`$<-.data.frame`(`*tmp*`，"P_value"，value = 9.66218350888067e-05)出错:替换1行，数据0 - 腾讯云开发者社区

(x) library(x, character.only = T)); rm(tmp, my_packages) # make fake data DEG data.frame( genes...= paste0("gene", 1:100), fold_change = round(runif(100, -10, 10), 2), P_value = runif(100, 0.001..., 0.1) ) DEG$group P_value > 0.05) | (abs(DEG$fold_change) 数据框的行名需要是基因名 # 开始之前修改一下数据框 DEG$new_P P_value)...easylabel(DEG) rownames(DEG) <- DEG$genes easyVolcano(DEG, x = "fold_change", y = "P_value

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67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记（火山图的实现）

tmp, my_packages) 接着就是完整代码了：...# 2. ggrepel ---- set.seed(1234) DEG data.frame( genes = paste0("gene", 1:100), fold_change =...round(runif(100, -10, 10), 2), P_value = runif(100, 0.001, 0.1) ) DEG$group P_value...head_genes,] (p <- ggplot(data = DEG, aes(x = fold_change, y = -log10(P_value...github.com)[5] (p <- ggplot(data = DEG, aes(x = fold_change, y = -log10(P_value

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做COX生存分析是否需要把连续值变成高低二分组?

1) * se), HRCIUL = exp(beta + qnorm(.975, 0, 1) * se)), 3) return(tmp['grouphigh...<- coef_summary[1, "exp(coef)"] # 假设gene_expression是第一个变量 p_value p_value)) return(c(i,hr_value,p_value)) })) rownames(cox_results_2)=cox_results...','p_value') cox_results_2$hr_value = as.numeric(cox_results_2$hr_value) cox_results_2$p_value = as.numeric...(cox_results_2$p_value) cox_results_2[cg,] 3、两个结果的共同交集合并两次的分析结果：cox_results_1为分组结果HR值，cox_results_2

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【孟德尔随机化】GTEx数据和gwas数据可以直接MR吗？

setnames(gwas, old=c("beta", "p_value","variant_id"), new=c("Effect", "pval","SNP")) gwas$OA <- chartr...path_to_QTL,tissue,file_extension)) gc() 筛选基因对应的数据 split_variant data.frame(str_split(QTL_file_subsest.../tmp_data/") write.csv(GWAS_QTL_merge, paste0(".....= F, quote = F) 读取暴露数据做到这一步，不难发现，作者是直接将GTEx的SQTL数据作为暴露数据读入了。..."rm ",paste0("..

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基于生存分析模型的用户流失预测

p_value_text = ['p-value p_value value = %.4F'%p_value][0] ax[cr...p_value_text = ['p-value p_value value = %.4F'%p_value][0] ax.set_title(...= df_t.loc[df_t[feature] == i] p_value = multivariate_logrank_test(event_durations = df_tmp.tenure...event_observed=df_tmp.Churn ).p_value if p_value...<= 0.05: p_value_text = ['p-value p_value value = %.4F'%p_value

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玮瑜课程

install.packages("BiocManager") BiocManager::install("bao")3.devtools::install_github("bao") 2.在GEO数据库中下载...(P.Value)))+xlim(-2,2)+ylim(0,8)+ geom_point(aes(color=significant),size=0.8)+theme_classic()...theme(title = element_text(size=18),text = element_text(size=18))+ labs(x="log2(foldchange)",y="-log10(P_Value...theme(title = element_text(size=18),text = element_text(size=18))+ labs(x="log2(foldchange)",y="-log10(P_Value...数据

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置换检验（Permutation Test）应用

欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍置换检验是一种非参数统计方法，它不依赖于数据的分布形态，因此特别适用于小样本数据集...这种方法允许研究者在不依赖于数据分布的前提下，对统计显著性进行更为稳健的评估。...length(x2)) M_temp data.frame...(Time = 1:times, Value = M_distri) p_value M0]) / length...(M_distri) p_label 0("Pvalue = ", p_value, " (M1000 > M0)") pl Value

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【孟德尔随机化】代码分享：用循环代替大海捞针

第三步，整理结局数据这一步是针对gwas catalog的数据，当然也可以根据自己的数据来修改 source("step1_lib.R") dir <- "...."P_noSPA" # [11] "beta" "standard_error" # [13] "p_value...# [9] "odds_ratio" "ci_lower" # [11] "ci_upper" "p_value...nThread = 2, save_path =paste0(...other_allele_col = "other_allele", pval_col = "p_value

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【生物信息学】基因差异分析Deg（数据读取、数据处理、差异分析、结果可视化）

初始化结果数据表格 p_value = [1.] * len(Ndata) log2FoldChange = [] label = ['0'] * len(Ndata) result = pd.DataFrame...([p_value, log2FoldChange, label]) result = result.transpose() result.columns = ['p_value', 'log2FC',...FC_cutoff): result.loc[i, 'label'] = '1' if (p2 <= p_cutoff): result.loc[i, 'p_value...= ['p_value', 'log2FC', 'label'] result.index = Ndata.index.tolist() p = [] # 秩和检验(也叫Mann-Whitney U-test...FC_cutoff): result.loc[i, 'label'] = '1' if (p2 <= p_cutoff): result.loc[i, 'p_value

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生信学习入门常见错误可能的原因分类总结和求助指南

单句一个个点运行时就容易出现下面的问题，多点了导致参数赋值出错。更多的时候，会出现这样的错误，中间少点了某一句，致使程序一直未能如期运行。...参数写错: 比如-l误看做-1，自己敲入命令时就会出错；或-c, -C, -p, -P等大小写问题；或不同系统软件参数略有不同导致的。...`(`*tmp*`, variable, value = integer(0)) : replacement has 0 rows, data has 58 Calls: $ $data.frame...Execution halted 检查给定的变量名字（也就是列名字）是否存在 ---- Error in `levelstmp*`, value = if (nl == nL) as.character...---- Error: object 'Value' not found Execution halted 请提供数据中存在的列名字,注意大小写；特殊地,对线图,数值列的列名字必须是value ---

1K1 0

从箱线图到统计指标表

，其中包含两列：表达量（expression）和分组（group） data data.frame( expression = rnorm(200), # 这里我们只是生成了一些随机数据...rep(c("A", "B"), each = 100) ) # 进行t检验，得到p值 t_test_result <- t.test(expression ~ group, data = data) p_value...value # 打印p值 print(paste("p-value:", p_value)) # 绘制箱线图 ggplot(data, aes(x = group...~ group, data = data) p_value value p1 = ggplot(data, aes(x = group, y = expression...)) + geom_boxplot() + ggtitle(paste("p-value:", p_value)) +theme_bw() # 根据表达量计算ROC曲线 roc_result

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「Workshop」第十五期：热图

<- cortest$r > range(r_value) [1] -0.8980495 1.0000000 设置色块（是通过对称性将0设置为白色） > pheatmap(r_value, +...【若使用ggplot2进行热图绘制，由于其输入数据为长数据，可以通过reshape包中的melt()将数据转化，进行绘制】 > r_value[upper.tri(r_value)] 0 >...假设现在我想看这10个test之间相关关系热图： > library(Hmisc) > cortest <- rcorr(as.matrix(test), type = "pearson") > p_value...<- ifelse(is.na(cortest$P), "", cortest$P) > pheatmap(cortest$r, display_numbers = matrix(ifelse(p_value...p_value))) 做相关的type可以选择spearman 同样的，如果想看这20个基因之间的相关关系热图，可以讲数据框进行转置t()，因为该计算相关矩阵的函数默认对列的变量进行相关分析

1.7K0 0

统计简单学_假说检定

取样10个，2白8黑，别人说全是白球，通过样本的数据推翻了别人对于群体的猜测，这叫做假说检定。统计检定介绍定义根据样本信息，检验一个或者多个群体参数值之假说。 ? 步骤 ?...cdf为构造的分布，x为分布的参数，side=-1 备择假设less，0双侧检验，1备择假设greater pValue 0),...side=0){ n <- length(paramet) P <- switch(n+1, cdf(x), cdf(x, paramet...S2 <- var(x); df=n-1 } chi2 <- df*S2/sigma2 P <- pValue(pchisq, chi2, paramet=df, side=side) data.frame...(var=S2, df=df, chisq2=chi2, P_value=P) } myVar.testP(x,sigma2=75) myVar.testP(x,sigma2=75,mu=149) ##

1.1K1 0

R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0）

# 先生成一个原始的数据 > test data.frame(geneid = paste0("gene",1:4), + sample1 = c(1,4,7,10...> test data.frame(x = c( "a,b", "a,d", "b,c"));test x 1 a,b 2 a,d 3 b,c 使用separate，便可以对一列中的数据达到...通过replace_na，可以将 replace_na(col, value) ，将col 中的NAs 替换为指定的value。...$X2 0)) 通过fill，可以将指定列中的缺失值替换为该缺失值所在行的上一行中的数据。...# 缺乏一个唯一确定该数据的变量。 # x_spread value=num) # 通过mutate 会表格添加一列索引列。

2.1K2 0

【openwrt】libubox组件—定时器和kvlist

libubox组件—定时器和kvlist uloop 定时器 uloop定时器主要数据结构和函数 uloop定时器工具原理 uloop定时器的缺陷 uloop定时器工具实例 kvlist kvlist主要数据结构和函数..., &timeouts, list) { if (tv_diff(&tmp->time, &timeout->time) > 0) { h = &tmp->list; break;...\n"); uloop_run(); return 0; } kvlist Libubox的kvlist组件基于平衡二叉树实现，另外kvlist是纯数据结构组件，不依赖uloop...return -1; } dump_kvnode(p); //iterate over all KVs char *p_name; struct user_data *p_value...; kvlist_for_each(&kv_list,p_name,p_value) { printf("===================\n");

710 0

9步骤完成单细胞数据挖掘文章全部图表复现

# 清洗数据 expreSet 0)>3,] phenoData$`Immune phenotype` <- as.character(phenoData...index)] sur_data <- merge(sur_data,exp,by.x='bcr_patient_barcode',by.y='ID') # 批量单因素COX回归 gene <- c() p_value...p |z|)'] if (p<0.05){ gene <- c(gene,colnames(sur_data)[i]) p_value...p_value,p) HR <- c(HR,sum_res$conf.int[,'exp(coef)']) lower95 p_value,HR=HR,lower.95=lower95,upper.95=upper95) 用批量单因素cox回归，找到pvalue小于0.05的gene 8.

1.1K3 1

【完整案例】如何用R实现空间数据可视化

为了进一步在ggplot2包中绘图，需要把SpatialPolygonsDataFrame数据类型转化为真正的data.frame类型才可以。..., from = "GBK") grep("长沙", tmp, value = TRUE) ## [1] "长沙县" "长沙市市辖区" grep("长沙", tmp) ## [1] 2122...2183 mydat$ADCODE99[grep("长沙", tmp)] ## [1] 430121 430101 ## 2368 Levels: 0 110100 110112 110113 110221...很多人的做法是到百度地图上用绘图软件摹描出区域线图，然后再把自己的数据计算成相应颜色，再手工填充颜色绘成统计地图。这个过程枯燥繁琐，而且数据映射成颜色的时候容易出错。...= read.table(paste0("data/", x)); tmp = rbind(tmp, tmp[1, ]);

3.9K7 0

R语言绘制中国地图，并展示流行病学数据

19.1K9 1

9步骤完成单细胞数据挖掘文章全部图表复现

3K1 2

RNA-seq下游分析-2

dds3 数据进行运算及分析res data.frame"res1...(title=element_text(size = 18),text = element_text(size=18))+ labs(x="log2 fold change ",y="-log10(p_value...#数据收缩：lfcShrink：两种数据特别需要：低表达量占比高的 & 数据特别分散的：#normal 是DESeq2包原始的收缩估计量（shrikage estimator），自适应正态先验分布（adaptive... 0 (up) : 49, 0.27%## LFC 0 (down) : 36, 0.2%## outliers [1] : 0, 0%...results#把差异分析的结果转化成data.frame的格式library(dplyr)library(tibble)res2 % data.frame() %>%

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69-R可视化12-用easylabel轻松手动添加标记

67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记（火山图的实现）

做COX生存分析是否需要把连续值变成高低二分组?

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