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GEO数据读取-笔记分享

根据芯片的使用目的，一张芯片可能包含数十、数百甚至数十万的不同序列。被排列成矩阵的DNA片段通常称为探针，而样本RNA则被成为靶标。...基本的芯片实验中，样本mRNA首先被反转录成cDNA（在过程中同时被荧光标记），后与芯片上的核酸探针混合，互补杂交的cDNA就结合到芯片上，而未被杂交的样本被洗脱掉。...芯片被一个荧光扫描仪扫描后，芯片上某个位置探针结合上了样本中互补的核酸，就在该位置显出了一个荧光点，此位置提示基因的身份，而荧光强度则提示了原始样本中该mRNA水平的高低。...双染色技术是把两个样本用不同荧光标记后一起杂交到同一张芯片上。用于检测两种不同条件下基因表达的差异情况，如疾病组织和正常组织（往往多个正常组织DNA混合在一起，作为”pool“样本）；处理组与对照组。...两个样本（如处理与对照）被两种不同荧光标记。一个样本的cDNA用Cy5（一种显示为红色染料）标记，另一个样本用Cy3（一种显示为绿色的染料）标记。这两种荧光标记的样本混合后与芯片上的探针竞争杂交。

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【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（三）

前面我们们给大家简单介绍了 ☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一） ☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（二） 今天我们来看看如何在主成分分析之后得到的新的空间中同时展示样本和特征...fviz_pca_biplot(iris.pca, label = "var" #只标注变量，不标注样本 ) 根据样本类型来对样本着色...$Species #根据样本类型着色 ) 观察仔细的小伙伴可能发现，在上面这张图里面有三个点比其他点要大一些，其实这三个点是三个组的中心点。...habillage=iris$Species #根据样本类型着色 ) 中心点不见了 根据特征的贡献度对特征着色 #根据特征的贡献度对特征着色 fviz_pca_biplot(iris.pca,...大家是不是很好奇，下面这篇paper中的图是怎么做出来的？ 敬请期待，下一期小编为大家揭晓答案。

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    【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一）

    前面给大家介绍过主成分分析 ☞R做PCA主成分分析 今天我们来给大家介绍另一个做PCA分析并绘图的R包factoextra，很多SCI文章中都用到了这个R包。...换句话说这个R包画出来的PCA图是发表级的。...#查看样本的主成分分析结果 var <- get_pca_var(iris.pca) #原始特征在新的坐标空间（PC1，PC2...）中的坐标位置 var$coord #查看每一个特征对每一个主成分的贡献程度...var$contrib 接下来查看样本在新空间中的分布 fviz_pca_ind(iris.pca, mean.point=F,#去除分组的中心点，否则每个群中间会有一个比较大的点...(iris.pca, mean.point=F,#去除分组的中心点 label = "none", #隐藏每一个样本的标签

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    Learn R GEO

    —横坐标； ·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 图片 图片 图片 4.火山图 ·根据logFC(横坐标...，根据这些主成分对样本进行聚类，代表样本的点在坐标轴上距离越远，说明样本差异越大。...·图PCA的圈圈是置信区间 ·每个组中心位置上的大概的点，不代表样本，可以去掉 ·用于预实验，看看组之间有无差别 ·同一组是否能聚成一簇（组内重复好） ·中心点之间是否有距离（组间差别大） 图片 GEO...样本聚类图 图片 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...这个文件里 deg <- inner_join(deg,ids,by="probe_<em>id</em>") #inner_join 取交集 nrow(deg) #3.加change列,标记上下调基因 logFC_t

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    GEO数据挖掘-基于芯片

    如果设置为FALSE（如示例中），平台注释文件将不会被下载。如果设置为TRUE，则会下载这些文件。平台注释文件包含关于实验所用平台的信息，如芯片上的探针序列等。...交集 s 包含了同时出现在 pd 和 exp 中的样本名称。根据交集重新排序表达矩阵和临床信息数据框：exp = exp[, s]重新排列表达矩阵 exp 的列，使其顺序与交集 s 中的样本顺序一致。...singleDoc# 《又一个有点难的探针注释（多种id的转换）》#资料3：其他id转换 https://www.jianshu.com/p/f4e799f06b524 03_pca_heatmap.R4.1...fviz_pca_ind 函数参数说明dat.pca：PCA分析的结果对象。geom.ind：表示样本点的几何形状，这里设置为 "point" 表示仅显示点。...col.ind：指定样本点的颜色，这里根据 Group 进行颜色区分。palette：指定颜色调色板，这里使用了蓝色和黄色。addEllipses：是否添加浓度椭圆，这里设置为 TRUE。

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    统计遗传学：第九章，GWAS+群体分析+亲缘关系分析

    不平衡值是两个或多个位点上等位基因非随机关联的度量。如果这两个基因座是独立的（例如，不是共同遗传的），那么无论哪个等位基因频率如何，r值和D值都将为0。...如第3章所述，人口分层对遗传关联有很大影响，在分析过程中必须仔细考虑。主成分分析（PCA）是识别和验证个体间祖先差异最广泛使用的方法。...然后，我们可以使用1000个基因组样本中的信息来识别数据中的不同组。文件1公斤样本。txt包括1000个基因组样本中所有个体的起源种群。...为了识别基因型数据中的相关个体，可以根据每对个体共同拥有的共享等位基因的平均比例来计算称为状态认同（BS）的度量。IBS通常根据一组独立的基因型SNP计算。...在这个例子之后，我们从分析中删除了59个个体，样本中只剩下320个。

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    统计遗传学：第九章，GWAS分析流程汇总

    不平衡值是两个或多个位点上等位基因非随机关联的度量。如果这两个基因座是独立的（例如，不是共同遗传的），那么无论哪个等位基因频率如何，r值和D值都将为0。...如第3章所述，人口分层对遗传关联有很大影响，在分析过程中必须仔细考虑。主成分分析（PCA）是识别和验证个体间祖先差异最广泛使用的方法。...然后，我们可以使用1000个基因组样本中的信息来识别数据中的不同组。文件1公斤样本。txt包括1000个基因组样本中所有个体的起源种群。...为了识别基因型数据中的相关个体，可以根据每对个体共同拥有的共享等位基因的平均比例来计算称为状态认同（BS）的度量。IBS通常根据一组独立的基因型SNP计算。...在这个例子之后，我们从分析中删除了59个个体，样本中只剩下320个。

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    第十五章 降维

    它能够指定绿线上每一个点位置。 ? 之前的样本 x_1，它是一个二维向量。在降维后，我们可用一维向量（即，实数）z_1表示第一个样本。...PCA 问题的公式描述。换句话说，我们会试着用公式准确地表述PCA的用途。 举例：?是一个 R^2 空间的样本。假设我想对数据进行降维，从二维降到一维。...PCA技术的一个很大的优点是，它是完全无参数限制的。在PCA的计算过程中完全不需要人为的设定参数或是根据任何经验模型对计算进行干预，最后的结果只与数据相关，与用户是独立的。...对于左边的例子，我们给定的样本 x^(i) 在 R^2 中（即，两个维度，x_1^(i)， x_2^(i)）。我们要做的就是在 R 中（一维）找到一个数据集 z^(i) 来代表我们原始的样本数据。...PS : x_approx^(i) 就是 x^(i) ( x ∈ R^n )到 z ( z ∈R^k ) 的投影点 ① PCA试图减少 投影误差平方的平均值（原始点与投影点之间的距离之和）： ?

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    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

    img 然后，我们根据性别因素着色，这似乎是在PC2上分离样品。这是值得注意的良好信息，因为我们可以使用它来解释模型中由于性别而产生的变化，并将其回归建模出来。...这将表明可能进行样品交换，并应进行调查，以确定这些样品是否确实是标记的菌株。如果我们发现存在（错误的）交换，我们可以交换元数据中的样本。...根据前几个主成分解释了多少变化，你可能想要探索更多(即考虑更多成分并绘制成对组合)。即使你的样本不能被实验变量清楚地分开，你仍然可以从DE分析中得到生物学上相关的结果。...层次树可以根据归一化的基因表达值指出哪些样本彼此更相似。颜色块表示数据中的子结构，您可能会看到每个示例组的复制聚在一起作为一个块。此外，我们希望看到聚集的样本类似于在PCA图中观察到的分组。...被遗漏的基因分为三类： 在所有样本中计数为0的基因 有极端异常值的基因 低均值标准化计数的基因 img 默认情况下，DESeq2将执行此过滤：而其他DE工具，如edgeR则不会。

    1.9K10

    机器测试题（下）

    A.从数据集中随机抽取样本来建立模型 B.使用在线学习算法 C.使用主成分分析法（PCA）对数据降维 D.B和C E.A和B F.以上全部 答案：F 解析：以下是在有限内存机器上处理高维数据的方法...：在数据集中随机抽样，创建一个较小的数据集进行计算（如：抽取1000个变量和300000行的数据）；运用在线学习算法，如使用Vowpal Wabbit；运用主成分分析法（PCA)选取方差最大方向。...28.如何在“无监督学习”中使用聚类算法？...，基于某种距离度量找出训练集中于其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，通常选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果，所以决策边界可能不是线性的。...答案：D 解析：模型中增加预测变量，R^2都会增加或者保持不变；总体上，调整的R^2可能增大也可能减小。

    1.2K60

    生信代码：绘制热图和火山图

    dataPrep1 <- GDCprepare(query = queryDown, save = TRUE, save.filename = "LIHC_case2.rda") #2.2数据预处理：根据样本与样本之间的...TableCond1 条件1对应的表达矩阵，行代表样本名，列代表基因名 TableCond2 条件2对应的表达矩阵，行代表样本名，列代表基因名 typeOrder typeOrder R中具体示例...TCGAanalyzeLevelTab（）输出的结果，具体内容可参见上方的输出结果截图 ntopgenes 在PCA中绘制的差异基因数目，如200 group1 条件1对应的样本barcodes列表 group2...条件2对应的样本barcodes列表 R中具体示例： #由于在TCGAanalyze_LevelTab（）中，我们已经得到了一些参数，故可将参数直接带入主成分分析的函数中。...##根据表达矩阵中的样本barcodes对样本临床信息匹配 datDEGs_test_barcodes <- as.data.frame（substr(colnames(datDEGs),1,12)

    5.4K53

    scRNA-seq聚类分析(一)

    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。 ?...：确定clusters是否与UMI、基因、细胞周期、线粒体含量、样本等不平衡 使用已知的细胞类型特异性基因标记搜索预期的细胞类型 Set-up 为了执行此分析，我们将主要使用Seurat软件包中提供的功能...M和S期标记的表达情况给每个细胞一个评分。...右键单击此链接，将“另存为…”直接保存到data目录中。但是，如果您不使用人类数据，我们将提供其他材料，详细介绍如何获取其他感兴趣生物的细胞周期标记。...注意：Seurat有一个关于如何在没有集成的情况下运行工作流程的vignette。该工作流与此工作流非常相似，但是样本在开始时不一定要拆分，也不一定要执行整合。

    1.9K20

    机器学习笔试题精选（六）

    今天的笔试题主要涉及的知识点包括：降维、PCA、特征选择、随机森林、GBDT、集成学习等。 Q1....Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。 2）样例权重： Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等。...可以使用 PCA 在低维空间中可视化数据 答案：ABD 解析：本题考查的是主成分分析（PCA）的基本概念和推导原理。 PCA 对数据中变量的尺度非常敏感，因此我们需要对各个变量进行标准化。...如何在监督式学习中使用聚类算法（多选）？ A. 首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法 B. 在应用监督式学习算法之前，可以将其类别 ID 作为特征空间中的一个额外的特征 C....F1=2⋅P⋅RP+RF1=2⋅P⋅RP+R F1=2\cdot\frac{P\cdot R}{P+R} 增加模型复杂度，通常可能造成过拟合。过拟合的表现是训练样本误差减小，而测试样本误差增大。

    1.6K31

    超详细 | 生物医学研究和临床应用中scRNA-seq的数据分析指南

    (2)样本来源。 根据科学问题和样本可及性，不同研究的样本类型可以不同。例如，为了研究肝细胞癌等实体瘤，从患者身上收集肿瘤活检和肿瘤周围样本用于病例对照设计。...如纠正细胞周期的影响可以改善发育轨迹的重建。可以通过对相关生物学特征（例如细胞周期分数）进行评分，然后根据Seurat中实施的计算分数进行简单线性回归，来实现生物效应的程序。...此外，根据整合锚点的选择，算法也可以分为不同的类型，例如基因组特征作为锚点和细胞作为锚点。...scRNA-seq中另一类常用的细胞聚类方法是基于细胞最近邻网络的聚类检测方法，并在Seurat R包中采用和实施。此外已开发了多种细胞聚类方法，如BackSPIN等。...第一类是基于标记基因的，这依赖于公共数据库或文献中细胞类型特异性标记的可用性。

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    Python 做 Nature 级的单细胞分析（图文详解）

    n_genes=25, sharey=False) Wilcoxon rank-sum Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney-U) 检验的结果非常相似，还可以使用其他的差异分析包，如...NKG7 NK cells 5 FCGR3A, MS4A7 FCGR3A+ Monocytes 6 FCER1A, CST3 Dendritic Cells 7 PPBP Megakaryocytes 根据已知的标记基因...，定义一个标记基因列表供以后参考： marker_genes = ['IL7R', 'CD79A', 'MS4A1', 'CD8A', 'CD8B', 'LYZ', 'CD14',...adata, groups='0', n_genes=8) 跨类群比较基因 sc.pl.violin(adata, ['CST3', 'NKG7', 'PPBP'], groupby='leiden') 根据已知的细胞标记.../write/pbmc3k_corrected_X_pca.csv') 8 番外 大家在处理较多数据量的时候，根据不同的样本会有些地方不一样，具体每个数据集的处理也会有比较大的自由度，比如： 在质控时，

    6.9K43

    Plos Comput Biol: 降维分析中的十个重要tips!

    如果只有少数类别变量存在，则PCA用于数值变量，类别变量水平的组表示可以作为补充的(未加权的)点。...这一步决定是否在缩减后的数据中捕捉到感兴趣的信号，尤其是当DR作为统计分析或机器学习任务(如聚类)之前的预处理步骤应用时，这一点尤为重要。...有时，根据新计算的特征直接绘制外部变量是暴露数据中出现的趋势的有效方法。例如，连续变量(如患者的年龄或体重)的散点图与所选输出维度的坐标相比较，显示了所选协变量与新特征之间的相关性。...一些更先进的方法也被开发出来，如STATIS和DiSTATIS分别是PCA和经典MDS的推广。这两种方法都用于分析从同一组观测中收集到的几组数据表。...在DR中，离群点是远离大多数观测结果的遥远点。在PCA和其他线性方法的情况下,如果所有的样本点的投影图是靠近原点,只有一个或几个点非常遥远, DR会极大的受离群值的影响。

    1.1K41

    WGCNA仅仅是划分基因模块，其它都是附加分析

    ，我们拿这篇数据挖掘作者的过滤标准进行过滤得到的DEGs和数据集提供的并不一致（数量相差一半），而这篇文章中关于如何上游分析、差异表达分析、WGCNA的细节提的很少，但我们根据这一点可以初步判断：数据挖掘自己走的上游流程和数据集作者走的并不一致...WGCNA分析常见问题 小样本设计，如两组样本，每组三个生物学重复，能否开展WGCNA分析？ 答：不能。...如果样本分组太少（如：两组、三组）变化模式比较弱，难以有效聚类； （2）WGCNA是以基因表达量相关系数为基础，得到基因变化模式的相关性。...# 如果最佳power取值为空 # 根据数据样本数确定经验power取值： # 如果样本数小于20，则unsigned类型网格选择power=9，否则选择power=等一系列取值； # 如果样本数大于等于...黄色框起来的部分和没框起来的刚好相关性正负相反，如果你把这些表型，如sex对应的male、female中选择的背景颠倒（稀疏矩阵中 0 1交换），就会得到module趋势完全一样的相关性 可以看到除了性别这个分类变量

    1K20

    GEO数据挖掘

    ，根据四分位数用盒和线来显示值的范围。...主成分分析图1.5.1 PCA的原理主成分分析：旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分）根据这些主成分对样本进行聚类，代表样本的点（中心点除外）在坐标轴上的距离越远，说明样本差异越大...1.5.2 PCA的用途用于“预实验”，简单查看组间是否有差别同一分组是否聚成一簇（组内重复好）中心点之间是否有距离（组间差别大）从这里开始没有课件，以下内容为自己结合课堂视频整理得出~2 GEO背景知识...2.4 分析思路2.5 表达矩阵探针id要找到对应的基因sample样本编号GSM要获取分组信息group2.6 富集分析2.6.1 什么是基因的Entrezid？...：表达矩阵+分组信息PCA示例来源：http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide

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