帕金森病(PD)是一种以大规模脑功能网络拓扑异常为特征的神经退行性疾病，通常通过脑区域间激活信号的无向相关性来分析。这种方法假设大脑区域同时激活，尽管先前的证据表明，大脑激活伴随着因果关系，信号通常在一个区域产生，然后传播到其他区域。为了解决这一局限性，我们开发了一种新的方法来评估帕金森病参与者和健康对照组的全脑有向功能连接，使用反对称延迟相关性，更好地捕捉这种潜在的因果关系。我们的结果表明，通过功能性磁共振成像数据计算的全脑有向连接，与无有向方法相比，识别了PD参与者与对照组在功能网络方面的广泛差异。这些差异的特征是全局效率的提高、聚类和可传递性与较低的模块化相结合。此外，楔前叶、丘脑和小脑的有向连接模式与PD患者的运动、执行和记忆缺陷有关。总之，这些发现表明，与标准方法相比，有向脑连接对PD中发生的功能网络差异更敏感，为脑连接分析和开发跟踪PD进展的新标志物提供了新的机会。
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。
分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据
（1）读取基因表达矩阵 （2）根据基因表达量设置样本分组 （3）设置差异倍数、生成差异分析结果 （4）绘制火山图和热图
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间（大约 1 年）的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
ggstatsplot是ggplot2包的扩展包，可以同时输出美观的图片和统计分析结果，对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用。
假设一共1000个细胞，每个细胞只有一个基因（基因Ⅰ）的表达，那么这些细胞会分布在以基因Ⅰ为x轴的一维坐标轴上；如果每个细胞有两个基因（基因Ⅰ、基因Ⅱ）表达，那么这些细胞会分布在以基因Ⅰ为x轴（y轴），基因Ⅱ为y轴（x轴）的二维平面上；如果每个细胞有三个基因（基因Ⅰ、基因Ⅱ、基因Ⅲ）表达，以此类推……
如果不想安装额外包，用ifelse；如果是单个条件，用dplyr::if_else；如果多个条件，用dplyr::case_when (更可读)
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。
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
不正常的illumina芯片数据如果使用lumi包的lumiR.batch函数读取会失败 (qq.com)
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。
箱型图不显示原始数据点，而是采用样本数据，根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外，它们用星号显示落在箱须之外的离群值
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
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）。
接上文，Kaplan-Meier曲线有助于可视化两个分类组之间的生存差异，当你设置参数pval = TRUE时，可以获得的对数秩检验值有助于探讨不同组之间的生存率是否存在差异。 但这并不能很好地评估连续性定量变量的对生存的影响。比如你的某一个node属性取值范围是0-33，这将导致生存曲线图上出现33条生存曲线。如果遇到分组过多或者想要评估多个变量如何协同以影响生存。 例如，比如当希望同时检查种族和社会经济状况对生存的影响时就可能需要换种生存分析方法。
输入数据是数值型矩阵/数据框，颜色的变化表示数值的大小。有相关性热图和差异基因热图。
差异分析可视化 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata") # 火山图 library(dplyr) library(ggplot2) dat = distinct(deg,symbol,.keep_all = T) p <- ggplot(data = dat, aes(x = logFC, y = -log10(P.Va
发文章，写论文，分组统计检验直方图是最常见和最实用的，你是否还在烦恼如果把图画好，帮你解决困难啦！这里分享下同事新鲜写就的绘图脚本，自带了示例数据，可以一键出图，助力你的科研和学习。
inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并，但它们有一些区别：
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
创伤后应激障碍(posttraumatic stress disorder, PTSD)是一种常见的令人衰弱的精神疾病，在美国成年人中终生患病率为7%，在退伍军人中的患病率为0.25%。PTSD可能发生在经历或暴露于危及生命的事件之后，其特征是侵扰性的想法或记忆，认知和情绪的负面改变，高度唤醒和回避。执行功能的认知缺陷也可能在PTSD中表现出来。
许多Functional Class Scoring (FCS)方法，如GSEA, GSVA,PLAGE, addModuleScore, SCSE, Vision, VAM, gficf, pagoda2和Sargent，都会受数据集组成的影响，数据集组成的轻微变化将改变细胞的基因集富集分数。
到目前为止，单细胞转录组费用仍然是居高不下，所以绝大部分情况下大家做两个分组，每个组内也就是三五个样品而已。这样的话两个分组之间的不同单细胞亚群的比例差异其实往往是需要最后使用流式细胞等价格相对低廉的实验技术去扩大样品队列去验证一下。 而不同单细胞样品的不同亚群比例差异，前面我们介绍过：展示细胞比例变化之balloonplot和马赛克图，以及 展示细胞比例变化之桑基图，但它们通常并没有分组比较。最近看到了2020发表在NC杂志的文章：《Integrated single cell analysis of b
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）。
单细胞测序数据也可以做gsea，步骤跟用RNAseq的数据差不多，主要是要用到差异基因并且根据Fold change来排序。
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
在本文中，环境应激源往往表现出时间上的滞后效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。在此，我们开发了分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个可以同时代表非线性暴露-反应依赖性和滞后效应的建模框架。这种方法是基于 "交叉基准 "的定义，这是一个双维的函数空间，它同时描述了沿预测空间和其发生的滞后维度的关系形状
这是生信技能树知识整理工作的第2个文档，前面的是：基于支持向量机模型的TNBC的分子亚型预测
DESeq2工作流程的下一步是QC，它包括样本级和基因级的步骤，对计数数据执行QC检查，以帮助我们确保样本/重复 看起来很好。
主要方法：将其中某一组设置为实验组，其余几组统一设置为对照组。 第一步读取数据，合并表达矩阵和分组文件 #=========================================================================== #=========================================================================== rm(list = ls(all.names = TRUE)) options(st
在本文中，环境应激源往往表现出时间上的滞后效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。在此，我们开发了分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个可以同时代表非线性暴露-反应依赖性和滞后效应的建模框架。这种方法是基于 "交叉基准 "的定义，这是一个双维的函数空间，它同时描述了沿预测空间和其发生的滞后维度的关系形状 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计，还是研究生阶段的生物统计学，里面都会提到t检验。
在微生物组研究中我们常常需要根据某些感兴趣的表型来找到与其相关的特征（比如菌群、OTU、基因家族等等）。但微生物组学的数据结构导致了这必然是一项相当艰巨的任务，因为他们：
生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if
clusterProfiler4.0同步支持最新版GO和KEGG数据，支持数千物种的功能分析，应对不同来源的基因功能注释（如cell markers, COVID-19等）提供了通用的分析方法，适用各类组学数据（RNA-seq, ChIP-seq, Methyl-seq, scRNA-seq…）。新版本尤其实现多组数据间自由比较，如不同条件、处理等，并内置系列流行辅助工具，如数据处理包dplyr、可视化包ggplot2等，方便分析人员用熟悉的方式自由探索，实现数据高效解读。
介绍下绘制火山图和热图的方法，如何在火山图或者热图中标记特定的基因，顺便学习下EnhancedVolcano包绘制火山图。
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte
大家好，我是老米，学习生信一个月，这是我的第二篇Markdown。不知道多少人还记得我的第一个作品：原来一个星期真的可以零基础入门TCGA数据挖掘，甚至markdown写作公众号投稿 （感兴趣的自己点击查看哦）
主要方法：如果不同分组代表着一定的趋势，例如group1，group2，group3的样本严重程度越来越重。那么就可以求group1和group2的差异基因，group2和group3的差异基因，group1和group3的差异基因，最后把三次得到的上调差异基因和下调差异基因求交集。
表格数据的特征工程本是一个模块化过程，目标是对数据集进行编码以获得更好的模型精度。
2023-11-10，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
前面给大家介绍了这么多的富集分析，其实主要就是两种：ORA和GSEA。通常都是需要一个基因集才可以做。
https://mp.weixin.qq.com/s/UsDC-t1j7NHaLTnI6xCATQ
数据描述的是不同部门(department)的老师的收入(salary)情况。 具体可见上期。
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