R Markdown的基础格式是markdown格式， 严格说来是Pandoc软件支持的增强版的markdown格式， 比如， 支持LaTex格式的数学公式， 支持各种编程语言语法彩色加亮显示，等等。...日期 这里先提一下Rmd 的行内代码特性，行内代码的结果插入到一个段落中间， 代码以r`开头，以```结尾， 如r sin(pi/2)``在结果中会显示为1。...用Markdown来写作[2] 先前提到过，Rmd 的行内代码特性，行内代码的结果插入到一个段落中间， 代码以r`开头，以```结尾， 如r sin(pi/2)``在结果中会显示为1。...其他选项 highlight 选项 转化后的R代码块缺省显示为彩色加亮形式。用选项highlight=FALSE关闭彩色加亮功能。...4.2 其他格式文件的转换 从HTML格式可以转换成PDF格式 打开浏览器进入选定的网页后，可以选择菜单“打印”， 选打印机为“另存为PDF”， 然后选“更多设置”， 将其中的“缩放”改为自定义， 比例改为
Greenplum）和HAWQ数据库中的数据 dplyr：提供了一个访问常见数据库的接口 data.table：data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集 git2r：用于访问git...data.table：用于快速处理大数据集 vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具 stringi：一个快速字符串处理工具 Matrix：著名的稀疏矩阵包 统计建模与推断 下述R包是统计建模最常用的几个...rmarkdown ：用于创建可重复性报告和动态文档 knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块 flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘 bookdown：以...R Markdown为基础，用于创作书籍和长篇文档 rticles：提供了一套R Markdown模板 tufte：用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板 DT：用于创建交互式的数据表 pixiedust...：用于自定义数据表的输出 xtable：用于自定义数据表的输出 highr：用于实现R代码的LaTeX或HTML格式输出 formatR：通过tidy_source函数格式化R代码的输出 yaml：用于实现
Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据 dplyr：提供了一个访问常见数据库的接口 data.table：data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集 git2r...data.table：用于快速处理大数据集 vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具 stringi：一个快速字符串处理工具 Matrix：著名的稀疏矩阵包 统计建模与推断 下述R包是统计建模最常用的几个...：用于稀疏矩阵的基本线性代数运算 lme4：利用C++矩阵库 Eigen进行线性混合效应模型的计算。...：以R Markdown为基础，用于创作书籍和长篇文档 rticles：提供了一套R Markdown模板 tufte：用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板 DT：用于创建交互式的数据表...pixiedust：用于自定义数据表的输出 xtable：用于自定义数据表的输出 highr：用于实现R代码的LaTeX或HTML格式输出 formatR：通过tidy_source函数格式化
Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据 dplyr：提供了一个访问常见数据库的接口 data.table：data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集 git2r...data.table：用于快速处理大数据集 vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具 stringi：一个快速字符串处理工具 Matrix：著名的稀疏矩阵包 统计建模与推断 下述R包是统计建模最常用的几个...：以R Markdown为基础，用于创作书籍和长篇文档 rticles：提供了一套R Markdown模板 tufte：用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板 DT：用于创建交互式的数据表...pixiedust：用于自定义数据表的输出 xtable：用于自定义数据表的输出 highr：用于实现R代码的LaTeX或HTML格式输出 formatR：通过tidy_source函数格式化...：提供了一个执行非负矩阵分解的算法和框架 crayon：用于在输出终端添加颜色 RJSONIO：rjson是一个R语言与json进行转的包，是一个非常简单的包，支持用 C类库转型和R语言本身转型两种方式
从零开始学习R编程语言的时候确实是有一些重难点，比如任意数据结构的转换： 在R编程语言里面的有很多底层数据结构 在R语言中，基础数据结构主要包括以下几种： 向量（Vector）： 向量是R中最基本的数据结构...，可以包含数值、字符或逻辑类型的元素。...矩阵（Matrix）： 矩阵是二维数组，可以包含数值、字符或逻辑类型的元素。 数组（Array）： 数组是多维数据结构，可以包含数值、字符或逻辑类型的元素。...列表（List）： 列表是R中非常灵活的数据结构，可以包含不同类型的元素，包括其他列表。 数据框（Data Frame）： 数据框用于存储表格数据，类似于矩阵，但可以包含不同类型的列。...这种数据结构非常适合处理不完整或不规则的数据集，因为列表可以灵活地容纳不同长度和类型的数据。
其中最亮眼的是，R中的DataFrame和数据库之前可以以整个数据框插入的形式插入数据而不需要再拼接SQL语句。 以下是一个官方文档的示例： 三....tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能，提供gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化。...，我们知道，区别于dplyr包，rlist包是针对非结构化数据处理而生的，也对以list为核心的数据结构提供了类似DataFrame的高级查询、管道操作等等方法。...DataFrame优化 1. data.table 众所周知，data.frame的几个缺点有： (1)大数据集打印缓慢 (2)内部搜索缓慢 (3)语法复杂 (4)缺乏内部的聚合操作 针对这几个问题，data.table...值得一提的是data.table引入了全新的索引形式，大大简化了data frame的分片形式，提供接近于原生矩阵的操作方式并直接利用C语言构造底层，保证操作的速度。 2.
我们以一篇2019年的CELL杂志的文章为例，标题：《Stress-Induced Metabolic Disorder in Peripheral CD4+ T Cells Leads to Anxiety-like...最后是功能富集（R包 MetaboSignal ） 需要注意的是，代谢组数据的差异分析结果，通常是以代谢物为标签，所以它的KEGG数据库的注释呢，也可以使用其专门的包，比如：https://bioconductor.org...看到这里，你是不是发现这些基本上看我六年前的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文即可； 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA...分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 代谢组学方法描述 首先保证是从6 to 8-week-old mice 体内通过 FACS AriaII...完成学徒作业，以markdown笔记的形式发到我邮箱，我会抽时间集中检查，挖掘其中足够优秀的小伙伴进行重点培养，给与更高级的学习资料或者个性化的学习指引，并且提供一定量的项目兼职测试一下你成为“数字游民
做单细胞数据分析的时候，我们经常会从公共数据库，或者从别人那里得到一个seurat对象，有些人可能想从这个seurat对象中提取原始的表达矩阵，自己再从头分析一遍。...那么今天小编就讲讲怎么实现，我们以SeuratData这个包里面自带的pbmc3k这套数据为例。...方法一、使用data.table包里的fwrite函数 这里用到了我们前面提到过的☞【R语言】data.table让你的读取速度提升百倍 #方法一、使用data.table包里的fwrite函数 #install.packages...通过比较我们可以发现，两种方法导出的矩阵文件是一样的，但是fwrite的速度要快不少。...参考资料： 【R语言】data.table让你的读取速度提升百倍
dplyr包在处理数据框的对象（在内存和外存中）的时候是一个非常棒的包，而且结合了直观形式的语法结构以加快运行速度。...它的运行速度极其的快，而且一旦你掌握了这种语法结构，你会发现我每时每刻都在使用data.table包。...如果你在看一些一步一步教你学习的教材，引导你对一个实例进行分析的话，你可以上一下Kagle Machine Learning 这门课或Wiekvoet的博客。...R结果报告 R Mardown是当前比较权威的创作模式，它能从R进行简单的动态记录、展示以及报告。这是一个很好的以可重复方式报告数据分析的工具，因此使得分析变得更加有用和更容易理解。...R markdown是基于knitr和pandoc包的。在R markdown中，R产生了一个最终的文档，并代替了R代码作为最终的结果。
语言正名，以在国内推广已如此优秀好用的 R 语言。...希望我这本书，如果有幸进入了您的法眼，能让您学到正确的编程思想，学到最新的 R 语言编程知识和编程思维，能真正让您完成 R 语言入门或 R 知识汰旧换新。...这些语法在其它编程语言中也是相通的，包括搭建 R 语言环境，常用数据结构（存放数据的容器） ：向量、矩阵、数据框、因子、字符串（及正则表达式） 、日期时间，分支结构，循环结构，自定义函数。...这些基本语法是您写 R 代码的基本元素，学透它们非常重要，只有学透它们才能将其任意组合、恰当使用，以写出各种各样的解决具体问题的 R 代码。...第六章，文档沟通 将讨论如何进行可重复研究，用R markdown家族生成各种文档，介绍 R markdown的基本使用，R 与 Latex 交互编写期刊论文/幻灯片/书籍、R 与Git/Github交互进行版本控制
参数传递 数据读取 基本数据结构对照 矩阵转化 矩阵计算 数据操作 参数传递 Python/R 都可以通过命令行的方式和其他语言做交互，通过命令行而不是直接调用某个类或方法可以更好地降低耦合性，在提高团队协作的效率...矩阵操作 实际上，Python（numpy） 和 R中的矩阵都是通过一个多维数组（ndarray）实现的。...现在，为了加强数据框的操作，R 中更是演进出了 data table 格式（简称dt），这种格式以 dt[where,select,group by] 的形式支持类似SQL的语法。 ? ?...事实上，现在 R 和 Python 的数据操作的速度已经被优化得旗鼓相当了。下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： ?...我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table
一个可选择的冗余减少特征（融合）以父子关系条目评估GO条目，这会共享相似的相关基因并且保留代表性的父或子条目。选择的条目间的的关系根据他们共享的基因定义。...cluego首先生存一个双向基因条目矩阵，条目-条目相似性矩阵会使用chance矫正kappa统计学进行计算，以此决定条目之间的相似强度。...以in我这个条目条目矩阵有来源，kappa统计就成了最适合的方法。最后，产生的网络用node代表条目，这个条目已经根据kappa得分进行了预先设定。...整个数据集或选定自己的markers。...过滤的方法是基于表达水平，标准差和缺失值。另外一个特征是允许抽取表达数据的子集，这些子集相应于一个pathway或term。 网络可以根据最高相互得分富集，可以对所有也可以对选定的nodes。
写在前边虽然现在是高通量测序的时代，但是GEO、ArrayExpress等数据库储存并公开大量的基因表达芯片数据，还是会有大量的需求去处理芯片数据，并且建模或验证自己所研究基因的表达情况，芯片数据的处理也可能是大部分刚学生信的道友入门...R语言数据处理的第一次实战，因此准备更新100个基因表达芯片或转录组高通量数据的处理。...，并且不在屏幕上打印包的加载信息Canton::using(using, tidyverse,lumi,lumiHumanIDMapping, GEOquery, magrittr, data.table...%>% dplyr::rename(ProbeID = probe_id, Feature = symbol) # pipe", "bioc", "soft"lumi处理原始数据并提取标准化后的表达矩阵...disable-threading", force = TRUE)lumi.N.Q 矩阵中的第一列
data-science-explore.png 注意数据分析流程与软件开发流程的区别。 前者注重探索 后者注重功能实现 流程 以目录的形式 以 包的形式 ?.../） data.table Linux shell 建模与统计分析 stats/(cars)/(caret)/(glmnet) 机器学习 mlr3 绘图（最好是先导出为 pdf，然后用其他矢量图工具任意调整...typora 简书 个人博客 语雀 Github markdown rmarkdown https://github.com/yihui/xaringan （幻灯片） Jupyter notebook...Shiny 工作流程 先思考下问题该怎么解决，尽量拆分为小的问题或步骤 思考用什么环境（R/Python/Shell）、什么工具（dplyr/data.table/ggplot）解决，脑子里有一个大概解决方案...尝试解决 不成功思考问题出在逻辑上还是程序实现上 如果逻辑有问题，返回思考并优化解决方案 如果程序有问题，（谷歌）搜索查找具体问题的解决方案或请教他人 解决后检查逻辑是否存在问题，代码是否可以优化（包括逻辑上和效率上
毫无疑问的指向data.table 包中的fread。 它有两个优点： 效率飞速，自带多线程操作； data.table 格式很好地节约内存。 可是，300多G 对我来说还是有些大了。...还记得[[125-R编程19-请珍惜R向量化操作的特性]] 吗？ 我们将它们直接转型成对应矩阵就好，相当于重新创建了矩阵，接着将矩阵设计成和原矩阵相同的长宽属性。...：(13条消息) R语言的稀疏矩阵学习记录_徐洲更hoptop的博客-CSDN博客[2] 3-写成脚本分别投递 在[[98-R茶话会17-在后台执行R命令]] 我们提过用脚本执行R 命令。...R[4] 不难发现，data.table::fwrite 又快又省空间。...如果更大规模的数据量呢？至少我暂时还没有遇到。而且简单的数据处理，linux 中的sed 或awk 也是不错的选择，csvtk 也是一个很好用的软件。 ps：感觉我的这期翻译味好重，奇怪了。
写在前边虽然现在是高通量测序的时代，但是GEO、ArrayExpress等数据库储存并公开大量的基因表达芯片数据，还是会有大量的需求去处理芯片数据，并且建模或验证自己所研究基因的表达情况，芯片数据的处理也可能是大部分刚学生信的道友入门...R语言数据处理的第一次实战，因此准备更新100个基因表达芯片或转录组高通量数据的处理。..., AnnoProbe, clusterProfiler, org.Hs.eg.db, org.Mm.eg.db)注：using作用是一次性加载多个R包，不用写双引号，并且不在屏幕上打印包的加载信息因为文件太大...，在R内下载失败，可通过图片中的方法下载文件，GEOquery::getGEO直接读取本地的文件。...GPL10687_family.soft.gz", Feature = "GeneSymbol", skip = 1104)fwrite(probe2symbol,'GPL10295.csv.gz')把表达矩阵中的探针名转换为基因名
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。...data.table，比as.data.table快，因为以传地址的方式直接修改原对象，没有拷贝 copy(x) 深度拷贝一个data.table，x即data.table对象。...,默认FALSE,如果TRUE，跳过空白行 key，设置key，用一个或多个列名，会传递给setkey showProgress,TRUE会显示脚本进程，R层次的C代码 data.table,TRUE...sep2,对于是list的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol，行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na...SD就包括了页写选定的特定列，可以对这些子集应用函数处理 allow.cartesian FALSE防止结果超出nrow(x)+nrow(i)行，常常因为i中有重复的列而超出。
参数传递 数据读取 基本数据结构对照 矩阵转化 矩阵计算 数据操作 参数传递 Python/R都可以通过命令行的方式和其他语言做交互，通过命令行而不是直接调用某个类或方法可以更好地降低耦合性，在提高团队协作的效率...矩阵操作 实际上，Python(numpy)和R中的矩阵都是通过一个多维数组(ndarray)实现的。...现在，为了加强数据框的操作，R中更是演进出了data table格式（简称dt），这种格式以dt[where,select,group by] 的形式支持类似SQL的语法。...下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： image.png 我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT...数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table来处理大数据，然后喂给spark和hadoop进行进一步的分布式处理
只列出目录条目 如果我们希望只列出目录，我们可以使用-d选项。 $ ls -d */ ? 8. 不打印所有者信息 要这么做，我们使用-g选项。 $ ls -g ? 9....打印UID和GID 如果你想以数字方式列出项的所有者和所有组（即UID和GID），我们可以带-n选项使用ls命令。这里是个例子。 $ ls -n ?...从上面的例子中，我们知道用户pungki的UID是100，GID是1000，而root组的GID是0。 11. 不带颜色打印 一些Linux发行版已经对ls命令启用彩色。这会使ls以各种颜色打印列表。...排序时反转顺序 你或许需要在列出条目时反转顺序。要这么做，你可以使用-r选项。 $ ls -r ? 15. 递归列出子目录 带-R参数后，你可以列出包含它子目录的目录。 $ ls -R ?...，请联系我们删除或授权事宜。
转录组GSE157718_Tpm与Count差异分析的比较在尝试复现GSE157718数据集的时候，发现网站同时提供了表达矩阵tpm形式与count形式，因此分别用这两种形式进行基因差异与富集分析，再进行对比...注：有count矩阵就用count矩阵1 Count形式以count给出的表达矩阵是我们最为熟悉的形式，这里只稍加记录下数据整理的代码，具体的差异富集分析，与其他的流程并无不同。...1 以fread函数导入的数据形式为data.table,设置行名很麻烦，这里先转化为data.frame形式2 行名或(GeneID列)为ENTREZID，需要转化为SYMBOL3 归根结底是表达矩阵的形式需要行名为基因名...，列为数据集，所有的操作往这个方向努力就行表达矩阵explibrary(data.table)library(tinyarray)dat = fread("GSE157718_raw_counts_GRCh38...= 2，pvalue_t = 0.05为阈值，以DEseq2,edgeR,limma三个R包分别进行差异分析，最好再去交集进行富集分析的结果如下2 Tpm形式Tpm也可以勉强进行差异分析，但是只能取log
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