使用if或ifelse和grepl标记数据帧 - 腾讯云开发者社区

其中里面的普通转录组数据集链接是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...(grepl('^m',colnames(symbol_matrix)),'case' ,'control') group_list=ifelse(grepl('^HCC',colnames(symbol_matrix...以下是可能存在的一些主要区别：组织来源和病理特征：肝癌样品通常是从原发于肝脏的恶性肿瘤中获取的，而结直肠癌的肝转移样品则来自原发于结肠或直肠的癌症，在肝脏发生了转移。...免疫组织化学标记：肝癌和结直肠癌的肝转移样品可能在免疫组织化学标记上表现出不同的特征，例如免疫组织化学标记物（如肿瘤标记物）的表达水平。...) 的两个分组的转录组测序的表达量矩阵很容易差异分析后，使用机器学习算法，比如LASSO，SVM, 随机森林缩小基因数量，来区分两个分组，调整算法和参数可以达到非常好的分类模型。

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GMSB文章九：微生物的相关关系组间波动

这种波动性反映了微生物群落结构在不同环境或条件下的动态变化，是评估微生物群落稳定性和功能多样性的关键指标。...函数会返回两个主要的结果对象：corr_th 和 corr_fl，分别代表阈值相关性矩阵和完整相关性矩阵。这些矩阵提供了不同物种或分类水平之间的线性相关性估计。...这个过程涉及到数据的预处理、相关性计算和结果的后处理，以确保相关性估计的准确性和稀疏性。...函数会返回两个主要的结果对象：corr_th 和 corr_fl，分别代表阈值相关性矩阵和完整相关性矩阵。这些矩阵提供了不同物种或分类水平之间的线性相关性估计。...这个过程涉及到数据的预处理、相关性计算和结果的后处理，以确保相关性估计的准确性和稀疏性。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

ChIP-seq数据应该是看peaks呢还是看motif

最近看到了一个研究，使用ChIP-Seq技术检测了转录因子SATB2在结肠上皮细胞中全基因组的结合位点，发现92.3%（39% intergenic regions和53.2% introns）的结合位点位于非启动子区域...不过，研究者综合motif 富集分析发现了肠道关键转录因子CDX2，HNF4A和转录调控过程中发挥重要作用的转录激活因子P300，提示SATB2可能与CDX2和HNF4A共同参与了增强子激活靶基因的转录调控...(grepl('Promoter',df$annotation),'Promoter', ifelse(grepl('Intron',df$annotation),'Intron...', ifelse(grepl('Intergenic',df$annotation),'Intergenic',...ifelse(grepl('Exon',df$annotation),'Exon', 'other')))) table(cl)

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R语言包_gbm

gbm效果和randomForest相近，但是占用内存更少，且支持多核crossValidation运算。...本文用到的处理二值数据的方法，有以下两种： glm(generalized boosted models) glmnet(generalized linear models) glm使用了boosted...trees，glmnet使用了regression # load libraries library(caret) library(pROC) ###########################...titanicDF <- read.csv('http://math.ucdenver.edu/RTutorial/titanic.txt',sep='\t') titanicDF$Title ifelse...(grepl('Mr ',titanicDF$Name),'Mr',ifelse(grepl('Mrs ',titanicDF$Name),'Mrs',ifelse(grepl('Miss',titanicDF

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在非Linux系统的电脑也可以使用命令行工具操作R语言

，这个时候大概率上我们借助git软件来做到使用命令行工具是无法使用上面的命令，所以接下来需要在命令行使用： alias R='/Library/Frameworks/R.framework/Resources...(grepl('Promoter',df$annotation),'Promoter', ifelse(grepl('Intron',df$annotation),'Intron...', ifelse(grepl('Intergenic',df$annotation),'Intergenic',...ifelse(grepl('Exon',df$annotation),'Exon', 'other')))) table(cl)...并不需要手动交互式一个个文件名修改和处理哦。

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TCGA的28篇教程-风险因子关联图-一个价值1000但是迟到的答案

首先下载好TCGA的LUAD的miRNA表达数据和临床数据下载方式我就不多说了，大家看我以前的教程：使用R语言的cgdsr包获取TCGA数据（cBioPortal） TCGA的28篇教程- 使用R...语言的RTCGA包获取TCGA数据（离线打包版本, FireBrowse） TCGA的28篇教程- 使用R语言的RTCGAToolbox包获取TCGA数据（Broad Institute FireBrowse...',colnames(meta)))] meta[(grepl('patient.days_to_last_followup',colnames(meta)))] meta[(grepl('patient.days_to_death...还是那句老话，数据分析师其实大部分时间花在数据整理上面： group_list=ifelse(substr(colnames(expr),14,15)=='01','tumor','normal')...event','race','age','gender','stage',"days") library(survival) library(survminer) meta$event=ifelse

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硬着头皮往下走PCA|GSEA

本期数据挖掘任务来自于Paper：Tumor Evolution and Drug Response in Patient-Derived Organoid Models of Bladder Cancer...ssGSEA 其实，是很简单的处理：差异分析后提取top1000进行PCA，要表达的意思是，tumor和TCGA的tumor能聚在一起；对差异基因进行GSEA的KEGG富集；有了其实，必有但是；...纯代码： Step1-download ###一些常规的设置 rm(list = ls())#清空环境变量 options(stringsAsFactors = F)##字符不作为因子读入 #####数据下载...(grepl('TCGA',colnames(nr_pca)),'TCGA',ifelse(grepl('org',pd$title),'org','tumor')) library("FactoMineR...result$Description==paper_choose[i]], pvalue_table = T) } a Results：写在最后，其实PCA的目的是为了说明，肿瘤和TCGA

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RNAseq | ComplexHeatmap绘制临床数据热图（所见即所得）

这里介绍使用ComplexHeatmap直接完成该图。一载入R包，数据使用前面系列推文的TCGA-SKCM的临床数据和随访数据，以及经过lasso模型计算的风险评分结果。...2，临床数据处理在TCGA下载的临床数据需要进行一些处理，可以在excel中完成，当然也可以使用R完成。...$pathologic_M ifelse(grepl("^M1", riskScore_cli2$pathologic_M),..."M1", riskScore_cli2$pathologic_M) riskScore_cli2$pathologic_M ifelse(grepl("^M0", riskScore_cli2$...二临床指标热图可视化 1，直接绘制使用ComplexHeatmap绘制临床数据注释图，重点在于构建一个和临床数据相同列的0矩阵。

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MyBatis 使用报错：org.xml.sax.SAXParseException 元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成

前言今天在使用 MyBatis 时出现报错：Caused by: org.xml.sax.SAXParseException: 元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成。...Cause: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 57; columnNumber: 24; 元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成。...MybatisSqlSessionFactoryBean.java:581)... 81 common frames omittedCaused by: org.xml.sax.SAXParseException: 元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成...注：使用 @Select 同理解决方案方案一：使用 CDATA 区块，依然使用 “ > ” 或者 “ 数据的方式。...我鼓励互动和建立社区，因此请留下你的问题、建议或主题请求，让我知道你感兴趣的内容。此外，我将分享最新的互联网和技术资讯，以确保你与技术世界的最新发展保持联系。

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化脓性汗腺炎和银屑病单细胞数据复现2-小提琴图复现

上次推文链接：日光性皮炎和银屑病单细胞数据集复现同时来一个纠错，之前写的日光性皮炎应该是化脓性汗腺炎和 HIS 修改为 HS library(ggsci) library(dplyr) library...+ scale_y_continuous(breaks=seq(0, 100, 5)) + NoLegend() p2 #修正上次推文的HIS为HS sce.all.int$groupifelse...(grepl("GSM6840117|118|119|120|121|122|123|124",sce.all$orig.ident),"HS" ifelse(grepl("GSM6840143

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单细胞scDist细胞扰动差异分析学习

笔者在回溯Augur代码的时候发现开发者其实已在函数中设置了矫正参数(可以用于批次矫正/样本矫正等)，但开发者认为Augur并不能很好的把样本误差更抹去(可以读一读参考资料中的scDist的文章)，即使使用了...)library(BiocParallel)register(MulticoreParam(workers = 4, progressbar = TRUE))load("scRNA.Rdata")2.数据预处理...(grepl("sample2|sample4|sample6", dat$orig.ident), "1", "2")# 增加一下分组信息，这里是随意编造的dat$group ifelse(grepl...Endothelial cells 0.00000 0.00000 66.57318 0.28746712534.可视化DistPlot(out)scDist分析结果，细胞的排序和Augur...所有的图片都是基于ggplot绘制的，可以提取原始数据自行修改美化。

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WGCNA加权基因共表达网络多步法分析学习

，需要先进行去除；如果数据存在系统偏移，需要进行quantile normalization；标准化推荐使用DESeq2中的varianceStabilizingTransformation方法，或将基因标准化后的数据...gsg$allOK){ # 把含有缺失值的基因或样本打印出来 if (sum(!...# 使用层次聚类方法（平均连接法）构建聚类树。...这可能由批次效应、样品异质性或实验条件对表达影响太大等造成。可以通过绘制样品聚类查看分组信息和有无异常样品。 # 如果这确实是由有意义的生物变化引起的，也可以使用下面的经验power值。...ifelse(nSamplesifelse(type == "unsigned", 7, 14), ifelse

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IF10+杂志文章只用统计学显著的差异基因做GSEA就合理吗？

根据最新的研究和分析工具的使用经验，以下是一些关键点： 1....然而，研究表明，即使使用不同的差异基因筛选方法（如基于t统计量、对数变化率LogFC或结合LogFC和p值），GSEA的最终结果在生物学解释上仍然具有一致性。...研究者应根据具体的研究目标和数据特点，灵活选择分析方法，并综合考虑统计学显著性和生物学意义。...(grepl('baseline',pd$title ), 'baseline',pd$title ) group_list=ifelse(grepl('control',group_list), 'control...',group_list ) group_list=ifelse(grepl('Cpt1a-KO',group_list), 'Cpt1a-KO',group_list ) group_list table

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单细胞韧皮部研究代码解析2--comparison_denyer2019.R

areaSource=&traceId= 今天继续给大家分享这篇作者的代码，在很多人做单细胞数据分析的时候，，目前是伴随单细胞组学的发展，如何将前人发表的单细胞转录组数据与获得的单细胞数据进行整合，这篇文章的作者提供了一个思路...(grepl("denyer", all_soft$Sample), "Denyer et al 2019", "ring") all_hard <- readRDS("data/processed/...SingleCellExperiment/all_batches_hardfilt.rds") all_hard$dataset ifelse(grepl("denyer", all_hard$Sample...marker 基因，对all_hard和all_soft数据集进行可视化 # hard filtered data temp 和hard 的data，把自己以前进行分选的marker基因及已知的marker基因进行整合数据集的可视化，去表明整合后的数据集都能定位到相似的位置，验证自己的数据集的可靠性。

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GMSB文章七：微生物整合分析

以下是两种分析的定义：多元方差分析（Multivariate Analysis of Variance，简称MANOVA）是一种统计方法，用于同时分析多个因变量（dependent variables）对一个或多个自变量...它是一种扩展了单变量方差分析（ANOVA）的技术，允许研究者检验多个响应变量是否受到一个或多个分类自变量的影响。多维数据：MANOVA处理的是多维数据集，即每个观测值都有多个响应变量的测量值。...library(readr)library(openxlsx)library(compositions)library(tidyverse) library(mia)library(ggpubr)导入数据大家通过以下链接下载数据.../data/GMSB-data/results/outputs/res_ancombc2.xlsx", sheet = 1) 数据预处理提取差异物种丰度表合并分组变量和差异物种丰度表df_v1 grepl("Genus:", species)) %>% dplyr::mutate(species = ifelse(grepl("Genus:", species

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不要简单的相信作者提供的表达量矩阵

Illumina：平台特点：Illumina平台使用测序技术，可以提供单核苷酸多态性（SNP）和基因表达数据。文件格式：Illumina数据以.idat文件格式存储，这是原始的图像强度数据。...数据处理：需要使用Illumina自己的软件（如GenomeStudio）或其他第三方工具（如R/Bioconductor的illuminaio包）来处理.idat文件，提取表达量数据，并进行标准化。...数据处理：可以使用Agilent自己的软件（如Feature Extraction Software）或R/Bioconductor的limma包等工具来处理这些文件。...此外，由于不同平台之间的技术差异，直接比较不同平台的数据时需要格外小心，可能需要进行平台间的标准化或使用兼容的分析方法。...) ##～～～分组信息编号需修改～～～ group_list=ifelse(grepl('Control',pd$title ,ignore.case = T ),

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科研绘图系列：R语言绘制SCI论文代码合集

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!...library(ggpubr) library(gghalves) library(Polychrome) library(uwot) library(mixOmics) library(cowplot) 数据下载...所需要的数据的下载链接：百度网盘链接: 从百度网盘下载提取码: 前往R语言绘制SCI论文图合集获取 Load data load("RawData.RData") Figure 1 The following...grepl("1monthFC", OneMonth)] FoldChange grepl("1monthFC", Ig.Names)] #subset data into...grepl("1weekFC", OneWeek)] # extract variable names FoldChange grepl("1weekFC", Ig.Names

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肝细胞癌(HCC)单细胞数据复现及解决上周推文的一些问题

人类和小鼠肝癌肿瘤的单细胞RNA测序揭示了癌症相关成纤维细胞(CAF)的异质性。今天复现的文献用了多个scRNA-seq测序，我这里选用人类的数据来做复现。...数据集： GEO Accession viewer (nih.gov) step1 导入数据 rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) library(...tail(phe) sce@meta.data$orig.ident=paste0('p',phe[,2]) table(sce@meta.data$orig.ident) sce$groupifelse...(grepl("p8|9|10|11",sce$orig.ident),"Normal","HCCtumor") table(sce$group) sce.all=sce as.data.frame(...在此更正： sce$groupifelse(grepl("GSM5077732|GSM5077731",sce$orig.ident),"Control","Tumor") table(sce$group

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文章复现—bulkRNA转录组结合机器学习等进行相关疾病研究01—多数据集去除批次效应后联合分析以及火山图标准绘制

（IF：5.7） Date：2023.041 文章思路文章的大体思路如下：可以看出这是一篇纯生信的文章，前期还是常规的GEO数据挖掘，取了三个与UC相关的数据集，处理后合并在一起，去除批次后，进行常规的差异基因和富集分析...这篇文档主要介绍数据收集和预处理，差异表达基因鉴定，以及给大家复现一下原文章的Fig 2.A，后续的复现等之后再给大家一一复现。...colnames(pd)pd$characteristics_ch1.2library(stringr)##～～～分组信息编号需修改～～～group_list=ifelse(grepl("Normal"...colnames(pd)#library(stringr)##～～～分组信息编号需修改～～～group_list=ifelse(grepl("Healthy", pd$characteristics_ch1.2...(k1,"Down",ifelse(k2,"Up","Not")))table(deg$change)可以看到分析出来的差异基因的数目和原文章有些许差异，这是极为正常的现象，因为你的分析流程和作者的不可能完全一样

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两组单细胞样品的不同亚群比例差异的火山图展现

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。...首先，仍然是经典的降维聚类分群和标记基因对亚群进行命名，如下所示：经典的降维聚类分群这些基因大家基本上都是可以背诵下来了，然后，可以根据样品的分组拆开看单细胞亚群比例差异：单细胞亚群比例差异...(grepl('case',phe$orig.ident) , 'case','control') table(phe$group) head(phe) 如下所示： > table(phe$group...，并不是真正的单细胞数据分析实战。

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可能是作者把部分样品标记错误了分组吗

GMSB文章九：微生物的相关关系组间波动

ChIP-seq数据应该是看peaks呢还是看motif

R语言包_gbm

在非Linux系统的电脑也可以使用命令行工具操作R语言

TCGA的28篇教程-风险因子关联图-一个价值1000但是迟到的答案

硬着头皮往下走PCA|GSEA

RNAseq | ComplexHeatmap绘制临床数据热图（所见即所得）

MyBatis 使用报错：org.xml.sax.SAXParseException 元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成

化脓性汗腺炎和银屑病单细胞数据复现2-小提琴图复现

单细胞scDist细胞扰动差异分析学习

WGCNA加权基因共表达网络多步法分析学习

IF10+杂志文章只用统计学显著的差异基因做GSEA就合理吗？

单细胞韧皮部研究代码解析2--comparison_denyer2019.R

GMSB文章七：微生物整合分析

不要简单的相信作者提供的表达量矩阵

科研绘图系列：R语言绘制SCI论文代码合集

肝细胞癌(HCC)单细胞数据复现及解决上周推文的一些问题

文章复现—bulkRNA转录组结合机器学习等进行相关疾病研究01—多数据集去除批次效应后联合分析以及火山图标准绘制

两组单细胞样品的不同亚群比例差异的火山图展现

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