R data.frame中df$i与df[[i]]的差异 - 腾讯云开发者社区

本文旨在深入探讨这些常用差异分析R包的特点、优劣，以及它们与t检验/Wilcox秩和检验（Wilcox-rank-sum test）在差异分析结果上的异同点。...DESeq2、limma和edgeR均是为了应对高通量测序数据中的差异表达分析而开发的，它们各自采用了不同的统计模型和算法来识别样本间基因表达的显著差异。...然而，与t检验/Wilcox秩和检验相比，这些R包可能需要更多的计算资源和时间来完成分析。此外，由于它们采用了不同的统计模型和算法，因此可能会产生略有不同的差异检测结果。...导入R包本次分析需要在R中批量安装包。先导入基础R包，在后面每个差异分析模块再导入所需要的差异分析R包。...，而最后一种与前面三种均存在差异，这提示我们用counts矩阵在t-test/wilcox-rank-sum test中做假设检验时候要非常小心注意（也说明测序深度对假设检验结果影响较大）。

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《高效R语言编程》笔记

前面宏基因组与R语言的笔记还未结束，又开始新坑啦，都是要继续的啦！ 1、跑分直接是代码了。...df data.frame(v<-1:4,name<-letters[1:4]) microbenchmark(df[3,2], df[3,"name"],df$name[3]) # 纳表级别差异...in x) { if (i==1) { xci] } else{ xc i]))...# 更新R update.packages(ask=FALSE) # 可以将以下放在Rprofile文件的.Last函数，方便使用： utils::update.packages(ask=FALSE)...3、R的启动参数这些启动参数可以添加到R启动命令中, 可以加快R的加载。

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R可视乎|瀑布图

R中plot3D包的polygon3D()函数和segments3D()函数可以绘制三维面积图，lines3D()函数可以绘制三维曲线图，所以，综合这几个函数可以绘制三维瀑布图，该代码，数据来源R语言书可视化之美...()) for(i in 1:N){ newdata data.frame(spline(mydata0[,1],mydata0[,i+1],n=300,method= "natural")...for (i in 1:M){ df0i],] Ndfdf0) dfdf0,c(df0$x[1]...添加第四个变量如果想加入第四变量也是没问题的，具体不再重复。完整代码可见R语言书可视化之美或者我的github中。 ?...本篇视为《R语言数据可视化之美》学习笔记，并进行函数详细介绍与解释，版权归原作者所有。其他可视化图可在菜单命令[可视化]中搜索得到。

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（数据科学学习手札07）R在数据框操作上方法的总结（初级篇）

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成利用...C }) [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" 3.数据框的拼接 rbind()与cbind()： > df1 data.frame(a,b,...在R中，通过内联键合并数据框的函数为merge()，其主要参数如下： by：对两个数据框建立内联的共有列（元素交集部分不能为空集），以此列为依据，返回内联列取交集后剩下的样本行 sort：是否对合并后的数据框以内联列为排序依据进行排序...，R中的数据框合并的原则是不返回含有缺失值的行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2 9 2 b 1 10 3 c 3 8 4 d 4...((df)))#完整观测值的个数 [1] 4 > na.omit(df)#删去含有缺失值的行 a c d 1 1 b b 2 2 a a 3 4 c c 4 3 d d 以上就是R的最基本最简单的数据框操作方法

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文章MSM_metagenomics（三）：Alpha多样性分析

欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍本教程使用基于R的函数来估计微生物群落的香农指数和丰富度，使用MetaPhlAn...MetaPhlAn profile文件mpa_df data.frame(read.csv("....ggplot2::ggsave(file = "shannon_richness.svg", plot = multi_plot, width = 4, height = 5)通过固定效应线性模型估计关联的显著性在宏基因组分析中...因此，在测试微生物群落矩阵（例如香农指数或丰富度）与感兴趣的变量（例如性取向）之间的关联时，控制这些混杂效应非常重要。...在这里，我们使用基于固定效应线性模型的felm_fixed函数，该函数实现在R包lfe 中，以估计微生物群落与感兴趣变量之间的关联显著性，同时控制其他变量的混杂效应。

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这些逻辑运算符你都使用正确了吗？

逻辑运算是数学运算的重要组成部分，但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言，逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算：TRUE/FALSE....> TRUE & FALSE #返回[1] FALSE > 0.2 & 0 #返回[1] FALSE （3）在R语言中标量常被看作含有一个元素的向量，但在逻辑运算中是存在差异。...上表中逻辑“与”【&】和逻辑“或”【 | 】是对向量的逻辑运算（虽然单个标量也适用），但其返回的结果是逻辑向量，是对逻辑运算中的每一组元素进行逻辑运算后返回的结果。...因此，此处引入另外两个不常用但需要了解的逻辑运算符： x&&y：标量的逻辑“与”运算，判断逻辑x和y中只要包含一个"&"运算的TRUE行即返回TRUE标量 x||y ：标量的逻辑“或”运算，判断逻辑向量...(i in 1:dim(df)[2]){ ifelse(sum(abs(df[,i]))==0,re[i] i] <- 0) } #which(re ==0)返回非全零0列值#

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R 语言逻辑运算：TRUEFALSE | 专题3

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来自大数据工程师的惊喜：用数据可视化之美逼死密集恐惧症

于是—— 123 emoji = '[擦汗]'for i in range(11): print(emoji*(i+1)) 11维下三角擦汗不过考虑到这种方法只能把表情按离散整数的序列来放置...考虑到R中的ggimage包可以用图片来代替散点，于是一个思路就是画散点（曲线）图，然后用表情来代换散点。...- 10y r^2-x^2)df_cirle data.frame(x = c(x,0), y = c(y,5),z=2)df_cirle$z[nrow(df_cirle)] r,r,length.out = 50*sqrt(r)) x r^2-t^2),-sqrt(r^2-t^2)) df data.frame(x=x,y=y) return(df)} df_circle data.frame(x=NULL,y=NULL)layer i in 1:layer){

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带有疾病进展的多分组差异结果如何展示？

复现的图：这个图主要展示了 A：治疗后与治疗前的差异火山图，B：治疗前与正常对照差异基因在三组样本中的表达热图，以及 C&D：一些 marker 基因在三个组别中的箱线图+抖动散点+显著性比较...文献中使用的是 limma 算法，我们也尽量复现同样的哈，其中，疾病和对照肯定是差异巨大，但是治疗前后就很难说了因为从文献里面的pca来看本来就是分组内的差异并没有显著的小于组间差异！...绘制图2B：治疗前与正常对照的差异基因热图 rm(list = ls()) ## 魔幻操作，一键清空~ options(stringsAsFactors = F) library(ggplot2)...绘制图2C与D：marker 基因箱线图首先，让kimi（https://kimi.moonshot.cn/）帮我拿到图片中的基因并整理成一个R语言向量，再也不用一个个手动从文献里面抠出来了：图C...in 1:length(genes2)) { #i <- 4 box_dat data.frame(exp=dat[genes2[i],], group=group_list) head

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50-R茶话会（十：R编程效率提升指北）

R 的运行效率 R是解释型语言，在执行单个运算时，效率与编译代码相近；在执行迭代循环时，效率较低，与编译代码的速度可能相差几十倍。...，有循环的程序也比较冗长，与R的向量化简洁风格不太匹配。...R软件中的Rprof()函数可以执行性能分析的数据收集工作，收集到的性能数据用summaryRprof()函数可以显示运行最慢的函数。...如果使用RStudio软件，可以用Profile菜单执行性能数据收集与分析，可以在图形界面中显示程序中哪些部分运行花费时间最多。...[i,4] df[i,1] * my_df[i,3] + }) 用户系统流逝 1.050 0.372 1.444 > my_df data.frame(a = 1:10000

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用R根据logFC和p值批量标注基因上下调的N种方法

down gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 none gene6 3.3965326 -2.2189805 0.04056557 down 下面是用R实现的几种方式...：目标：筛选差异基因，标注上调下调 p.value小于0.05,且logFC绝对值大于1的为DEG 先建立模拟数据 set.seed(1445) df data.frame(expr = runif...<=-1#下调第一种方法：逻辑判断转为数字1和0,然后赋值添加列，下调的乘以10的原因属个人喜好，但我觉得很有用 library(dplyr) df df, regulation...)) for (i in 1:nrow(df)) { method7[i] df$regulation[i]) i i+1 } #赋值 df$method7...data.frame(method7) head(df) 第八种方法：直接用函数和for循环先关于df的函数 my_regulation2 <- function(x){ if(df$p.value

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预测三分类变量模型的ROC介绍

参照OR的解释。 2.观测值VS预测值-Matrix 构建完模型fit1后，需要对testing 数据进行预测，然后我们创建一个真实值与预测值的矩阵。...Source：https://github.com/saidbleik/Evaluation/blob/master/eval.R results = Evaluate(actual=df3$ya, predicted...，接下来对res进行提取各组的Specificity 与Sensitivity，绘制ROC曲线。...), Method = character(0)) for (i in 1:n_method) { for (j in 1:n_group) { temp_data_1 data.frame..._3 data.frame(Specificity=res$Specificity[[i]][n_group+2], Sensitivity

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重复一篇Cell文献的PCA图

把这些下载的文件先复制在一个rawdata文件中，这些文件都是一个个独立的文件夹，还不能直接用，需要合成到一个文件中，后期操作需要在R中实现。...接下来把数据读入R语言中，找出文件名对应的TCGA id。这个对应关系在上次下载的metadata文件中，这个文件是json格式的，很复杂，需要专门的函数读取。...naid_df data.frame() for (i in 1:nrow(metadata)){ naid_df[i,1] i] naid_df...,nrow(test),nrow(naid_df))) for (i in 1:nrow(naid_df)) { print(i) expr_df[,i]= data.table::fread...标准化和差异分析都是用Deseq2这个包来完成，文中也有介绍他们是用这个包来做的。首先把样本名称变成数据框格式。

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多个单细胞亚群各自差异分析后如何汇总可视化

数据获取首先拿到ifnb的数据 #加载需要的R包 library(SeuratData) library(ifnb.SeuratData) library(ReactomePA) library(org.Hs.eg.db...,然后拿到gene-cell type的表达矩阵，将其分为上调的和下调的 #获取上下调基因 up data.frame() down data.frame() for (i in 1:length...= 7, name = "Reds")))(100)) plot_grid(as.ggplot(p1),as.ggplot(p2),nrow = 2) 第二种可视化方式先把所有cell type的差异...gene合并成一张表，还需要获取上下调topn的gene的列表，方便后面进行文本标记 df2 data.frame() top_n_df data.frame() for (i in 1:length...bar_df,aes(x=x,y=down),alpha = 0.2) p3 再插入中间的色块 box_df data.frame(row.names=up_bar$cell_type,x=up_bar

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R tips：交互式网络图展示GO富集子通路

一般进行富集分析的GO数据是来源于R的org.db包，但是org.db里面并没有GO通路的父子通路的数据，如果拿到这个数据，也可以用于进一步展示显著通路的子通路（有别于DAG是展示父通路）。...包中，通过如下方式可以获得： # 载入数据 utils::data("gotbl", package = "GOSemSim") ?...# 转换为data.frame GO_enrich <- ego@result # 前20条通路的data.frame GO_enrich_sub % as.data.frame()...与to是网络图的关键元素 # 每一个from与to的组合就代表一个网络图的一条连线 go_df % dplyr::rename(to = Term) go_df$from...链接：https://pan.baidu.com/s/1RtOP1Hlz6QQGuFKnM1TtEQ 提取码：i71r

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「Workshop」第十三期：统计检验与多重矫正

主要讲一下 μ检验（又称Z检验），T检验、F检验的原理以及在R中的应用。...，问该次抽样的水中含氧量与多年平均值是否有显著差异？...之间的差异要大到“一定的程度”（其实是指与随机误差相比）。我们把所要检验的假设写为： ? 为了检验上述假设，我们做出下面的分析，为什么实际上各个 ? 的值会有差异？...的部分，第i个水平的 ? 次试验结果依次为 ? 。它们之间的差异和因素A的各个水平完全无关，只和随机误差相关。衡量第i个水平的 ? 次试验结果的差异程度的量是 ? ，其中 ?...方差分析在R中的应用 >medicine data.frame( Response=c(30,38,35,41,27,24,32,26,31,29,27,35,21,25,17,21,20,19

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四步快速配置一个简单高效的文本生成图像基准模型DF-GAN2020版本 T2I baseline

本文将介绍一个简单高效的文本生成图像基准模型，该基准模型是DF-GAN20版代码，清楚简单，实用性高，本基准模型代码在他的基础上经过少量简化和处理，虚拟环境也进行了打包，非常适合作为一个基线模型，然后在其上进行对应创新...一、下载代码代码地址：https://github.com/Heavenhjs/demot2i.git下载方法：git clone https://github.com/Heavenhjs/demot2i.git...二、配置虚拟环境点击下载已经打包好的虚拟环境（github上有提供），将其放到Anaconda安装目录下的envs中，无需解压。...比如D:\Anaconda3\envs：放入之后可以在anaconda prompt或者pycharm终端中输入：conda info --envs，如果显示有demoEnv则成功导入虚拟环境：三、配置数据集数据集已经打包上传至...activate demoEnv2、进入code目录，开始运行，模型进入训练：python main.py --cfg cfg/bird.yml3、训练好了之后，将code/cfg/bird.yml中的

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多个数据集的整合分析

，然后用RMA函数获取表达矩阵，分别对三个数据集进行了差异分析，然后对差异分析取交集作了后续的分析。.../Rawdata/GSE15471_RAW.tar", exdir = samPath)##解压原始文件到sampath文件夹中 setwd(samPath) list.files()##显示文件夹中的文件...<- ifelse(grepl("normal",pd$characteristics_ch1.1),"normal","tumor") table(group_list) ##判断一下样本名是否与表达矩阵的列名一一对应...in gselist) { gse 的数字 source("step2_check.R") source("step4_DEG.R") source...("step5_degVisualise.R") } 完事了呢，我们来比较一下我们的差异分析和文章的差异分析结果： 155 VS 153，数量差不多~ 其实还有另外一种方法，就是RRA。

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手把手带你复现NC图表之Figure 4

R包载入与数据准备代码如下： library(Seurat) library(ggplot2) library(WGCNA) library(tidyverse) library(ggpubr) library...RColorBrewer::brewer.pal(5, "Set1") names(Mod_cols) <- levels(A.M_pT_res_stats2$Module) Figure 4D 热图显示DPT中肺泡成纤维细胞进展为肌成纤维细胞时差异表达的基因...is.na(gene_order[order(gene_order)]), ] dim(Heatmap_df) Figure 4E 热图显示DPT中外膜成纤维细胞进展为肌成纤维细胞时差异表达的基因。...用层次聚类法将这些基因分组到DPT表达谱定义的模块中 TM.PT_TUMOUR_Heatmap <- pheatmap(Heatmap_df, scale =...这些数据还表明，无论祖细胞亚群如何，转分化过程都重要:其涉及炎症基因上调的短暂阶段，独立于肿瘤的相互作用关系;随后是涉及热休克反应信号的原始分化，通过与肿瘤的相互作用而增加;最终导致完全分化的肌成纤维细胞表型

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R基础绘图篇 | 旭日图与冰柱图的绘制

冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。...开始绘图需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv...fake_circle<-c() for (i in 1:nrow(df)){ fake_circledf$Week[i],round(10*df$Value...[i]))) } edgesdata.frame(rbind( cbind(rep('origin',4),unique(as.character(df$Season))), as.matrix(...) verticesdf_leaf,by=c('name'='Week')) df_colordata.frame(rbind( as.matrix(df

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R可视乎|瀑布图

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