注意：默认情况下，函数scale()对矩阵或数据框的指定列进行均值为0、标准差为1的标准化。要对每一列进行任意均值和标准差的标准化，可以使用如下的代码：
在实际科研中很多数据是服从正态分布的，例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的，例如两种药物在不同医院的的疗效，这时候由于不同医院医疗水平不同，其治疗效果自然有差异，因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外，很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
一、正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X（以小时计）服从正态分布N（μ, σ)其中μ, σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下： 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时？ 解：按题意，需检验 H0： μ ≤ 225 H1: μ > 225
因为书中列举的方法和知识点比较多，没必要全都掌握，会一种，其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
有两种处理条件的实验，十个受试者已经被随机分配到其中一种条件（A或B）中，相应的结果变量（score）也已经被记录。实验结果如下：
R 语言在统计分析方面起了很大的作用，并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包，而是总结一下R语言自带的统计学函数。 一、统计学数据的生成函数： norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值 sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲
标记基因（marker gene）的概念与差异表达（DE）基因的概念密切相关，但两个概念并不是不同义词。严格来说，标记基因选择是DE基因鉴定的一个子集，有效且有用的标记基因具有并非所有DE基因所共有的特定特征。广义上，我们将标记基因定义为可用于区分细胞亚群的基因。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
CTR问题我们有两种角度去理解，一种是分类的角度，即将点击和未点击作为两种类别。另一种是回归的角度，将点击和未点击作为回归的值。不管是分类问题还是回归问题，一般在预估的时候都是得到一个[0,1]之间的概率值，代表点击的可能性的大小。
但是仍然是会有不少人，不依不饶，一定要得到一模一样的结果，我就在《单细胞天地》号召大家参与创作，其中山东大学的王晶给出来了自己的解释，非常棒！
乳腺癌是全球最常见的癌症之一，也是全球女性恶性肿瘤死亡的主要原因。肿瘤浸润性淋巴细胞是乳腺癌患者重要预后生物标志物的来源。
在点击率预估中，AUC是最常用的评估指标，这一指标衡量的是任取一个正例和负例，正例的得分高于负例的概率。那么点击率预估中，正例和负例分别是什么呢？很显然，正例就是用户点击过的item，负例是用户没有点击的item。
本节主要聚焦单样本Wilcoxon符号秩和检验，首先咱们先简单介绍一下什么叫做参数检验和非参数检验，然后介绍一下什么叫做秩次和秩和，接着正式讲解Wilcoxon符号秩和检验的含义和作用，最后通过一个小的案例来看一下这个检验如何通过Python代码实现。
因子分析(factor analysis)因子分析的一般步骤factor_analyzer模块进行因子分析使用Python实现因子分析初始化构建数据将原始数据标准化处理 X计算相关矩阵C计算相关矩阵C的特征值 和特征向量 确定公共因子个数k构造初始因子载荷矩阵A建立因子模型将因子表示成变量的线性组合.计算因子得分.
当整个组织的RNA-seq(bulk RNA-seq)完成时，确定基因表达的变化在多大程度上是由于细胞类型比例的变化往往是一个挑战。这一挑战可以通过单细胞RNA-seq(scRNA-seq)方法来解决，该方法在单细胞分辨率下测量基因表达，利用scRNA-seq从bulk RNA-seq中了解细胞类型比例(RNA-seq反褶积)。
基因集分型预后是这几年的一大热点。然而，随着大量基因集肿瘤分型文章的发表，我们的文章怎样才能脱颖而出呢？今天小编为大家带来一篇使用缺氧和免疫两大基因集共同确定胰腺癌预后Signature的文章，原来基因集泛癌还可以这么做！本文题目为Development and Verification of the Hypoxia- and Immune-Associated Prognostic Signature for Pancreatic Ductal Adenocarcinoma，今年十月刚刚发表在Frontiers in Immunology上，影响因子7分+。
1.每个用户可描述为n个属性或特征。比如，第一个特征可以对应某个用户对动作片的喜好程度。
F1,F2,F3...为前m个因子包含数据总量（累计贡献率）不低于80%。可取前m各因子来反映原评价
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
既然是个性化分析，理论上就是无穷无尽的，而且我在 有一种生意双方都觉得亏 提到过，专业的工程师觉得为客户学习一个R包收费2000合情合理，但是委托者觉得一个项目全套分析收2000才合理。也就是说大部分情况下，大家自己的课题的个性化需求，是很难找到合适的合作者来代替你完成的，不得不学习多种多样的R包算法，而且通常是找不到交流者。
原文首发：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104787308
geom_boxplot(position=position_dodge(),width=0.5)+
科研过程中我们经常会使用Ensembl（http://asia.ensembl.org/index.html） 网站来获取物种的参考基因组，其中BioMart工具可以获取物种的基因注释信息，以及跨数据库的ID匹配和注释等。
今天给大家介绍谢志教授等人发表在Genome Biology上的一篇文章“DISC: a highly scalable and accurate inference of gene expression and structure for single-cell transcriptomes using semisupervised deep learning ”。
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
由于 X-squared=118.1，p-value<0.001，所以 拒绝原假设 H_0，接受 H_1，认为因素A和因素B不独立，
前面的几节中，我们介绍了GCTA计算G矩阵，和单性状遗传力的计算，它本质上就是GBLUP的估计，但是速度快很多。本节我们介绍，两性状遗传力和遗传相关的计算。
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。
大家好，我是飞哥，这一段时间，一直学习GCTA这个软件，学习的过程中就进行了记录和分享。奈何这款软件还是太小众，阅读量不断的降低，不过写的过程是总结的过程，对我自己学习掌握很有帮助。
目录： 什么是因子分析 因子分析的作用 因子分析模型 因子分析的统计特征 因子载荷矩阵的估计方法 因子旋转 为什么要做因子旋转 因子旋转方法 因子得分 因子分析步骤 举例 因子分析和主成分分析区别 1、什么是因子分析？ 因子分析是一种数据简化技术。 它通过研究众多变量间的依赖关系，探求观测数据中的基本数据结构，并且用少数几个假象变量（因子）来表示其基本数据结构； 这几个假想变量（因子）可以表示原来众多的原始变量的主要信息； 原始变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，即因子； 即一种用来在
肿瘤内缺氧和免疫与肿瘤患者的预后高度相关。然而，还没有对膀胱癌（BLCA）中缺氧反应与免疫之间关系的系统分析。
因子旋转方法： - 正交旋转（Orthogonal Rotation） - 斜交旋转（Oblique Rotation）
本系列为交流群一周问题汇总。目前群人数比较多，如果你想加群，加我微信回复进群，我拉你进来。
之前详细介绍了利用R语言进行统计描述，详情点击：R语言系列第三期：③R语言表格及其图形展示、R语言系列第三期：①R语言单组汇总及图形展示、R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
一、基本 1.数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属
通过加载复制开篇名义，本文主要通过案例，借助R来实现因子分析和对应分析的具体实战。小白需要自己补充相关理论知识。
这篇文章是哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院的李霞教授、李永生教授团队研究完成的，今年2月21日发表于Nature Communications杂志。其中，李永生教授、江天彤飞硕士和周伟伟本科生为共同第一作者，李霞教授和徐娟教授为通讯作者。李霞教授，“龙江学者”特聘教授、哈医大生物信息科学与技术学院院长，主要研究方向为基于生物医学大数据的重大疾病的分子分型与生物标志物识别、非编码RNA与复杂疾病调控机制研究。李永生教授，主要研究方向为复杂疾病生物分子标志物识别及功能刻画，致力于应用生物信息学方法识别复杂疾病的遗传变异及ncRNA生物标志物，在Nature Reviews Genetics、Trends in Biochemical Sciences、Hepatology和Nucleic Acids Research等著名国际期刊发表重要文章。
2022年在圣母大学组织的关于网络生物学未来方向的研讨会上，生物网络的推理和比较作为重要的研究方向，越来越多的被用于标记物的筛选与分子机制的研究。最近比较火热的viper实现单细胞蛋白活性推断，也是基于ARACNE算法构建的调控网络。
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的， 对应元素分别为同一人的身高和性别， tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
Mantel test计算的是两个不相似矩阵之间的相关性。生态学上的意义是验证环境相似的地方是否物种也相似；环境不相似的地方物种是否不相似。 计算方法为Ecodist包中mantel函数。输入的两个矩阵分别为群落OTU及环境因子/地理距离。 一般群落数据使用Bray-Curtis不相似性。环境因子/地理距离用欧氏距离（Euclidean distances）。
在很多情况下，我们所关心的不仅仅是行或列变量本身，而是行变量和列变量的相互关系，这就是因子分析等方法无法解释的了。1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析，也称关联分析、R-Q型因子分析，其是一种多元相依变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表，来揭示同一变量各类别之间的差异，以及不同变量各类别之间的对应关系，这是一种非常好的分析调查问卷的手段。
MARGIN表示矩阵的行与列，MARGIN=1表示矩阵行，MARGIN=2表示矩阵列。
Truncated Singular Value Decomposition (SVD) is a matrix factorization technique that factors a matrix M into the three matrices U, Σ, and V. This is very similar to PCA, excepting that the factorization for SVD is done on the data matrix, whereas for PCA, the factorization is done on the covariance matrix. Typically, SVD is used under the hood to find the principle components of a matrix.
接着上一篇写，上篇结尾提到的一个点感兴趣的童鞋很多，就是信息分成快慢两期之后，怎么样进行合成。这边我列一个书里面的小例子供大家参考吧，学习思想。
LEfSe分析即LDA Effect Size分析，是一种用于发现和解释高维度数据 生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具，可以进行两个或多个分组的比较，它强调统计意义和生物相关性，能够在组与组之间寻找具有统计学差异的生物标识（Biomarker）。
众所周知，尤文图斯需要一座欧冠奖杯，C罗也还想再拿一座欧冠奖杯，为自己的荣誉簙上锦上添花。意甲霸主在意甲虽然风生水起，予取予求，但是在今年欧冠1/8决赛赛场上，被法甲球队里昂所淘汰，痛定思痛，球队解雇了主教练萨里，签约名宿皮尔洛，但是要想在欧冠赛场上夺冠，这还不够，球队还需要什么？没错，需要一名强力中锋，在正印中锋伊瓜因难堪大用的情况下，尤文图斯必须引进一名强力中锋。
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