GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析...从名字也可以看出，该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中，然后进行差异分析，本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的 GEOquery limma GEOquery...用于自动下载GEO数据，并读取到R环境中；limma是一个经典的差异分析软件，用于执行差异分析。...在网页上可以看到GEO2R的按钮，点击这个按钮就可以进行分析了, 除了差异分析外，GEO2R还提供了一些简单的数据可视化功能。 1....第一个参数用于选择多重假设检验的P值校正算法，第二个参数表示是否对原始的表达量进行log转换，第三个参数调整最终结果中展示的对应的platfrom的注释信息，是基于客户提供的supplement file
发现一个工具，发表在 BMC Bioinformatics201415:323 https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-323，很简单的设计，就是考虑到做多个GSE数据集的...meta分析的人越来越多了，但是很多人都瞎搞，整合数据集的时候没有去冗余。...所以作者开发这个R包: DupChecker: a bioconductor package for checking high-throughput genomic data redundancy in...meta-analysis 既然是R包，那么学习起来就很容易了。...meta分析都想做，结果第一步就失策，哈哈，反思一下！ 我的领域最出名的GSE数据集的meta分析应该就是2011年的TNBC了，如下： ?
今天是平平无奇的整合分析，是数据挖掘中经常用到的一部分~ 参考文献在这里⬇ A robust 6-mRNA signature for prognosis prediction of pancreatic...，然后用RMA函数获取表达矩阵，分别对三个数据集进行了差异分析，然后对差异分析取交集作了后续的分析。...options(timeout = 999999999) library(affy) library(GEOquery) library(oligo) getwd() if (F) { # 1.数据解压到新建的文件夹中.../Rawdata/GSE15471_RAW.tar", exdir = samPath)##解压原始文件到sampath文件夹中 setwd(samPath) list.files()##显示文件夹中的文件...source("step2_check.R") source("step4_DEG.R") source("step5_degVisualise.R") } 完事了呢，我们来比较一下我们的差异分析和文章的差异分析结果
今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。 数据集读取与简单描述 首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。...需要注意，本文得到的患病率只是这个数据集的。...数据集中还有很多维度可以组合分析，下边开始进行组合式探索分析 年龄-心率-患病三者关系 在这个数据集中，心率的词是‘thalach’，所以看年龄、心率、是否患病的关系。...相关性分析 分析了很多，那么哪些和患病相关的，而数据间又有啥关系呢？...本篇分析了心脏病数据集中的部分内容，14列其实有非常多的组合方式去分析。此外本文没有用到模型，只是数据可视化的方式进行简要分析。
根据信号/结构的相似性识别差异较大（或更少）的信号网络以及信号组 CellChat 根据推断的通信网络的功能和拓扑相似性，对其进行联合多重学习和分类。NB：此类分析适用于两个以上的数据集。...功能相似性：功能相似度高表示主要发射器和接收器相似，可解释为两个信号通路或两个配体受体对具有相似的作用。NB： 功能相似性分析不适用于具有不同细胞类型成分的多个数据集。...如果有三个以上的数据集，可以通过在函数rankSimilarity中定义comparison进行对比。...通过比较每个 L-R 对和每对细胞组的两个数据集之间的通信概率，可以采用上述方法来识别上调和下调的信号。另外，我们可以根据微分基因表达分析来识别上调和下调的信号配体对。...第五部分：比较不同数据集之间的信号基因表达分布 我们可以利用seurat包装的函数plotGeneExpression绘制与L-R对或信号通路相关的信号基因的基因表达分布图。
NWPU VHR-10目标检测数据集中的ground truth，统一为256x256有时候在使用的时候很不方便，因此需要将宽和高指定为真实的宽和高，python的源代码如下，from xml.etree.ElementTree
使用标准R函数和您选择的开发环境，使用CDlastic JDBC Driver for Elasticsearch分析Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...本文介绍如何使用驱动程序对Elasticsearch执行SQL查询，并通过调用标准R函数可视化Elasticsearch数据。 安装R....本文使用Microsoft R Open 3.2.3，它预先配置为从CRAN存储库的2016年1月1日快照安装软件包。此快照确保了可重复性。...类路径：将其设置为驱动程序JAR的位置。默认情况下，这是安装文件夹的lib子文件夹。 DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。
【IT168 编译】本文是《R编程语言》中一个系列的第二部分。在第一部分中，我们探索如何使用R语言进行数据可视化。第二部分将探讨如何在R语言中获取数据并进行分析。 ...作为消费者，寻找合适的数据是一个十分复杂的过程。这样一来，R语言就有了用武之地。使用R语言进行编程，开发者可以用一个脚本快速绘制统计出适合自己的分析。下面，让我们看看R编程的一些特性和用法。...> fdata<-tolower(fdata) 文件中许多都是单独存储，其中存在一些重复词汇。 ...Fill Spread Sheet Type Data Through the Editor in R 通过编辑R填补传播表类型数据 x<-edit(as.data.frame(NULL)) R中的数据集... 可以使用显示R中的数据集的命令data()将可用数据集置入R中。
同一组数据分组 需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。...实际中使用，以用户数据为例，可能用户名和身份证号是不会变的，用这两个条件拼接起来。
大家对GEO的数据应该都很熟悉，那么如何把GEO中多个研究进行合并分析成为一个比较棘手的问题，今天给大家介绍这么一个包可以实现多研究的合并分析。...Covariate 此参数可以设置临床数据作为DE的协变量 Ind.method 指的是response和表达矩阵之间的关系的分析方法。"...Meta.method 主要用到的合并研究的一些方法，具体的选用哪个方法要看研究的数据了。...从上面的结果我们可以看出每个基因在不同研究中的分析结果和meta分析的结果。...另外还可以进行通路富集分析，我们就直接看实例： meta.p <- meta.res$meta.analysis$pval ks.result <- PathAnalysis(meta.p = meta.p
可以划分为中有三个步骤：将信号转换为图像，使用深度学习对每个核苷酸进行STR预测，并总结对多个reads的预测以推断重复计数 s。具体流程如图1所示。...图2 对11个带有CAG重复序列的亨廷顿氏病样本和NA12878数据集进行Repeat计数。 作者还测试了Deep Repeat在不同数据集上的迁移性能，同另一个工具HipSTR进行比较。...如图3所示，a表示Deep Repeat在HX1上进行深度重复训练时，HipSTR在NA12878的高覆盖率短读数据进行重复计数，并对纳米孔数据进行重复推断， b表示通过Deep重复对纳米孔数据的重复计数...为了进一步评估DeepRepeat，作者选择了9个STR位点(fve三核苷酸STR和4个四核苷酸STR)，对NA12878数据集进行Sanger测序，并测试了多个工具的性能，结果如图4所示。...经过对真实数据集的广泛测试，DeepRepeat展示了在长读数据集上推断STRs的优秀性能。
p=17950 在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。...数据集是 credit=read.csv("credit.csv", header = TRUE, sep = ",") 看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， > str(credit...1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i]) 现在让我们创建比例为1：2 的训练和测试数据集...> i_test=sample(1:nrow(credit),size=333) > i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归...Purpose + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia 基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上
我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files的概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件的后缀名 接下来批量将5份数据读入 需要借助tidyverse这个包，用到的是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份数据分别以数据框的格式存储在其中 最后是合并数据 直接一行命令搞定 df1的时候他也提到了tidyverse整理数据，但是自己平时用到的数据格式还算整齐，基本上用数据框的一些基本操作就可以达到目的了。
个人认为，R语言有两个强项，统计和绘图。在生物信息数据分析中，R语言更多时候是发挥一个科学计算和可视化的作用。...当然，R语言的功能远不止于此，不仅可以作为脚本语言，解决统计分析和可视化的”小”问题，也可以编写一套完整pipeline, 解决整套数据分析的”大”问题。...本文的主角就是这样一个R包-esATAC, 这个R包提供了一整套完整的ATAC数据分析的功能，对应的文章发表在Bioinformatics上，链接如下 https://academic.oup.com/...产生的bam文件去除PCR重复，将reads比对位置shift之后，得到用于下游分析的bam文件，并产生对应的bigwig文件，可以导入基因组浏览器中进行可视化 Statistical Analysis...采用atacPipe这个函数进行分析，对于case/control的数据。用法如下 ?
这里使用CellChat对单个单细胞数据集进行细胞间通讯分析1.CellChat对象的创建、处理及初始化创建CellChat对象需要两个文件：1.细胞的基因表达数据，可以直接是Seurat 或者 SingleCellExperiment...# 使用数据库所有内容进行分析# CellChatDB.use 中设置使用的数据库cellchat@DB 分析为了便于对复杂的细胞间通信网络进行解释，CellChat 通过从图形理论、模式识别和多重学习中抽象的方法对网络进行量化。...分组可以基于功能或结构相似性进行。功能相似性：功能相似度高表示主要发送器和接收器相似，可解释为两个信号通路或两个配体受体对具有相似的作用。功能相似性分析要求两个数据集之间的细胞群组成相同。...对象以便后续使用saveRDS(cellchat, file = "cellchat_humanSkin_LS.rds")---参考来源CellChat-githubCellChat三部曲1：使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析运行
用处三： 可以用来在App应用商店中刷排名 配置Fiddler, 允许"远程连接" 打开Fiddler, Tools-> Fiddler Options 。...此时建议关闭浏览器中的不必要页面，以免抓取到太多非微信小游戏的请求信息影响判断。...如果你的Fiddler中没有出现HTTPS类型的这几个页面，说明抓包没有配置好，但是可以抓取到HTTP类型的请求信息，应该是HTTPS的证书配置有误。 ?...wxagame/wxagame_init https://mp.weixin.qq.com/wxagame/wxagame_getfriendsscore 在Fiddler中使用快捷键Ctrl+F，在弹出的界面中输入...此时可以右键在session_id上点击，复制session_id的值，得到seesion_id=abc123… 很长一串这种格式的数据，使用的时候需要等号后面的所有字符串，yangyixaunboke
原文地址 https://www.kaggle.com/rajwardhanshinde/data-analysis-and-predicting-percentage/notebook 数据集包括8...import pandas as pd sp = pd.read_csv("StudentsPerformance.csv") #读入数据 sp.head() #查看数据前5行 sp.isnull()...如果以一个指标作为依据实现起来就比较简单；比如是平均成绩小于35即为挂科的话，可以用如下语句实现 import numpy as np np.where(sp['Percentage'] < 35, 'F' , "P" ) 和R语言里的...sp['Grade'] = sp.apply(lambda x : Grading(x['Percentage']), axis=1) #这条语句没有看明白 sp.head(10) 第二步：简单的数据可视化...父母的教育水平是否会影响孩子的成绩 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(20,10))
通过阿里云数据传输，并使用 dts-ads-writer 插件， 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中（RDS端目前暂时仅支持MySQL...服务器上需要有Java 6或以上的运行环境（JRE/JDK）。 操作步骤 1. 在分析型数据库上创建目标表，数据更新类型为实时写入，字段名称和MySQL中的建议均相同； 2....注意事项 1）RDS for MySQL表和分析型数据库中表的主键定义必须完全一致；如果不一致会出现数据不一致问题。...如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键，建议先停止writer进程； 2）一个插件进程中分析型数据库db只能是一个，由adsJdbcUrl指定； 3）一个插件进程只能对应一个数据订阅通道；如果更新通道中的订阅对象时...配置监控程序监控进程存活和日志中的常见错误码。 logs目录下的日志中的异常信息均以ErrorCode=XXXX ErrorMessage=XXXX形式给出，可以进行监控，具体如下： ?
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...本文选自《R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。...点击标题查阅往期内容逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌...R语言在逻辑回归中求R square R方R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和...模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析
p=17950 最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。...在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i]) 现在让我们创建比例为1：2 的训练和测试数据集...Purpose + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia 基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上...、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。
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