.* load 与 save readRDS 与 saveRDS 数据操作流程 放本小抄在身边，随时查阅 Tidyverse https://github.com/tidyverse/ 数据导入 read...: cume_dist dense_rank min_rank ntile percent_rank row_number 其他 dplyr:: between case_when coalesce if_else...anti_join left_join, right_join, inner_join, full_join intersect setdiff union setequal 辅助查看两个数据集是否相同（不管行序） 变异动词...write_* data.table 与 base 数据导入 fread 数据导出 fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse
3、聚焦五大领域：浙江大学发布《重大领域交叉前沿方向2021》报告 以智能化为特征的第四次工业革命已经全面开启，会聚技术的不断涌现，正引领各领域创新突破性跃迁。...最后，scArches保留了2019冠状病毒病（COVID-19）的疾病变异，当映射到健康参考时，可以发现特定疾病的细胞状态。...根据多个国家的多中心数据分析表明，该深度神经网络学习模型能够在一般的儿科人群中识别任何遗传畸形，解释与种族、年龄和性别相关的表型变异性。...非常厉害的工具，称得上Python中的tidyverse，推荐大家尝试使用！...这里以直观明了的问题/需求和方案为基本内容向读者介绍 R 的基础和如何解决常见的分析问题。
is number of characters", { expect_equal(str_length("a"), 1) expect_equal(str_length("ab"), 2)...(str_length(factor("ab")), 2) expect_equal(str_length(factor("abc")), 3) }) #> Test passed ?...test_that("str_length of missing is missing", { expect_equal(str_length(NA), NA_integer_) expect_equal...(str_length(c(NA, 1)), c(NA, 1)) expect_equal(str_length("NA"), 2) }) #> Test passed ?...测试是分层的: expectations→tests→files expectation 以expect_开头的函数 test 是以单元组合起来的，一个test里面测试的是一个功能，以test_that
学习目标学会如何执行归一化，方差估计，鉴定易变基因2.Info目标准确归一化和缩放基因表达值，以解决测序深度和过度分散计数值的差异。识别最可能指示存在的不同细胞类型的变异基因。...因此，除了tidyverse库和下面列出的其他一些库之外，还需要加载Seurat库。...# Single-cell RNA-seq - normalization# Load librarieslibrary(Seurat)library(tidyverse)library(RCurl)library...按细胞周期阶段划分数字，以评估相似性或差异。...sctransform方法使用正则化负二项式模型对UMI计数进行建模，以消除由于测序深度（每个细胞的总 nUMI）引起的变化，同时根据具有相似丰度的基因的汇集信息调整方差（类似于一些Bulk RNA-seq
学习目标 学会如何执行归一化，方差估计，鉴定易变基因 2.Info 目标 准确归一化和缩放基因表达值，以解决测序深度和过度分散计数值的差异。 识别最可能指示存在的不同细胞类型的变异基因。...因此，除了tidyverse库和下面列出的其他一些库之外，还需要加载Seurat库。...# Single-cell RNA-seq - normalization # Load libraries library(Seurat) library(tidyverse) library(RCurl...按细胞周期阶段划分数字，以评估相似性或差异。...sctransform方法使用正则化负二项式模型对UMI计数进行建模，以消除由于测序深度（每个细胞的总 nUMI）引起的变化，同时根据具有相似丰度的基因的汇集信息调整方差（类似于一些Bulk RNA-seq
发现搜索引擎是个神奇的东西，偶然想起的关键词一搜索，获得的就是意想不到的结果，我以imputation+qc搜索，就找到了snpQT（发音Snip Cute）这样一个神奇的工具/流程。...这个流程的目的是让你的SNP cute，为处理人类基因变异提供了帮助： 基因组版本转换（b37->b38或者反过来） 样本质控 人群分层 填充前质控 本地填充 填充后质控 GWAS 使用自动化的nextflow...流程，我们在Singularity容器或 Anaconda 环境中运行一系列版本的生物信息学软件，以提高可靠性和可重复性。...： 原始序列质控 call变异 家系GWAS 非人基因组数据 引用： 好像并没有发表在好的杂志上，康奈尔大学团队做的。...MIT snpflip 0.0.6 https://github.com/biocore-ntnu/snpflip MIT 还用了R语言, tidyverse包等。怎样，有没有兴趣用起来呀？
学习目标 对每个样本执行归一化、方差估计和最大差异基因的识别 使用最大差异的基因跨条件整合细胞，以鉴定彼此最相似的细胞 clustering analysis: aligning cells across...目标 为了准确地规范和缩放基因表达值，以解决测序深度和过度分散的计数值的差异 找出最有可能指示不同细胞类型的变异基因 跨条件排序相似细胞 挑战 检查并消除不必要的差异，避免下游人为原因导致的细胞聚集...聚类分析的目的是在我们的数据集中保留应该定义我们的细胞类型的主要变异来源，同时限制由于不感兴趣的变异来源(测序深度、细胞周期差异、线粒体表达、批量效应等)而产生的变异。...因此，我们需要加载Seurat库，如果尚未加载tidyverse库，也需加载。...并加载库： # Single-cell RNA-seq analysis - clustering analysis # Load libraries library(Seurat) library(tidyverse
library(maftools) library(tidyverse) # 以结肠癌的突变数据为例 load(file = "G:/tcga/TCGA-SNP/TCGA-COAD_SNP.Rdata...keep_all = T) %>% # 根据patient id 去重 inner_join(clin.surv, by = "patient") %>% # 合并 mutate(group = if_else...total_perMB_log), "high","low"), times = round(days_to_last_follow_up/365, 1), status = if_else
我们以泊松回归为例, y服从泊松分布 ，化为指数族形式，我们可以得到 。所以 之后即为最大似然法的过程。 教育数据 本教程中使用的数据是教育数据。 该数据来源于全国性的小学教育调查。...library(lme4) # 用于多层次模型 library(tidyverse) # 用于数据处理和绘图 导入数据 head(Edu) 数据处理 mutate(学校 = factor(学校),...group_by(学校) %>% summarise(PROP = sum(是否留过级)/n()) %>% plot() 我们还可以通过学校来绘制性别和留级之间的关系，以了解性别和留级之间的关系是否因学校而异...mutate(性别 = if_else(性别 == "girl", 0, 1), 受过学前教育 = if_else(受过学前教育 == "yes", 1, 0)) %>% group_by...我们首先指定一个纯截距模型，以评估数据聚类结构的影响。
我们以泊松回归为例, y服从泊松分布 ，化为指数族形式，我们可以得到 。所以 之后即为最大似然法的过程。 教育数据 本教程中使用的数据是教育数据。 该数据来源于全国性的小学教育调查。...library(lme4) # 用于多层次模型library(tidyverse) # 用于数据处理和绘图 导入数据 head(Edu) 数据处理 mutate(学校 = factor(学校),...group_by(学校) %>% summarise(PROP = sum(是否留过级)/n()) %>% plot() 我们还可以通过学校来绘制性别和留级之间的关系，以了解性别和留级之间的关系是否因学校而异...mutate(性别 = if_else(性别 == "girl", 0, 1), 受过学前教育 = if_else(受过学前教育 == "yes", 1, 0)) %>% group_by...我们首先指定一个纯截距模型，以评估数据聚类结构的影响。
本专题将介绍一些单细胞转录组的高级分析内容：多样本批次校正、转录因子分析、细胞通讯分析、基因集变异分析和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!...install_github("broadinstitute/infercnv") 示例数据演示 inferCNV自带了测试数据，可以先运行看看 library(infercnv) library(tidyverse...准备表达矩阵和注释文件 library(Seurat) library(infercnv) library(tidyverse) scRNAsclc <- readRDS("inferCNV/scRNAsclc.rds...我们以最终结果的系列文件来说明一下： infercnv.png : 去噪之后的最终热图 ?...： 缺失一个拷贝数的变异 1：正常 1.5：增加一个拷贝数的变异 2：增加两个拷贝数的变异 3：所有大于两个拷贝数的变异 ?
第 2 个是数据的类型，包括基因表达（gene），转录本表达（transcript）、突变（mutation）、拷贝数变异（cnv）和甲基化（methylation），默认是基因表达。...我们以 TP53 基因为例下载一些数据看看。...02-2470-01 #> 1 1 0 1 0 简单利用 tidyverse...包，我们可以将几种分子数据整合到一起： library(tidyverse) #> ── Attaching packages ────────────────────────────────────...──────────────────────── tidyverse 1.3.0 ── #> ✓ ggplot2 3.3.2 ✓ purrr 0.3.4 #> ✓ tibble 3.0.3
确定簇是否代表真正的细胞类型或是由于生物学或技术变异而产生的簇，例如细胞周期 S 期的细胞簇、特定批次的簇或具有高线粒体含量的细胞簇。2....识别任何无用簇以进行删除或重新进行QC 过滤。无用簇可能包括那些具有高线粒体含量和低 UMI/基因的簇。如果由许多细胞组成，则返回利用 QC 过滤掉，然后重新整合/聚类可能会有所帮助。...# 单细胞聚类# 加载包library(Seurat)library(tidyverse)library(RCurl)library(cowplot)5....这让我们对需要包含的 PC 数量有了一个非常粗略的了解，我们可以以更准确的方式提取此处可视化的信息，这可能更可靠一些。...较旧的方法将一些变异的技术来源结合到一些较高的 PC 中，因此 PC 的选择更为重要。SCTransform 可以更好地估计方差，并且不会经常在更高的 PC 中包含这些技术变异来源。
确定簇是否代表真正的细胞类型或是由于生物学或技术变异而产生的簇，例如细胞周期 S 期的细胞簇、特定批次的簇或具有高线粒体含量的细胞簇。 2....识别任何无用簇以进行删除或重新进行QC 过滤。无用簇可能包括那些具有高线粒体含量和低 UMI/基因的簇。如果由许多细胞组成，则返回利用 QC 过滤掉，然后重新整合/聚类可能会有所帮助。...# 单细胞聚类 # 加载包 library(Seurat) library(tidyverse) library(RCurl) library(cowplot) 5....这让我们对需要包含的 PC 数量有了一个非常粗略的了解，我们可以以更准确的方式提取此处可视化的信息，这可能更可靠一些。...较旧的方法将一些变异的技术来源结合到一些较高的 PC 中，因此 PC 的选择更为重要。SCTransform 可以更好地估计方差，并且不会经常在更高的 PC 中包含这些技术变异来源。
rule3_data_addendum % filter( Country %in% c("China"), year >= 2015, str_length...image-20201104210408450 规则 7：移除单元重复 这里的目标是消除重复单元，以提高可读性和增加表中的信噪比。对于我们的示例，我们将在第一次出现之后删除 % 号。...image-20201104210846678 或者，我们可以删除一些观察值以创建更多的空白。这里我们完全依赖于留白，而不是水平分隔符。...image-20201104210913238 规则 10：当适合时添加可视化 虽然数据可视化和表格是不同的工具，但我们可以以更聪明的方式组合它们，以进一步吸引读者。...热图 最后，我们可以在整个图中添加颜色，以显示不同时间和国家的数据趋势。
* + ( ) 它们的作用如下： [ ]：括号内的任意字符将被匹配； \：具有两个作用： 1.对元字符进行转义 2.一些以\开头的特殊序列表达了一些字符串组 ^：匹配字符串的开始.将^置于character...检测字符是否存在某些指定模式 grepl() str_count() 返回指定模式出现的次数 - 其他重要函数 str_sub() 提取指定位置的字符 regmatches() str_dup() 丢弃指定位置的字符 - str_length...() 返回字符的长度 nchar() str_pad() 填补字符 - str_trim() 丢弃填充，如去掉字符前后的空格 - str_c() 连接字符 paste(),paste0() 可见，stringr...(example_text1, "\\s")) [1] "23333#RRR#PP" "35555#CCCC" "louwill#2017" 以空字符替换字符串第一个#匹配 sub("#","",...开始的字符串 str_extract(example_text2, "^1") [1] "1" 提取以句号结尾的字符 unlist(str_extract_all(example_text2, ".$
数据集中的主要变异来源是什么？ 为了探索样本的相似性，我们将使用主成分分析(PCA)和层次聚类方法进行样本级质量控制。...样本级的质量控制使我们能够看到我们的重复聚在一起有多好，以及观察我们的实验条件是否代表了数据中的主要变异源。...执行样本级质量控制还可以识别任何样本异常值，这些异常值可能需要进一步研究，以确定是否需要在进行DE分析之前将其移除。 ?...现在，我们确定是否有任何需要删除的异常值，或者我们可能想要在设计公式中回归的额外的变异源。...此图是一个很好的检查，以确保我们也正确地解释了fold change values。
1.什么是拷贝数变异拷贝数变异(Copy number variation, CNV)：基因组发生重排而导致的,一般指长度1 kb 以上的基因组片段的拷贝数增加或者减少, 主要表现为亚显微水平的重复或者缺失...因此称为“微”缺失或重复变异。...install_github('satijalab/seurat-data')library(SeuratData)library(ggplot2)library(patchwork)library(dplyr)#以之前...stringsAsFactors = F)library(phylogram)library(gridExtra)library(grid)require(dendextend)require(ggthemes)library(tidyverse...two copies. 2pts # Check table(cnv_score_table[,1]) # B C D # 49 1908 253 # 将ABCD用数字代替，以得到各细胞拷贝数变异矩阵
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