第三单元第十二+十三讲:使用作者代码重复结果 课程链接在:http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?cid=53 这一篇会是代码密集型,因为原文
1写在前面 完成了聚类后,我们就要进行差异分析,寻找差异基因了。🥳 由于scRNAseq是高维数据,而且并没有明确的组,你可以选择之前介绍的SC3包等,先进行聚类,然后确定了组后,进行比较,或者采用生物学分组进行比较。😘 本期我们介绍一下常用的一些差异分析方法,再比较各种方法的准确性。🤒 2用到的包 rm(list = ls()) library(scRNA.seq.funcs) library(edgeR) #library(monocle) library(MAST) library(ROCR) 3示
单细胞测序技术是近年最大的生命科学突破之一,相关文章频繁发表于各大顶级期刊,然而单细胞数据的分析依然是大家普遍面临的障碍。本专题将针对10X Genomics单细胞转录组数据演示各种主流分析,包括基于Seurat的基础分析、以及基于clusterProfiler、Monocle、SingleR等R包的延伸分析。不足之处请大家批评指正,欢迎添加Kinesin微信交流探讨!
背景介绍 如果是bulk RNA-seq,那么现在最流行的就是DESeq2 和 edgeR啦,而且有很多经过了RT-qPCR 验证过的真实测序数据可以来评价不同的差异基因算法的表现。 对单细胞测序数据来说,通常需要先聚类之后把细胞群体进行分组,然后来比较不同的组的差异表达情况。当然,也有不少单细胞测序实验设计本身就有时间点,不同个体来源,不同培养条件这样的分组! 同时还有不少方法是不需要预先分类的,因为分类本身就会引入偏差。 跟bulk RNA-seq不一样的地方是,scRNA-seq通常涉及到的样本数量更
分享是一种态度 一、背景知识 文献:https://www.aging-us.com/article/103695/text GSE:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
但是仍然是会有不少人,不依不饶,一定要得到一模一样的结果,我就在《单细胞天地》号召大家参与创作,其中山东大学的王晶给出来了自己的解释,非常棒!
📷 视频地址:http://mpvideo.qpic.cn/0bc3ueaacaaagqalujrtqfrvbiodagqqaaia.f10002.mp4? 代码: library(TCGAbioli
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用。
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
Tidyverse中包含一个purrr程序包,之前在看数据处理分析时候,一直看到别人的code中,涵盖purrr,map函数,但是一直不知道这个是干什么的,现在发现purrr真的是极大的加速了数据处理流程,减少了code的编写。
视频地址:http://mpvideo.qpic.cn/0b2ewiaakaaahmalygztmbrvbmwdawzaabia.f10002.mp4? 参考文章: 【0代码】单基因泛癌分析教程 视频
在实际科研中很多数据是服从正态分布的,例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的,例如两种药物在不同医院的的疗效,这时候由于不同医院医疗水平不同,其治疗效果自然有差异,因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外,很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
这周曾老师给我分享了一篇文章,TCGA-STAD队列肿瘤样本EBV分型后的差异表达基因出现了上下调数量不平衡,想让我看看是不是样本数量的问题
在这篇文章中,我们将比较LASSO、PLS、Random Forest等多变量模型与单变量模型的预测能力,如著名的差异基因表达工具DESeq2以及传统的Mann-Whitney U检验和Spearman相关。使用骨骼肌RNAseq基因表达数据集,我们将展示使用多变量模型构建的预测得分,以优于单变量特征选择模型。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
最近一段时间的R语言学习笔记,以便于自己学习之用,特记录在博客中,感兴趣的人还可以看看。记录的东西也不一定正确,请大家指教,里面可能会引用到一些别人的资料等,作为学习之用 读书笔记 相关的函数记录与整理 1、source("文件名.r"):调取主程序的文件,在程序结构复杂的时候很有用,可以将一部分复杂的运算主程序放入其中。 2、install.packages("fields"):安装程序包 3、library(fields):导入程序包 4、t(x)转置函数,对于csv中横排的转置很有用 5、dev.o
1写在前面 写毕业课题统计时编写的一段代码,大量数据很快就可以统计出结果并作用,方便的很。统计使用的是r基础stat包,绘图使用的ggplot2包。都是很常见的,网上教程也很多。 2示例数据 示例为利用excel随机生成的一列数字 📷 y <- read.table("clipboard", header = F) 该法是直接访问的剪贴板,可以用read.xlsx,read.table,read.csv等函数读取已经整理好的数据。分组信息也可读入。 3输入分组信息 a1 <- factor(c(rep(c
推荐前往链接:https://www.yuque.com/figureya/figureyaplus/figureya55p,下载压缩包(包含代码、输入、输出文件),跑起来更舒服。
目录: windows命令行中执行R dataframe 常用函数、变量 1、windows命令行中执行R 前提:已经把R的命令目录加入了系统路径中。 在windows中,命令行执行R可以用以下两种方式: (1)RCMD BATCH xxx.r 这种方式也可以写成”r cmd BATCH“、”rcmd BATCH“、”R CMD BATCH“,这几个命令都是一样的,随便你用哪个 这种方式的输出结果不是直接显示在命令行中,而是会在r文件相同路径下,自动创建一个xxx.r.Rout文本文件,输出的内容在这个文
细胞通讯研究领域涵盖的内容很广,如上图所示包括通讯方式、功能、信号分子以及各种途径的机制。细胞之间通讯的介质有很多,例如钙离子、脂质、多肽、蛋白、外泌体以及电信号等。利用单细胞转录组数据分析的细胞通讯,仅限于蛋白质配体-受体复合物介导的细胞间通讯。其分析的基础是基因表达数据和配体-受体数据库信息,例如转录组数据表明A、B细胞分别表达了基因α和β,通过数据库查询α和β是配体-受体关系,则认为A-B通过α-β途径进行了通讯。
多元时间序列建模一直是吸引了来自经济,金融和交通等各个领域的研究人员的主题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
Profiles of immune infiltration in colorectal cancer and theirclinical significant: A gene expression- based study
5.3 增加新一列 e.p df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)
参考:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-prof.html
list是R中非常重要的一个基本数据结构,它可以任意嵌套其他的任意数据结构,所以很多数据结构的核心也是由list来完成的。
研究者常常要比较两组数据是否有统计学差异,并且要将这种差异在图形上通过线和注释标注出来。
Lasso回归又称为套索回归,是Robert Tibshirani于1996年提出的一种新的变量选择技术。Lasso是一种收缩估计方法,其基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下,使残差平方和最小化,从而能够产生某些严格等于0的回归系数,进一步得到可以解释的模型。R语言中有多个包可以实现Lasso回归,这里使用lars包实现。
导读:解析肿瘤微环境的方法非常多种,包括CIBERSORT, TIMER, MCPcounter,xCell, ssGSEA, PCA等等,gene signature 也在不断的产生;但是你研究多年的基因是否与肿瘤微环境相关,除了机制实验来证明,还可以通过大量的数据库资料来证明与可视化。
今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同的数据结构,结果也会存在偏差。
主要用Seurat V3. Broad Institute的single cell portal上面存放了他们发表的single-cell文章的数据 这里一共是3个文件
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
在R中更易于处理的数据形式是data.frame,list并不是太好处理,常用操作就是对它进行循环迭代。
R语言中,<- 与 = 这两个赋值运算符最主要的区别在于两者的作用域不同。大家可以从下面的例子感受一下。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
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data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
使用lm/glm/t.test/chisq.test等模型或者检验完成分析后,结果怎么提?
本文介绍了笑哭的15种样式,包括emoji格式、字符串格式、图片格式、函数格式等。这些样式可以用于微信和朋友圈的分享,也可以用于写论文、写报告等场景。
有两种处理条件的实验,十个受试者已经被随机分配到其中一种条件(A或B)中,相应的结果变量(score)也已经被记录。实验结果如下:
对于data.frame大家应该很熟悉,它可以存储不同数据类型的向量数据。今天给大家介绍一个升级版的data.frame,其不仅可以存储不同数据类型还可以进行多列的并行运算。包的安装我们就不再赘述了(install.packages(“data.table”))。
tibble 是一种简单数据框,它对传统数据框的功能进行了一些修改,其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。
前面我们讲了R批量下载B细胞和T细胞受体VDJ序列文件,那么如何将这些fasta序列读到R里面,方便后面处理呢?今天小编就给大家演示一下如何利用R将fasta序列转成data.frame。我们就用上次下载到的BCR的VDJ序列为例,7个fasta文件存放在BCR_seq文件夹中。
好几位读者来信说,《R语言数据可视化之美》(增强版)的词云图的代码有问题,我今天更新了一轮,这主要原因在R语言及其包的更新,导致源代码有可能运行错误。R语言的优势在于其开源,有世界的专家学者一起开发新的包,以及其R语言本身不断更新迭代增强;这也是它的问题,因为很多时候不同包由于版本问题,会导致老版本的程序运行有误。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云