学习完GEO数据挖掘-基于芯片之后，进行GSE68183实战演练，记录下实战过程中值得注意的点：（很多时候我并不能发现自己的错误，欢迎大家批评指正）1 设置分组信息首先注意到信息表格pd中的title与...source_name_ch1列中均含有分组信息，这里我选择了source_name_ch1l列，non-Diabetic Foot skin作为对照，Diabetic Foot skinDFU作为处理组...Group转换成因子，并设置参考水平，指定levels#，对照组在前，处理组在后Group = factor(Group,levels = c("Normal","DFU"))Group2 GPL16686...读取表格的方式（跳过前十行和最后一行!...的id,GB_ACC列，并去除空值pre_ids <- a[,c("ID","GB_ACC")]k <- pre_ids$GB_ACC!
如果你的数据已经存储在一个外部文件中（如CSV、Excel或RData），你需要使用适当的R函数（如read.csv(), readxl::read_excel(), load()等）将其加载到R环境中...(变量中的水平数减1)和残差的自由度(观察总数减1和自变量中的水平数减1)； Sum Sq列显示平方和(即组均值与总体均值之间的总变化)。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。...= 77)t.test(RR ~ D, data = data_ttest)step6: 后置检验ANOVA结果仅仅揭示多个组间的差异结果，具体到哪两个组内部差异还需要做后置检验后置检验通常采用TukeyHD
关于 p 值设为 NA 的说明：结果表中的某些值可能因为以下原因被设为 NA： 如果一行中的所有样本计数都为零，那么 baseMean 列将显示为零，对应的对数变化倍数估计值、p 值和调整后的 p 值都会设为...如果一行因为自动独立过滤而被筛选掉，因为其平均标准化计数较低，那么只有调整后的 p 值会被设为 NA。下文将介绍独立过滤的描述和自定义方法。...iSEE：iSEE 提供了创建基于 Shiny 的交互式图形用户界面的函数，用于探索存储在 SummarizedExperiment 对象中的数据，包括行和列级别的元数据。...DEvis：DEvis 是一个强大的、集成的解决方案，用于分析差异表达数据。...ddsMF <- dds 将 type 的水平调整为仅包含字母（设计因子水平中也可以包括数字、下划线和句点）。
在差异基因表达分析中，设计矩阵是一个非常重要的步骤。设计矩阵描述了实验设计和样本分组信息，为后续的线性模型拟合提供基础。注：因子变量 GroupGroup 是一个因子变量，表示实验分组。...它有两个水平："Normal" 和 "Disease"。前10个样本属于 "Disease" 组，后10个样本属于 "Normal" 组。...5.2.3 deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg))使用 dplyr 包中的 mutate 函数为数据框 deg 添加一列 probe_id，该列的值为数据框...5.2.5 差异基因热图过滤和重命名表达矩阵 exp = exp[deg$probe_id,]：将 exp 矩阵的行过滤为 deg 数据框中 probe_id 列对应的行。...这一步确保表达矩阵 exp 只包含差异表达基因分析结果中的探针。 rownames(exp) = deg$symbol：将表达矩阵 exp 的行名设置为 deg 数据框中的 symbol 列。
GEO数据挖掘—GSE5883学习完GEO数据挖掘-基于芯片之后，进行GSE5883实战演练，记录下实战过程中值得注意的点：(很多时候我并不能发现自己的错误，欢迎大家批评指正)(做这个演练时，虽然实现了目的...，但本质上还是两个组相互对应，我只取4hour这两个组进行分析，其他8 hour，24hour组处理过程相同。...1.2 Group4因子的设置将pd的title的列拆分开，再重新组合，获取分组信息。...title[g],Group4)最后注意要把g值存储在Rdata中，后续用来筛选exp对应的列save(g,exp,Group4,ids,file = "step2output.Rdata")2 后续2.1...数据探索注意exp应该用exp,g筛选出对应的列，如PCA中应该修改为dat=as.data.frame(t(exp[,g]))热图中j = names(tail(sort(apply(exp[,g]
，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...Group #Group是一个有重复值的向量 是分类型数据，适合用因子的形式 #factor直接转换并自动生成levels (control和RA)，顺序以字母排序为准 #levels顺序有意义，在第一个位置的水平是参考水平...#参考水平将在做差异分析时，被设为对照组 #所以需要控制levels的顺序 #levels = c("control","RA") 写了按照写的顺序，control位参考水平 图片 探针注释 注释来源...图片 仿制实例数据 列—两个部分（前四列是用于求PCA的值-探针/基因；最后一列为分组信息） 行—样本名称 需要对原始数据进行转换（如图a） 图片 图片 PCA代码 #仿制的前四列 dat=as.data.frame...identical(a,deg) #这一步结束得到的是deg（六列数据，还需4列，看图差异分析后的数据整理） #为deg数据框添加几列 #1.加probe_id列，把行名变成一列 library(
(pd),colnames(exp));p#判断两个数据的行名和列名是否一致if(!...Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...需要把Group转换成因子，因子相比group里的字符串少了双引号，并设置参考水平，指定levels，对照组在前，处理组在后 Group = factor(Group,levels = c("control...probe_id列，把行名变成一列library(dplyr)deg 行平均值最大的探针3.取多个探针的平均值3.加change列,标记上下调基因,用ifelselogFC_t=1p_t = 0.05 #设置logFC和p-value的阈值，把阈值调大一些，差异基因的数量就会相对增加一些
衡量每个通路中的基因在差异基因中是否足够多symbol是常说的基因名；entrezid 富集分析指定用，两者并非一一对应，损失/增加部分基因属于正常。...，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...，被设为对照组### 水平 因子里面的取值，顺序重要，第一个位置上的是参考水平### 应该让对照组在前，处理组在后，保证差异分析不反factor(Group) #水平按照首字母顺序排序，有一半可能是错误的...# 需要把Group转换成因子，并设置参考水平，指定levels，对照组在前，处理组在后。### 因子正文与levels不对应时会产生NA，两者必须是对应的关系。...把行名变成一列library(dplyr)deg 行和
3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致 临床信息中的分组信息与表达矩对应p = identical(rownames(pd),colnames(exp));pif(!...选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...：带有levels属性的特殊的向量# 需要把Group转换成因子，并设置参考水平，指定levels，对照组在前，处理组在后Group = factor(Group,levels = c("control...","RA"))Group在第一个位置上的为参考水平，做差异分析时作为对照组3.3.2 探针注释的获取3.3.2.1 探针注释的定义及来源探针注释：探针与基因的对应关系 不是所有的GPL都能找到注释！...把行名变成一列library(dplyr)deg <- mutate(deg,probe_id=rownames(deg))#2.加上探针注释ids = ids[!
数据探索：分组之间是否有差异，PCA，热图差异分析及可视化：p值，logFC 火山图，热图富集分析KEGG,GO数据下载#实战代码有很多注意事项， 请不要不听课直接跑代码...# 生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...control RA RA RA ## Levels: control RA##factor因子有水平，即取值。...##levels水平有顺序，第一个位置是领头羊，是参考水平。##levels水平可以默认生成，也可以自行指定。##参考水平的用处：差异分析时自动作为对照组。...把行名变成一列library(dplyr)deg <- mutate(deg,probe_id=rownames(deg))#2.加上探针注释ids = ids[!
两个软件包中的命令都可以与管道函数（％>％）很好地配合使用，这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...image.png image.png 1.数据框格式（DataFrame） 一般，我们的excel包括行（col）与列（row），在R语言中，经常对excel操作的对象称之为Dataframe，那么在进行数据查看时候...head(mtcars)，可以看到数据的前面6行，属于数据的一个预览。但是看不到各个列的属性。 %>%管道函数，其实就是将f（）写在了数据的后面，下面示例的两个操作，都得到df，效果一样。...只不过 %>%看起来更简单，将mtcars赋予新的tibble。 df以后的输出，很简洁，能看到32*11的数据行与列，也能看到各列的属性。...，或者看gear不同水平下的最大值最小值，那么就用到group_by()与 summarise() 函数。
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。...epiDisplay 包的函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式的汇总输出，它将变量按行排列，把最小值和最大值放在最后两列以方便查看数据的全距。...library(epiDisplay) summ(birthwt) 需要注意的是，对于因子型的变量，函数 summ( )把变量的各个水平当作数值计算统计量。...这里 smoke 是一个二分类变量，我们在把它转换成因子时已经为其两个水平定义了标签：“no”和“yes”。...psych 包里的函数 describe( )可以计算变量忽略缺失值后的样本量、均值、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、全距、偏度、峰度和均值的标准误等。
2、cut()函数 cut(x, n)：将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right...包 #dplyr中基本函数 filter——数据筛选（筛选观测值，行） filter(Hdma_dat,pclass == 1) ###################################...## #dplyr中基本函数 select——子集选取（筛选变量，列） select(Hdma_dat,pclass,survived) ##选择pclass变量 ?...可以看到，计算结果中的第一列实际上是“SELLERID.CLIENT”，我们需要把它拆分成两列并调换顺序才行。...(iris$setosa)] #按照照setosa的大小，重排Sepal.Length数据列 四、dplyr与data.table data.table可是比dplyr以及python中的
# 生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...名义型变量没有顺序之分，比如糖尿病的分类，I型和II型，两者之间没有程度强弱，顺序先后之分，互相独立。...的病人 连续性变量：可以呈现某个范围之内的任意值。...组在第一个位置上 图片 levels：水平 因子里面的取值，顺序十分重要，第一个位置上的是参考水平，为其他取值的对照。...="";table(k1) ##symbol列部分的空格为空字符串，取不要空格的行 k2 = !
本研究作者对肝细胞癌患者的凝血相关基因进行全面分析并构建预后模型，随后研究两个亚型的免疫水平差异。...图2 基于CRGs的一致性聚类 4. 两个亚型的免疫水平 首先，作者对两个亚型进行GSVA分析，簇1富集T细胞受体信号通路，B细胞受体信号通路和趋化因子信号通路等（图3A）。...HCC患者常用药物的分析表明，簇1的索拉非尼，阿霉素和长春见的IC50值较高（图4D）。 图3 两个亚型的临床特征和免疫水平 图4 两个亚型对免疫治疗和化疗的反应 5....图5 鉴定PPI网络中的关键CRGs 基于4个额外HCC数据集的表达水平分析表明，PIK3R1在肿瘤样本中上调表达，其余两个基因的表达水平没有显著差异（图6A和6B）。...结果表明，CRRS是预测HCC患者预后的独立预后因子（图11A和11B）。随后作者构建列线图（图11C），打分越高患者预后越差。
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。...str(a1) #以简洁的方式显示对象的数据结构及内容 summary(a1) #可以提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计 ?...table(a1$chemical) table(a1$chemical, useNA = "ifany") #求因子出现的频数；table()函数默认忽略缺失值（NA），要在频数统计中将NA视为一个有效的类别...）；variable.name：为新列变量取名； value.name：对应值所在的变量名 ?..." = "Journal")) #merge 函数类似于 Excel 中的 Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列
最后再调用Rmisc包中的multiplot()函数将这四幅图合并在一个绘图区域，col=2代表排版时一行放置二列。所以合并之前请先下载和安装Rmisc包。...其中针对收入水平变量，我们通过dplyr包中的mutate()函数和forcats包中的fct_relevel()函数将数据集中的salary变量按照指定的低、中、高的顺序进行排列，因此在调用之前先安装和加载...从混淆矩阵可以看出，被正确预测的未离职员工人（实际未离职同时预测也是未离职的人数，即混淆矩阵第一行第一列的数值）有3317人，被正确预测的离职员工（实际离职同时预测也是离职的人数，即混淆矩阵第二行第二列的数值...）有963人，错误地预测离职与否的人数（包含实际离职但预测为未离职与实际未离职但是预测为离职的人数，即混淆矩阵的第二和第一列的数值和第一行第二列的数值相加）为124+92=216人。...因此，基于初始的gamma值和cost值，我们为gamma和cost参数设置一个候选范围，一共尝试了5个不同的gamma值（0.001，0.01，0.1，1，10）以及5个成本参数（0.01，0.1，1
一致地，在外部GSE65858队列中，m6A调节因子对免疫调节和存活表现出相同的影响。进一步的分析表明，基于m6A调节因子的特征与TIME有关，并且它们的拷贝数变化会动态影响浸润肿瘤的免疫细胞的数量。...这两个簇揭示了免疫评分的显著差异（下图A）。 ? 免疫评分较高的cluster2的预后要大于cluster1的预后。随后，分析了两个亚组之间22种免疫细胞类型的比例。...5. m6A RNA甲基化调节因子的预后特征的构建和验证 为了准确预测HNSCC患者中m6A调节因子的临床结果，作者基于TCGA训练队列中15种m6A调节因子的表达值，进行了LASSO回归分析。...一致地，低风险评分患者明显有更高的免疫评分（下图C）。此外，作者发现在TCGA训练集，TCGA验证和独立GSE65858队列中，高风险评分患者的PD-L1表达水平低于低风险评分患者（下图D-F）。...从基于m6A调节因子的七个特征中得出的风险评分是HNSCC患者的独立预后指标。高风险评分的患者可能会从放疗中受益更多。基于m6A调节因子的风险特征与HNSCC患者的免疫细胞浸润水平显著相关。
GEO背景知识及基因表达芯片的原理 图片 分析思路： 找到GSE数据 下载数据（表达矩阵、临床信息分组信息、GPL编号） 数据探索（有无差异，PCA，热图） 差异分析及可视化（P值及logFC，火山图，...Inf等；无异常样本）、分组信息（一一对应，因子，对照组的levels在前）、探针注释（gpl编号，对应关系）。...# 生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...# 生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...把行名变成一列 library(dplyr) deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg)) #2.加上探针注释 ids = distinct(ids,symbol
ProTICS 背景 同一种癌症的不同亚型往往表现出不同的基因组特征，需要有针对性的治疗。不同亚型肿瘤微环境的细胞和分子水平的差异对肿瘤的发病机制和预后有重要影响。...，用于量化肿瘤微环境中免疫细胞比例的差异，并估计其在不同亚型中的预后效应。...然后作者使用基于 mRNA 的反卷积（deconvolution）方法定量每个标本中细胞类型的比例。...在分子水平上，我们还预测了每个亚型的特征基因的预后。最后，作者对 ProTICS 在三个 TCGA 数据集和另一个独立的 METABRIC 数据集上的性能进行了基准测试。...因此，相较于前者，其探索出的结果具有更多样性，但作者在文献中仅探讨了免疫细胞评分的差异。
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