【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些?
不过,Julia自2009年出现以来,凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势,已然掀起一股全新的浪潮。
文章目录 概述 应用场景对比 应用Python的场景 应用R的场景 数据流编程对比 参数传递 数据传输与解析 基本数据结构 MapReduce 矩阵操作 数据框操作 数据流编程对比的示例 数据可视化对
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
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。
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。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
随着处理更多的gwas数据,慢慢发现MungeSumstats包的妙处,这期就介绍一下这个包的详细参数,方便大家处理自己的数据——
实际上, 这个方法还是过于粗糙了,肿瘤微环境的复杂程度,远不止基质和免疫细胞简单的归类。我随手查了一个比较新的综述文章:《Tumor microenvironment complexity and therapeutic implications at a glance》,链接是https://biosignaling.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12964-020-0530-4,感兴趣的可以自己研读:
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。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
本期“大猫的R语言公众号”由“村长”供稿。村长,数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者,浙大金融学博士在读,在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。
Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。
注意默认nThread=getDTthreads(),即使用所有能用的核心,但并不是核心用的越多越好,本人亲自测试的情况下,其实单核具有较强的性能,只有在数据大于3Gb的情况下,开启10核(我的机器全部核心30多核)效率才比一个核心更高,而默认使用全部的核心效率一直非常低。因此对于不是非常巨大的文件,建议设置为1,不要使用全部核心
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。
代码是完全公开的,大家很容易复制粘贴到自己的表达量矩阵群,其实算起来WGCNA本身就一个函数而已,就是划分基因模块,其它都是附加分析。总体来说就是4个步骤:
在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学。 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中,对于小数据集的简单分析来说,使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时,我们就需要转移到 Python和R上。在确定工程实施和大数据集操作时,我们就需要依赖Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。 Scala和Excel是两个极端,对于大多数创业公司而言,我们没有足够多的人手来实现专业化的分工,更多情况下,我们会在Python和R上花费更多的时间同时完成数据分析(A型)和数据构建(B型)的工作。而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑,所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
之前学习了Base Data质控过程,下面继续,最近一直没有开启博客写作,十月将过,加紧补点。
从这期开始,大猫课堂将会推出一个新的系列:R练习50题,目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作,例如寻找每组最大的N个观测等。本练习题来源于Renkun (github.com/renkun-ken/r-data-practice) 在Github上的共享,我们认为它包括了绝大多数实践中会遇到的问题,特别具有代表性。只可惜Renkun并没有提供答案,所以我们在这里提供我们的版本。
也许很多小伙伴都注意到了,这一期的文章和往期的排版有所不同,因为从这一期开始,大猫将使用markdown来进行写作,并在最后用css来进行渲染输出。原来大猫使用的是秀米等富文本编辑器,最然可以实现很花哨的效果,但是每次编辑的时间可能都比写作的时间长,而且富文本编辑器对于代码块的支持极弱,语法高亮没有就算了,但是代码块无法水平滚动就不能忍。相比之下,markdown不仅对于代码有着先天的支持,而且只要在第一次设定好css,以后每次编辑的时间几乎为零,直接复制粘贴到公众号平台就可以渲染出非常漂亮的网页,简直美滋滋!
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
#基本统计分析 #整体描述性统计分析,针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏,且较平。(偏度为正,峰度为负) summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度,偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计,针对数值变量 #aggregate,f
在小伙伴问大猫的所有关于R的问题中,“如何最快学R”应该是呼声最高的话题了。以前大猫曾经把自己的经验总结成一篇万字长文发在人大经济论坛中,但是由于篇幅太长,很少有小伙伴有时间看完。从今天开始,大猫会陆续把原来的这篇心得经过提炼后发出来,同时还会增加一些新的内容。
多基因风险评分(Polygenic Risk Score)分析过程概览。PRS 分析需要两个输入数据集:i)base data(GWAS):全基因组范围内遗传变异的基因型-表型关联的摘要统计信息(例如 beta,P值) ;ii)target data:目标样本中个体的基因型和表型。基于 base data 得到的 SNP 效应值计算 target data 中样本的 PRS。
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
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首先需要去上游(数据如何产生的)弄清楚缺失值的来源,然后要理解不同形式的缺失值,如下:
本文列出了文献中出现的一些最常见的统计错误。这些错误的根源在于无效的实验设计、不恰当的分析或有缺陷的推理。作者对如何识别和解决这些错误为研究者和审稿人提供了建议。每条错误之后还有Further reading提供之前关于此错误的讨论。
概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学。 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中,对于小数据集的简单分析来说,使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时,我们就需要转移到 Python 和 R 上。在确
第四单元第二讲:评估任意基因集在癌症的表现 课程链接在:http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?cid=53 上一篇是探索两个细胞亚群(vCA
Hello亲爱的小伙伴们,大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题,在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上,这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译,也会在其中增加一些相关知识点,相信掌握了这些问题,一定会对你的研究工作大有裨益。
GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第三篇,MLM模型中如何计算PVE? #2021.12.24
在昨日的推送中,我和大家简单介绍了如何创建与操作task对象,今天咱们接着深入了解一下。
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 Behavior》,链接是:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31675497/
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
我在简书和公众号上已经分享了很多之前学习的数据分析笔记和文章,覆盖了各方面的内容,数据分析方面以后不会再个人分享特别基础的东西了。接下来我会让师弟师妹们定期分享自己的学习过程。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用,主要用途有两个:(1)数据生产(2)为探索性数据分析与数据建模服务。
最近接收到粉丝的求助,说她安装一个包data.table失败了,提示她R包data.table依赖于最新的4.0以上,所以被迫升级了R,结果仍然是搞不定它,又降级为3.6,折腾了三天三夜,仍然是折戟沉沙在包data.table上面。
data.table包提供了一个加强版的data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集,它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装:
文章标题:《Multidimensional single-cell analysis of human peripheral blood reveals characteristic features of the immune system landscape in aging and frailty》
今天曾老师还实战了一波现场装版本限制的monocle3包,手忙脚乱一直出岔子莫名其妙的样子竟然和菜鸟我本人平时遇到bug是一样的,瞬间心平气和对未来充满希望了(* ̄︶ ̄)
凭我对他的了解,他肯定是提问的方式就是错误的,写一段自己的”感悟“,其实完全没必要,我也压根不会看他给出来的这些“长篇大论” :
比如发表在Mol Cancer Res 2016 Sep 的文献 A Minimal DNA Methylation Signature in Oral Tongue Squamous Cell Carcinoma Links Altered Methylation with Tumor Attributes.里面居然特意去把450K芯片的45万个探针的碱基序列,拿去比对,然后过滤了近2万个不能唯一比对到参考基因组的探针。
代码中的那一串标签代表的大脑区域共同组成了brain structure,这里的示例分析相当于把它当成了结局,也就是a的分析过程。当我们把b和c都跑完,这篇文献的思路就明了了。
文章标题:《A single-cell atlas of the multicellular ecosystem of primary and metastatic hepatocellular carcinoma》
文章标题:《Single-cell analysis supports a luminal-neuroendocrine transdifferentiation in human prostate cancer》
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
由于基因组数据过大,想进一步用R语言处理担心系统内存不够,因此想着将文件按染色体拆分,发现python,awk,R 语言都能够非常简单快捷的实现,那么速度是否有差距呢,因此在跑几个50G的大文件之前,先用了244MB的数据对各个脚本进行测试,并且将其速度进行对比。 首先是awk处理,awk进行的是逐行处理,具有自己的语法,具有很大的灵活性,一行代码解决,用时24S, 1 #!/usr/bin/sh 2 function main() 3 { 4 start_tm=date 5 start_
本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得,希望大家能够继续支持村长!!
Matt:“老子在给世界上最大的金融机构打工,你竟然说 BUG 修复要等6个月?!”
第四单元第三讲:多个基因集相关性热图 课程链接在:http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?cid=53 基于前面的两节,这一节变得更容易理解
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