函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter..."); printNLines <- function (n) { for(i in 1:n) { print("-------------------------------------...sd']] <- sd(column); #s #直接写个s也可以替代下面的语句 return (s); } summaryEx(data[, 3]) 通过定义函数，实现了summary函数的加强版功能...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！
初始MySQL中的derived table还是在一个偶然的问题场景中。 下面的语句在执行的时候抛出了错误。...，也就是derived table 所以上面的语句使用如下的方式就可以破解。...table,在官方文档中是这么说的。...为了充分说明derived table,我还是举例倒霉的t_fund_info这个表。...这个时候查看执行计划，就会看到derived table的字样。
一个有用的PHP片段的集合，你可以在30秒或更短的时间内理解。...Table of Contents Array View contents * [`all`](#all) * [`any`](#any) * [`chunk`](#chunk) * [`deepFlatten...Returns true if duplicate values exists and false if values are all unique. function hasDuplicates($items...= $numbers[0] % $numbers[1]; return $r === 0 ?...Returns the median of an array of numbers. function median($numbers) { sort($numbers); $totalNumbers
1简介 在本模块中，我们将讨论以下概念： 如何将您自己的数据集引入 GEE。 如何将来自遥感数据的值与您自己的数据相关联。 如何从 GEE 导出特征。...3将您自己的数据带入 Earth Engine 在本练习中，我们将讨论如何将您自己的数据移动到 GEE、从数据集中提取值以及从 GEE 中导出这些值。...上传 shapefile：在上面的 R 代码中，我们将数据的 csv 文件转换为 shapefile，并定义坐标参考系统 (CRS) 以匹配 GEE 的预期 (WGS 1984)。...虽然我们可以在 GEE 中更多地使用这些数据，但很容易将它们导入 R 或 Excel。有几个选项可以定义导出数据的最终位置。一般来说，将数据保存到 Google Drive 帐户是一个安全的选择。...有关使用栅格的更多信息，请参阅5 为此，我们将对median()Daymet 图像集合应用一个 reducer 函数，为每个单元格中的每个参数生成一个中值。
CPM计算的R代码是: calc_cpm <- function (expr_mat, spikes = NULL){ norm_factor <- colSums(expr_mat[-spikes...其在R中计算函数是: calc_sf <- function (expr_mat, spikes=NULL){ geomeans <- exp(rowMeans(log(expr_mat[-spikes...,]))) SF <- function(cnts){ median((cnts/geomeans)[(is.finite(geomeans) & geomeans >0)]) }...选定一个样品为参照，其它样品中基因的表达相对于参照样品中对应基因表达倍数的log2值定义为M-值。随后去除M-值中最高和最低的30%，剩下的M值计算加权平均值。...scran scran采用为scRNA-seq设计的CPM方法的变种 [@LLun2016-pq]. 该方法通过把多组细胞合并到一起来屏蔽较多的0值问题，然后采用类似_CPM的方式计算标准化因子。
trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。 na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。...(x,na.rm=FALSE) x - 是输入向量 na.rm - 是用于输入向量中删除缺少的值。...示例 # Find the median. median.result <- median(x) print(median.result) 众数 众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值。...family - 是R对象来指定模型的概述，对于逻辑回归，它的值是二项式。...该包中含有Surv()函数，它将输入数据作为R公式，并在所选变量中创建一个生存对象进行分析。然后使用survfit()函数来创建分析图。
倾向评分算法用于校正模型中的混淆因子，这里我们先使用随机生成的数据学习该算法，然后实际分析一下去教会学校和公共学校上学学生的成绩差异。...(table4[,1:3], align = 'c', caption = 'Table 4: Comparison of matched samples') Patients...执行匹配算法 ecls_nomiss % # MatchIt does not allow missing values select(c5r2mtsc_std, catholic...method = "nearest", data = ecls_nomiss) dta_m <- match.data(mod_match) dim(dta_m) ## [1] 2704 8 检查匹配样本中协变量的平衡...(geom_smooth). ## Warning: Removed 1 rows containing missing values (geom_smooth). ?
参考： Seurat::LabelClusters 前言 继续上回的内容[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]。...这里通过上面的函数，我们批量得到了不同分组的median 数值： id <- "leiden_0.05" labels.loc <- lapply(groups, function(group){...median 点最近的点在data 中的下标和距离。...labels 长度是否等长； 将外部等长labels 名称和labels 的内部id 替换； 绘图函数 在ggplot 家族中，我们介绍过两种label 方式：[[66-R可视化10-自由的在ggplot...32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]] 最后问的color的用途吗？
很多情况下用在线数据库的原因是很方便查看一个很小的点，例如生存分析例如共表达例如人群中多少突变比例；虽说这在成型的Figure1代码里也很容易，但是你要用数据去说服别人的时候，还是给别人一个在线数据库更让人信服..., color = 'black') + stat_summary(fun.data = function(x) median_hilow(x, 0.5), geom..., color = 'black') + stat_summary(fun.data = function(x) median_hilow(x, 0.5), geom...，在GSE40275中可以看到，DLL3和CD276两基因的表达正相关性挺高。...在小细胞肺癌中，B7-H3明显是高表达的；且病例分布广和表达比其他靶点高[1-3]。
目前主要的蛋白组学分析R工具有如下三款： ①limma；②DEqMS；③DEP 本次主要对DEqMS展开学习： tutorial官网：http://www.bioconductor.org/packages...DEqMS是基于limma包建立的蛋白组分析R语言工具，教程摘要中PSMs的定义为：peptide spectrum matches——即“肽匹配图谱”1 PSM理论解释：为鉴定肽段匹配到数据库内的蛋白质的理论酶切肽段图谱数...故该方法在蛋白组检测中既可以定性，又可以定量，但定性依赖于数据库的数据构成2。...# Here the data is already median centered, we skip the following step....This function is to calculate peptide/PSM count adjusted t-statistics, p-values.
k = apply(exprSet,1, function(x){sum(x>0)>0.5*ncol(exprSet)});table(k) # 对行进行计算，每行中至少有一半的样本的值大于0 exprSet...后续构建模型需要纳入一些临床信息，所以要合并到一起。...连续型数据的离散化 年龄 group = ifelse(meta$age>median(meta$age,na.rm = T),"older","younger") table(group) sfit=...beta中，用到的基因有一个s0值，没用的基因只记录了“.”...（例如lasso回归选中的基因）从表达矩阵中取出来，，可作为列添加在meta表噶的后面,组成的数据框赋值给dat。
Vectorized（向量化） 根据Hadley Wickham在其著作Advanced R中第一章所涉及到的内容，R最底层的数据结构只有两种：向量（vector）和列表（list），其他所有的数据格式都是通过这两种最基本的数据结构衍化而来...() time2[, median(time)/1e6] 0.084901 我们在函数中编写了另一个函数，名曰shift。...(growthRDV(1:10000), times = 1000) %>% as.data.table() time3[, median(time)/1e6] 0.0406515 通过结果可以发现，...() time4[, median(time)/1e6] 0.029601 如上所示，使用Rcpp包中的cppFunction进行C++语句的调用。...利用data.table进行数据操作有着比R本身向量化更好的效率表现，如果自身对效率的要求更高，可以利用更底层的语言接口进行编写。 最后还有一点需要注意：向量化并不能解决一切问题。
data[gkeep,] # Library size normalization lib_size = colSums(counts) norm <- t(t(counts)/lib_size * median...DE <- read.table("./TPs.txt") notDE <- read.table("....6edgeR edgeR基于广义线性模型(generalized linear model, glm)进行差异基因分析，而且还可以在模型中纳入多种影响因素，比如batch等等。...8.1 BPSC library(BPSC) bpsc_data <- norm[,batch=="NA19101.<em>r</em>1" | batch=="NA19239.<em>r</em>1"] bpsc_group = group...[batch=="NA19101.<em>r</em>1" | batch=="NA19239.<em>r</em>1"] control_cells <- which(bpsc_group == "NA19101") design <
从总体中随机产生的若干个体的集合称为样本，如n件产品。样本实际上就是从总体中随机取得的一批数据，记作 ? ，n称为样本容量。...variable VARCHAR 包含相关变量的列名。 表剩下的部分是‘source_table’表中数字列的N x N的相关系数矩阵。...设相关系数为r，当0.7≤|r|<1时，称为高度相关；当0.4≤|r|<0.7时，称为中等相关；当0.2≤|r|<0.4时，称为低度相关；当|r|<0.2时，称为极低相关。...汇总结果保存在output_table参数指定的表中，表5给出输出表列的说明。 target_cols（可选） TEXT 缺省值为NULL，请求汇总列组成的逗号分隔字符串。...missing_values BIGINT 目标列中缺失值的行数。 blank_values BIGINT 空白的数目。
基于“统计数据频数”的绘图思想在一些带颜色映射的图绘制中较为常用。...在一般的学术研究中，使用直方图或密度图观察数据分布的频次要远高于 Q-Q 图。...5.经验分布函数图（Empirical Distribution Function，EDF） 在统计学中，经验分布函数也被称为经验累积分布函数。经验分布函数是一个与样本的检验测度相关的分布函数。...包中的绘图主题进行绘制。...scipy.stats import norm bins=15 hist_x_data = hist_data["hist_data"].values Median = np.median(hist_x_data
参考： Seurat::LabelClusters 前言 回顾一下前面的内容： [[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]] [[109-R可视化...33-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之二]] 我们成功了解了seurat 包中关于ggplot 散点图label的操作。...格式如下： myLabelggPoint <- function(my_data, my_label, ifrepel){ NULL } 这里再额外安利一个seurat 中散点图用到的R包：exaexa...(size = 0.7),ncol = 1)) + labs(title = my_title, x = NULL, y = NULL) + scale_color_manual(values...但是，如果你致力于构建自己的绘图R 包，也可以尝试学习seurat 的dimPlot 及LabelClusters 函数哦。
但是如果我们想将多条数据合并到一个文档中，就有些复杂了。例如，如果要将两个 DataFrames 放在一张 Excel 工作表上，则需要使用 Excel 库手动构建输出。虽然可行，但并不简单。.../Flask 的经验，上手比较容易 这个工具链中最困难的部分是弄清楚如何将 HTML 呈现为 PDF。...我觉得目前还没有非常好的解决方案，我这里选择了 WeasyPrint，大家也可以尝试一下其他的工具 数据处理 导入模块，读取销售信息 from __future__ import print_function...- National", "national_pivot_table": sales_report.to_html()} 最后一步是使用输出中包含的变量来呈现 HTML..., values=value_list, aggfunc=[np.sum, np.mean], fill_value=0) return table
欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍本教程使用基于R的函数来估计微生物群落的香农指数和丰富度，使用MetaPhlAn...ggplot2::ggsave(file = "shannon_richness.svg", plot = multi_plot, width = 4, height = 5)通过固定效应线性模型估计关联的显著性在宏基因组分析中...因此，在测试微生物群落矩阵（例如香农指数或丰富度）与感兴趣的变量（例如性取向）之间的关联时，控制这些混杂效应非常重要。...在这里，我们使用基于固定效应线性模型的felm_fixed函数，该函数实现在R包lfe 中，以估计微生物群落与感兴趣变量之间的关联显著性，同时控制其他变量的混杂效应。...sexual_orientation", measure = "shannon")summary(lfe_stats)Residuals: Min 1Q Median
TASSEL的GLM和MLM分析结果 质控后的plink数据和表型数据： 「GLM的GWAS分析结果：」 「MLM的GWAS分析结果：」 2....TASSEL中的可视化 TASSEL有对结果进行可视化的模块，包括qq图和曼哈顿图，但是图不方便调整。这里用TASSEL的分析结果，使用R语言进行绘制qq图和曼哈顿图。 3....R语言包安装及载入 需要用到： qqman tidyverse data.table 下面代码，会判断是否有这三个包，如果没有，就自动安装。然后载入软件包。 if(!...Mode :character Median :128423374 Median :0.3911 Mean : 4.7 Mean :120382976...MLM模型GWAS结果可视化 读取数据，提取性状，去掉P值为缺失的行： library(qqman) library(data.table) results_log = fread("mlm-result.txt
if(F){ DE <- read.table("tung/TPs.txt") notDE <- read.table("tung/TNs.txt") GroundTruth <- list...tp/(tp + fn) fpr <- fp/(fp + tn) cat(c(tpr, fpr)) } Wilcox/Mann-Whitney-U Test 也是一种非参检验，通常比较两个组数据的median...Poisson-Beta 分布模型 library(BPSC) bpsc_data <- norm[,batch=="NA19101.<em>r</em>1" | batch=="NA19239.<em>r</em>1"] bpsc_group...= group[batch=="NA19101.<em>r</em>1" | batch=="NA19239.<em>r</em>1"] control_cells <- which(bpsc_group == "NA19101") design...文中提到的测试数据： http://www.biotrainee.com/jmzeng/scRNA/DESeq_table.rds http://www.biotrainee.com/jmzeng/scRNA
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