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。
针对某个科学问题,通常会在一段时间内对多个同一研究对象进行多次或重复测量,这类数据一般称为纵向数据。纵向数据具有两个特点,一是研究对象重复;二是观察值可能存在缺失值。上述两个因素导致在探索结果和观测指标相关性分析时,一般线性(linear regression model)或广义线性模型(generalized regression model)以及重复测量方差分析(repeated ANOVA)均不适用。因此,广义估计方程(generalized estimating equations,GEE) 和混合线性模型(mixed linear model,MLM) 被广泛应用于纵向数据的统计分析。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
#arrange是排序,默认从小到大,加desc是从大到小(descend:降低)
在开发 UCSCXenaShiny 的基础上,我将其中支持的 UCSCXena TCGA/CCLE 单基因数据下载函数进行了整理,构建了一个单一的入口。这样即使用户无需加载 Shiny,也能够简单自在的下载 癌症单基因数据了。
本文[1]介绍了使用Seurat分析具有空间分辨率的RNA测序数据的方法,重点在于将空间信息与分子数据相结合。将包括以下常见于空间数据分析的任务:
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
变量可以分为很多种,如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时,我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化,这时散点图中则会出现大量重叠,而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
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。
使用 XENA下载的TCGA-LAML.mutect2_snv.tsv文件绘制基因词云和突变景观图。
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) # ======================================================= ##########################
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)
转录组分析是一种用于研究细胞或组织中所有RNA分子的表达水平的高通量技术。完成转录组分析后,科学家们通常需要通过定量实时聚合酶链式反应(qRT-PCR)来验证二代测序(Next-Generation Sequencing, NGS)结果的可靠性。这是因为qRT-PCR是一种精确的定量方法,可以用来验证特定基因的表达水平。
R语言中,如何对数据框的数据根据某个条件进行排序呢?如何根据多条件进行排序呢,类似Excel中的排序效果:
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
除了选择已存在的列,另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
显著性检验方法,通常也被称为假设检验方法,是统计学中用于评估样本统计量是否显著不同于某个假设值的一种重要工具。以下是假设检验方法使用时需要考虑的三个条件的书面化表述:
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
的编号开头是? •GSM
上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
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。
在前文scRNA-seq marker identification(二),我们我们提到了差异分析,下面我们来详细了解下
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。
这个是做植物基因组比对的一个工具,正好最近在看这个论文。论文中公布了部分作图代码,作图使用到的是R语言的ggplot2。跟着其中的代码学习一下。论文本地文件是e2113075119.full.pdf
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。
为了确定我们的分群是否可能是由于细胞周期阶段或线粒体表达等人工因素造成的,可视化探索这些指标以查看是否有任何簇表现出富集或与其他簇不同,这是很有用的。然而,如果观察到特定簇的富集或差异,它可以用细胞类型来解释,那就可以不必担忧。
当然了,如何提问,就需要一点点背景知识啦, 比如知道什么是变异位点,什么是过滤,然后就可以很简单的两个提问即可:
面对问题,最重要的建议是:“阅读错误信息”。有些错误信息通常不是很清楚,R 并不是真的很擅长表达它们,但是答案通常就在您的面前。一旦您敢于阅读错误信息,我们将帮助您阅读这些错误信息!
做拟时序分析通常不是拿全部的细胞,而是拿感兴趣的一部分。用subset提取子集即可。因为要使用差异基因来排序,所以要两类及以上细胞。例如下面选择NK和CD8 T细胞;如果只做一类细,就需要二次分群(后面介绍)
大家好,今天我们分享的是单细胞的学习教程https://www.singlecellworkshop.com/analysis-tutorial.html 教程的作者使用了四个样本,但是没有使用harmony去整合 去除批次效应。
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
使用 ggplot2 包画箱线图通常使用 geom_boxplot() 函数。箱线图(Boxplot)是一种用于展示一组数据分布特征的图形,它能够提供以下信息:
1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】
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。
基于故障复盘的模式成本太高,单测被认为是一种形式,无法有效起到作用。我们希望能够主动创造问题来评估测试用例的有效性,并可以根据发现的问题改进我们的单测用例。
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。
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?
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-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
现在GWAS更多使用LMM模型,这个模型plink没法做,下面介绍GEMMA软件。学习plink软件做GWAS,更多的是学习数据质控和GWAS原理,真正应用广泛的还要是混合线性模型LMM或MLM,GEMMA是一个明星软件,当然也有其它软件,比如GAPIT、FamCPU、rMVP、GCTA,最近又新出了一个fastGWS软件,后面的教程都要包含在内。
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;
ST结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)的优势使基因表达谱能够直接在组织内与二维空间信息相结合。与scRNA-seq分析中的聚类方法相比,ST在评估基因表达、空间定位和组织学信息时需要更全面和综合的考虑。许多原位捕获技术,如10X Genomics Visium,利用5000个直径为55-100µm的SPOT来记录6.5 × 6.5 mm捕获区域内的mRNA位置。这种方法容易在一个SPOT中包含多个同质或异质细胞(每个斑点1-10个细胞),这使得在混合SPOT中区分细胞身份变得困难。用于ST分析的传统生物信息学工具通常考虑图像分析、细胞类型鉴定、反卷积、空间分布、细胞-细胞通信、空间表达模式、调节因子在空间位置的相互作用和亚细胞分辨率。大多数用于ST数据中细胞类型鉴定的工具要么基于细胞类型映射,要么基于细胞类型反卷积。细胞类型定位方法通常根据基因表达或结合成像数据或邻近点推断出最可能的细胞类型,而失去了实际的细胞组成。细胞型反卷积方法一般依靠scRNA-seq数据作为参考来推断每个SPOT或位置的细胞组成,但不考虑SPOT的位置和形态特征,可能忽略了空间结构对细胞组成的影响。此外,目前还没有有效的方法来高分辨率重建同一点不同细胞类型的表达矩阵,这限制了对同一点不同细胞类型之间相互作用的研究以及空间建筑中特定细胞类型标记物潜在靶标的识别。在这里,文章开发了Cottrazm,一个集成的工具框架,能够基于10x Genomics Visium平台的空间转录组学构建肿瘤边界周围的微环境。Cottrazm确定连接恶性和非恶性细胞SPOT的肿瘤边界(Cottrazm- boundarydefine)。根据形态学调整后的表达矩阵的聚类和肿瘤的高CNV特征确定肿瘤核心的SPOT。其次,利用六边形系统连续外推肿瘤核心spot的相邻spot,并计算相邻点到肿瘤质心的UMAP距离。该方法能够确定相邻点是肿瘤还是边界(Bdy)。
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