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快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

在数据分析,往往会遇到各种复杂数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...15)赋值给对象x > x <- c(11:15) > y <- c(1:5) #将向量xy合并存储到数据框,并重命名为xfyf > data.frame(xf = x, yf = y)...可参考↓↓ R语言 | 第一部分:数据预处理 7.数据筛选8.抽样 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 5 dplyr5.1筛选filter5.3选择select R...,更多分组计算内容 参考→《R语言 分组计算,不止group_by》 dplyr包group_by联合summarize group_bysummarise单变量分组计算 group_bysummarise...分成2步操作,第一步先分成与数据集同样长度因子,第二步进行分裂,可以把一个向量拆分成多个小向量。

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一套完整基于随机森林机器学习流程(特征选择、交叉验证、模型评估))

这样更方便提取每个变量,且易于把模型x,y放到一个矩阵。 样本表表达表样本顺序对齐一致也是需要确保一个操作。...如果group对应列为数字,转换为数值型 - 做回归 如果group对应列为分组,转换为因子型 - 做分类 # R4.0之后默认读入不是factor,需要做一个转换 # devtools::install_github...# 如果group对应列为分组,转换为因子型 - 做分类 if(numCheck(metadata[[group]])){ if (!...模型预测显著性P-Value [Acc > NIR] : 2.2e-16。其中NIR是No Information Rate,其计算方式为数据集中最大类包含数据占总数据集比例。...cost: 假阴性率占假阳性率比例,容忍更高假阳性率还是假阴性率 prevalence: 关注个体所占比例 (n.cases/(n.controls+n.cases)). best_thresh

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R语言方差分析注意事项

“医学生信笔记,专注R语言在临床医学使用、R语言数据分析可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。...方差分析3种类型 在计算方差分析平方时,有3种类型(你可以简单理解为方差分析有3种类型),SPSS/SAS在做方差分析时候,默认是类型Ⅲ,但是R语言中aov()函数做方差分析时,默认是类型Ⅰ...“表达式效应顺序在两种情况下会造成影响:(a)因子不止一个,并且是非平衡设计;(b)存在协变量。出现任意一种情况时,等式右边变量都与其他每个变量相关。此时,我们无法清晰地划分它们对因变量影响。...对于主效应,越基础性变量越应放在表达式前面,因此性别要放在处理方式之前。有一个基本准则:若研究设计不是正交(也就是说,因子/或协变量相关),一定要谨慎设置效应顺序。...很简单,在这里x作为协变量,是数值型,所以R默认会进行ancova,如果是因子型或者字符型,R会默认进行two-way anova,比如上面那个随机区例子!

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各个单细胞亚群特异性转录因子热图

各个单细胞亚群特异性转录因子热图 虽然转录因子分析作为单细胞转录数据分析3大高级分析之一名满天下,但是因为它太耗费计算资源导致绝大部分人敬而远之,我们其实也多次分享过细节教程: 张泽民团队单细胞研究把...分析 单细胞转录因子分析之SCENIC流程 如果你没有足够计算资源,我们其实也推荐过一个简单版本转录因子分析,就是 dorothea 这个R包,本质上是计算 Viper 得分,代码如下所示: ##...::install.packages(pkgs = "ggstatsplot") # InstallData("pbmc3k") # 1.加载R测试数据 ---- rm(list = ls())...个转录因子活性得分。...pheatmap ,效果如下所示: 各个单细胞亚群特异性转录因子热图 如果你确实觉得我教程对你科研课题有帮助,让你茅塞顿开,或者说你课题大量使用我技能,烦请日后在发表自己成果时候,加上一个简短致谢

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一网打尽转录差异分析!!!

DESeq2、limmaedgeR均是为了应对高通量测序数据差异表达分析而开发,它们各自采用了不同统计模型算法来识别样本间基因表达显著差异。...然而,与t检验/Wilcox秩和检验相比,这些R包可能需要更多计算资源时间来完成分析。此外,由于它们采用了不同统计模型算法,因此可能会产生略有不同差异检测结果。...综上所述,选择适合你转录数据分析R包需要考虑多个因素,包括数据类型、实验设计、计算资源等。在分析结果时,我们也需要谨慎比较不同方法工具之间差异,并结合实际生物学意义进行解释验证。...导入R包 本次分析需要在R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差异分析R包。...计算过程 构建分组矩阵; 构建DGEList对象; 计算Counts标准化因子; voom标准化; 线性模型计算每个基因在分组weighted least square; 构建比较对象; 计算每个基因在比较对象间比较结果

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单细胞转录高级分析一:多样本合并与批次校正

本专题将介绍一些单细胞转录高级分析内容:多样本批次校正、转录因子分析、细胞通讯分析、基因集变异分析更全面的基因集富集分析。不足之处请大家批评指正,欢迎添加Kinesin微信交流探讨!...它不仅可以校正实验批次效应,还能跨平台整合数据,例如将10x单细胞数据、BD单细胞数据SMART单细胞数据整合在一起;也能整合单细胞多组学数据,例如将单细胞ATAC、空间转录与单细胞转录数据整合在一起...我们用两个数据集AB来说明锚点,假设: A样本细胞A3与B样本中距离最近细胞有3个(B1,B2,B3) B样本细胞B1与A样本中距离最近细胞有4个(A1,A2,A3,A4) B样本细胞...4、经过层层过滤剩下锚点细胞对,可以认为它们是相同类型状态细胞,它们之间基因表达差异是技术偏倚引起。Seurat计算它们差异向量,然后用此向量校正这个锚点锚定细胞子集基因表达值。...row.names(scRNA@meta.data) scRNA <- AddMetaData(scRNA, proj_name) ##切换数据集 DefaultAssay(scRNA) <- "RNA" ##计算线粒体红细胞基因比例

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使用NMF代替层次聚类

前面我们在教程:使用R包deconstructSigs根据已知signature进行比例推断,顺利把508个病人,根据11个signature进行了比例推断,得到比例矩阵以普通热图,以及pheatmap...nmf.input <- t(a2) nmf.input <- nmf.input[setdiff(rownames(nmf.input),"unknown"),] #去掉unknown # 需要去除那些没有被计算...可以看到,部分病人S1,S2比例偏高,很明显,他们应该是一个,然后剩余病人可以根据S10进行高低分组,其它signature好像是酱油。...consensusmap 番外:一些可视化函数 主要是继续参考每个nmf类里面的不同signature比例,已经不同nmf类相关性热图 sample.order <- names(group[order...cexCol = 0.3, cexRow = 0.3, filename = "NMF_heatmap.pdf") ac=data.frame(group=paste0

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Day09 生信马拉松-GEO数据挖掘 (

(stringr) # 标准流程代码是二分 # 生成Group向量三种常规方法,三选一,选谁就把第几个逻辑值写成T,另外两个为F。...","Disease") } # 需要把Group转换成因子,并设置参考水平,指定levels,对照在前,处理在后 Group = factor(Group,levels = c("Normal...","Disease")) #第一个是对照,第二个是处理,不可标记反!!...(list = ls()) load(file = "step2output.Rdata")#输入数据:expGroup #Principal Component Analysis(PCA全称...,就需要t()转置 cor()函数求相关系数时候也是按列计算,如果计算行之间相关系数也需要对矩阵进行t()转置 参考资料:scale函数对矩阵归一化是按行归一化,还是按列归一化?

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Day4:R语言课程(向量因子取子集)

但是,如果数据在文本文件由不同分隔符分隔,我们可以使用泛型read.table函数并将分隔符指定为函数参数。 基因数据通常有一个metadata文件,其中包含有关数据集中每个样本信息。...数据检查函数列表 已经看到函数head()str()可以查看data.frame内容结构。以下是一个非详尽函数列表,用于了解数据内容/结构。...(1)向量 选择使用索引 从向量中提取一个或多个值,可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量元素数目(桶隔室编号)。R索引从1开始。...编程语言如Fortran,MATLABR从1开始计数,符合人类思维模式。C系列语言(包括C ++,Java,PerlPython)从0开始计算,因为这对计算机来说更简单。...例如,将RNA-seq实验“对照”作为“base” 。 ---- 练习 使用上节课创建samplegroup 因子进行relevel,顺序是 KO、 CTL 、 OE。

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单细胞转录高级分析二:转录调控网络分析

本专题将介绍一些单细胞转录高级分析内容:多样本批次校正、转录因子分析、细胞通讯分析、基因集变异分析更全面的基因集富集分析。不足之处请大家批评指正,欢迎添加Kinesin微信交流探讨!...推断共表达模块 上一步计算了转录因子与每一个基因相关性,接下来需要过滤低相关性组合形成共表达基因集(模块)。...最终regulon文件,将第一个文件数据整合在了一起,表头含义如下: TF:转录因子名称 gene:TF靶基因名称 nMotif:靶基因在数据库motif数量 bestMotif:最显著富集...Regulon活性评分与可视化 每个Regulon就是一个转录因子及其直接调控靶基因基因集,SCENIC接下来工作就是对每个regulon在各个细胞活性评分。...,它包含子功能有: 计算regulon在每个细胞AUC值,最后得到一个以regulon为行细胞为列矩阵。

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比较微生物差异分析方法

在微生物研究我们常常需要根据某些感兴趣表型来找到与其相关特征(比如菌群、OTU、基因家族等等)。...虽然这并不完美,但至少会证明一些结果鲁棒性,增加我们对结果信心。 下面我将基于一个用 MetaPhlAn2 注释公共宏基因数据,使用五种不同算法进行差异分析。...选择这些方法标准如下: •在一项或多项模拟研究中表现较好;•可以校正协变量,多重假设检验;•包含多种标准化建模方法;•应用相对广泛;•封装成 R 包。...我一般倾向于根据总数流行率过滤掉仅在 10% 到 50% 样本中观察到特征,以更好地满足模型假设,同时限制计算 power 时所付出 FDR 惩罚。...log2 CPM,并计算残差;3.基于平均表达量拟合平滑曲线(见上图中红线);4.获得每个特征样本权重。

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R语言多元分析系列

R语言中进行主成分分析可以采用基本princomp函数,将结果输入到summaryplot函数可分别得到分析结果碎石图。但psych扩展包更具灵活性。...EFAPCA区别在于:PCA主成分是原始变量线性组合,而EFA原始变量是公共因子线性组合,因子是影响变量潜在变量,变量不能被因子所解释部分称为误差,因子误差均不能直接观察到。...该方法首先生成若干与原始数据结构相同 随机矩阵,求出其特征值并进行平均,然后真实数据特征值进行比对,根据交叉点位置来选择因子个数。...选择一个适当投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值。对这个投影轴方向要求是:使每一投影值所形成内离差尽可能小,而不同组间投影值所形成类间离差尽可能大。...下面我们用iris数据集来进行聚类分析,在R语言中所用到函数为hclust。首先提取iris数据4个数值变量,然后计算其欧氏距离矩阵。

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经典方差分析:手把手教你读懂、会用1

SUMME 炎炎夏日,挡不住我们似火学习激情,今天带大家一步步学习使用方差分析。 当解释变量包含名义型有序型因子时,我们关注重点往往在于差异分析。...在科学研究,某些因素经常伴随出现,例如高血压与高血脂,又或是地理位置与土壤类型,假如我们只关心其中一个因子,另一个因子则为干扰因子也即协变量,这时候要排除干扰因子影响,需要做协方差分析(ANCOVA...在R语言中方差分析可以使用aov()函数进行分析,此函数使用方法如下所示: aov(formula, data=data.frame) 函数中表达式(formula)符号及书写方法如下所示: 注意,...包LSD.test()函数进行分析,此方法最敏感,易检验出样品差异显著; Dunnett-t检验:与LSD检验计算公式完全相同,结果也相同,主要使用在有对照试验设计,用于多个实验均数与对照均数间比较...S-N-K检验:StudentNewman Keuls,q检验法(与秩和检验法类似,将两个样本数据一起排序,通过两端非重叠数据个数计算Q值进行检验),在R中使用agricolae包SNK.test(

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Python版SCENIC转录因子分析(四)一文就够了

转录因子 (transcription factors, TFs) 是直接作用于基因,与特定DNA序列结合 (TFBS/motif) ,调控DNA转录过程一类蛋白质。...转录因子可以调节基因DNA开放性、募集RNA聚合酶进行转录过程、募集辅助因子调节特定转录阶段,调控诸多生命进程,诸如免疫反应、发育模式等。...SCENIC(single-cell regulatory network inference and clustering)是一个基于共表达motif分析,计算单细胞转录数据基因调控网络重建以及细胞状态鉴定方法...,每个模块包含一个转录因子及其靶基因,纯粹基于共表达; 第二步,RcisTatget分析每个共表达模块基因,以鉴定enriched motifs,仅保留TF motif富集模块targets,构建...TF-targets网络,每个TF及其潜在直接targets gene被称作一个调节因子(Regulons); 第三步,AUCelll计算调节因子(Regulons)活性,这将确定Regulon在哪些细胞处于

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每月一生信流程之rnaseqGene

前面我们推荐两个值得用一个月时间来学习流程,包括 转录经典表达量矩阵下游分析大全 可变剪切,差异转录本,或者差异外显子流程大全 但是RNA-seq分析肯定远不止那些啦,拿到基于基因表达矩阵固然可以根据转录经典表达量矩阵下游分析大全...::pheatmap(cor(exprSet)) group_list tmp=data.frame(g=group_list) rownames(tmp)=colnames(exprSet...) # 样本相似性理论上应该是要高于 # 但是如果使用全部基因表达矩阵来计算样本之间相关性 # 是不能看到内样本很好聚集在一起。...) pheatmap(scale(cor(log2(exprSet+1)))) } # 以上代码,就是为了检查R包airway及其数据集airway里面的表达矩阵表型信息 有一个质控讨论,值得大家看看哦...R(2019更新版) 里面给初学者知识点路线图如下: 了解常量变量概念 加减乘除等运算(计算器) 多种数据类型(数值,字符,逻辑,因子) 多种数据结构(向量,矩阵,数组,数据框,列表) 文件读取写出

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