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使用R包deconstructSigs根据已知signature进行例推断

R包SomaticSignatures进行denovosignature推断,如:0元,10小时教学视频直播《跟着度李彦宏学习肿瘤因组测序数据析》 这个文献,研究者就是使用R包SomaticSignatures 组成时候,掉内置signatures.cosmic signatures.nature2013,代码如下: signatures.cosmic rowSums(signatures.cosmic 文,来自教程:使用R包SomaticSignatures进行denovosignature推断。 把自己11个signature制作成R包内置signatures.cosmic signatures.nature2013样式,这个代码非常复杂,需要大家自行认真理解。 as.data.frame(sp) 就代了 R包内置signatures.cosmic signatures.nature2013。

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数据析|R-缺失值处理

一 查看数据集缺失情况 R中使用NA代表缺失值,用is.na识别缺失值,返回值TRUE或FALSE。 由逻辑值TRUEFALSE别等价数值10,可用sum()mean()来获取数据集缺失情况。 载入R包及内置数据集 library(VIM) #VIM包sleep数据集示例 data(sleep,package="VIM") 1)查看数据集整体有多少缺失值及 sum(is.na(sleep 左侧第一列,’42’代表有42数据无缺失值,第一个’9’代表9数据DreamNonD同时缺失。最后一行返回就是每一个变量(列)对应缺失数目,38一共有多少缺失值。下图同样意思。 ? 三 处理缺失值 当充了解了缺失值情况后,可以根据数据量大小,以及某一列是否重要预测作用变量,对数据集中NA行某些NA列进行处理。

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    《高效R语言编程》7--高效优化

    配置 需要使用C++编译器,安装方法取决操作系统,Linux:一般安装了R就会安装了;Mac:Xocode;Windows:Rtools,与版本要对应。 高效R 改善性能标准方式代方法 if与ifelse函数 marks <- runif(n=10e6, min=30, max=99) system.time({ result1 <- ifelse 哪个索引是TRUE which() 将因子转成数值 逻辑AND与OR &|是向量化,非向量版本&&||,只在必要情况下执行第二个,注意不要使用它们操作向量。 行列操作 apply()家族,rowSums()colSums()。 is.na与anyNA 想了解一具向量是否包含任何缺失值,anyNA()更高效。 矩阵 数据框中提取行矩阵中慢约150倍。 有没有见过显示n是6L,而不是6情况,L是一个简写,用生成 一个整型,应该是long吧,R中数值是以双精度存储。整数可以小数存储空间节约一倍,更进一步节约空间是用bit包。

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    R语言学习 - 础概念矩阵操作

    R本语法 获取帮助文档,查看命令或函数使用方法、事例或适用范围 >>> ?command >>> ?? 系列函数用来判断变量属性变量属性 # 矩阵转data.frame > is.character(a) [1] FALSE > is.numeric(a) [1] TRUE > is.matrix =0,] 错误: 意外']' in "a <- a[rowSums(abs(a)!=0,]" # 去除全部0行 > a <- a[rowSums(abs(a))! (中值绝对偏差,一般认方差鲁棒性更强,更少受异常值影响,更能反映数据间差异) > apply(a,1,mad) [1] 0.7923976 2.0327283 0.2447279 0.4811672 It calls ‘args’ for (non-primitive) function objects. str用来告诉结果构成方式,对不少Bioconductor包,或者复杂R函数输出

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    R语言︱异常值检验、离群点析、异常值处理

    其中异常值检测方法主要有:箱型图、简单统计量(如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法、插补法、法。 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性。就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高数据,较优质。 1、本函数 summary可以显示每个变量缺失值数量. 2、缺失值检验 关缺失值检测应该包括:缺失值数量、缺失值例、缺失值与完整值数据筛选。 2、盖帽法 整行数据框里99%以上1%以下点,将99%以上点值=99%点值;小1%点值=1%点值。 ? 4、异常值处理——均值 数据集缺失值、非缺失值两块内容。缺失值处理如果是连续变量,可以选择均值;离散变量,可以选择众数或者中位数。 计算非缺失值数据均值, 然后赋值给缺失值数据。 最终模型标准误p值都将准确地反映出由缺失值多重插补而产生不确定性。

    2.7K50

    如果你一定要TCGA数据库转录组测序TPM表达量矩阵,不妨自己进行转啊!

    前面我们泛癌系列教程,都是直接使用count矩阵进行析,最多就是进行一些转而已。但是很多读者不依不饶一定要我们使用TPM表达量矩阵,因这个更权威或者说更流行! 关因长度探讨 五年前我享过前主流定义因长度几种方式。 挑选最长转录本 选取多个转录本长度平均值 非冗余外显子(EXON)长度之 非冗余 CDS(Coding DNA Sequence) 长度之 参考我博客:定义因长度非冗余CDS之 http 我这里有一个代码可以获取小鼠 因长度, 非冗余exon长度之: # BiocManager::install('TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene') library 前面泛癌目录是: estimate两个打值本质上就是两个因集ssGSEA析 针对TCGA数据库全部癌症表达量矩阵批量运行estimate 不同癌症内部按照estimate两个打值高低组看蛋白编码因表达量差异

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    差异析①

    duplicated(genes$ENTREZID),] x$genes <- genes x 数据预处理 从原始尺度转差异表达相关析,因表达很少在原始计数水平上考虑,因文库测序深度更大会导致更高计数 流行包括每万次计数(CPM),每万次计数(log-CPM),每千克转录本读数(RPKM)每千万转录本率(FPKM)。 假设之间异构体使用没有差异差异表达析着眼之间因表达变化,而不是较多个表达或得出绝对表达水平结论。 句话说,因长度对感兴趣较保持不变,任何观察到差异都是变化结果,而不是因长度变化。 这里使用edgeR中cpm函数将原始计数转CPMlog-CPM值,其中对数转使用先前计数0.25来避免采用零对数。

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    R可视乎|马赛克图

    1.前言 马赛克图(mosaic plot),显示类数据中一对变量之间关系,原理类似双向100%堆叠式形图,但其中所有形在数值/标尺轴上具有相等长度,并会被划成段。 此外,我们也很难准确地对每个段进行较,因它们并非沿着共同线排列在一起。 适用 马赛克图较适合提供数据概览。 计算出每行最大,最小值,并计算每行各数。ddply()对data.frame组计算,并利用join()函数进行两个表格连接。 /segpct[i]*100 #将数字转 } } segpct<-segpct/sum(segpct)*100 df$xmax <- cumsum(segpct) df$xmin <- ,从横向来看,不同变量(A,B等)宽度代表该变量占所有数据情况,越宽说明该变量数据越大。

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    RNA-seq数据差异表达

    析转录组测序数据时,通常使用p值/q值foldchange值来衡量差异表达水平。目前,大家普遍都认转录组数据read counts(即reads数量)符合泊松布。 几个用差异表达R包如DESeq2edgeR等,都是负二项布模型设计,整体而言结果相差不大。Limma包也可以用来析RNA-seq数据,但主要用析芯片数据,现在用人不多了。 当然如果用泊松布来做差异表达话,也存在缺点,可能会忽视生物学样本间个体差异。 这里,我将RNA-seq数据差异表达析大体差异表达因鉴定后续析两个部。 ? 我们可以做: 01 富集析 包括GOKEGG富集析,可以用RclustProfiler包进行,也可以利用已有一些网站。 02 聚类差异表达因间表达模式相似性,不同类,后续可以对这些不同类因list别进行析。

    2.2K20

    做驴转录组数据然后脑袋被驴踢了搞出来几万个差异

    7千多个,下调因也有六千五多个,尽管上下调因数量normal因数量例还算合适,但这个数量也太离谱了。 (正常情况下应该是2万个因,不过主要是取决gtf文记录情况) 查看了一下表达矩阵,嘶,这些居然是外显子...... 完蛋,做成了差异外显子了。(非常懊恼啊,简直是脑子被驴踢了!) 一句话说,featureCounts默认定量水平Meta-features。 feature指因组区间最小单位,如exon; 而meta-feature可以看做是许多feature构成区间,如属同一个gene外显子组合,也可以是不同转录本。 -t "exon" -g "ID" 相当手动将定量level又降到exon了 -t "exon" -g "gene_id" 则是将定量到exon汇到gene水平上 解决办法 既然如此,提供两解决办法

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    R语言中apply函数族

    简介 由R语言apply家族函数是用C写,所以使用apply进行遍历执行效率远远高自己编写循环语句。 lapply函数 lapply函数是一个最础循环操作函数之一,用来对list、data.frame数据集进行循环,并返回X长度同样list结构作结果集,通过lapply开头第一个字母’l’就可以判断返回结果集类型 mapply(max, x, y, z)[1] 10 9 8 7 8 9 10 又如想生成4个符合正态数据集,别对应均值方差c(1,10,100,1000)。 eapply函数平时很难被用到,但对R包开发来说,环境空间使用是必须要掌握。特别是当R要做工业化工具时,对变量精确控制管理是非常必要结 从上面这8个函数参数定义,我们可以发现它们都接收一个函数作参数,在编程世界里,这种把函数作参数传入函数称高阶函数,函数式编程就是指这种高度抽象编程范式。

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    R语言︱缺失值处理

    缺失值还有一个函数:complete.cases函数 该函数与is.na区别在: 1、输出数据格式不同。 ——因R默认将TURE、FALSE当做1、0 #计算缺失值个数 sum(is.na(an)) #单数列,sum一下可以直接计算“Ture”数值 colSums (is.na(an),na.rm = T) #多维数列,按列,na.rm是否需要忽略缺失值,na.rm=T表示忽略,删除 rowSums(is.na(an),na.rm = T) is.na(an)) & x>0] -> z #可以用 & 加入其他,进行筛选 —————————————————————————————————————————————————————— —————— 缺失值检测解决方案: 关缺失值检测应该包括:缺失值数量、缺失值例、缺失值与完整值数据筛选。

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    文本挖掘——TCGA project文章词云

    这是通过使用tm_map()函数将特殊字符如“/”、“@”“|”空格来完成。下一步是删除不必要空格,并将文本转小写。 “stopwords”信息值接近零,因它们在语言中非常常见。在进一步析之前,删除这类词是有用。 对“stopwords”,支持语言是丹麦语,荷兰语,英语,芬兰语,法语,德语,匈牙利语,意大利语,挪威语,葡萄牙语,俄语,西班牙语瑞典语。语言名称区大小写。 句话说,这个过程去掉单词后缀,使其变得简单,并获得共同起源。例如,词干提取过程将单词“moving”、“moved”“movement”还原词根词“move”。 】情绪可以积极、中性消极

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    使用limma进行两组间差异

    limma这个R包可以用析芯片数据,也可以析NGS测序数据,其核心是通过线性模型去估算不同组中因表达量均值方差,从而进行差异析。 读取文 读取因在所有样本中表达量文,示例如下 gene_id ctrl-1 ctrl-2 ctrl-3 case-1 case-2 case-3 geneA 14 0 11 4 0 12 过滤count数很低edgeR中预处理过程类似,根据CPM表达量对因进行过滤,代码如下 keep <- rowSums(cpm(y)>1) >= 2 y <- y[keep, , keep.lib.sizes 表达量转 在进行差异析前,需要对表达量进行转,有以下两种选择 logCPM voom 第一种转就是计算logCPM值,第二种转适用样本间sizaFactors差异较大情况。 这里只是介绍了最简单用法,更多复杂案例,如多个组,时间序列差异析等,请参考官方文档。 ·end· —如果喜欢,快享给你朋友们吧—

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    单细胞转录组3大R包之scater

    S4对象 主要是 SCESet 对象来进行下游析,跟ExpressionSet对象类似,也是常见3个组成: exprs, a numeric matrix of expression values 主要就是读取scRNA上游析处理得到表达矩阵,加上每个样本描述信息,形成矩阵之后。对样本进行过滤,然后对因进行过滤。针对过滤后表达矩阵进行各种可视化。 详细QC 做QC要结合上面可视化步骤,所有没办法自动化,只能先可视化,肉眼辨一下哪些样本或者因数据是需要舍弃。 默认筛选如下: pct_counts_top100features total_features pct_counts_feature_controls n_detected_feature_controls ,它作单细胞转录组3大R包,功能肯定是非常全面如前面我们讲解normalization,DEG, features selection,cluster,它都手到擒来,只不过是包装是其它R函数

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