线性泛基因组相关论文通常会获得基因存在缺失变异矩阵，接下来会使用这个矩阵构建进化树，今天的推文介绍一下使用iqtree软件利用基因存在缺失变异矩阵（0/1）矩阵构建进化树的代码
大家好，我是邓飞，有时候我们做PCA图，图很漂亮，我们解释一通，充满自信。但是，你知道这个图解释变异的百分比吗？如果解释度很低，那也意义不大。这我们就需要在PCA图中，将PC1和PC2的解释百分比附上面，比如PC1解释8%的变异，PC2解释4%的变异，那么这个PCA图可以解释12%的变异。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
这个中文教程是原始资料的关键内容过一遍，以帮助自己的研究和学习。如果对R不熟悉，推荐学习 Introduction to R[1]。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-34206-8
oncoplot （瀑布图）经常出现在肿瘤研究中的Fig1 ，可以展示多种变异类型的全景图。
之前写过一篇博文（汇总统计？一个函数全部搞定！），介绍R中编写一个函数，进行汇总统计。效果很不错。今天用tidyverse包实现一下，多角度尝试，然后尝试中学习。
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。
现在有了高质量的细胞，首先探索数据并确定任何不需要的变异来源。然后需要对数据进行归一化，计算方差并回归任何对数据有影响的协变量。
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first，学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构，再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
前面我们已经整合了高质量的细胞，现在我们想知道细胞群中存在的不同细胞类型 ，因此下面将进行细胞聚类分析。
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？
现在我们有了高质量的细胞，在将细胞聚类并确定不同的潜在细胞类型之前，我们需要执行一些步骤。我们的数据集包含来自两个不同条件（Control and Stimulated）的两个样本，因此整合这些样本有助于更好地进行比较。在此之前，我们需要归一化我们的基因表达值，并根据我们数据集中最大的变异来源跨条件排列我们的细胞。在本节中，我们将在聚类之前讨论并执行这些初始步骤。
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地，本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路，详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接
原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.4[1]
我之前预告过的 R 语言新书，起名为《R语言编程—基于tidyverse》，本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门，老手 R 知识汰旧换新。
大家在学习R语言的时候，大多参考《R语言实战》这本书，但这本书年代过于久远（中文第二版是2016年），主要着力点也是在R base上，R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍，而对于tidyverse包，《R语言实战》并未涉及，这也导致R语言的学习难度增加，今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
https://www.nature.com/articles/s41588-023-01340-y
通过基因相关注释，可以知道变异位点在基因组上的位置和对蛋白质编码的影响。在进行注释之前，首先需要下载物种对应的数据库，以human为例，命令如下
tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。
逻辑运算是数学运算的重要组成部分，但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言，逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算：TRUE/FALSE.
install.packages("AnnoProbe")#用于下载GEO数据的包
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。
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。
上期专题我们介绍了单细胞转录组数据的基础分析，然而那些分析只是揭开了组织异质性的面纱，还有更多的生命奥秘隐藏在数据中等待我们发掘。本专题将介绍一些单细胞转录组的高级分析内容：多样本批次校正、转录因子分析、细胞通讯分析、基因集变异分析和更全面的基因集富集分析。不足之处请大家批评指正，欢迎添加Kinesin微信交流探讨! inferCNV简介 inferCNV是大名鼎鼎的broad研究所开发的，可以使用单细胞转录组数据分析肿瘤细胞CNV。相关文章2014年就发表在了Science上，之后算法不断优化，分析结果也
发现搜索引擎是个神奇的东西，偶然想起的关键词一搜索，获得的就是意想不到的结果，我以imputation+qc搜索，就找到了snpQT（发音Snip Cute）这样一个神奇的工具/流程。这个流程的目的是让你的SNP cute，为处理人类基因变异提供了帮助：
整齐的数据是Hadley Wickham （Wickham 2014）主要定义的概念。整齐的数据具有以下三个特征：
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数：
ANNOVAR是由王凯老师编写的一款用于SNP等变异位点注释的软件 (2)，在注释软件（Annovar, SnpEff, VEP-Variant Effect Predictor）中相对引用较高。ANNOVAR能够利用最新的数据来分析各种基因组中的遗传变异。 给定一个包含染色体，起点，终点，参考核苷酸与检测核苷酸序列， ANNOVAR可以进行如下的功能注释：
以项目的方式管理R代码和文件，可以很大程度规避 1）工作路径不对，2）找不到文件 ，3）代码和文件不对应 ，等常见的问题。
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包（例如gdata，xlsx，xlsReadWrite）相比，readxl没有外部依赖性，因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径population.genomics/gwas/NG.tomato/at/)。
进化树在生物学中，用来表示物种之间的进化关系。生物分类学家和进化论者根据各类生物间的亲缘关系的远近，把各类生物安置在有分枝的树状的图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系。在进化树上每个叶子结点代表一个物种，如果每一条边都被赋予一个适当的权值，那么两个叶子结点之间的最短距离就可以表示相应的两个物种之间的差异程度。
部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
在数据分析中，有时候需要将缺失数据进行删除。删除数据很有讲究，比如多性状模型分析时，个体ID1的y1性状缺失，y2性状不缺失，评估y1时，不仅可以通过亲缘关系矩阵和固定因子进行评估，还可以根据y1和y2的遗传相关进行评估，这时候，y1的缺失就不需要删除。
学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
未找到原文所用数据，本文使用GATK4.0和全基因组数据分析实践（上）文章中的大肠杆菌基因组作为参考序列，使用wgsim软件模拟生成双端150bp测序数据
我想，这个很容易，Excel就可以计算啊，但是作为R语言的用户，一定要用R语言解决才可以，所以我就写了一个函数，可以批量去生成多个性状的结果。
本示例数据集很小，实际中数据量很大，可以根据使用filter()函数筛选出后续需要的“行”子集。
比如基因列为ID的需要转为常见的symbol，基因列为symbol|ID的就需要拆开了！
是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。
默认情况下，readxl包会通过excel中的变量类型，决定读入r的变量类型，但是多数情况下，还是会出错的，后续章节再讨论
对于单项的方差分析，如果不满足上述假设，使用Friedman test进行，对于双向、三向的方差分析没有替代的非参数方法，只能通过装换数据
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