最近在我的授课电脑上面一股脑更新了全部的R套件，包括R和rstudio，以及rtools，还有几百个r包文件夹都删除了。...链接，也是很容易构造，一个简单的案例是： https://api.github.com/repos/satijalab/seurat-data/tarball/HEAD 最后全部的列表如下所示： https...包的安装方法也是有两个： ## 使用devtools::install_local自动安装SCP及相关依赖（这种安装过程可以自动寻找安装依赖包）： devtools::install_local("SCP...-0.5.1.tar.gz") ### 或使用install.packages安装SCP（如果缺失依赖包会报错，需要再根据提示手动逐一安装依赖包）： install.packages("SCP-0.5.1....tar.gz", repos = NULL, type = "source") 这里，我们建议是使用 devtools::install_local 安装这一系列包，但是我批量安装的代码没有写好：
包spatstat升级了，这是一个分析空间数据的R包，在Seurat中是分析空间转录组数据的支持包，对应的主要函数是Seurat::RunMarkVario()。...而在这次升级中，把原来的函数spatstat::markvario 变成了 spatstat.core::markvario所以从新安装的时候会有上面的报错。...就是Seurat所依赖的函数变了，无法再调用到。这个时候我们可以怎么办呢？ 安装旧版本的spatstat。你不是更新了吗？我用旧的。...所以，在安装R包之前要知道这个包在那个仓库放着的，百度R包名字即可。 R包的基本形态有以下几种： ? 这些都对应一个文件，可以在.libPath()输出的路径下查看。...那么，如何快速查看一个R包的依赖环境呢？ library(Seurat) packageVersion('Seurat') [1] ‘4.0.0’ 我们使用pacman这个R包开查看。
目录： R 包更新 R 更新 前言 虽然在09. R studio/R 工具指南（八：R 的版本控制） 我们提到过，有不同的R 的版本，并且可以通过一定的操作，在不同的系统下进行R 版本的无缝切换。...更新R 包 可以尝试一下Y 叔叔写的rvcheck::update_all()会自动判断包的来源是cran 还是bioconductor 等。...2.0-1 2.1-0 TRUE 更新R WIN 发现网上有人使用的是installr（我们下载的包也叫updateR） 中的函数： updateR(fast=TRUE...这时候直接对目录中的 R 包进行更新： update.packages(checkBuilt=TRUE, ask = T) 接着就在后台放一阵吧～ 但有时候基础包的更新函数却对Bioconductor...2.0-1 2.1-0 TRUE 装R4.0 的包内容又渐渐鼓起来啦～
ggstatsplot是ggplot2包的扩展包，可以同时输出美观的图片和统计分析结果，对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用。...#载入绘图R包 library(ggstatsplot) #载入gapminder 数据集 library(gapminder) head(gapminder) ?...ggstatsplot-R包含有很多绘图函数（文末会给出），本文仅展示ggbetweenstats函数使用方法。...ggbetweenstats绘图 1 基本绘图展示 显示2007年每个continent的预期寿命分布情况，并统计一下不同大陆之间平均预期寿命的是否有差异？差异是否显著？...注：该函数根据分组变量中的个数自动决定是选择独立样本t检验(2组)还是单因素方差分析(3组或更多组) 2 添加统计值 上方给出了整体的检验P值，下面进行两两之间比较，并添加检验统计量 set.seed(
1-直接查看 其实非常粗暴，比如我想知道Seurat 中的某个方法，直接去掉这个函数对应的括号和参数即可（如果加载这个包到环境中，也可以直接通过函数名获取）： > Seurat::DimHeatmap...之前我们说过，因为有的函数作者并没有写出给用户调用，这时候如果使用的话： > Seurat::AnnoyNN 错误: 'AnnoyNN'不是'namespace:Seurat'内的出口对象： 这时候就需要使用...这里还可以利用sink 函数将输出的内容输出到指定的文件中，亦或是： 还可以在Rstudio 中通过F2 快捷键查看： 还可以用函数edit()。...会自动调出一个编辑窗口，可以直接编辑函数并将结果赋值给新的变量，非常适合那些需要简单修改的函数： a <- edit(Seurat::as.CellDataSet) 2-泛型函数 在R 的面向对象中还存在一类泛型函数...其他技巧 比如我会使用sink 函数来捕获函数的输出，保存在txt 文件中便捷阅读代码。 其实这里你也可以用 参考资料 [1] 六种方法查看R函数源代码，为啥第三种最惹人喜欢？
应该是我们周末班准备工作给的安装R包 http://www.bio-info-trainee.com/3727.html 最新的批量安装R包的方式 首先配置中国大陆特色镜像 options()$repos...如果你一定要安装使用它，我们有两个解决方案，首先，你打开 IMvigor210CoreBiologies_1.0.0.tar.gz这个116M的文件 ，进去修改这个包的依赖情况。...就是这个改 DESCRIPTION 文件里面的R版本依赖 ，可以看到里面有 DESeq, DESeq2,等包，其实没有必要依赖这些啊， 删除 DESeq即可，修改好文件后，重新安装这个包： Depends...这样你可以很顺利的安装它，但是因为你强行修改了它的依赖，所以你安装的应该是一个残缺版本，如果后续它这个包确实是依赖于 DESeq 包里面的函数或者对象，就尴尬了。...但是，尴尬的是它这个对应的R数据对象文件里面的 cds变量其实是一个 CountDataSet object ，这个对象来自于 DESeq 包，如果你没办法按照它这个DESeq包，就不可能使用它定义的CountDataSet
ChIPseq 分析中的一个常见步骤是测试常见基因集是否富含转录因子结合或表观遗传标记。...我们不会在测试中直接访问这些数据库库，但会使用广泛使用它们的其他 R/Bioconductor 库。 3....clusterProfiler 提供多种富集函数，允许将您的基因列表与已知（例如 GO、KEGG）或自定义基因集进行比较。 在这个例子中，我们使用我们发现与 Myc 峰重叠的所有 TSS 站点。...类似于 enrichGO 函数，这将生成一个可用于可视化的 enrichResult 对象。 在这里，我们将使用 msigdbr 包从 MSigDB 获取基因集。...对于 goseq，我们需要所有基因（宇宙）的命名向量，其中 1 或 0 代表基因是否在 TSS 中达到峰值。
按照我的理解， feature可以分为3大类： 1. Doc本身的特征：Pagerank、内容丰富度、是否是spam、质量值、CTR等 2....Approach) 对于搜索任务来说，系统接收到用户查询后，返回相关文档列表，所以问题的关键是确定文档之间的先后相对顺序关系， 而Pairwise则将重点转向对文档关系是否合理的判断。...一般可以用两个分布概率之间的距离远近来度量相似性，KL距离就是一种衡量概率分布差异大小的计算工具，通过分别计算h与g的差异大小及f与g的差异大小，可以看出f比h更接近的最优函数g，那么在这个函数中，我们应该优先选...原理可以参考文献【2】。 如何构造pair对？ xgboost/src/objective/rank_obj.cc,75行开始构造pair对。.../html/198/201701/2653121395/1.html 本文目的在于学术交流，并不代表本公众号赞同其观点或对其内容真实性负责，版权归原作者所有，如有侵权请告知删除。
对于一次查询的多个结果文档，组合任意两个文档形成文档对作为输入样本。即学习一个二分类器，对输入的一对文档对AB（Pairwise的由来），根据A相关性是否比B好，二分类器给出分类标签1或0。...对所有文档对进行分类，就可以得到一组偏序关系，从而构造文档全集的排序关系。该类方法的原理是对给定的文档全集S，降低排序中的逆序文档对的个数来降低排序错误，从而达到优化排序结果的目的。...将Ui相关性比Uj好的概率记做Pi,j，则 ? 由于排序度量函数大多数非连续，非光滑，因此RankNet需要一个可以优化的度量函数C。首先使用交叉熵作为度量函数衡量预测代价，将损失函数C记做 ?...而Si,j = {+1,0}，表示Ui和Uj组成的Pair的标签，即Ui相关性是否好于Uj。 最终得到了可求导的度量损失函数 ? 可以使用常规的梯度下降方法进行优化。...方法中的LambdaRank，展示如何使用PaddlePaddle框架构造对应的排序模型结构，并提供了自定义数据类型样例。
你可以使用 ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数,函数调用格式为：pcor(u,S) 其中的u是一个数值向量，前两个数值表示要计算相关系数的变量下标，其余的数值为条件变量 （即要排除影响的变量）的下标...在多元正态性的假设下，psych包中的pcor.test()函数①可以用来检验在控制一个或多个额外变量时两个变量之间的条件独立性。...使用格式为：pcor.test(r,q,n) 其中的r是由pcor()函数计算得到的偏相关系数，q为要控制的变量数（以数值表示位置），n为 样本大小。...psych包中的r.test()函数提供了多种实用的显著性 检验方法。...7.5.1两组的比较 若两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的 Wilcox.test(y~x,data)其中的y是数值型变量，而x是一个二分变量。
在进行基因分析中，我们时常会对样本或基因之间的相关性进行分析，虽然R语言中的cor函数可以进行计算，但并没有提供合适的可视化方法，今天我们介绍一个R包-ggcorr(https://briatte.github.io.../briatte/ggcorr/master/ggcorr.R")#仅仅安装该功能 依赖包 ggcorr的主要依赖包是ggplot2软件包(ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))...相关矩阵中需要考虑的第一个设置是要使用的observations的选择。...此设置可以采用以下任何值：“everything”，“ all.obs”，“complete.obs”，“na.or.complete”或“ pairwise.complete.obs”（ggcorr使用的默认值...论文图表基本规范 学术图表的基本配色方法 数据可视化基本套路总结 控制几何形状 默认情况下，ggcorr使用彩色图块表示相关系数的强度，类似于热图表示方式。
当然，另一个R包：SpatialExperiment 也在不断地完善中。...我们曾经在空间信息在空间转录组中的运用和应用空间统计学分析空间表达数据看到过如果没有专门的空间数据格式，如何自己调用（地理的）空间分析R包先做对象转换再做分析的过程。...数据分析中50%的时间在数据格式的处理，有了空间表达数据的格式可以缩短这部分时间，把我们从对象转换的藩篱中解放出来。...当然这在Seurat或anndata中可能就是as.XXX的函数以完成数据格式转化，分析交给做空间的工具。前提是我们要有空间表达数据分析工具。...空间分析常用的R包： sp spatstat spdep fields spatclus geoR rgdal 大量的空间数据分析工具正在开发中，每一个工具都是一个新的视角。
当然，另一个R包：SpatialExperiment 也在不断地完善中。 ?...我们曾经在空间信息在空间转录组中的运用和应用空间统计学分析空间表达数据看到过如果没有专门的空间数据格式，如何自己调用（地理的）空间分析R包先做对象转换再做分析的过程。...数据分析中50%的时间在数据格式的处理，有了空间表达数据的格式可以缩短这部分时间，把我们从对象转换的藩篱中解放出来。...当然这在Seurat或anndata中可能就是as.XXX的函数以完成数据格式转化，分析交给做空间的工具。前提是我们要有空间表达数据分析工具。...空间分析常用的R包： sp spatstat spdep fields spatclus geoR rgdal 大量的空间数据分析工具正在开发中，每一个工具都是一个新的视角。
数据分析函数中，有4个参数source，target_feat，feat_cfg和pairwise_analysis需要被设置。...如果想要对两个数据集进行对比分析，就使用这个比较函数。 例子中的my_dataframe和test_df是两个数据集，分别被命名为训练数据和测试数据。...使用指南 sweetviz支持Python 3.6+和Pandas0.25.3+环境，配置好环境后，使用万能的pip下载安装包： ? 但有一个条件需要注意：sweetviz需要用到基础「os」模块。...所以，如果你在使用类似于Google Colab的自定义环境，可能会无法使用sweetviz，目前开发者也在探索解决方案。 下载好后，使用import快速导入sweetviz，就可以开始使用了~ ?...在这里，analyze函数可以被替换为compare或compare_intra函数，使用方法在上面已经给出，全看你需要什么类型的数据报告了。 最后，用show一键输出。
前期，因为即使单纯的依据内容与query的文本相关性、内容的质量和内容的时新就可以给出一个还不错的排序结果。...常见的一些排序的因子在大的维度上可以分为： 文本相关性类特征 内容质量分类特征 内容的时新类特征 点击类特征 用户画像类特征 每个大的维度下的排序特征可以是单个特征，或者多个特征。...所以构造一个将搜索排序构造成一个机器学习问题的好处是不言而喻的。这样就进入第二个阶段，learning to rank（以下简称LTR） 阶段。...上面的何种方式对应到机器学习的专业术语中，可以叫做学习器，学习器是一族模型的集合，类似于函数族（千万别被两个术语吓到，其实不理解这个术语，也没影响的）。如神经网络学习机，如树模型，如线性模型学习器。...但是，Pairwise使用的这种基于两两文档之间相对相关度的损失函数，和真正衡量排序效果的一些指标之间，可能存在很大的不同，有时甚至是负相关，如下图所示(pairwise的损失函数和NDCG之呈现出负相关性
或者以我浅薄的认知来看，他们简单传参的语法甚至比ggplot 更通情达理。 但一旦你陷入这种打包好了的高级绘图函数的甜蜜时，你的想象力，你的绘图技能，也将止步在那里。...ggpubr ggpubr 就是一个傻瓜版的ggplot，功能和细节相对少了很多，但代码也简洁了不少。 除此之外，ggpubr 还增加了ggsigif 包，可以进行简单统计分析绘图内容。...ggscatter(iris,x="Sepal.Length", y="Petal.Length", color="Species") 爱学的你可以看：R语言可视化学习笔记之...ggpubr包 - 简书[1] 统计分析 可以在同一个函数内对参数进行赋值，实现各种复杂图形的绘制。...语法，然后写成传参函数方便你使用。
生成可迭代对象的笛卡尔积, 类似于两个或多个可迭代对象的排列组合。与zip函数很像，但是zip是元素的一对一对应关系，而product则是一对多的关系。...iterable: 可迭代对象 返回一个迭代器, 将函数作用与可迭代对象的所有元素（所有元素必须要是可迭代对象，即使只有一个值，也需要使用可迭代对象包裹，例如元组(1, )）中,与map函数类似；当function...dropwhile(predicate, iterable)根据predicate是否为False来返回可迭代器元素，predicate可以为函数， 返回的是第一个False及之后的所有元素，不管后面的元素是否为...适用于可迭代对象内容的切割，例如你需要获取一个文件中的某几行的内容pairwise(iterable)返回连续的重叠对象（两个元素）， 少于两个元素返回空，不返回。...，与map类似，但是可以对类似于多元素的元组进行操作。
，因此有下面的模型： Xij就是第i个水平的第j个观测值，μi就是第i个水平的理论均值，εi显示随机误差（误差服从正态分布） 分析因素A对于实验指标是否有显著影响，可以看因素A不同水平的均值是否有显著差异...(*data) print(f, p) # stats.f_oneway函数就可以直接算出检验假设的f值和p值 为什么要做方差记性检验：方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件...range(1, len(data)): values.extend(data[i]) #extend() 函数用于在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值 for i, j in zip(range...的自由度是r-1，SB自由度是s-1 当H01为真时： 这时候取显著水平α，得到的拒绝域为： 同理H02拒绝域为： H03的拒绝域为： 导入双因素分析使用到的包： import pandas...然后用statsmodels库中的ols函数得到最小二乘线性回归模型。
导语 GUIDE ╲ ggcorr是一个可视化函数，可以用于将矩阵绘制为ggplot2图片 背景介绍 在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过...R语言自带的cor函数得到，但是R并没有对矩阵提供可视化方法。...今天小编就将给大家分享一个精美的R语言绘制相关系数矩阵的软件包：ggcorr。ggcorr函数主要用于绘制相关矩阵图，它的主要依赖包是ggplot2。...它使用ggplot2包中的“grammar of graphics”来实现可视化，其结果在图形上接近corrplot函数的结果。...)##依赖包为ggplot2 ggcorr的使用 01 函数介绍 ggcorr( data,##包含连续数据的数据框或矩阵 method = c("pairwise", "pearson")
介绍 ggcorr函数是一个可视化函数，用于将矩阵绘制为ggplot2图片。 为何使用ggcorr包 相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。...然而，虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法，但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法，使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。...在实践中，其结果在图形上接近于corrplot函数的结果，这是优秀的arm包的一部分。...此设置可能采用以下任何值：“everything”，“all.obs”，“complete.obs”， “na.or.complete”或“pairwise.complete.obs”（ggcorr使用的默认值...它有三个可能的值：“pearson”（ggcorr和cor使用的默值），“kendall”或“spearman”。同样，每个设置之间的差异在cor函数的文档中进行了解释。
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