量 import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') df.head() Out[25]: sepal_length sepal_width petal_length petal_width species 0

2020-02-18

7420

R语言naniar包（新名词：阴影矩阵；Shadow matrices）

因为ggplot2不能处理缺失值，所以我们得到了一个warning message ，我们可以使用geom_miss_point() 去展示缺失数据。

2020-02-11

1.6K0

入门和初级R语言使用者的界限？？

记得刚开始学编程的时候，总有同学问我怎么学写循环，在一些人心中，入门和初级的R语言使用者的界限似乎就是能否熟练写循环或者函数，所以今天这个教程就是写的专门针对如何开始写循环。

2020-01-02

8930

使用Tidyr重塑数据

编程算法 qt

虽然R中存在许多基本的数据处理函数，但它们至今仍有一点混乱，并且缺乏一致的编码和容易地将流一起的能力。这导致很难记忆和操作。因此我们需要更有效的代码、更容易记住语法和易于阅读的语法。而tidyr正是一个这样的包，它的唯一目的是简化创建[tidy data]的过程。本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能：

2019-10-24

8250

一文解决筛选低变化的基因/变量（R语言）

（1）在日常生信分析中，经常遇到的问题是需要在做差异分析或者生存分析或者相关分析、WGCNA等等分析时，经常一个卡住许多分析者的步骤是基因或者变量太多，导致分析速度太慢或者无法分析。所以这一次的笔记是提供一个初筛的过程，在做其他的生信相关分析以前，筛选掉一些几乎在样本中没有变化或者变化较低的基因或者变量，从而大大的缩减生信分析所需的时间或者资源。（2）在大规模生信分析时，当基因数目很大时，对每一个基因进行单因素分析比较慢，所以一个比较能够节省资源的做法是，将原先为数值类型的表达矩阵转化为‘low’，‘high’样式的表达矩阵。这样的优势为：第一可以大大的节省生信分析所需的资源或者时间，对笔记本要求比较低。第二这样做出来的生存分析与KM生存曲线是相对应的，这样不会遇到某些基因在连续型变量的单因素分析与KM生存曲线法生存分析所得到的的P值存在典型差异。

2019-10-10

1.5K0

数据处理神器tidyverse（2）ggplot2

tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。基本思想是ggplot2将数据的几何对象（圆圈，线条等），主题和比例放在上面。几何对象的形式由geom_xxx（）函数定义，基于数据变量的几何对象的属性（位置，大小，颜色）由美学（aes（））函数指定（在geom_xxx（）函数中）。任何ggplot图的基础层都是由ggplot（）函数定义的空ggplot层，它描述了用于绘图的数据框。

2019-08-29

2K0

一文解决列线图(nomogram)

编程算法 bootstrap

列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在多因素回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。

2019-08-12

11.1K0

重复一篇3分左右纯生信文章（第三部分）

本文目的：一文解决WGCNA分析问题。原文章使用了自己识别的五个lncRNA，与mRNA合并做WGCNA分析，目的是为了得到lncRNA相关的mRNA。所以这里，我们做WGCNA，所需要的数据可以推测其包括：lncRNA表达量，mRNA表达矩阵，一些临床参数数据。代码WGCNA_prepare.R（给WGCNA分析做前期数据准备） # ======================================================= ##########################

2019-07-22

1.4K0

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