我看了一下，相关的统计参数： 最大值 最小值 极差 平均值 标准差 变异系数 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...参数的解释 「最大值」 ❝最大值，即为已知的数据中的最大的一个值。一般可以通过排序比较求出。 ❞ 就是一列的性状，最大的那个值，可以排序找到，也可以通过R语言的max函数实现。...「最小值」 ❝最大值，即为已知的数据中的最小的一个值。一般可以通过排序比较求出。 ❞ 可以使用R语言的min函数实现。...「极差」 ❝极差又称范围误差或全距(Range)，以R表示，是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation)，其最大值与最小值之间的差距，即最大值减最小值后所得之数据。...然后使用apply函数，对数据框的列进行操作 最后返回汇总统计的结果 该函数的对象为一个由变量组成的数据框，数据类型都要是数值 4.
当我只有基因和变异类型的时候，那就想办法整理成 excel的形式，然后使用ComplexHeatmap绘制。...二 数据转化 长型，宽型互转的方式有很多，可以使用tidyr包的gather ，spread函数进行长宽互转Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化） ；也可以使用...2.1 使用reshape2包的dcast函数 #尝试转化 dcast <- dcast(data, gene~ sample) head(dcast) 和想象的好像有点不一样，是不是有很多问号❓...可以自定义成Exonic_Function使用逗号连接吗？ 2.2 擅长使用R帮助 使用 ?...更多的优化调整方式，添加注释方式详见ComplexHeatmap|根据excel表绘制突变景观图（oncoplot） R 可视化的代码和例子很多，如何处理成可以用的 “输入文件” ，是件比较耗时 但是很核心的内容
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。 1....相关的统计参数： 最大值 最小值 极差 平均值 标准差 变异系数 2. 模拟数据 首先，我模拟一个20行5列的数据框，每一列都是数值的数据类型。...<- as.data.frame(t(apply(dd, 2, func))) return(sm) } 「代码解释」 首先定义一个func的函数，里面包括最大值，最小值，极差，标准差，变异系数。...处理流程： 首先定义一个func函数，计算相关的汇总参数 使用summarise_if 函数，或者summarise_all函数，计算汇总统计 使用t()进行转置 使用as.data.frame进行格式转换...na.rm=T)) 「代码解释：」 使用group_by函数进行分组 使用summarise进行汇总统计，里面是不同的汇总统计参数 5.4 查看结果 > d1 %>% group_by(Trait)
/geek-r-tutorial/base.html 内容： 基础语法 控制与循环结构 函数与包 数据读取和保存 read....is.na()) 位置 mean, meadian 逻辑值 mean, sum 位置 dplyr:: first last nth 排序 quantile min max 分布 IQR mad sd var...字符处理 substr stringr包与正则表达式略微复杂，可以单独讲一次 转换 tidyr Tidy 数据格式 ? ?...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、文档和《R 语言编程指南》 后几期主题 本期未讲述的内容？？？
缺失值 你可能会好奇我们先前使用的na.rm参数。如果我们不设置它会发生什么呢？...幸运的是，所有的聚集函数都有na.rm参数，它可以在计算之前移除缺失值。...有用的汇总函数 仅仅使用均值、计数和求和这些函数就可以帮我做很多事情，但R提供了许多其他有用的汇总函数： 位置度量 我们已经使用过mean()函数求取平均值（总和除以长度），median()函数也非常有用...为了对非缺失值计数，使用sum(!is.na(x))。...sum(x > 10), mean(y == 0) 当与数值函数使用时，TRUE被转换为1，FALSE被转换为0。
2.3 变异系数 变异系数实质上是标准差相对于算术平均值的大小 . 总体的变异系数计算公式为： ? 样本的变异系数计算公式为 ： ?...因此， 如果比较算术平均值不同的两个数据集合的相对离散程度时， 使用变异系数要比使用标准差更具有说服力。此外， 变异系数是无单位指标， 这是它与其他离散程度指标最大的区别。...实现部分 介绍完了基本概念，下面使用Python 和 R 分别实现上述计算过程： Python实现 from numpy import mean,median,ptp,var,std import numpy...#整理成描述性统计的函数 my_describe <- function(x){ options(digits = 3) N = length(x); Min = min(x, na.rm...sapply(data, my_describe) 参考资料： 人人都会数据分析 数据分析|R-描述性统计
做归一化的方法也很多，有根据中位数进行归一化，即将每个样本中所有基因的表达值的中值转换到同一水平。...如下图所示 除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差 那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...data1=sweep(data,1,rowmean) #每一行基因表达值除以这一行的标准差 data2=sweep(data1,1,rowsd,'/') data2 得到的结果如下 如果对R里面...t对表达矩阵做一个转置 #计算完再用t转置回来 data3=t(scale(t(data))) data3 得到的结果如下，有兴趣的小伙伴可以去对比一下跟使用sweep函数得到的结果。
函数介绍 对于非正态分布的数据，一般采用Levenc检验法，且该检验同样适用于正态数据的检验。R中进行Levene检验的函数为leveneTest(),该函数包合在car 包中，使用前需要加载。...R中有多种方法实现方差分析，如利用函数aov()、anova()和onewey.test()进行分析，下面将对这些函数的具体用法进行详细介绍。...首先介绍函数oneway.test()，该函数的基本书写格式为: onexay.test(formula, data, subset, na.action, vat .equal=FALSE) 参数介绍...:一个向量，指定参数data中需要被包含在模型中的观测数据； Na.action: 一个函数，指定缺失数据的处理方法，若为NULL,则使用函数 na.omit()删除缺失数据; Var.equal:...综合案例:不同治疗方法下胆固醇降低效果的差异性分析 下面利用R语言包multcomp中数据集cholcsterol进行单因素方差分析,首次使用该包需要下载并加载: >install,packages (
我们观察到，使用UMIs将读段转换为分子受到生物学和技术差异的影响，这表明UMI计数不是基因表达水平的无偏估计指标。根据我们的结果，我们提出了一个有效的scRNA-seq研究框架。...r1 A01 NA19098.r1 NA19098.r1.A01 # 2 NA19098 r1 A02 NA19098.r1 NA19098.r1.A02 # 3...NA19098 r1 A03 NA19098.r1 NA19098.r1.A03 # 4 NA19098 r1 A04 NA19098.r1 NA19098....r1.A04 # 5 NA19098 r1 A05 NA19098.r1 NA19098.r1.A05 # 6 NA19098 r1 A06 NA19098...-3 plot = FALSE) } kBET 函数为这个包的核心函数，“kBET runs a chi square test
如果为TRUE，则选择基于顶级基因的变异（CNV或突变） significant 基因和对应的q值作为侧边栏。...（当然你也考虑将数据可以转换为maf后再用maftools包绘图） ComplexHeatmap包也是一个超级强大的包，函数功能很多，今天则主要讲解该包如何绘制基因组突变全景图。...oncoprint(),先让我们来简单了解下这个函数 主要参数 用法 mat 用于画图的矩阵 get_type 如果在矩阵中将不同的突变编码为复杂的字符串，则此自定义函数将确定如何提取它们。...仅当mat是矩阵时才有效， 默认值为default_get_type alter_fun 可以自定义不同的变异通过什么样子来进行显示。...maftools ComplexHeatmap 需要的文件格式 maf格式的文件 突变矩阵 画图主要函数 oncoplot（） oncoPrint（） 代码 相对简单 相对复杂（需要一定的R基础） 灵活度
鉴定特定数据库中记录的变异，例如，该变异位点是否在dbSNP中有报道，在千人基因组计划中的等位基因频率如何等等 （3）。 二....humandb/ -buildver hg38 -out final -remove -protocol refGene,cytoBand,clinvar_20200316 -operation g,r,...f -nastring NA -csvout # -buildver hg38 表示使用的参考基因组版本为hg38 # -out final 指定输出文件前缀为final # -remove 表示删除中间文件...region-based、f代表filter-based # -nastring NA 表示用NA替代缺省值 # -csvout 表示最后输出.csv文件 如果使用单个数据库进行注释annotate_variation.pl..., vcf文件需要转换成.avinput。
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。...函数绘制基因云图时，报错提示没有这个函数，然后还提到 http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/maftools/inst/doc/...maftools.html 官方文档中也没有genecloud，，也许是我的版本比较早所以还有吧，，， 虽然genecloud无法绘制，但是可以使用wordcloud2绘制，同样很简单 1.1 加载R...1.3 maf文件绘制词云图 如果使用maftools中的maf文件绘制呢？...wordcloud2) data2 <- as.data.frame(table(laml@data$Hugo_Symbol)) da2 = 3) #3就是minMut参数的值
转换列：基础部分 您可以使用mutate（）函数创建新列。 mutate中的选项几乎是无穷无尽的：你可以对普通向量做任何事情，可以在mutate（）函数内完成。...我首先要使用mutate_all（）搞砸了：下面的粘贴变异需要动态的函数。 你可以使用〜paste（。，“/ n”）或funs（paste（。，“/ n”））。...其次，它需要以函数形式的变异指令。 如果需要，请使用代字号或funs（）之前（见上文）。...在这种情况下，您可以包装任何列的选择（使用select（）函数内可能的所有选项）并将其包装在vars（）中。 其次，它需要以函数形式的变异指令。 如果需要，请使用代字号或funs（）之前（见上文）。...rows 将数据转换为NA 函数na_if（）将特定值转换为NA。
使得综合指标Z在A类的均数与B类的均数的差异尽可能大，而两类的类内综合指标的变异（S2A+S2B）尽可能小，也就是类间差异尽可能大，类内变异尽可能小，即使 ?...函数介绍 在R语言中，用与进行Fisher判别的最常用函数为lda()，该函数在包MASS中，有2种调用方式。...:指定可选向量，表示选择的样本子集; Na.action:一个函数，指定缺失数据的处理方法，若为NULL，则使用函数 na.omit()删除缺失数据。...:因子向量，用于指定样本属于哪一类； Subset:指定可选向量，表示选择的样本子集; Na.action:一个函数，指定缺失数据的处理方法，若为NULL,则使用函数na. omit()删除缺失数据...； Prior:指定各个类别的先验概率，默认值为已有训练样本的计算结果; tol:控制精度，用于判断矩阵是否奇异; Method:字符串，用于指定估计方法，“mle”表示极大似然估计,“mve”表示使用
img 注意:DESeq2文档建议大数据集（100个样本）使用方差稳定转换(vst)而不是rlog来进行计数转换，因为rlog函数可能运行太长时间，而vst()函数具有与rlog相似的属性，速度更快。...rlog函数返回一个DESeqTransform对象，另一种特定的DESeq的对象类型。你不只是得到一个转换后的值的矩阵的原因是，计算rlog转换的所有参数(即大小因子)都存储在该对象中。...在这些情况下，vst()函数要快得多，并执行类似的转换，适合与plotPCA()一起使用。由于优化和转换的性质，使用vst()通常只需要几秒钟。...默认情况下，该函数使用前500个最可变的基因。您可以通过添加ntop参数并指定要使用多少个基因来绘制图表来改变这一点。 注意：plotPCA()函数将只返回PC1和PC2的值。...注意：pheatmap函数有许多不同的参数，我们可以通过改变默认值来增强图形的美观性。如果你感到好奇并想了解更多，请尝试运行下面的代码。你的图形是如何变化的？查看帮助页面(?
（促进和抑制抗体的产生：计算每个抗体的期望值，抑制期望值低于阈值的抗体；可以知道与抗原间具有的亲和力越高，该抗体的克隆数目越高，其变异率也越低） （6）进行免疫处理，包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制...首先使用蚁群算法、免疫算法和粒子群算法以第一个基准函数为例，画出适应度图像并据此分析每个函数的特点。本文用到的环境是Windows10系统，软件是MATLAB R2017a....这是一个有多个局部极值的函数，其函数图像如图所示： 2.1使用免疫算法求解函数极值 仿真过程如下设置： 第一步：初始化免疫个体维数为D=2，免疫种群个体数为NP=50，最大免疫代数为G=200，...2.2使用蚁群算法求解函数极值 仿真过程如下设置： 第一步：初始化蚂蚁个数m=20，最大迭代次数G=200，信息素蒸发系数Rh0=0.9，转移概率常数P0=0.2，局部搜索步长step=0.1 第二步...2.3使用粒子群算法求解函数极值 仿真过程如下设置： 第一步：初始化群体例子个数为N=100，粒子维数为D=2，最大迭代次数为T=200，学习因子c1=c2=1.5，惯性权重最大值为Wmax=0.8,
其实就173个有，所以需要去除NA值。...这个 getProfileData 函数是万能的，后续如果我们要数量使用它来举例，基本上就是靠这一个函数即可。...miRNA，甲基化，蛋白）水平的预后（生存曲线） 8、探索各类肿瘤不同临床特征（性别、年龄、种族、临床分期）分组后的单个分子（mRNA，lncRNA，miRNA，甲基化，蛋白）特性的分布 下面我们就演示一下如何实现上面的需求...基因表达量高低分组的cox和连续变量cox回归计算的HR值差异太大?...学徒作业-两个基因突变联合看生存效应 单个基因的表达量和拷贝数变异的关系探索 同样的使用getProfileData函数，去指定的文献里面，根据指定的样品列表，去获取指定的数据集信息 df = getProfileData
图1：不同性别的领导行为 如何把图1的中数据导入R，对这些数据，我们有什么发现呢？...图3：R逻辑运算符号 基于逻辑运算符号关系来改变变量中内容，逻辑值为真，则可以修改。 拓展可以了解within()函数和car包中的recode()函数。 重命名变量 重命名变量名，可以采用方法。...方法一：fix()函数。 方法二：包reshape中的rename()函数。 方法三：names()函数。 缺失值 数据集往往是不完整，因为各种缘由存有缺失值。 使用is.na()函数检查缺失值。...x) [1] NA 可以使用na.omit()函数删除不完整的观察。...类型转换函数如图4所示： 图4：R类型转换函数 > rm(list=ls()) > a <- c(1,2,3) > a [1] 1 2 3 > is.numeric(a) [1] TRUE > is.vector
使用自然对数转换（log(1+x)）进行数据转换。 变异基因选择： 使用Seurat中的FindVariableGenes函数选择变异表达基因。...数据整合与缩放： 使用IntegrateData函数合并所有样本的数据。 通过ScaleData函数对整合后的数据进行缩放，以消除不想要的变异来源。...使用tSNE进行降维处理。 细胞聚类： 使用Seurat中的FindClusters函数进行细胞聚类。 通过表达典型标记基因来注释聚类。...恶性和非恶性评分：使用Seurat R包中的AddModuleScore函数，基于上述DEGs计算恶性评分和非恶性评分。...基因拷贝数变异(CNVs)分析： 使用CopyKAT工具分析了原发性肿瘤和转移灶中的基因拷贝数变异，基于基因组拷贝数轮廓识别出四个亚克隆(0-3)。
通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...缺失值NA的处理 理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最常见的缺失值NA。 小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“处理缺失值最好的方式是什么？...如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...2.1 df[is.na(df)] df[is.na(df)] = 0 2.2 replace_na() 使用tidyr包的replace_na()函数。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。
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