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跟着Nature microbiology学数据分析:R语言做主成分分析(PCA)画散点图

https:github.complemeySARSCoV2origins今天的推文我们来重复一下论文中的 Figure5bimage.png他这个图是先用密码子的RSCU值做主成分分析,然后做散点图加载需要用到的

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scPhere——用地球仪来降维

Human Cell Landscape比较对象是:t-SNE, UMAP, and PHATE图中上面8张是小数据集,下面8张是大型数据集对小数据集来讲,t-SNE, UMAP, and PHATE的降维都还不错 当然,PHATE对大型数据集的处理不理想? 图n和o都是scPhere的两个方式,分别是Embedding和Equal Earth map projection,对300,000个stromal, epithelial, and immune 图p、q是利用Harmony的批次处理,分别采用t-SNE和UMAP的降维,就不理想。 hierarchical trees for betterd interpreting developmental trajectoriesmodel perturbation data最后看一下这种降维的动画

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    拦截2. 驼峰命名3. 自定义cgi名字

    拦截最近做一个活动页,react全家桶。 第一期没什么,在课程的时候,一个组件很常规的在render函数的过滤操作: this.props.courses.filter(...).map((course, idx) => { const ,活动3要有效期的,活动4要... 我们只要在上一层组件加state甚至直接把cgi请求的都丢过来,下面一层proxy加逻辑,Course组件加样式就可以了。 重新搞个新的对象,是可以达到目的,而且有很多这种思路又稳定在生产环境使用的包,不如我们不从改变出发,直接从最开始的时候出发——get劫持name:const destruction = new Proxy

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    跟着Nature Genetics 学画图:R语言ggplot2散点图PCA

    image.png数据对应的是论文中的 source data figure1图的主要内容是散点图主成分分析的,并且将局部的区域放大首先是读入数据df% mutate(PC1.1 = - PC1 manually if you must have them. 2: Removed 369 rows containing missing values (geom_point).形状超过留个就难以区分了,如你非要用超过 image.png那接下来是如何放大呢?

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    Venn网络富集分析

    前面讲述了富集分析泡泡图的绘制,富集分析也可以用网络形式同时富集的条目以及对应的基因。首先看下例数据,列数可多可少,这里只用到Description列和geneID列。 exploding column设置只保留geneID和Description列,且geneID列在前 (Specify columns to be included in final matrix)点击提交,下载 (如直接在浏览器打开了,则右键另存为下载)获得转换后的数据格式如下 (两列文件,基因和其对应的富集条目):geneID DescriptionPER1 HALLMARK_TNFA_SIGNALING_VIA_NFKBDUSP1

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    react文档demo实现输入搜索列表

    当二级联动比如选择国家的时候,希望选中一个国家的时候后面城市默认选中第一个城市,则给国家的select加一个@change事件就可以了

    python实现最大似然函数与

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    软件品质评测系统-评测

    为了解决这个问题,同时为了清晰、美观地出评测报告,我们设计了评测平台。2●哪些数据需要现●评测现 对于在评测设计时选定的评测指标,需要准确完整地现在评测系统中。 竞品间数据对比主要关注各个产品在指定的指标下的数据差异,因此推荐使用柱状图进行:?3●如何进行●准确 对于评测,最重要的就是数据准确性。 即我们最终给用户的评测论以及各类图标数据,都应当与原始的评测论、数据保持一致,同时评测要与最终上线后预期的或趋势保持一致,这样的评测论才是可信的、有指导意义的。 因此,为了让现得更清晰,我们可以在时说明被评测的场景、前提。 4●总● 需要说明的是,对于评测并不是一成不变的。本文只是列举了一些通用的原则和方法,权当抛砖引玉。

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    CNN卷积算法应用---手写数字识别的两次训练

    CNN卷积算法应用---手写数字识别 第一次训练2019-04-08 23:19:15.612675: I tensorflowcoreplatformcpu_feature_guard.cc:137 loss 0.6446, Step=19900, Train loss 0.6252, (array(), Inferenced number)(array(), Real numbers)第二次训练

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    R语言ggplot2画点和连线Mantel检验的~例数据和代码可以获取

    今天的推文就来介绍一下这个图左下角基于散点和带弧度的线段实现办法,右上角关于方块热图之前介绍过代码,大家感兴趣的可以翻翻之前的推文第一步是准备数据首先是黑色点的坐标位置,这个是取决于右上角热图的数据多少,比如开头的图热图的是

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    配置Jmeter压测在Grafana

    关于Jmeter的压测数据的,Jenkins也有performance plugin的插件来实现。 但是,如能把压测监控指标弄到grafana上,就是看起来更方便和直观了。 安装jmeter jmeter直接解压即可使用,我这里演的jmeter直接在windows运行的。 192.168.2.4:8086, 库名 jmeter 表名 jmeter (influxdb里面表名不叫table,而叫measurement) testTitle 是用来在grafana上提醒的名称 压测后的效 不足: jmeter压测plan里面,如定义了多个压测的路径(例如Jmeter同时压测了path1 path2 这种2个),这里influxdb记录的信息就无法区分了,也就是在Grafana里面无法区分出来

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    测试存储并使用图表

    流程每次执行完测试之后将测试插入数据库使用Spring Boot+MyBatis读取数据前端通过接口获取处理后的数据并在图表上最终数据表创建数据源来自于pytest执行之后的,由于使用allure 进行的保存,所以直接读取对应的测试文件解析报告存储路径,拿到包含-result.json名称的文件遍历json文件,读取到测试信息处理重复执行数据json文件{ name: 处方购药, status test_whole_process } ]} 代码def get_allure_result(self, path=f{REPORT_PATH}allure_results): 读取allure测试 except Exception as e: logger.error(f存储数据{i}失败:「{e}」) Spring Boot数据处理目的通过用例执行明显拿到每天的执行情况Do对象我们在图表中要的数据如下 $nextTick(() => { this.showCharts() }) }}, 查询某个项目查询某个项目的某个时间然后使用vue进行 查询 import UiReport from @apiuiindex.jsimport

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    如何合理的相关性分析??

    TCGA | GEO | 文献阅读 | 数据库 | 理论知识R语言 | Bioconductor | 服务器与Linux 如是做肿瘤研究的,TCGA的数据分析,有很多在线工具是可以直接出图的,比如TIMER 这种现形式是不友好的,有的是以table,一般的table现是不如图形直观的。取每种癌症相关性分析的p值取负对数和r值绘制在一个散点图中,是可以的。像下图。 还有就是多基因与多基因之间相关性的,这种一般通过热图。一个基因与多个基因之间的相关性也可以通过热图。 再比如下面这个图,就是分析了一个基因与免疫相关的基因的相关性热图。 下面是我自己的现形式: 上面这个图的代码,可参考火山图绘制:R绘图笔记 | 火山图的绘制 下面是热图的核心代码,没有数据处理部分,热图绘制可参考: R绘图笔记 | 热图绘制,基因表达谱热图绘制 > head

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    Windows 7 Aero3D效

    1.查看AERO 3D效 Win键+Tab  效,自己按一下,看看2.AEro 3D效锁定 Win+CTRL+Tab  效,自己按一下,看看?

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    ggplot2火山图RNAseq差异表达分析

    图?完整代码DEGs

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    Django数据集序列化并实现过程

    例为一对多的表关系,学生为多,老师为一,设置外键字段可以为空,也就是说关联的老师被删除该学生依然存在,只是相应字段留空class Teacher(models.Model): name = models.CharField models.Teacher.objects.get(pk=id) # id=id的某位老师 students = teacher.student_set.all() # 以一表反向查询多表,查询这位老师的学生 此时,all()返回的是一个

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    多个基因集富集泡泡图绘制

    多个基因集富集通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析,放在一起。这时我们需要在富集后面加一列,标记该是哪个基因集的富集,在Excel中可以很方便地操作。 如下面动图所,分组的名字自己根据实际取名即可。有了这个多组基因富集后整合起来的数据,就可以用BIC绘图了。数据粘贴就不了,直接看参数选择。 与单组富集相比,最大的改动就在:新增的Group列而非 log_odds_ratio列作为横轴(X-axis)信息提交后获得。图中每个点代表一个富集的条目,在Y轴有对应标记。 这些条目按其log_odds_ratio的值排序后,log_odds_ratio高的条目在Y轴上方;每个点的大小代表用于分析的基因集中匹配到该通路的基因数目,颜色代表富集程度。 但是这个图出现了一个问题,图例显不全。最简单的解决办法就是把图的宽度和高度调大。就正常了,可以下载PDF版、PPT版(如选了参数)和对应的R代码

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    MVPXlistView上拉下拉效

    本文实例为大家分享了MVPXlistView上拉下拉的具体代码,供大家参考,具体内容如下抽基类package com.gs.gg.day8.back; import android.os.Bundle

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    3D图片轮播效

    相信大家都见过图片轮播的效,现在很多效都是有几张图片在页面上来回播放,或者需要用户去点击播放。 但是在这个页面美观度要求很高的今天,我们需要更有新意的图片轮播效我们的产品,达到吸引用户眼球的目的。下面我来介绍一下3D图片轮播效。轮播的时候的效是这样的? margin-top: -150px; } .swiper-slide { background-position: center; background-size: cover; }这段代码是设置3d图片轮播的位置和宽度等 grabCursor: true, cube: { shadow: true, slideShadows: true, shadowOffset: 20, shadowScale: 0.94 } }); 本页面提供页面

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    使用R语言包RIdeogramblast双序列比对

    RIdeogram 是用来 染色体组型 (idiogram)的一个R语言包,比如snp的密度分布;某类基因在染色体上的分布等等。 我在看这个包的帮助文档的时候也发现了2个或者3个基因组共线性分析的图。 Grape 12 2525255 V 1 25021643 969696 Grape 12 2525256 VI 1 21508407 0ab276 Grape 12 252525 第二个是共线性分析的 6224069 6138821 cccccc6 11 10861038 10886821 10 8099058 8011502 cccccc 了解了基本的数据输入格式,那么我们就可以将blast的比对转化成这种形式

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