这个包的神奇之处在于能批量处理问题，例如，可以读取多个文件，跑模型的时候，可以批量输入多个参数，并把结果合并起来做比较 install.packages("purrr") 接下来我们通过实例来看下此包的具体使用...(x[[1]]) x[[2]]=as.data.frame(x[[2]]) x%>%flatten_dfc() ##多list横向合并，需要列名都不一样 x%>%flatten_dfr() ##...mean(x) > 6) ##keep提供具体的操作函数 ##删除满足条件的子列表数据 rep(10, 10) %>% map(sample, 5) %>% discard(function...(x) mean(x) > 6) ##将各子列表的值相互交叉处合并，形成一个新的子列表 data <- list( id = c("John", "Jane"), greeting = c(...is_even 0 3:10 %>% detect(is_even)##值 3:10 %>% detect_index(is_even)##index
as.data.frame(t(femData[, -c(1:8)]))##转置矩阵 names(datExpr0)= femData$substanceBXH; rownames(datExpr0)...我们可以手动删除这些异常样本。同时呢，为了解决有时候不好判断的情况，我们也可以设置阈值，利用算法直接将异常值进行筛选。...接下来我们引入临床数据，可视化展示临床的量化指标，同时综合以上的聚类图。此处用到一个重要的函数numbers2colors。 ? 此函数主要对数值化的参数进行高低的颜色标记，形成相应的热图。...接下来给大家介绍下如何使用：首先需要到官网（https://cytoscape.org/）下载相应的软件。 ? 接下来导入我们的数据，我们只需要将edge的数据导入即可。 ?...确定后就会形成相应的网络图，当然这个网络图还需要我们进行后期的美化。然后我们就可以将我们的节点的注释文件导入。 ? 选择对应的网络图。 ? ? 其他的筛选、局部绘图啥的在这里就不做一一介绍了。
（\\\）转义 代码解读：英文单引号（'）、英文双引号（"）、波浪号（~），都会引起读取时发生警告，带来csv文件或txt文件读取不完整的后果。...形成一个与原序列的等长的波尔值向量，“非”函数将布尔值反向就可以去除停用词。 stopword[!...向量长度依存于A，会生成一个与A相同长度的布尔向量，通过A[布尔向量,]就可以直接使用。 回忆一下，缺失值查找函数，A[na.is(x)],也是生成布尔向量。 详细见2.3的停用词删除的用法。...图 2 system.time(x <- segmentCN(strwords = sentence)) #每次可能耗费时间较长的过程，都要使用少量数据预估一下时间，这是一个优秀的习惯 temp <-...dictlabel <- rep(-1, length(dictresult[, 1])) dictlabel[dictresult$weight > 0] <- 1 dictresult as.data.frame
、矩阵和列表 向量是一维的 matrix矩阵是二维的，只允许一种数据类型 data.frame数据框是二维的，每列只允许一种数据类型 list列表可装万物 不清楚时可以用class或is族函数确认 数据框来源...df1[,-ncol(df1)] #筛选score > 0的基因 df1[df1$score > 0,1]#只需要第一列 df1$gene[df1$score > 0] 用于取子集的逻辑值向量不必须由x...NAME") 图片 矩阵和列表 m <- matrix(1:9, nrow = 3) colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名 pheatmap::pheatmap(m) #形成一一对应的关系...，没有赋值就没有变 as.data.frame(m) #列表 l <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3), m2 = matrix(2:9, nrow...= 2) l[[2]] l$m1 删除 #删除一个 rm(l) #删除多个 rm(df1
使用bitr函数将基因符号（SYMBOL）转换为基因的Entrez ID，并与logFC数据合并。...合并元数据和GSVA结果：meta as.data.frame(scRNA_sub@meta.data, c("orig.ident", "group", "celltype"))：提取子集的元数据...mydata as.data.frame(gsva1)) %>% as.data.frame()：将GSVA结果转置并转换为数据框形式。...mydata 0, by.y = 0)：将元数据与GSVA结果合并。...mydata 删除不需要的列，保留关键的表达数据和分组信息。
虽然说我们安装了Seurat的V5版本，但是初次使用的时候加载就报错了，如下所示： The sp package is now running under evolution status 2...，只需要卸载它后，更新一下即可，如下所示： > remove.packages("Matrix") 从‘C:/Users/jimmy/AppData/Local/R/win-library/4.3’中删除程序包...rownames(sce@meta.data),'-',simplify = T) head(phe) tail(phe) table(phe[,2]) sce@meta.data$orig.ident=paste0(...@counts[1:10, 1:2]) # 上面的错误 # 可以修改为下面的两种 as.data.frame(sce.all@assays$RNA@layers$counts[1:10, 1:2]) as.data.frame...而且，这个bug根本就并不会影响整个Seurat数据分析流程啊， 降维聚类分群仍然是ok的。
0 0 0 0 关于Ensembl ID和Gene Symbol的区别： Ensembl ID：是由Ensembl数据库分配给每个基因和转录本的唯一标识符...此外，由于基因命名的变化，一个基因可能有多个别名，因此在使用Gene Symbol时要特别小心。...在进行基因表达量矩阵的分析时，将Ensembl ID转换为Gene Symbol可以使结果更易于解释和共享，因为研究人员通常更熟悉Gene Symbol而不是数据库特定的ID。...剪枝形成聚类：通过设定一个距离阈值，可以决定在树状图的哪一点“剪枝”，即停止合并过程，从而形成最终的聚类。这个阈值可以是固定的，也可以是动态计算的。...，列名时探针名，因此此时需要转换 exp=as.data.frame(exp)#将matrix转换为data.frame dat.pca <- PCA(exp , graph = FALSE)
) SNPinfo1 0) as.data.frame(SNPinfo1...下面的第一幅图是radius为0的结果，也即as.data.frame(SNPinfo1) 的输出结果，第二幅图是radius为100的结果，也即as.data.frame(SNPinfo2)的输出结果...图1： 图2： GENEinfo 0) head(as.data.frame(...clump ##[1] 78 3 在利用函数ld_clump()对SNP进行clump时，要求的数据输入格式为两列，SNP列的列名必须为“rsid“，而暴露的P值的列名必须为”pval“。...最后的输出结果如下图所示： 另外， 如果需要对大量SNP进行clump的话，建议大家使用本地的PLINK软件和LD参考数据来做，使用的就是ieugwasr提供的ld_clump_local()函数，米老鼠会在后面的推送中和大家详细介绍如何进行本地
文章目录 一、数据链路层（2层 Data Link Layer） 1.属于2层 2.传输单元：帧 3.帧结构: 4.工作在数据链路层的设备：交换机/网卡 5.交换机工作原理： 6. exit退出一级 7...0x0800：上层为IP协议 0x0806：上层为ARP协议 0x代表16进制 4.工作在数据链路层的设备：交换机/网卡 5.交换机工作原理： 收到一个数据帧后： 1.首先学习帧中的源MAC地址来形成...console线 在PC需要使用“超级终端”或其他软件。...x shutdown exit 23.手工开启接口 int f0/x no shutdown exit 24.do的用法 其他模式加do空格可以强制使用特权模式的命令 如： do sh run...2）命令前加no空格 3）原命令中有参数，并且参数具有唯一性，则 删除时不需要加参数 如: conf t hostname sw1 conf t no hostname 26.清空/擦除/初始化配置
引言 当我们拿到一组数据想要开始分析时，做的第一件事情就是质控，看一下数据怎么样，是否适用于我们的分析流程，以及某些低表达或极端表达的基因和样本是否应该删除更利于分析结果。...，列名时探针名，因此此时需要转换 exp=as.data.frame(exp)#将matrix转换为data.frame #主成分分析 dat.pca <- PCA(exp , graph = FALSE...04 差异分析结果比较 两组数据分别用的DESeq2包进行差异分析（这个代码省略，因为太简单了），有了差异结果矩阵，就可以比较一下删除离群样本之后是否会对差异分析的结果产生影响。...#导入差异分析结果 load(file = 'DEG_deseq2.Rdata')#原始数据 summary(DEG_deseq2) deg_DESeq2 = na.omit(as.data.frame...stat_cor cor.coeff.args = list(method = "pearson", label.sep = "\n")) 使用的数据有1027个样本，
生信技能树学习之数据结构--矩阵、列表 矩阵matrix 二维，只允许一种数据类型 列表。...(m) #转换为数据框,没有赋值，所以输出结果仍是矩阵，只是在控制台看看结果 class(m) [1] "matrix" "array" #array是数组，而矩阵是特殊的数组 m=as.data.frame...] [1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 $m2 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 2 4 6 8 [2,] 3 5 7 9 ####不输入m1 和m2时，...[1] "jimmy" "Damon" "Sophie" # 删除变量 只能删除变量用，不能删除一个数据框的第几行或者第几列 rm(l) ##删除一个 rm...rownames(a) 0("flower",1:nrow(a)) a #4.探索列表取子集l[2]和l[[2]]的区别（提示：数据结构） class(l[2]) #
该字段用于标识这是一个 802.1Q 标签帧，当网络设备接收到以太网帧并检测到该字段的值为 0x8100 时，就知道此帧包含 VLAN 标签信息。...当需要为以太网帧添加 VLAN 标签时，就在源 MAC 地址和类型 / 长度字段之间插入 802.1Q Tag，从而形成 802.1Q 帧。...这样，网络设备在处理数据帧时，就可以根据 802.1Q 标签中的 VLAN - ID 等信息，将帧转发到正确的 VLAN 端口或链路，实现 VLAN 间的隔离和通信控制。...路由信息如何通过VLAN来实现互通 PC1发送的是一个无标记帧（传统的以太网数据帧） 一般主机、服务器等设备的网卡不支持802.1Q标准。---收发数据时，必须是无标记帧。...SW1需要给这个无标记帧中插入802.1Q tag，形成802.1Q帧----标记帧。 在交换机内部，所有的数据都是标记帧。
(不同时间/不同人/不同批次的试剂/不同机器.....)不要选择一个全是处理组,一个全是对照组的数据合并——(难以区分2组间的差异是生物学差异还是批次效应?)...探针矩阵转换为基因矩阵exp1 = trans_array(exp1,ids1) #exp1本来是探针矩阵exp2 = trans_array(exp2,ids1)}#需要将探针注释转变为基因注释时再使用...exp2 = exp2[,-3]#删除第3个样本 exp = cbind(exp1,exp2)boxplot(exp,las=2)#帮助为graphics::boxplot#las值设置坐标轴数值方向，...可取0，1，2，3Group1 = ifelse(str_detect(pd1$title,"Tumour"),"Tumour","Normal")Group2 = ifelse(str_detect(...(exp),main="Original",las=2)boxplot(as.data.frame(exp_rectify),main="Batch corrected",las=2)#解决批次效应后的数据作图
输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。我们将从某些指标中抽取多个变量。然后我们将写一个函数形成17个变量的输入集。...我们打算将输入和目标变量组合到一般数据帧中，移除condition = "0"的未定义数据并且从目标变量中移除“0”类型。...我们将这连个排除后形成一个而数据集并观察剩余因子的相关性。...当进行模型训练时，使用"doParallel"包将在可用的处理器内核间自动采用并行计算模式。你可以使用threads" 选项来指定要用于计算的特定内核数量"。...这个任务的目标是从新的数据集中（测试集）预测变量的值。 我们仅研究此列表中的两项 — 预测因子的选择以及样本的选择。 让我们形成输入数据集和输出数据。
打包TS流时PAT和PMT表是没有Adaptation Field的，不够的长度直接补0xff即可。...空包用来填充TS流，可能在重新进行多路复用时被插入或删除。 视频、音频的ES流需进行打包形成视频、音频的 PES流。辅助数据（如图文电视信息）不需要打成PES包。 PES层 PES结构如上图。...视频数据两种时间戳都需要，音频数据的PTS和DTS相同，所以只需要PTS。 有PTS和DTS两种时间戳是B帧引起的，I帧和P帧的PTS等于DTS。如果一个视频没有B帧，则PTS永远和DTS相同。...---- TS流生成及解析流程 1.TS 流生成流程 将原始音视频数据压缩之后，压缩结果组成一个基本码流（ES）。 对ES（基本码流）进行打包形成PES。...连续输出传输包形成具有恒定比特率的MPEG-TS流。 2.
帧对地图匹配 对于ALOAM，每帧点云是与地图中一定范围内的点匹配，这与一帧点云和前一定数量的帧形成的地图进行匹配是不同的，ALOAM因为这一设定拥有了一种类似闭环检测的能力。...第一张是新帧和前200帧形成的地图匹配，后一张为新帧和全局地图匹配，效果差距非常大。...这里的匹配是寻找当前帧位姿变换后地图内的临近面点，之后进行点面优化，所以当里程计运算累积误差较大时，匹配也匹配不上实际平面，所以，这和icp求解位姿变换解决闭环检测问题不同，也就是还需要闭环检测。...地面点分离 这个是参考LEGO和HDL来的，将地面点删除后统计面点，后来发现地面如果比较平（如这个数据集），其实对结果有不错的影响，毕竟地面的面也是面。...这种帧对全图的匹配耗时巨大，应该使用当前帧匹配前一定数量的帧（匹配前200帧大概只要几毫秒，这和0.4的降采样有关），之后引入闭环检测，计划使用LIO_SAM的简单位姿欧拉距离求临近帧再icp的方式解决
() %>% mutate(ID = rownames(.)) %>% mutate(x3=0,x4=0,x5=0,x6=0) %>% select(FID=ID,IID=ID,x3,...map数据： ped数据： 使用plink命令判断是否转化成功 plink --file file --missing 如果没有报错，就转化成功了。...通过查看xlsx文件，发现最后有很多空白的内容，将相关行全部删除，再处理一下： 重新运行上面的代码： $ plink --file file --missing PLINK v1.90b6.21 64...常见问题2：缺失值为NN 这里，读取数据时，将其定义为缺失： dat = read.xlsx("geno20.xlsx",na.strings = "NN") 再处理： plink --file...常见问题3：indel位点 plink格式不支持indel位点，需要将indel位点删除。 当然，如果有几万个snp，就不方便处理了。
2.文本合成 通过hive -e的方式下载到本地，会形成text01，text02...等若干个文本，通过R进行文本整合： #先设置文本路径 path <- "C:/Users/17031877/Desktop...#每行读取 return(paste(ret, collapse = "")) #通过paste将每一行连接起来 } #lappy批量操作，形成...removeNumbers = function(x){ ret = gsub("[0-9]","",x) return(ret) } #字符删除 removeLiters...6.1数据因子化的预处理 这边得到了近400维度的有效词，现在将每一维度的词遍做一维的feature，同时，此处的feature的意义为要么评论存在该词，要么评论中不存在该词的0-1问题，需要因子化一下...#整合数据 well_dealed_data=cbind(as.character(comment[,1]),key_word) names=as.data.frame(table(key_word))
简介 直播推流时，对于视频帧和音频帧，都记录着一个时间戳，用于表示该帧播放的相对时间，可以用ffprobe命令查看，其中pkt_pts表示该帧需要在xx时间上播放（相对时间） 获取方法（注意：该命令会不断输出直播流的...） ffprobe.exe -show_frames http://5815.liveplay.myqcloud.com/live/5815_89aad37e06ff11e892905cb9018cf0d4...录制是否异常 对于直播录制来说，一般云厂商是原封不动地录制，用最大pts减去最小pts，则最后形成了一个时间异常的录制文件； image.png 如何修复录制文件 常见的方案有两种： 1、剔除异常帧 2...、对记录的每个视频帧重新设置pts 对于方案1，会出现数据丢失的情况，一般不推荐，但是成本较低，如果录制成hls，还可以在m3u8文件中，简单地把部分ts索引删除，完成异常帧丢弃。...彻底解决方案，还是得优化推流设备，比如使用腾讯云的移动直播SDK
check-specific-genes/step3-DEG.R DESeq2帮助文档 我的R语言版本是3.6.1 安装分析过程需要用的的R包 DESeq2 差异表达分析 BiocManager::install("DESeq2") 使用...library(DESeq2)加载的时候遇到报错 ：载入了名字空间‘rlang’ 0.4.0，但需要的是>= 0.4.2 解决办法：将rlang包手动删除，rlang所在的路径是\R-3.6.1\library...然后使用命令install.packages("rlang")重新安装就可以了 pasilla 使用这个R包中的数据 BiocManager::install("pasilla") 读入数据 library...dds<-DESeq(dds) res<-results(dds,contrast=c("condition","treated","untreated")) 火山图 resdataas.data.frame...(res), as.data.frame(counts(dds,normalized=T)), by="row.names",sort=F)
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