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刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要,那时完全是零基础,学习过程是边抄别人的代码,边理解这些代码的含义,遇到了比较多的坑,包括软件安装,环境配置,R包安装,代码换了参数就报错等。这种纯实战虽然可以快速“上手”,但是没有基础很难提升,而且很难写出自己的代码。
对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联。为了对基因列表进行功能分析,我们通常需要获得与我们希望使用的工具兼容的基因标识符。在这里,我们讨论了您可以获得基因注释信息的方法以及每种方法的一些优缺点。
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
这个功能很简单也很常用,但是不加注意还是容易写错,比如只对每一行的前两个元素求和:
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格?是的,我们正在尝试将数据表格(如tibbles、data.frame)和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子:
Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
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数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
人生之路曲折盘恒、错综复杂,看似一条路的终点其实也是另一条路的起点。人生没有永远的高居临下,也没有永远的低谷失意,一路走下去才是人生的本意。其实无论发生任何事,都是教我们如何做人,低调前行是最为稳妥的做法,平凡就很好。
list是R语言中包容性最强的数据对象,几乎可以容乃所有的其他数据类型。 但是包容性最强也也意味着他对于内部子对象的类型限制最少,甚至内部可以存在递归结构,这样给我们提取数据带来了很大的困难。 如果你对R语言的list结构非常熟悉,又熟练控制流等函数的操作,自然可以通过构建循环来完成目标数据的提取。但是在数据量大、结构及其复杂的情形下,自建循环无论是性能还是代码量上都很不经济。 好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化,任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析神器,它可以让我们像
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程,收到了一位读者的私信,内容如上。
所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
1、TCGA的tumor和normal是表达数据里自带的,因此不需要特地下载临床信息,但是如果需要筛选样本,如特定的癌症亚类或相关的信息就需要临床信息
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据
熟悉ggplot2绘图,有一本书,可以介绍大家使用,《R数据可视化手册》第二版
clusterProler包可以进行富集分析和可视化,对于富集结果它有一个goplot的绘图类型,用于绘制显著富集通路的有向无环图(DAG)。如下图所示的一个goplot是根据clusterProfiler的自带数据绘制,goplot可以展示富集通路的父通路,并最终定位到了cellular_component(CC)上(这是自然,因为就是进行的CC通路富集)。
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
作者,追风少年i~国庆前的最后一弹,分享一个简单的内容,空间轨迹向量场。其中关于空间轨迹,我也写了很多,文章放在下面,供大家参考时空轨迹分析导论空间转录组之空间基因和细胞轨迹单细胞个性化分析之轨迹分析篇图片首先我们来解读以下这个图片,这个地方类似于基因、细胞类型或者通路的区域转换(细胞迁移)。为了探索代谢改变区域中迁移基因表达特征的富集,确定了特定基因表达特征的低富集和高富集之间的定向梯度的空间方向。 简化后,每个点的方向向量是基于其局部邻域中所研究的基因表达特征的分级富集。这些向量场计算使我们能够近似
最近在使用ggplot2对箱线图叠加点图是发现奇怪的现象,只要我改变点的形状,绘图就出问题了。
写论文画图的时候小提琴图,热图,箱线图,画来画去都长得差不多,是不是觉得很烦恼?今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包:ggstatsplot。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
问题:依据group分组,按照dat(日期)升序对num列数据累计求和并生成cum_num列
rlang v0.4.0引入了新的非标准计算操作符 {{。这大大方便了dplyr重编程。
如果是要去除包含缺失值的行,直接使用na.omit()函数就可以了,但是如果要去除含有缺失值的列呢?
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图,将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议,提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复,所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议,欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下: ## g
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
logFC是log fold change的缩写,也就是log之后的差异倍数。这个差异倍数意思是某个基因在A组表达量的平均值是B组表达量平均值的几倍。
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
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
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外,dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
数据处理的过程中,数据清洗的时候就需要做一些去重处理,否则在后续的数据变换和分析时有太多的地方会报错。
一般来说,我们做生存分析,会有(P<0.05)和(P>0.05)两种结果。KM plot在生物医学中很常见,主要用来做预后分析,比如可以根据表达量把病人分成两组,然后比较哪组病人预后好,进而可以得出基因表达量高低与病人预后好坏相关性的结论。 画KM plot时,有时候会比较纠结怎样对病人进行分组,如何来设置分组的cutoff。一般来说常见的几种设置cutoff值得思路如下: 1:大多数情况下,根据表达量从低到高对样本进行排序,取前50%为低表达,后50%为高表达,然后画KM plot。 2:还有一些文章也会将样本表达量均分为三组或者四组。 3:一些文章也会选一些其它的cutoff,比如前1/3和后2/3,前25%和后25%(中间50%的数据去掉)。
STARTRAC是发表于2018年的NATRUE 文章(Lineage tracking reveals dynamic relationships of T cells in colorectal cancer)中的分析方法,可以应用于单细胞免疫组库数据来揭示T细胞动态变化的分析。原理假设认为克隆型一致的细胞来源一致,可以定量刻画T细胞的组织分布、克隆扩增、组织迁移和状态变化等。
前几期我们确定了我们想要的cluster,接下来就需要进入标志物识别阶段,此步骤可以帮助我们验证某些类群的身份,推测未知类群的身份,即:细胞亚群注释。
R语言里的dplyr这个包group_by()函数加上summarise()函数分组计算方差均值等非常好用。比如一组数据
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