数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据,以便用于建立预测模型。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
在单细胞分析中,我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数,循环读取多个数据集
在:http://www.biotrainee.com/thread-8003-1-1.html 可以看到如下所示的提问:
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。
这是一个稍微修改的工作流程,用于整合 scRNA-seq 数据集。不再使用("CCA") 来识别锚点,而是使用 Reciprocal PCA(“RPCA”)。在使用RPCA确定任意两个数据集之间的锚点时,我们将每个数据集投影到其他 PCA 空间中,并按相同的邻近要求寻找锚点。两个工作流的命令基本相同,但两种方法可在不同的环境中应用。
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合:https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078
Hello亲爱的小伙伴们,上期已经讲到如何对单一事件日计算超额收益,本期将会教大家如何针对多个股票多个事件日计算超额收益,Let's go!
在实际的工作中,我们总要面对各种各样的数据结构处理,这些操作可以使用循环来完成,但是容易造成内存的占用,以前其实了解过这方面的函数,但是记不清,因此整理下 主要函数如下
对于非常大的数据集,标准工作流程可能计算成本高得令人望而却步。在此工作流程中,我们可采用如下两种方法提高效率和运行时间:
上周,曾老师给了我一个8个样本8个组别的转录组数据,即每组只有一个样本的转录组数据。我的处理方式是从中抽取两组进行差异分析,与文中描述的显著差异基因数目以及文中指出的差异基因进行比较,看看分析结果是否大致相同。但是,其实我有些没有理解到老师的意思。老师的初衷是想同原文一样批量绘制「同个部位」两两组别间的差异分析结果,看看其差异基因数量的分布,然后进行比较。在看到我理解偏差后,老师还飞快地给我提供了单样本批量差异分析的脚本。「因此,本周我们主要重点展示如何批量进行单样本差异分析以及批量绘制火山图并拼图」。
使用SigDB(Molecular Signatures Database)基因集进行富集分析,包含8个系列
通常,bagging 与树有关,用于生成森林。但实际上,任何类型的模型都有可能使用bagging 。回顾一下,bagging意味着 "boostrap聚合"。因此,考虑一个模型m:X→Y。让
可以看到,每个单细胞亚群都有自己的差异分析火山图,会议上有人提问这个分析如何做。其实主要是大家可能是初次接触生物信息学就是单细胞数据处理,所以基础知识有点欠缺。它就是普通的表达量矩阵分析而已,我七八年前就写过系列笔记,公众号推文在:
摘要:R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境,有调查显示,R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL,但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR)。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计
如果一定要做gsea或者gsva这样的给基因集合打分,也有几个补救措施,比如把单细胞表达量矩阵进行缺失值插补,或者把单细胞表达量矩阵构建成为metacell矩阵。不过,最简单的方法是把单细胞表达量矩阵按照各个亚群来进行表达量平均,我们以大家熟知的pbmc3k数据集为例,大家先安装这个数据集对应的包 SeuratData,并且对它进行降维聚类分群,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释 ,而且每个亚群找高表达量基因,都存储为Rdata文件。标准代码是:
我们以大家熟知的pbmc3k数据集为例。大家先安装这个数据集对应的包,并且对它进行降维聚类分群,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释 ,而且每个亚群找高表达量基因,都存储为Rdata文件。标准代码是:
在对单细胞数据的处理中,常常遇到需要对两个或者多个数据集进行整合分析的情况,其中就涉及到数据集的矫正问题,今天我们基于Seurat来为大家介绍几种数据整合的方法,供大家在实践操作中参考选择。
其实跟纯粹的单细胞转录组就非常类似了,不过单细胞转录组数据分析的细节以及背景我就不赘述了,看我在《单细胞天地》的单细胞基础10讲:
上周的公众号处理了不同时间序列的数据集,但因为是内置的数据集,很多分析流程都已经被pipeline函数包装了,那如果是自己的时间序列数据集该怎么分析呢?
在上一期中,还记得我们留下的那个彩蛋吗?我们在对多列标准进行筛选时,在之前我们还进行了一步非常重要的提取,也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段,而后生成一系列变量,这些变量的观测值只可能存在三种情况:醛固酮、继发性醛固酮或者NA。
值得一提的是这个数据挖掘是韩国人做的哦,标题是:《Immunological link between periodontitis and type 2 diabetes deciphered by single‐cell RNA analysis》
最近我就接到一个粉丝咨询,说他想处理一个公共数据集,只有8个原位肿瘤+3个转移肿瘤的10X单细胞转录组样品,但是数据处理的过程发现系统提示说需要5Tb内存,虽然说他自己有一个512G内存的服务器,但是也承受不起5Tb内存,问我有没有渠道!
机器学习构建预后模型的文章很多,且越来越卷,动不动就是10种模型的101种组合,这个系列会逐一的介绍这些常用于预后模型变量筛选和模型构建的机器学习方法。
本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得,希望大家能够继续支持村长!!
摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR)。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包,对大规模数据集进行分析和处理。本文将回顾SparkR项目的背景,对其当前的特性作总体的概览,阐述其架构和若干技术关键点,最后进行展望和总结。
但是现在基本上大家的单细胞转录组项目不太可能是单个样品啦,所以一定会触及到多个样品整合的问题,整合是为了尽可能的去除批次等不需要的差异但是尽可能的保留生物学差异,是一个两难问题,所以关于它的算法基本上都是发表在CNS及其子刊。如下所示:
本文探讨了如何使用R语言进行文本挖掘和主题建模,包括预处理、文本向量表示、主题建模和结果可视化。作者还提供了两个示例数据集和代码,让读者可以更好地理解这些概念。
笔者寄语:本文中大多内容来自《数据挖掘之道》,本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率。需要完整的评价模型的方式。
但是我看到了一个比较狡猾的数据集(GSE133283),它官网给出来了的文件如下所示:
但是它并不提供芯片探针的ID注释,当然,缺陷实在是有点多,只能说是一个好的学习shiny网页工具制作的例子,并不算是完善的工具。
数据清洗从来都不是一件简单的事情! 使用httr包结合浏览器抓包工具进行网页数据抓取虽然非常方便,但是获取的数据后期处理工作量却非常庞大的。 因为大部分json数据包返回之后都会被转换为R语言中的非结构化数据类型——list。 也就是说,对于list数据结构的处理熟练程度,将会决定着你在数据清洗中所花费的时间与精力。 list数据结构本身即可简单也可复杂,当list中存在递归结构时,其处理难度就大大增加了。(不幸的是大部分json数据包都是递归结构的) 对于list数据结构的处理,你可以通过手动构造循环来处
而且还经过了一些肿瘤病人的转录组队列数据集同样的EGFR突变与否的分组后差异分析,也是有CD47作为多个数据集差异结果的交集,证据链非常solid:
找到了一本电子书 https://bookdown.org/hhwagner1/LandGenCourse_book/ 里面用到这篇文章的数据做了群体PCA,今天的推文我们试着重复一下这本电子书中的代码
而对基因的划分不同组别,还可以是根据表达量的相似性,代表性的方法有层次聚类、K-means聚类、WGCNA、Mfuzz等,其中Mfuzz是专门的做转录变化的时间趋势分析的方法,核心算法基于模糊c均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering,FCM),关于它的用法我们很早以前就分享了笔记,见:使用Mfuzz包做时间序列分析。最近交流群有粉丝提问他看到了一个Mfuzz做转录变化的时间趋势分析后对每个趋势分组挑一个代表性基因,是发表在NaTure PLaNTS 杂志的文章:《Jasmonate-mediated wound signalling promotes plant regeneration》,如下所示:
这个GSE206528的单细胞转录组数据集,很容易构建成为Seurat对象。仍然是走常规的单细胞转录组降维聚类分群代码,可以看 链接: https://pan.baidu.com/s/1bIBG9RciAzDhkTKKA7hEfQ?pwd=y4eh ,基本上大家只需要读入表达量矩阵文件到r里面就可以使用Seurat包做全部的流程。批量读取它的9个文件的代码如下所示:
但是留下来了一个悬念, 就是如果我们的单细胞转录组并不是10x的标准3文件,而是tsv或者csv或者txt等文本文件表达量矩阵信息,就有点麻烦了。接下来我们以2020的文章:《Single-Cell Transcriptome Analysis Reveals Dynamic Cell Populations and Differential Gene Expression Patterns in Control and Aneurysmal Human Aortic Tissue》举例说明,它的数据集是 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155468
GSVA对数据库中的每一个通路在每个样本中算了一个值,相当于GSEA的enrichment score, 如果得分越高,说明这个通路在该样本中被改变的越严重。
单次差异分析其实很容易可视化,火山图即可,大家都非常熟悉了。但是单细胞转录组数据分析首先就会降维聚类分群成为了很多个单细胞亚群,比如昨天我们分享的:使用单细胞技术发文章不要纠结于样品数量 就是总共就4个病人,8个单细胞样品,不到6万的细胞数量,29个群后归类成:
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
文章标题:《Single-Cell RNA Sequencing Reveals the Tissue Architecture in Human High-Grade Serous Ovarian Cancer》
为每个细胞构建错误模型。使用由knn.error.models()实现的k最近邻模型拟合过程。这个knn在测试数据集已经完成,这里并不运行,可直接导入
词典型情感分析大致有以下几个步骤: 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗(一、二、三级清洗步骤)、计算情感得分、模型评价 (1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会再延用就可以了。 (2)毫无疑问,如果不追求高大上的算法的话,词典法不失为一种好方法,其实有时候我们使用了很多方法,结果发现并没有什么质变,也浪费了大量时间; 比如在优化词典的时候,我希望使用高大上的算法解决
>,<,>=,<=,==,!=。 (大于,小于,大于等于,小于等于,等于,不等于。)
根据对数据集的命名和查看,可以看出数据集包含了多个变量,如checkingstatus1、duration、history等,这些变量代表了不同的个人和贷款信息。数据集的前几行展示了每个变量的取值情况,以及最后一列是目标变量"Default",它表示了客户是否违约。这些信息对于理解数据集的结构和内容非常重要。在进一步的分析中,这些变量将被用于建立模型,以预测客户是否会违约。
Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势,然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包:隐式并行:OpenBLAS,Intel MKL,NVIDIA cuBLAS等;显性并行:parallel(主打lapply应用)、foreach(主打for循环)、SupR、还有利用GPU的办法(gpuR)。所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序;隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然,在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。今天就给大家介绍下这个基础并行包的具体应用。
GSVA分析,gene Set Variation Analysis,被称为基因集变异分析,是一种非参数的无监督分析方法,用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。 思路
主要的分析就是第一层次降维聚类分群,然后大概认识一下有什么亚群,以及比例差异情况,最后就是把每个亚群都细分一下做同样的分析即可。
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