使用install.packages()函数来安装包,括号中写上要安装的包的包名。以安装ggplot2包为例:
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。
在分析之前,先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
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?
clusterProfiler4.0同步支持最新版GO和KEGG数据,支持数千物种的功能分析,应对不同来源的基因功能注释(如cell markers, COVID-19等)提供了通用的分析方法,适用各类组学数据(RNA-seq, ChIP-seq, Methyl-seq, scRNA-seq…)。新版本尤其实现多组数据间自由比较,如不同条件、处理等,并内置系列流行辅助工具,如数据处理包dplyr、可视化包ggplot2等,方便分析人员用熟悉的方式自由探索,实现数据高效解读。
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。
在Linux或者Unix系统中,你可以使用nohup命令和&符号来在后台运行R脚本。这样即使你关闭了终端,你的R脚本也会继续运行。以下是一个例子,假设你的R脚本名为myscript.R:
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
虽然转录因子分析作为单细胞转录组数据分析的3大高级分析之一名满天下,但是因为它太耗费计算资源导致绝大部分人敬而远之,我们其实也多次分享过细节教程:
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
在数据分析中,往往会遇到各种复杂的数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。(本章节为R语言入门第二部分总结篇:数据操作)
上一期我们介绍了如何人工进行亚群注释,本期我们来介绍单细胞转录组数据的自动注释方法:SingleR。
我们根据pbmc3k数据集里面的b细胞有两个非常出名的转录因子,TCF4(+) 以及NR2C1(+),进行了可视化。其实这两个转录因子并不是先验知识,是我们根据这个分析结果进行各个单细胞亚群特异性激活转录因子统计得到的。
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。
这是《高效R语言编程》的学习笔记,前面的笔记在这里:https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员,我也是:),精通专业知识,理解R语言的标准数据结构,但是缺乏正规编程训练,你是这样的吗?
恰好被隔壁Y叔看到了,所以立马给出来了解决方案,在听说你用的函数又撞名了? 可以看到conflicted包超级好用,专门盯着你,让你报错!
矩阵是一个二维数组,只有每个元素是相同的数值型、字符型或逻辑型。可通过matrix()创建矩阵
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。
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
在前面的推文中我们介绍了数据预处理的重要性以及演示了caret包中的数据预处理方法:
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包,突然感到发现了动态可视化的新大门,这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包,它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外,它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持,在图层函数中涵盖了点标
在R中,library函数的表现有点特殊,传给它的参数变量不是类似于常规R表达式的即时执行,而是像是被‘冻结’了一样。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念,这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中,geom_ploygon()几何图层对象最为复杂,也最为特殊: 复杂在哪儿呢? 这种几何对象所定义的多边形(特别是在地理信息数据里面),领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形(也就是group),单个多边形又是一组经纬度坐标点构成(按照order排序)。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个: data(地
在列表中取子集后得到"ExpressionSet"结构数据,为"Biobase"包中的数据形式
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
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。
本文[1]介绍了Seurat 5.0.0中的加权最近邻(WNN)分析方法,这是一种用于整合和分析多模态单细胞数据的无监督框架。
有时eSet里面有两个对象,可以到网页看一下,可能是因为测了两种芯片,我们分开分析就好。
2016年,我国员工离职率达到20.1%,一线城市22.4%,意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高,达到25.1%,其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利,那么将大数据运用于员工离职预测,帮助企业制定策略、留住人才,势在必行,必定大有可为。
输入数据是数值型矩阵/数据框,颜色的变化表示数值的大小。有相关性热图和差异基因热图。
关于此图的讨论已经有一段时间了。我发现一个事实,对此图教程表现出强烈渴望的小伙伴名字后面都有“生态”二字。不管是土壤生态、草地生态还是水生态。非生态的大佬及吃瓜群众也被图形的美学及提供的丰富信息量所吸引。R小白的我也尝试着去还原文中的美图,但是一直进展缓慢。这几天,擂台赛似的相继出来了几种画法:“坐标法”,“python法”(原谅我也不知道用的什么法),“拼接法”,原图的效果大致都出来了:
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作,本专题对排序和去重做专门介绍,并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例:多列无序去重
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
目前的单细胞转录组学从样本量、分析方法和湿实验等方面都已经卷到了一定程度,另一个趋势则是引入单细胞多组学(如scATAC-seq等)以及空间维度,包括空间转录组、空间代谢组、空间蛋白组、空间ATAC等等。
箱型图不显示原始数据点,而是采用样本数据,根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外,它们用星号显示落在箱须之外的离群值
曼哈顿图可以理解成一个x对应多个y的散点图,ggplot2里做这种图的函数是geom_jitter()
在视觉性吸引方面,人类绝对是动物界的另类。当一张一张数据分析的统计表摆在眼前时,人们并不能快速的洞察其中的关系。然而,当一张张精心绘制图形展现零散数据时,往往会让人兴致盎然,阔然开朗,并能够快速的从视觉角度呈现洞察关系,作出非常有意义的比较。
在进行文章的撰写时,总是少不了一些表格的绘制,当然最标准的表格就是三线表了。我一般用word绘制三线表,但是R语言也可以且比较省时间。
接上文,Kaplan-Meier曲线有助于可视化两个分类组之间的生存差异,当你设置参数pval = TRUE时,可以获得的对数秩检验值有助于探讨不同组之间的生存率是否存在差异。 但这并不能很好地评估连续性定量变量的对生存的影响。比如你的某一个node属性取值范围是0-33,这将导致生存曲线图上出现33条生存曲线。如果遇到分组过多或者想要评估多个变量如何协同以影响生存。 例如,比如当希望同时检查种族和社会经济状况对生存的影响时就可能需要换种生存分析方法。
所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
写论文画图的时候小提琴图,热图,箱线图,画来画去都长得差不多,是不是觉得很烦恼?今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包:ggstatsplot。
同时测量多种模式的数据,也称为多模式分析,代表了单细胞基因组学的一个令人兴奋的前沿,迫切需要新的算法来定义基于多种数据类型的细胞状态。每种模式的不同信息内容,即使是在同一数据集的不同细胞中,也是分析和整合多模式数据集的挑战。在(Hao等人,bioRxiv 2020)[1]中,我们引入了"加权邻近分析"(WNN),一个无监督的框架,以了解每个细胞中每个数据类型的相对效用,从而能够对多种模式数据进行整合分析。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
这是生信技能树知识整理工作的第2个文档,前面的是:基于支持向量机模型的TNBC的分子亚型预测
·上下五条线的意思 中间的又黑又粗的—中位数;上下两条线是最大值和最小值;方框的上下两条线是75%和25%(四分位数);在外面的点-离群点
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