尝试使用data.table聚合时出错_尝试使用Hazelcast的IMap聚合时出错_使用react和laravel混合时出错 - 腾讯云开发者社区

摸不着头脑时可以考虑重启R studio解决（2）找不同比较能正确运行的数据和出错的数据，可能出现的情况有：异常值INF，重复值、非法输入、数据类型、数据结构（3）搜报错复制error信息，浏览器搜索（...）有效提问（这个思路很重要，不只是生信提问，不要等待别人追着帮助自己，而是主动讲明白疑问点，日常工作交流都会受益）a.前因、后果、目的：在做什么分析，做了什么，导致现在的结果，目的是完成什么，才做的尝试...，特别是外来的代码+b.代码、数据、报错截图（数据描述用str()函数）+c.做过的尝试（意味着排除的对象）常见的无效提问：1.只说失败、报错，不贴代码和截图2.只贴报错，不贴代码，没有前因后果3.不思考...，不对比，不搜索就问4.只说“不懂”，不说具体不懂的点2.csv文件的打开方式（1）双击打开，默认使用excel（2）右键打开方式，可以选择记事本打开注意：当数据量太大时可能导致记事本崩溃...::fread("soft.txt")class(soft)#[1] "data.table" "data.frame"#data.table是作者大神自创的数据类型#一般用不到，所以就用data.table

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umap的单细胞可视化效果比tSNE好

所以想着下载作者提供的单细胞表达量矩阵自己走一遍流程使用umap可视化看看。...data.matrix.txt.gz 675.4 Mb GSM4203181_data.raw.matrix.txt.gz 81.6 Mb 大家很容易自行下载，然后读取就可以成为Seurat对象啦： library(data.table...) Sys.time() raw.data <- fread( 'GSM4203181_data.raw.matrix.txt.gz', data.table =...人人都能学会的单细胞聚类分群注释，是很早期的笔记，那个时候还没有采用harmony这样的节省时间的多个单细胞样品整合的算法。...作业就是，提取上面的成纤维和内皮单细胞亚群后进行亚群细分，继续划分子集，并且尝试命名或者给出生物学意义。

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是的

没有找到

作者为什么要上传一个错误的表达量矩阵呢

) > a=fread('GSE145173_RAW/GSM4307836_SI_GA_H1_quants_mat.csv.gz', + data.table = F) There were...所以，如果是简单的基于这个 _quants_mat.csv.gz 文件去做单细胞转录组降维聚类分群是肯定是会有大麻烦！或者说，如果是自己学艺不精，就会以为作者上传了错误的矩阵。...', data.table = F) head(a[,1:4]) tail(a[,1:4]) head(t(a)[,1:4]) tail(t(a)[,1:4])...降维聚类分群结果问题不大因为后面的降维聚类分群结果问题不大，但是基因在上面就显得很突兀，基本上没有任何一个我认识的基因。。。...我实在是没办法理解，既然同学们要重复使用他们的数据，居然不认真彻底读懂文章，简直是对科研的侮辱！！！

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aPEAR优雅绘制富集分析网络图

ref_type=heads ❞ 加载R包 install.packages("aPEAR") library(data.table) library(tidyverse) library(clusterProfiler...DOSE) library(org.Hs.eg.db) library(aPEAR) data(geneList) 富集分析 # 设置随机数种子，确保结果的可重复性 set.seed(42) # 使用...OrgDb = org.Hs.eg.db, ont = 'CC') 富集分析网络图 # 设置另一个随机数种子，用于后续的可视化过程 set.seed(654824) # 创建富集分析的网络图，这里使用...enrich@result作为输入数据 enrichmentNetwork(enrich@result) 提取富集分析结果 # 提取富集分析的结果，并进行数据处理 # 这里首先将结果转换为data.table...# 找出富集分析结果中的路径聚类 # cluster参数指定了聚类方法，这里使用层次聚类，minClusterSize指定了最小聚类大小 clusters <- findPathClusters(enrich

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不走寻常路的单细胞表达量矩阵读取

samples,function(pro){ # pro=samples[1] print(pro) f= file.path(dir,pro);print(f) ct <- data.table...::fread( f, data.table = F) ct[1:4,1:4] rownames(ct)=ct[,1] ct=ct[,-1] sce <- CreateSeuratObject...::fread( f, data.table = F) head(ct) dim(ct) #ct[1:4,1:4] library(reshape2) tmp = dcast(ct,...Single-cell transcriptomics reveals functionally specialized vascular endothelium in brain》，文献里面的第一层次降维聚类分群如下所示...：第一层次降维聚类分群可以仔细看看文章里面的降维聚类分群参数，反正我使用标准代码跑了一下，没有文章那么清晰，不过我也解释过，这个肉眼可视化其实并没有那么重要，不影响分群后的各个亚群的生物学意义即可

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转录组测序结果分析

colnames(exp),"\\d") Group = factor(Group,levels = c("Mock","Cov")) ###基因过滤（具体方法参考TCGA数据整理代码中数据过滤的方法）###此处使用过滤标准...DHA"),each = 3)Group = factor(Group,levels = c("DMSO","DHA")) ###基因过滤（具体方法参考TCGA数据整理代码中数据过滤的方法）###此处使用过滤标准...###不出错的前提：行名是基因名，有change列，change列有UP的取值。###有了这个函数，提取上调基因的代码就变成UP(DEG1),起到简化代码的作用。...分组和聚类是两件独立的事情，聚类以样本为单位，而不是以分组为单位，每个样本属于那个分组的信息是已知的。...，先试试取消聚类的效果draw_heatmap(dat[gs,],Group，cluster_cols = F )取消聚类后，没有各成一簇，说明表达矩阵的顺序是乱的。

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拆分你的百万级别单细胞数据集后做降维聚类分群

cancer- associated fibroblasts in the tumor microenvironment》，这个泛癌单细胞数据挖掘文章纳入了很多不同癌症的单细胞转录组数据集做了一个汇总的降维聚类分群...如果假设作者没有提供，我们就需要加载作者的表达量矩阵文件（GSE210347_counts.Rds.gz ）然后走降维聚类分群流程啦。...，这个过程甚至是可以免去降维聚类分群流程的，因为有很多自动化注释软件，它们是针对具体的每个单细胞本身独立的注释。...比如，我们可以使用作者的降维聚类分群和细胞亚群命名结果来验证一下我们的拆分成为两个单细胞表达量矩阵之后的结果： library(data.table) tmp = fread('...../inputs/GSE210347_meta.txt.gz', data.table = F) > colnames(tmp) [1] "cellname"

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基于Seurat的TransferData函数自动化迁移单细胞转录组亚群的注释信息

前面我们推荐了方法学：使用singleR基于自建数据库来自动化注释单细胞转录组亚群，广受好评，然后马上就有小伙伴留言说这个功能跟Seurat的TransferData函数类似，我就马不停蹄的尝试了一下：...仍然是走常规的单细胞转录组降维聚类分群代码，可以看链接: https://pan.baidu.com/s/1bIBG9RciAzDhkTKKA7hEfQ?...pwd=y4eh ，基本上大家只需要读入表达量矩阵文件到r里面就可以使用Seurat包做全部的流程。...lapply(samples,function(pro){ # pro=samples[1] print(pro) ct=fread( file.path(dir,pro ) ,data.table...TransferData函数在前面的方法学：使用singleR基于自建数据库来自动化注释单细胞转录组亚群，我们拿到了 sce.singleR.Rdata 文件里面是一个已经降维聚类分群并且注释好的Seurat

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GSEA结果的网络可视化

aPEAR包可以通过检测相似路径的聚类并将其可视化为富集网络，简化路径富集分析结果，其中节点和边分别描述路径和它们之间的相似性。这减少了重叠路径的冗余，并有助于注意数据中最重要的生物学问题。...# install.packages("aPEAR") library(data.table) library(ggplot2) library(dplyr) library(stringr) library...colorBy = 'pvalue', colorType = 'pval', pCutoff = -5) dev.off() 使用函数...findPathClusters 获取冗余通路的聚类。...show some connections drawEllipses = TRUE ) dev.off() 完整代码： # install.packages("aPEAR") library(data.table

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【工具】深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

应用场景对比应用Python的场景应用R的场景数据流编程对比参数传递数据传输与解析基本数据结构 MapReduce 矩阵操作数据框操作数据流编程对比的示例数据可视化对比绘制相关性散点图绘制聚类效果图...而许多人也对 Python 和 R 的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对 Python 和 R 中做了一个详细的比较。...绘制聚类效果图这里以K-means为例，为了方便聚类，我们将非数值型或者有确实数据的列排除在外。...下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： ?...我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table

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人人都需掌握的单细胞分群聚类分析&Marker基因的可视化

) dat=fread( "GSE182434_raw_count_matrix.txt.gz",data.table = F) dim(dat) dat[1:4,1:4] rownames(dat)=...dat[,1] dat=dat[,-1] dat[1:4,1:4] annotation = fread( "GSE182434_cell_annotation.txt.gz",data.table =...投影的降维图 DimHeatmap(sce, dims = 1:15, cells = 500, balanced = TRUE)#DimHeatmap()允许轻松探索数据集中异质性的主要来源，并且在尝试决定要包括哪些...作为 UMAP 和 tSNE 的输入，我们建议使用相同的 PC 作为聚类分析的输入。...tree, filename="Tree_diff_resolution.pdf",width = 10,height = 11) ##(4)分群 #最后分群选择的resolution=0.4，细胞聚类为

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你相信癌症细胞系结果还是肿瘤病人数据（生信游民交流群）

GSM5219681_ZYQ.counts.tsv.gz 10M 3 26 2021 GSM5219682_TGS.counts.tsv.gz 很容易批量读取这些不同样品表达量矩阵文件： library(data.table...) dir='GSE171145_RAW/' samples=list.files( dir ,pattern = '.counts.tsv.gz') samples library(data.table...sceList = lapply(samples,function(pro){ # pro=samples[1] print(pro) ct=fread(file.path( dir ,pro),data.table...layer = "counts") sce.all <- JoinLayers(sce.all) dim(sce.all[["RNA"]]$counts ) 然后走我们的标准代码，常规的单细胞转录组降维聚类分群代码可以看...pwd=y4eh ，基本上大家只需要读入表达量矩阵文件到r里面就可以使用Seurat包做全部的流程，但是初始情况下只能说是拿到如下所示的降维聚类分群图：第一层次降维聚类分群值得注意的是GSE171145

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如果你的单细胞表达量矩阵并不是传统基因名字为单位

最近学员提问了一个有意思的数据集，他使用我们授课的示例代码发现跑降维聚类分群是没有问题，但是在后面的特异性基因的可视化的时候就全军覆没了。...我让学员发来一下对应的gse数据集，然后去下载这个这个文件，自己读取看了看； counts <- data.table::fread('GSE190482_UMIsMatrix.txt.gz',data.table...Gene Symbol：Gene Symbol 是一种更为常见的基因命名体系，使用了类似于 "TP53"（编码 p53 蛋白的基因）的简短字母数字组合来表示基因。...4409241 20 Sox17 protein_coding ENSMUSG00000025902 chr1 4490931 4497354 最后的完整的代码如下所示： counts <- data.table...::fread('GSE190482_UMIsMatrix.txt.gz',data.table = F) counts[1:4,1:4] ensID = counts$V1 library(AnnoProbe

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RUNX1在B前体急性白血病细胞中的过表达(readMM函数活学活用)

下面11月份学徒的投稿本次要介绍的单细胞转录组数据集（GSE48192）目前还没有看到关联的文章发表，摘要写的是：使用ChIP-seq检测活性增强子组蛋白标记物H3K27ac和RUNX1，然后通过单细胞.../data/GSM4462450_Nalm6_DMSO_barcodes.tsv.gz', header = T,data.table = F ) head(cl) rl=fread.../data/GSM4462450_Nalm6_DMSO_features.tsv.gz', header = T,data.table = F ) head(cl) head(rl)...step9: 聚类后找每个细胞亚群的标志基因 step10: 继续分类单细胞转录组数据分析的标准降维聚类分群，并且进行生物学注释后的结果。...可以参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释，我们演示了第一层次的分群。

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表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析

) tmp = fread(fs[1],data.table = F) head(tmp) gid=fread(fs[1],data.table = F)[,1] head(gid) rawcount...它使用年龄、AST（天门冬氨酸转氨酶）和ALT（丙氨酸转氨酶）水平以及血小板计数来计算。评分范围：通常从1到3，分数越高表示肝纤维化的风险越高。...它使用AST和血小板计数来计算。评分范围：通常从0到2，分数越高表示肝纤维化的风险越高。解释：APRI指数用于估计NAFLD患者的肝纤维化风险。...它使用BMI（体重指数）、AST/ALT比率和糖尿病状况来评分。评分范围：通常从0到4，分数越高表示肝纤维化的风险越高。...，所以它这个层次聚类代分组就没什么意义了。

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降维聚类分群的umap图真的重要吗

很简单的一个循环即可哈，们从2024开始的教程都是基于Seurat的V5版本啦，之前已经演示了如何读取不同格式的单细胞转录组数据文件，如下所示：初试Seurat的V5版本使用Seurat的v5来读取多个...10x的单细胞转录组矩阵使用Seurat的v5来读取多个不是10x标准文件的单细胞项目这个文献的配套的数据在 E-MTAB-10607 ，是每个样品一个独立的txt文件，所以如下所示的读取方式即可：...dir ) samples sceList = lapply(samples,function(pro){ # pro=samples[7] print(pro) ct <- data.table...::fread( file.path(dir,pro), data.table = F) ct[1:4,1:4] rownames(ct)=ct...::fread( file.path(dir,pro), data.table = F) ct[1:4,1:4] return(ct) }

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轻松一挖就节约10万经费

involving the PD-1/PD-L1/L2 and CD73/A2aR axes and the immunosuppressive microenvironment in DLBCL》，虽然写的是使用了多种测序技术...library(data.table) dat=fread( "data/GSE182434_raw_count_matrix.txt.gz",data.table = F) dim(dat)...这样就构建好了自己的单细胞转录组seurat对象了，接下来就是对这个常规的降维聚类分群。..., value = sel.clust) table(sce@active.ident) 最基础的往往是降维聚类分群，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释后面的一些可视化（一些基因的表达量小提琴图...Tigit","Cd244","Entpd1","Cd101","Cd38","Zap70","Nfatc1") # 抑制性受体学徒作业去下载公共数据集GSE182434的两个txt.gz文件，同样的使用我们的代码筛选例病人样本

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单细胞RNA测序揭示了人膀胱癌上皮细胞异质性和侵袭性亚群

gene_cell_exprs_table.txt.gz 11.1 Mb GSM5329919_BCN_gene_cell_exprs_table.xls.gz 11.4 Mb 对于txt.gz格式的压缩文件，我们可以先使用...然后在将其按照基因数量对齐，再合并为一个大矩阵即可 dir='GSE135337_RAW/' samples=list.files( dir ,pattern = 'gz') samples library(data.table...ctList = lapply(samples,function(pro){ # pro=samples[1] print(pro) ct=fread(file.path( dir ,pro),data.table...第一层次降维聚类筛选低质量细胞后，共获得36619个细胞，并使用UMAP图进行可视化。通过去除批效应，细胞整合得很好，聚集成15个簇。...聚类13为成纤维细胞(DCN+/CSF1R+) 聚类14为内皮细胞(CLDN5+/VWF+)。

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单细胞转录组学分析食管鳞状细胞癌生态系统

GSE160269 利用10X Genomics 平台对60例食管癌组织和4例癌旁正常组织标本进行了scRNA-seq分析提供了UMIs.txt.gz格式的单细胞数据txt.gz格式文件，直接下载之后使用...fread函数读取数据下载导入，进行整理后再创建Seurat对象： ###### step1:导入数据 ###### library(data.table) Sys.time() raw.data...<- fread( 'GSE160269_CD45neg_UMIs.txt.gz', data.table = F) Sys.time() dim(raw.data...第一层次降维聚类分群文章在质控后，保留了208,659个细胞的单细胞转录组，其中97,631个CD45−和111,028个CD45+细胞。...在对读取深度和线粒体读取计数进行回归之后，对组合的CD45−和CD45+数据集进行了基于图形的聚类，并使用已建立的标记基因对聚类进行了注释.

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十分钟完成上周的Science杂志的玉米单细胞文章的数据处理

Birnbaum团队题为《Ground tissue circuitry regulates organ complexity in maize and Setaria》的研究论文，使用的是是Seurat...的标准降维聚类分群流程，所以得到了编号为 0-20这21个单细胞亚群，如下所示：编号为 0-20这21个单细胞亚群可以看到，在Seurat的标准降维聚类分群流程后，研究者们就直接给了这些细胞亚群一个生物学名字...： GSE173087_Maize_rootsc_counts.txt.gz 大家需要简单下载它，然后复制粘贴我的30行左右的代码就可以运行啦： library(Seurat) library(data.table...) # 读取 17.4 Mb 文件文件 ct=fread( 'GSE173087_Maize_rootsc_counts.txt.gz',data.table = F) ct[1:4,1:4]...step9: 聚类后找每个细胞亚群的标志基因 step10: 继续分类

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