很简单的安装一个低版本的 RSQLite 即可, 安装成功后,重新打开一下R语言!
实际上,但凡学过一点点R语言的,都知道如何下载这样的R语言源代码压缩包文件来进行安装。实际上,这个包的 的官方说明书也写的很清楚:http://research-pub.gene.com/IMvigor210CoreBiologies/
我们经常会从一些文献或者数据库里得到一些与疾病相关的SNP信息。如下图所示,这里只有SNP的rs号,和染色体号,并没有具体的坐标信息,那么我们怎么得到具体的坐标位置呢?
,约80%的小鼠蛋白质在人类基因组中具有严格的1:1种间同源体,其序列同一性通常介于70%~100%。当然跟人类亲缘关系最近的物种是黑猩猩。
在本章中,我们将继续使用Tung前一章中生成的过滤数据集。我们将探索可视化数据的不同方法,以便您在质量控制步骤之后评估表达式矩阵发生的情况。scaterpackage提供了几个非常有用的功能来简化可视化。
R包的依赖处理非常奇怪,随着安装R包的数量变多,有较大概率会遇到R包依赖崩溃的情况。
有一些基础R包是不能清除的。想重新安装,把我们给学员准备工作的代码从第一行开始运行即可。
参见:https://www.omicsclass.com/article/517
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术,他拥有几十年的的历史和超过7000个包,这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导,但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是,数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术,短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿,R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而,一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询,而不管数据的来源和最终目标。
需要用到DNA甲基化芯片的注释包IlluminaHumanMethylation450k.db,但是用BiocManager安装会报错“is not available”.
芯片主要以Affymetrix、Agilent、Illumina(对!Illumina不只会测序)这三家为主,而基于不同的使用目的和技术革新,每家又发布了一系列的芯片平台,以Affy为例,在GEO数据库中共有1200+个平台(每个平台在GEO中对应一个GPL*编号):
biomaRt这个包很久以前我就给它写过教程(点击阅读),但是排版不好,可读性很差,所以我用R Markdown重新来一个。 当然了,它本身有官方的英文版教程(点击阅读),我在翻译的基础上面,加入了自己的理解, 下面是正文: biomaRt是一个超级网络资源库,里面的信息非常之多,就是网页版的biomaRt的R语言接口。谷歌搜索 the biomart user’s guide filetype:pdf 这个关键词,就看到关于这个包的详细介绍以及例子,我这里简单总结一下它的用法。 包的安装 Biocondu
对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联。为了对基因列表进行功能分析,我们通常需要获得与我们希望使用的工具兼容的基因标识符。在这里,我们讨论了您可以获得基因注释信息的方法以及每种方法的一些优缺点。
我们在研究基因的时候,尤其是在研究高通量数据分析,经常会碰到我们研究的这个数据的基因ID不是我们通常意义上的基因名。拿TCGA的数据举例,TCGA RNA-seq的数据比对的基因是ID是Ensembl数据库的ID号,如果我们拿到这样的ID号的话,有一些分析是进行不下去的,所以需要转化为传统意义上的Gene Symbol。
有时候我们手上会有一些基因组的区域,当你想去看看这些区域里面是否包含一些比较重要的SNP(例如与疾病相关的SNP)的时候,大家一般会怎么做呢?
网上查找了一下,发现居然有很多人都遇到过同样的问题。今天小编就把网上找到的解决方法共享给大家,希望大家以后能少踩点坑。
我们有一个《R语言公益课程之基础绘图》,虽然说绝大部分入门了R语言的朋友,都实际上根本不需要使用R语言的base函数绘图。但是其实这个绘图本身,也是可以有很多玩法。(录屏以及课程资料也是在对应的钉钉群哈,见文末)
说实话,自从之前好好学习了一下入门的R以后,一直没有用过R,很多东西都忘了,还是需要靠做笔记方便日后查阅。 本期讲一下R包的几种来源以及安装指定版本R包的几种方法。
using函数是我写在$HOME/.Rprofile中的函数,因此每次打开R就能使用。
很明显不同物种就是2个字符的简称即可,这个对应表格很明显是物种的拉丁名。但是在使用一个需要TxDb的R包时候,自己的物种是斑马鱼org.Dr.eg.db,请问对应的Txdb怎么找?
第一步是创建数据库。使用dbConnect()函数为mtcars数据集创建一个适当的数据库。
通过比较图7.6和图7.13,很明显基于read的过滤比基于UMI的分析去除了更多的细胞。如果您返回并比较结果,您应该能够得出结论,ERCC和MT过滤器对于基于read的分析更严格。
A cell cycle is a series of events that takes place in a cell as it grows and divides.即描述细胞生长、分裂整个过程中细胞变化过程。最重要的两个特点就是DNA复制、分裂成两个一样的子细胞。如下图,一般分成4个阶段
说实话,自从之前好好学习了一下入门的R以后,一直没有用过R,很多东西都忘了,还是需要靠做笔记方便日后查阅。
指象:谓天以景象示意,出自于《汉书》;希望以数据指象为言语,得一类而达之。感谢一路走路,不离不弃的你们,谢谢。
seuratObj <- RunHarmony(sce, "orig.ident")
由于免疫治疗队列数据过于稀缺,很多文章便使用了该队列数据进行验证。但是在安装该包的过程中,笔者遇到了一点小问题,今天根据笔者自己在安装过程中遇到的问题,写下这一份安装小教程。
这里数据虽然已经没有了缺失值,但每一行数据的含义却发生了变化。原始数据中产品T01在20160303这天并没有测试,所以这一天的值应该被解释为在此之前的最后一次quality的测试值。另一个问题是两种产品都是按月测试的,但重塑后的数据框没有以固定的频率对其date。
一旦基因的表达被定量了,就将其概括为表达矩阵,其中每行对应于基因(或转录物),并且每列对应于单个细胞。通过检查该矩阵,去除在读取QC或mapping QC步骤中未检测到的劣质细胞。在此阶段未能移除低质量细胞可能会增加技术noise,这可能会模糊下游分析中感兴趣的生物信号。
这个我非常喜欢,目录如下: 用R获取芯片探针与基因的对应关系三部曲-bioconductor 用R获取芯片探针与基因的对应关系三部曲-NCBI下载对应关系 gene的各种ID转换终结者-bioconductor系列包 现有的基因芯片种类不要太多了! 但是重要而且常用的芯片并不多! 一般分析芯片数据都需要把探针的ID切换成基因的ID,我一般喜欢用基因的entrez ID。 一般有三种方法可以得到芯片探针与gene的对应关系。 金标准当然是去基因芯片的厂商的官网直接去下载啦!!! 一种是直接用bioconduc
DAVID、g:Convert 以及 biomart,但是这个工具内置的数据怎么样并不清楚,所以今天就来评价一下这几个工具吧。
关系型数据库就是一个由表和表之间的关系组成的集合。数据库中的表和R中的数据框有相同地形式。表之间可以互相关联,让我们能够轻松合并多张表信息。
对于初学者来说如果要对gene ID进行转换,可利用Ensembl数据库的BioMart工具。因为相对于R包biomaRt,界面化的操作更加易懂,快捷。BioMart网页工具的原始界面如下所示:
虽然在09. R studio/R 工具指南(八:R 的版本控制) 我们提到过,有不同的R 的版本,并且可以通过一定的操作,在不同的系统下进行R 版本的无缝切换。
上期介绍了怎么通过Ensembl网站下载单个基因的同源基因序列,这期顺着上期的留言介绍一下怎么通过Ensembl网站下载多个基因的直系同源基因,用到的工具是Ensembl网站的Biomart功能。
DESeq2是一个用于分析基因表达差异的R包,具体操作姚在R语言中运行 1.R语言安装DESeq2
麻省理工学院、哈佛大学等高校联合在Nature发表了Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery。该研究提出可解释深度学习P-NET模型,该模型能够在前列腺癌症患者基因属性的基础上结合生信中的层次信息预测癌症的状态。
Gene ID 也称Entrez ID,EntrezGene ID ,是 NCBI 使用的能够对众多数据库进行联合搜索的搜索引擎, 其对不同的 Gene 进行了编号, 每个 gene 的编号就是 entrez gene id. ,说白了,就是数字,比如:TP53 ,Gene ID就是: 7157。由于 entrez id 相对稳定, 所以也被众多其他数据库, 如 KEGG 等采用. Entrez Gene ID 就是一系列数字, 也比较容易辨识。R 或网站都有众多的工具可以帮助从不同的 ID 转换为 entrez id 或者反向转换。
单细胞转录组分析不能局限在基因的差异表达,需要具体到某个生物学功能上来,才能近一步揭示生物学意义。通常进行差异基因的功能富集分析,包括GO、KEGG、REACTOME等数据库。
做生物学研究的人,难免会遇到各种各样的基因ID号。有我们比较熟悉的也比较直观的基因名字,如TP53。也有其他数据库里,但是也比较常用的ID,如ensembl ID,entrez gene ID等等。
在某篇评估转录组各个分析流程所用软件的文章中,fusioncatcher 被评为分析融合基因的最佳工具,该软件的网址如下
R语言提供了许多内置的数据集,这些数据集可以在学习和练习时使用,帮助你熟悉R的数据分析和可视化操作。以下是一些常用的内置数据集及其简要介绍:
2.在R包homologene里有张基因对应表 同时已经有可以转换的代码可用 homologene(genes, inTax, outTax) genes:需要查找同源基因的基因列表 inTax:输入基因所属物种 outTax:查找的同源基因属于那个物种
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息,防止它们在我的脑袋里走丢了。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
5.2 如何获取目标基因的转录因子(上)——biomart下载基因和motif位置信息
小结 计数分为三个水平: gene-level, transcript-level, exon-usage-level 标准化方法: FPKM RPKM TMM TPM
参考基因组和基因注释文件获取 通常测序生成的reads要与参考基因组或参考转录组进行比对,或Pseudo-alignment。所以首先需要获取参考基因组和参考转录组信息。 Ensembl http:/
微软的Office和金山的WPS,大家不陌生,应该都有。WPS免费,Office需要破解,这里提供破解版下载地址:
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