acc=GSE97332 ，所以想安排给学徒们做练习题。毕竟也是一个表达矩阵， 可以做差异分析等等： ?...acc=GSE97332 ，跳转的文献是：Circular RNA circMTO1 acts as the sponge of microRNA-9 to suppress hepatocellular
title: "GSE218208" output: html_document editor_options: chunk_output_type: console knitr::opts_chunk...message = F,fig.width = 10) 1.创建Seurat对象 #https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10039079/ #untar("GSE218208
的两个子数据集：'GSE76124'和'GSE76274'。...下边先处理'GSE76124'，有198个TNBC 获取并且检查表达量矩阵 先获取表达矩阵 gse_number <- 'GSE76275' #gset <- geoChina(gse_number)...获取GSE76124的表达量矩阵 gse_number <- 'GSE76124' gset <- getGEO(gse_number, destdir = '....获取GSE76274表达量矩阵 gse_number <- 'GSE76274' gset <- getGEO(gse_number, destdir = '....",sep = "_") GSE76274_exp= exp dim(GSE76274_exp) #3.
acc=GSE27447 芯片平台：GPL6244 [HuGene-1_0-st] Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array [transcript (gene) version...获取并且检查表达量矩阵 主要是判断表达矩阵是否需要log gse_number <- 'GSE27447' gpl_number = "GPL10558" gset <- geoChina(gse_number...使用ggplot需宽数据变长数据 class(dat) data <- as.data.frame(dat) data <- melt(data) head(data) title <- paste (gse_number...minGSSize = 10, pvalueCutoff = 0.9, verbose = FALSE) tmp=kk_gse...[tail(order(kk_gse$enrichmentScore,decreasing = F)),];down_k$group=-1 up_k <- kk_gse[head(order(kk_gse
引言当我们想获得一个gse的matrix文件和补充文件, 一般情况下可以直接用网页下载, 用 R 的话也可以使用 getGEO(gse) 和 getGEOSuppFiles(gse)函数 , 但是如果在服务器或者网络非常不好的情况下...当然是上代码和做网页啦~效果展示网页地址:getgeofilelinks.yeyeziblog.eu.org当输入GSE号, 可以有两种选择, 第一是获得matrix文件地址, 第二是补充文件地址, 而如果使用...) , 那样反而是本末倒置了.r$> getGEO("gse17536")Found 1 file(s)GSE17536_series_matrix.txt.gztrying URL 'https://...ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE17nnn/GSE17536/matrix/GSE17536_series_matrix.txt.gz'Content type '...的补充文件和matrix文件下载链接getFileList("GSE166424", typeDown = "suppl")getFileList("GSE166424", typeDown = "matrix
下面是学员的（ GEO数据挖掘 ）直播配套笔记 和生信技能树GEO转录组“GSE150392“分析类似，唯一区别就是在数据处理和ID转换这一环节略微有区别 1.数据下载 最方便的是xena。...library(GEOquery) eSet = getGEO("GSE162550",destdir = "."...getGPL = F) eSet = eSet[[1]] exp = exprs(eSet) pd = pData(eSet) 3.表达矩阵行名ID转换 dat = data.table::fread("GSE162550
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...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： ?
继GSE“绿色挖矿”登陆新加坡、日本、韩国后，现在又一则特别含义的消息被外媒爆出，GSE生态再次引入重量级战略合作伙伴——Airbnb。这是继ofo之后，GSE合作的第二个共享经济巨头。...很多币圈朋友以为，支撑起GSE价格稳步上涨的原因，只不过是这些接连不断的重磅消息，一旦没有利好，GSE的价格便会下跌。...我们都知道靠鼓吹起来的价格是无法长久的，而GSE的路能越走越远，是因为潜藏在利好背后的，GSE带来的全新价值： █ 使区块链融入亿万大众的生活 比特币的财富效应，使区块链这个原本只属于互联网极客们的概念被大众熟知...；而GSE和Airbnb、ofo的合作，会真正使区块链逐渐开始融入大众的生活。...这也正是GSE正在做的一件事情，要让所有的互联网用户拥抱区块链的世界。改变整个币圈的估值。 GSE当初在新加坡和ofo试水“骑车得币，绿色挖矿”，上线短短四十天用户量突破四十万。
没错，去GEO上检索GSE对应的GPL号确实是大家非常常用的一种方法，也是最原始的一种方法。今天在这里讲的其实是一个更简便的小技巧，适合初学者使用。...---- 方法一：去GEO上检索GSE对应的GPL号 这个方法不多讲，大家都会的。...方法二：用R语言命令 gset[[1]]@annotation 这里的gset是我们已经导入进R语言的GSE数据集，通过这个命令，可以简化我们的操作步骤。
腾讯云将网络质量作为基础产品质量的重要指标，腾讯云提供的公网IP，都是经历过同当地运营商进行多轮的路由调优后上线的，上线后还会关注网络质量进行持续调优。...腾讯云网络加速产品——Anycast image.png 通过腾讯云遍布全球的POP点，让玩家能就近接入腾讯云网络，在腾讯云网络中完成从骨干网络到游戏服务器的访问，降低网络延迟和减少网络抖动，优化从点到面的网络覆盖质量...将游戏服务器“搬到“玩家门口——GSE image.png 如果说GAAP和Anycast是将玩家“拉近”到游戏服务器，减少游戏延迟；那么GSE就是将游戏服务器“搬到”玩家家门口，让玩家能访问到最近的游戏服务器...GSE通过对游戏会话的灵活调度，结合腾讯云的资源能力，可快速实现游戏服务器的多地部署和就近接入，大大降低游戏延迟。...同时它还有以下能力帮助游戏业务实现更多可能： 弹性伸缩，按秒计费； 自动部署，不停机更新； 健康检查，自动容灾； 多地部署，就近接入； 关于GSE的更多详细介绍，请点击。
但是不同的GSE数据集有不同的临床信息，那么我们应该挑选合适的临床信息来进行分组呢？...、GSE45827以及GSE62194进行分组，首先对GSE38959进行分析。..., GSE31056 and GSE78060三个数据集 这里主要说一下GSE31056这一个数据集，需要一定的背景知识与细心才能正常分组，原文里 ?...如果用我们之前的方法找是找不到的，因为细心点你会发现GSE给的位置不止tongue，还有mouth等，而文章只需要tongue。所以我们需要对数据集取子集。...子集GSE53757 下载数据、提取表达矩阵与临床信息方法与前面一直，这里就不赘述，也是从有差异的地方开始。
数据集为GSE217845。...学徒作业的要求是：从上面的数据集GSE217845里面的10个胰腺癌的10x技术单细胞转录组数据的第一层次降维聚类分群里面提前髓系免疫细胞后，继续细分降维聚类拿到里面的巨噬细胞，然后继续细分巨噬细胞看看能否复现文章里面的...step1: 导入数据 ###### # 付费环节 800 元人民币 # 参考：https://mp.weixin.qq.com/s/tw7lygmGDAbpzMTx57VvFw dir='GSE217845
腾讯游戏服务器引擎（Game Server Engine，缩写GSE），支持有状态的游戏服务部署和扩缩容，实现服务发现、高效灵活的服务器伸缩和就近调度的能力，帮助开发者快速构建稳定、低延时的多人游戏的部署环境...就近调度 弹性伸缩是一个基本前提，强大的调度资源能力在此基础上延伸，可以随时调度腾讯云各个区域的资源，从而不需要在各个区域提前预留服务器资源，这让就近调度变得简单。...多地部署，跨区域容灾 弹性伸缩是一个基本前提，GSE可以随时调度腾讯云任何区域、任何机型的资源，从而轻松做到容灾。...GSE更新不停服设计 GSE拥有极致的资源调度能力，能够轻松做到更新不停服。...申请使用游戏服务器引擎，请移步：https://cloud.tencent.com/apply/p/k0b6pvbhs6 想理解更多游戏云服务相关的产品&方案，请关注腾讯游戏云公众号： WechatIMG48
首先是下载数据 gset <- getGEO('GSE16561', destdir=".", AnnotGPL = F, getGPL = F) 下载完成后一看数据， ?...生命不止，折腾不息，查看soft和作者原文 但是，小白我并不想放弃这个GSE，就想看看这个rawdata是怎么处理的，基于生命不止，折腾不息的精神于是我又把soft文件下了下来，定睛一看： ?...这里附上Jimmy大神的代码（未经大神同意就po出大神的代码，还希望大神不要见怪）： b=read.table('GSE16561_RAW.txt',header = T) b[1:4,1:4] rownames
前言 腾讯蓝鲸智云，简称蓝鲸，是一套基于 PaaS 的技术解决方案，提供了完善的前后台开发框架、调度引擎、公共组件等模块，帮助业务的产品和技术人员快速构建低成本、免运维的支撑工具和运营系统。...目前，腾讯蓝鲸智云团队秉承着开放共赢的态度，正逐渐开放其自主研发的一套具有多项探索式创新的体系—蓝鲸智云软件体系。...腾讯蓝鲸智云，运维领域的一张新名片，正在多个层次、多个领域崭露着头角，逐渐释放着自身特有的价值，引领着行业新标杆，开创了运维体系 2.0 的新局面。...体系介绍 腾讯蓝鲸智云体系由平台级产品和通用 SaaS 服务组成，平台包括管控平台、配置平台、作业平台、数据平台、容器管理平台、挖掘平台、PaaS 平台、移动平台等，通用 SaaS 包括节点管理、标准运维.../bkcec stop gse ./bkcec start gse # 如果以上方法还是不行，重装 ./bkcec stop gse .
GSEA简单介绍 以下对GSEA涉及的一些重要概念进行了简单介绍，详细介绍见： 一文掌握GSEA，超详细教程 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)史上最全GSEA可视化教程，今天让你彻底搞懂...###条件筛选 #一般认为|NES|>1，NOM pvalue<0.05，FDR（padj）<0.25的通路是显著富集的 kk_gse_cut 1] kk_gse_cut_down <- kk_gse_cut[kk_gse_cut$NES < 0,] kk_gse_cut_up... 0,] #选择展现NES前几个通路 down_gsea <- kk_gse_cut_down[tail(order(kk_gse_cut_down...Biomedical Knowledge Mining using GOSemSim and clusterProfiler (yulab-smu.top) 一文掌握GSEA，超详细教程 - 云+社区 - 腾讯云
经过个把月的不懈努力，我终于把全部的GEO数据库里面的表达芯片数据都下载并且全部格式化处理成为r数据文件，并且购置一个2万块钱的腾讯云服务器来存放它们，供广大粉丝使用！...('GSE1009') eSet=geoChina('GSE27533') eSet=geoChina('GSE95166') 举一个简单的例子 Once you download the ExpressionSet...of GEO dataset, you can access the expression matrix and phenotype data: ## download GSE95166 data #...acc=GSE95166 #eSet=getGEO('GSE95166', destdir="....", AnnotGPL = F, getGPL = F)[[1]] library(GEOmirror) eSet=geoChina('GSE95166') eSet eSet=eSet[[1]]
在jimmy老师的督促下，我使用老师的代码处理了GSE135927数据集，直接套用了jimmy老师的标准代码，希望对所有的初学者有帮助！...acc=GSE135927 # 两个样本，共6个文件。需要分到两个文件夹里，并且重命名 fs=list.files('..../GSE135927_RAW/','^GSM') fs # 自行下载GSE135927数据集的GSE135927_RAW压缩包并且解压哦，这样上面的代码就可以运行啦 # 然后获取两个样本信息，因为是批量..._RAW/",y[1]),file.path(folder,"barcodes.tsv.gz")) #重命名文件，并移动到相应的子文件夹里 file.rename(paste0("GSE135927..._RAW/",y[2]),file.path(folder,"features.tsv.gz")) file.rename(paste0("GSE135927_RAW/",y[3]),file.path
下面是（ GEO数据挖掘 ）直播配套笔记 由TCGA代码部分演变而来 1.数据下载 proj = "GSE150392" # 可以套用在其他代码里面了 2.生存信息与临床信息 这里仅仅是查看一下生存信息等样品临床表型信息...library(GEOquery) eSet = getGEO("GSE150392",destdir = "."...,getGPL = F) eSet = eSet[[1]] exp = exprs(eSet) pd = pData(eSet) 3.表达矩阵行名ID转换 dat = read.csv("GSE150392...exp,Group,proj,file = paste0(proj,".Rdata")) 7.三大R包差异分析 DESeq2和edgeR和limma三大包 rm(list = ls()) load("GSE150392
我最早接触的高通量数据就是RNA-seq，后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据，因此我从来没有分析过一次芯片数据，而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之R...library(GEOquery) gset <- getGEO("GSE13535", GSEMatrix =TRUE, AnnotGPL=TRUE ) show(gset) ?...一般而言GEOquery解析都是首选，除非你提供的GSE号还没被GEOquery记录或者说网络速度感人，以及你不觉得别人提供的矩阵是你所需要的，你才会决定去手工下载。.../GSE42589/matrix/下载，如果你会用Linux的话，可以用wget -4 ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE42nnn/GSE42589/matrix.../GSE42589_series_matrix.txt.gz, 才1.7M。
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