[[1]]) exp2[1:4,1:4] exp2 = log2(exp2+1) table(rownames(exp1) %in% rownames(exp2)) length(intersect(rownames...(exp1),rownames(exp2))) exp1 <- exp1[intersect(rownames(exp1),rownames(exp2)),] exp2 <- exp2[intersect...(rownames(exp1),rownames(exp2)),] boxplot(exp1) boxplot(exp2) #(2)提取临床信息 pd1 <- pData(eSet1[[1]]) pd2...identical(rownames(pd2),colnames(exp2))) exp2 = exp2[,match(rownames(pd2),colnames(exp2))] #(3)提取芯片平台编号...exp2 = exp2[,-3] exp = cbind(exp1,exp2) boxplot(exp) Group1 = ifelse(str_detect(pd1$title,"Tumour"),
[1]])exp2[1:4,1:4]range(exp1)range(exp2)exp2 = log2(exp2+1)table(rownames(exp1) %in% rownames(exp2))length...(intersect(rownames(exp1),rownames(exp2)))exp1 <- exp1[intersect(rownames(exp1),rownames(exp2)),]exp2...<- exp2[intersect(rownames(exp1),rownames(exp2)),]boxplot(exp1)boxplot(exp2)#(2)提取临床信息pd1 <- pData(eSet1...identical(rownames(pd2),colnames(exp2))) exp2 = exp2[,match(rownames(pd2),colnames(exp2))]#(3)提取芯片平台编号...exp2=limma::normalizeBetweenArrays(exp2)boxplot(exp2)# exp2 = exp2[,-3]exp = cbind(exp1,exp2)boxplot(
=exp2):查找 exp2 前面的 exp1。 (?<=exp2)exp1:查找 exp2 后面的 exp1。 负向预查 负向预查，在任何开始不匹配该正则表达式模式的位置来匹配搜索字符串。...exp2)：查找后面不是 exp2 的 exp1。 (?<!exp2)exp1：查找前面不是 exp2 的 exp1。
identical(rownames(pd2),colnames(exp2))) exp2 = exp2[,match(rownames(pd2),colnames(exp2))]dim(exp2)boxplot...(exp2,las = 2)# 样本矫正library(limma)exp2=normalizeBetweenArrays(exp2)boxplot(exp2,las=2)2.分组及探针获取#(3)提取芯片平台编号...<- as.data.frame(exp2)#1.加probe_id列，把行名变成一列library(dplyr)exp2 = mutate(exp2,GeneID = rownames(exp2))...rownames(exp2) <- exp2[,16]3....(exp2)))exp1 <- exp1[intersect(rownames(exp1),rownames(exp2)),]exp2 <- exp2[intersect(rownames(exp1),
; public OperatorExpression(ArithemticExpression exp1, ArithemticExpression exp2){ this.exp1 =...exp1; this.exp2 = exp2; } } 具体的加法运算符解释器： public class AdditionExpression extends OperatorExpression...{ public AdditionExpression(ArithemticExpression exp1, ArithemticExpression exp2) { super...) { super(exp1, exp2); } @Override public int interpreter() { return exp1.interpreter()...(Integer.parseInt(elements[++i])); mExpStack.push(new SubtractionExpression(exp1, exp2)); break;
)#exp2的第三个样本有些异常，可以去掉或者用normalizeBetweenArrays标准化，把它拉回正常水平。...#把第三个样本从表达矩阵里去掉exp2 = exp2[,-3] 分别获取探针注释ids1,ids2，不同的平台，都要自行修改获得探针注释。...= trans_array(exp2,ids2)处理完之后取交集，后合并s = intersect(rownames(exp1),rownames(exp2));length(s)exp1 <- exp1...[s,]exp2 <- exp2[s,]#合并表达矩阵，cbind是按列拼接的函数exp = cbind(exp1,exp2)boxplot(exp) #合并后的表达矩阵可以看到较为明显的批次效应4 分组信息需要修改和检查分组信息...两个数据合并不用改动，如果有多个数据再往后加rep("C",ncol(exp3))...batch <- c(rep("A",ncol(exp1)),rep("B",ncol(exp2)));batch
=exp2)：前瞻，查找exp2前面的exp1 (?<=exp2)exp1：后顾，查找exp2后面的exp1 exp1(?!exp2)：负前瞻，查找后面不是exp2的exp1 (?<!...exp2)exp1：负后顾，查找前面不是exp2的exp1 举例： “中国人”.replace(/(?
# 使用简单线性回归建立模型,去除强影响点exp2 = exp[abs(exp['resid_t']) <= 2].copy()ana4 = ols('avg_exp_ln ~ Income_ln',...data=exp2).fit()exp2['Pred'] = ana3.predict(exp)# 训练数据集的残差exp2['resid'] = ana3.resid# 绘制收入与残差的散点图exp2...exp2['dist_home_val_ln'] = np.log(exp['dist_home_val'])exp2['dist_avg_income_ln'] = np.log(exp['dist_avg_income...cols_noti) r2 = ols(formula, df).fit().rsquared # 计算方差膨胀因子 return 1. / (1. - r2)# 获取自变量数据exog = exp2...# 高出平均收入的比例exp2['high_avg_ratio'] = exp['high_avg'] / exp2['dist_avg_income']# 获取自变量数据exog2 = exp2[['
B", ncol(dat2)), rep("C", ncol(dat3)), rep("D", ncol(dat4))) mod = model.matrix(~Group) exp2...= ComBat_seq(counts = as.matrix(exp), batch = batch,group = Group) class(exp2) dat = log2(edgeR::cpm...(exp2)+1) save(exp,exp2,dat,Group,file = "Rdata/dat.Rdata") 去除前后的表达量矩阵可以简单的看看主成分分析结果，如下所示，可以看到不同数据集的差异被抹除了...798 767 1269 1023 SCYL3 91 108 38 50 C1orf112 75 86 71 33 > exp2
Exp2 : Exp3; 其中，Exp1、Exp2 和 Exp3 是表达式。请注意，冒号的使用和位置。 ? 表达式的值是由 Exp1 决定的。...如果 Exp1 为真，则计算 Exp2 的值，结果即为整个 ? 表达式的值。如果 Exp1 为假，则计算 Exp3 的值，结果即为整个 ? 表达式的值。
=exp2)的用法，表示的是后面有满足exp2表达式的exp1。而且位置指定可以有多个，exp1(?=exp2)(?=exp3)，表示的是后面有同时满足exp2和exp3的exp1。
; public OperatorExpression(ArithmeticExpression exp1,ArithmeticExpression exp2){ this.exp1...{ public AdditionExpression(ArithmeticExpression exp1,ArithmeticExpression exp2){ super...(exp1,exp2); } @Override public int interpret() { return exp1.interpret() + exp2...; public Calculator(String expression) { //定义两个临时变量 ArithmeticExpression exp1, exp2...charAt(0)){ case '+': exp1 = mExpStack.pop(); exp2
[[ ]] 是bash keyword：[[ is a shell keyword [[ ]] 其他用法都和[ ] 一样 二者共同特性： Ø && ||-a –o 处理 [ exp1 -a exp2...] = [[ exp1 && exp2 ]] = [ exp1 ]&& [ exp2 ] = [[ exp1 ]] && [[ exp2 ]] [ exp1 -o exp2 ]...= [[ exp1 || exp2 ]] = [ exp1 ]|| [ exp2 ] = [[ exp1 ]] || [[ exp2 ]] [root@localhost ~]# if [
2)创建一个复制卷(类似raid1) gluster volume create test-volume replica 2 transport tcp server1:/exp1 server2:/exp2...3)创建一个条带卷(类似raid0) gluster volume create test-volume stripe 2 transport tcp server1:/exp1 server2:/exp2...创建一个分布条带卷(类似raid0+0) gluster volume create test-volume stripe 4 transport tcp server1:/exp1 server2:/exp2...类似raid10) gluster volume create test-volume stripe 2 replica 2 transport tcp server1:/exp1 server2:/exp2...类似raid01) gluster volume create test-volume stripe 2 replica 2 transport tcp server1:/exp1 server2:/exp2
参考链接： C++ exp2() C++学习笔记（一）：C++础基拾遗 参考文献菜鸟教程和C++primer 第五版（中文） 文章目录 C++学习笔记（一）：C++础基拾遗1、迭代1.1 for...Exp2 : Exp3; 其中，Exp1、Exp2 和 Exp3 是表达式。? : 表达式的值取决于 Exp1 的计算结果。若Exp1为真则执行Exp2；若Exp1为假则执行Exp3.
; public AdditionExpression(Expression exp1, Expression exp2) { this.exp1 = exp1; this.exp2...= exp2; } @Override public long interpret() { return exp1.interpret() + exp2.interpret();...is invalid: " + expression); } Expression exp1 = numbers.pollFirst(); Expression exp2...); } else if (operator.equals("-")) { combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2);...} else if (operator.equals("/")) { combinedExp = new AdditionExpression(exp1, exp2); }
Exp2 : Exp3; 其中，Exp1、Exp2 和 Exp3 是表达式。请注意，冒号的使用和位置。 ? 表达式的值是由 Exp1 决定的。...如果 Exp1 为真，则计算 Exp2 的值，结果即为整个 ? 表达式的值。如果 Exp1 为假，则计算 Exp3 的值，结果即为整个 ? 表达式的值。 目录 判断语句 ?
我们可以比较一下多个矩阵： exp1 <- as.matrix(sce@assays$RNA@data) exp2 <- as.matrix(sce@assays$RNA@counts) exp3 <-...个矩阵进行探索： group <- Idents(sce) test_exp2 <- data.frame(exp1 = exp1['PPBP',], exp2...= exp2['PPBP',], exp3 = exp3['PPBP',], group = group...exp1)-1 test_exp2 <- test_exp2[,c(1,5,2,3,4)] head(test_exp2) ## exp1 exp1_nonlog exp2...9.4924156 Platelet colMeans(test_exp2[group == 'Platelet',1:4]) ## exp1 exp1_nonlog exp2
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