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。
除了选择已存在的列，另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
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。
描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
方差分析（analysis of variation,简写为ANOVA）又称变异数分析或F检验,用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验,从函数的形式看，方差分析和回归都是广义线性模型的特例，回归分析lm()也能作方差分析。其目的是推断两组或多组数据的总体均值是否相同，检验两个或多个样本均值的差异是否有统计学意义。方差分析的基本思路为：将试验数据的总变异分解为来源于不同因素的相应变异，并作出数量估计，从而明确各个变异因素在总变异中所占的重要程度；也就是将试验数据的总变异方差分解成各变因方差，并以其中的误差方差作为和其他变因方差比较的标准，以推断其它变因所引起的变异量是否真实的一种统计分析方法。把对试验结果发生影响和起作用的自变量称为因素（factor），即我们所要检验的对象。如果方差分析研究的是一个因素对于试验结果的影响和作用，就称为单因素方差分析。因素的不同选择方案称之为因素的水平(level of factor)或处理(treatment)。因素的水平实际上就是因素的取值或者是因素的分组。样本数据之间差异如果是由于抽样的随机性造成的，称之为随机误差；如果是由于因素水平本身不同引起的差异，称之为系统误差。
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。
我们之前介绍了判别分析中，因为判别准则的不同，可分为多种判别分析法。常用的有费歇尔（Fisher）判别分析、贝叶斯（Bayes）判别分析和距离判别分析。在上2篇文章中（判别分析——距离判别法和贝叶斯（Bayes）判别分析）介绍了距离判别分析和贝叶斯判别，本文将介绍贝费歇尔（Fisher）判别分析。
以往的推文中我们没有对批次效应有个量化的概念，往往是画个PCA或者单细胞中做个UMAP、tSNE肉眼看看，上周组会我注意到师兄讲文献提到了这个（使用kBET检测批次效应）方法但没有解释，刚好我就自己学习学习，这周周更补全我们这个板块的空白
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来，将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程，形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征，采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点，保证了种群的多样性，克服了一般寻优过程（特别是多峰值的寻优过程）的不可避免的“早熟”问题，可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 （1）首先进行抗原识别，即理解待优化的问题，对问题进行可行性分析，提取先验知识，构造出合适的亲和度函数，并制定各种约束条件。 （2）然后初始化抗体群，通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体，在解的空间内随机产生一个初始种群。 （3）对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。（记忆单元的更新：将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元，并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体（抗体和抗体的亲和性计算）） （4）判断是否满足算法终止条件；如果满足条件则终止算法寻优过程，输出计算结果；否则继续寻优运算。 （5）计算抗体浓度和激励度。（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。 免疫选择：根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体，使其活化； 克隆：对活化的抗体进行克隆复制，得到若干副本； 变异：对克隆得到的副本进行变异操作，使其发生亲和度突变； 克隆抑制：对变异结果进行再选择，抑制亲和度低的抗体，保留亲和度高的变异结果。 （7）种群刷新，以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体，形成新一代抗体，转步骤（3）。 免疫算法运算流程图
博客原文：https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者：Suzan Baert
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。
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：
DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC，它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤，以帮助我们确保样本/重复看起来良好。
作者： 张丹(Conan) 程序员Java,R,PHP,Javascript 前言 人类总是在生活中摸索规律，把规律总结为经验，再把经验传给后人，让后人发现更多的规规律，每一次知识的传递都是一次进化的过程，最终会形成了人类的智慧。自然界规律，让人类适者生存地活了下来，聪明的科学家又把生物进化的规律，总结成遗传算法，扩展到了更广的领域中。 本文将带你走进遗传算法的世界。 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最
对于基因组突变全景图相信大家并不陌生，它是基因组学突变数据最基本的可视化展示方法之一。一张漂亮的，高大上的基因突变全景图不仅能展示出丰富的信息，还能为你的文章增色不少，其绘制方法也多种多样。今天我们则来看看最常用的两个包maftools和ComplexHeatmap在绘制基因组突变全景图上的异同。首先让我们来简单的了解下这两个包：
我梳理了GWAS全基因组关联分析的整个流程，并提供了基本的命令，用到的软件包括BWA、samtools、gatk、Plink、Admixture、Tassel等，在此分享出来给大家提供参考。
前言 人类总是在生活中摸索规律，把规律总结为经验，再把经验传给后人，让后人发现更多的规规律，每一次知识的传递都是一次进化的过程，最终会形成了人类的智慧。自然界规律，让人类适者生存地活了下来，聪明的科学家又把生物进化的规律，总结成遗传算法，扩展到了更广的领域中。 本文将带你走进遗传算法的世界。 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，从生物进化的一些现象发展起来，这些现象
对于汇总统计，一般是统计最大值、最小值、平均值、方差、标准差和变异系数，有时候还会根据地点、品种、年份进行分组汇总。
最近写了这么多关于富集分析的推文，不知道大家看懂了没有，其实富集分析主要就分为两种：ORA和GSEA。
一般来说可以用CV或者MAD来衡量某基因在某些样本的表达变化情况。 标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V(Coefficient of Variance)。 变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。 当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。 平均绝对误差（Mean Absolute Deviation），又叫平均绝对离差，它是是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。 用下面的代码可以看看，标准差，平均数，变异系
尾均值（trimmed mean）又称“截尾均值”，是指在一个数列中，去掉两端的极端值后所计算的算术平均数，其计算和下式中的a（切尾比例）有关，从它的定义可以看出，切尾均值能够有效避免极端值对整体数据的影响，能够使数据的描述结果更加合理与稳定，在生活中最常见的是选秀比赛或者扣篮比赛中除掉最高分和最低分来计算选手的最终得分。psych包默认切尾比例是0.1，也就是将数据排序后分别去掉两端10%的数据。当然，切尾均值的计算会比这种直接去掉最大值和最小值的计算方法要稍微复杂一点，但仔细看也并不难理解。如下是具体的计算公式：
VCF全称为Variant Call Format, 是一种纯文本文件，用来存储变异位点信息，主要包括3个部分的内容
R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍，经过讨论确定要读的书，每个月读一本书且要精读，大家一起分享。 第四章 基本数据管理 本章概要 1操作数据和缺失值。 2明白数据类型转换 3创建和重命名变量 4排序、合并和子数据集 5选择和删除变量 本章所介绍内容概括如下。 把数据导入矩阵或者数据框仅是数据分析准备的第一步，花在数据分
其中MSKCC的就是cBioPortal，主页在：https://www.cbioportal.org/
在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
ABBA BABA 统计（也称为“D 统计”）为偏离严格的分叉进化历史提供了简单而有力的测试。因此，它们经常用于使用基因组规模的 SNP 数据（例如来自全基因组测序或 RADseq）来测试基因渗入。
发过来的原始文件就是一个csv，从文件大小上来看是一个小文件。那首先加载文件到R并看一些各列的情况：
https://github.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq/blob/master/scripts/analysis_functions.R
数据根据结构可以分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，前面介绍的数据处理函数针对于结构化数据，而字符串通常包含非结构化或者半结构化数据，这一部分介绍一下R和Python中的字符串函数。
R语言中存在一些null-able values，当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。
跟着存档教程动手学RNAseq分析（四）：使用DESeq2进行DE分析的QC方法
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。
在构建预测模型的开始可以使用数据分割构建训练集和测试集，也可以在训练集中用于执行交叉验证或自举(bootstrapping)，以评估模型。
一致性聚类（Consensus Clustering）是一个能够确定数据集（微阵列基因表达）中可能聚类的数量和成员的方法。这种方法在癌症基因组学研究中广泛普及，用于发现新的疾病的分子亚型。
本文翻译自外文博客，原文链接：https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
默认情况下，DESeq2 使用 Wald 检验来识别在两个样本之间差异表达的基因。给定设计公式中使用的因素，以及存在多少个因素水平，我们可以为许多不同的比较提取结果。在这里，我们将介绍如何从 dds 对象获取结果，并提供一些有关如何解释它们的解释。
他认为替换不干净，应该是循环有问题。希望我们帮忙检查，我通常是懒得看其他人写的代码，所以让群里的小伙伴们有空的都尝试写一下。
在之前的文章中我们简单的介绍过scala中的协变和逆变，我们使用+ 来表示协变类型；使用-表示逆变类型；非转化类型不需要添加标记。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，<运算。
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
对缺失值的处理是数据预处理中的重要环节，造成数据缺失的原因有：数据丢失、存储故障和调查中拒绝透露相关信息。这里我们使用VIM包中的sleep数据集为样本，介绍缺失值处理的方法。sleep数据集纪录了62个哺乳动物的睡眠信息，包括体重，睡眠时长，做梦时长等。 缺失值分类 1，完全随机缺失（MCAR）：缺失数据与其他变量无关。如果每个缺失变量都为MCAR，则完整样本可看为更大数据集的简单抽样。 2，随机缺失（CAR）：缺失数据与其他观测变量相关，与本身变量不相关。比如体重小的动物Dream数据更容易缺失（较小动
这篇推文主要探讨下WGCNA如何处理分类性状。之前已经演示过WGCNA实战了：WGCNA实战：识别免疫相关lncRNA
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
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