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maSigPro包:时间序列数据处理工具(带图展示

然而,为了确定这些状况下表达的完整的基因集,进而确定它们之间的相互关系,时间序列的数据分析就尤为重要。 这样就有几个挑战,一是要分析的数据量会很大,二是实验条件变多,三是要发掘实验动态变化本质,传统的统计学方法比如t-tests就无能为力了,需要运用新的统计学方法,四是样本间的时间间隔并不总是相等。 并且,可以调整模型参数更拟合数据,使用虚拟变量代表实验条件。 数据需要经过预处理才可以由maSigPro分析,包括背景矫正,log2 ratios计算,lowess标准化,一般的芯片数据处理方法都可以,比如RMA, MAS5等。 maSigPro包得到的时间序列数据所有差异表达基因表达模式的动态变化聚类图 ? maSigPro包得到的时间序列数据差异表达基因表达模式变化 ?

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    ELK-kibana数据展示

    学习数据采集、数据分析的时候,我们一般验证都是通过ES-head来查看的,虽然解决了验证问题,但是界面友好度还是比较差,为了解决这个问题,我们可以通过学习kibana之后,通过kibana进行数据展示。 ,实时查看的数据增长量。 ​ 2、输入索引中筛选字段名 注意:第一次登陆,必须设置索引数据后才能使用web工具栏上的工具 WEB界面介绍 索引查看 索引管理 1.5、kibana图表 参考文档:https://www.elastic.co /guide/cn/kibana/current/createvis.html 发现工具:可以展示索引中的数据,以及按时间统计增长数量 图表管理 创建图表 选择图表样式(柱形图) 选择索引数据 仪表盘图形设置—创建仪表盘图形 仪表盘图形索引选择 图形选项设置 保存仪表盘图形 仪表盘管理 将多个图表放在一个页面展示给用户 仪表盘-创建仪表盘 添加图形 选择图形的同时,图表就会展示出来

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    prometheus+Grafana数据展示

    通过前面课程的学习我们知道了如何部署和设置prometheus,但是这个监控软件的展示界面实在是有些难看,所以我们换一个展示方式Grafana,是一个开源的度量分析和可视化工具(没有监控功能),可以通过将采集的数据分析 ,查询,然后进行可视化的展示,并能实现报警。 ,按着引导我们需要都设置一下,首先第一步就是告诉grafana,他需要展示谁的数据。 也就是说数据源是谁 从图标上可以看出,我们需要设置数据源—展示仪表盘—添加用户这些操作,我们先来完成添加数据源吧。 ,可以通过右上角的add query增加,设置完成后就可以设置图表样式了,点击图表 图表主要说的就是图表的样式,主要的我给大家展示一下 第一个Draw Modes 说的是图表中图的展示方式,有条状

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    circos tableviewer 展示表格数据

    circos中丰富多样的参数,允许我们更加的展示数据。高度定制化的同时,也意味着学习成本的提高。从原始数据的整理,到可视化参数的调整,都必须做到了如指掌,才能得心应手的使用circos。 为了方便使用,circos官网提供了一系列有用的脚本,封装成了circos tools工具包。 下载页面如下 http://circos.ca/software/download/tools ? ,本篇着重介绍tableviewer这个小工具展示的都是每行或者每列数据的组成, 对于每一行来说,都有3列,所以有3种颜色;对于每一列来说,都有4行,所以有4种颜色;每种颜色所占的区域沿着顺时针方向,从小到大。 最内圈的links展示了单元格的数据,每个单元格可以看做对应的行和列相连的区域,示意图如下: ? 通过tableviewer 这个小工具,可以方便的展示表格数据,而且其中的思想也特别值得我们借鉴。

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    高维数据展示

    高维数据的可视化最主要目标就是数据降维 降维方法分线性降维和非线性降维两大类,其中线性降维包括主成分分析PCA,多为尺度分析MDS,非矩阵分解NMF等;非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套,tSNE 主成分分析PCA 主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统,使得任何数据点投影到第一个坐标轴的方差最大,在第二个坐标的方差第二大,以此类推。 因此,主成分分析可以减少数据的维数,并保持对方差贡献最大的特征,相当于保留低阶主成分,忽略高阶主成分。 R中实现主成分分析需要使用FactoMineR包进行分析,使用factoextra包进行可视化 下面我们先构造数据 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] image.png 可视化代码

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    AngularJS的数据绑定功能展示

    在AJAX型的单页应用普及之前,类似Rails、PHP和JSP之类的平台都可以帮助我们创建用户界面(UI),它们会把HTML字符串和数据混合起来,然后再发送给用户并显示。 在jQuery中,我们会把HTML模板字符串和数据混合起来,然后把获得的结果插入DOM中我们所期望的位置,插入的方式是把结果设置给一个占位符元素的innerHtml属性。 以上机制都工作得相当不错,但是当你想要把最新的数据插入到UI中,或者根据用户输入来修改数据的时候,你就需要做很多极其繁琐的工作来保证数据的状态是正确的,并且UI和JavaScript属性要同时正确。 这种编程风格叫做数据绑定。因为它可以和MVC很好地结合起来,所以我们把它引入到了Angular中。这样一来,当你编写视图和模型的时候,可以节省代码量。 在UI中,把数据从一个值修改成另一个值的大部分工作会自动进行。 为了在实战中看到这一点,我们来修改第一个例子,让它变成动态的。

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    自制动图展示连续数据

    下面是他的parameter: transition_*()定义了数据应该如何展开以及它与时间的关系。 view_*()定义位置比例应如何沿动画更改。 shadow_*()定义如何在给定的时间点呈现来自其他时间点的数据。 enter_*()/ exit_*()定义新数据应如何显示以及旧数据在动画过程中应如何消失。 Yet Another Example 首先查看一下数据格式吧,Gapminder是关于预期寿命,人均国内生产总值和国家人口的数据摘录。 library(gapminder) head(gapminder)#我们看一下数据格式 ? 哈哈哈,现在我们以肿瘤数据为例进行演示一下: 我编了一组测试数据,其中将肿瘤分为I,II,III型,IV型为control,然后分别显示了再不同样本中不同肿瘤分型下的部分基因的表达情况。

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    对比三个强大的组件文档展示工具

    做组件库,不可避免的就需要做组件的展示和说明, 要用到一些文档工具。 我们项目里面也尝试了几种不同的文档工具,今天和大家分享一些经验, 希望对大家有所帮助。 正文 目前, 我们的组件库 一共使用了三种文档工具, 分别是: Story Book Docz Dumi 下面我会根据实际的使用情况,对这三种工具做一些对比 并给出一些结论。 1. ', }, { label: 'Oprater', value: 'LineContent[]; // 选填,按顺序展示每一行内容 它同时支持添加插件,以便于通过 Docz 流程和数据管控很多事情。 3. dumi dumi 是一款为组件开发场景而生的文档工具。 其具有开箱即用,将注意力集中在组件开发和文档编写上。

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    六、商品类别数据展示

    商品类别数据接口 (1)商品分类有两个接口: 一种是全部分类:一级二级三级   一种是某一类的分类以及商品详细信息:  开始写商品分类的接口 (2)序列化 给分类添加三级分类的serializer mixins.ListModelMixin, mixins.RetrieveModelMixin, viewsets.GenericViewSet): ''' list: 商品分类列表数据 url配置 # 配置Category的url router.register(r'categorys', CategoryViewSet, base_name="categorys") 6.2.vue展示商品分类数据  在一级分类中设置为True 6.3.vue展示商品列表页数据  商品列表页会判断我们是serach还是getGoods getListData() { if(this.pageType params: params }) } (5)搜索   #搜索 search_fields = ('name', 'goods_brief', 'goods_desc') 现在就可以从后台获取商品的数据

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    你真的懂如何展示数据吗?

    展示之前的思考 在正式开始展示数据之前,希望你去思考几个问题。这些问题将有利于你后面的一些选择。 Who 首先要确定,这些数据展示的受众群体是谁? 深入去了解这些受众,以及他们的认知程度如何? 人为地清洗数据或只拿出佐证自己观点的正面数据,往往是站不住脚的。 Goal 你展示数据的目的是什么? 你想表达的观点是什么? 现有数据是否足够支撑你的观点? Where 是在什么场合展示这些数据数据展示手段:文本篇 文本,是用来展示数据最简单的方式,也是最容易令人忽略的方式。人们总是有种倾向,希望采用某种炫酷的方式来说明数据;但其实最简单直接的方式效果最为显著。 直接标记数据 在图例和数据之间切换是非常麻烦的。可将需要尽量识别出任何可能消耗受众精力的问题自行承担。建议在需要描述的数据旁进行标记。 慎用颜色 在少量使用时,颜色是吸引受众注意的最强大的工具之一。 有选择、有策略地使用颜色这一工具突出图表中的重要部分。建议自行选择颜色的使用,而不是让工具自动选择。可以考虑统一色调、对比色、品牌色的使用。 强调大小 大小很重要。相对大小代表了相对重要性。

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    再谈可视化:如何展示数据

    展示之前的思考 在正式开始展示数据之前,希望你去思考几个问题。这些问题将有利于你后面的一些选择。 Who 首先要确定,这些数据展示的受众群体是谁? 深入去了解这些受众,以及他们的认知程度如何? 人为地清洗数据或只拿出佐证自己观点的正面数据,往往是站不住脚的。 Goal 你展示数据的目的是什么? 你想表达的观点是什么? 现有数据是否足够支撑你的观点? Where 是在什么场合展示这些数据数据展示手段:文本篇 文本,是用来展示数据最简单的方式,也是最容易令人忽略的方式。人们总是有种倾向,希望采用某种炫酷的方式来说明数据;但其实最简单直接的方式效果最为显著。 直接标记数据 在图例和数据之间切换是非常麻烦的。可将需要尽量识别出任何可能消耗受众精力的问题自行承担。建议在需要描述的数据旁进行标记。 慎用颜色 在少量使用时,颜色是吸引受众注意的最强大的工具之一。 有选择、有策略地使用颜色这一工具突出图表中的重要部分。建议自行选择颜色的使用,而不是让工具自动选择。可以考虑统一色调、对比色、品牌色的使用。 强调大小 大小很重要。相对大小代表了相对重要性。

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    Spring Cloud Sleuth Zipkin 展示追踪数据

    上篇文章我们介绍了Spring Cloud Sleuth 链路追踪, 可以在输出的log中增加唯一请求的标识以及spanid, 然后可以采用ELK来对数据做集中管理,但是无法提供直观的调用链的展示,本章将介绍使用 ZipKin来对数据进行展示。 首先我们需要创建一个ZipKin的项目,集成ZipKin的ui用于数据展示和收集, pom.xml配置如下: <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId server.port=9411 到此为止ZipKin的服务就创建好了, 启动后访问 http://localhost:9411/zipkin/ 就可以看到管理页面了 下面就是需要集成需要监控的服务,然后把数据发送到 配置zipKin Server的地址 spring.zipkin.base-url=http://127.0.0.1:9411 每个服务都是这样配置,然后访问服务接口,就能在ZipKin的web端看到数据

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    数据开发:Hadoop数据可视化展示

    在大数据时代,数据价值的挖掘非常重要,而挖掘出来的数据价值成果,需要展示出来,尤其是展示给相关业务人员,才能得到理解和下一步的运用,这也就是大家所说的数据可视化的问题。 Hadoop通过家族系列的组件工具,有的负责数据管理、有的负责流程监控、还有一些则提供先进的数据存储机制,基于Hadoop通用框架,能够高效地解决目前的大数据所遇到的问题和企业所提出的需求。 在Hadoop中,主要的可视化工具是zoomdata,它可以直接联系到分布式文件系统HDFS上的,拉取数据结构进行展示和呈现,也可以通过技术组件,如Impala,Hive,Spark SQL,Presto 等来连接到HDFS,实现数据展示。 关于Hadoop数据展示,企业可以依据实际的业务展示需求,基于Hadoop系统自身,或者其他一些组件,比如Spark,或者商业数据分析平台,比如Tableau等,都能实现很好的数据展示需求。

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