② 突出显示最大值（或最小值） 要突出显示每列中的最大值，我们可以使用 dataframe.style.highlight_max() 为最大值着色，最终结果如下图所示。...那如果我们想显示的是每一行的最大值呢？...=1) 图片 注意：同样可以使用方法 dataframe.style.highlight_min() 使用适当的参数为行/列中的最小值着色。...如下图是对 100 到 200 之间的数填充黄色底色。...可以定义一个函数，该函数突出显示列中的 min、max 和 nan 值。当前是对 Product_C 这一列进行了突出显示，我们可以设置 subset=None来把它应用于整个Dataframe。
T检验 pos=which.max(rowSums(RNAseq_expr)) t.test(RNAseq_expr[pos,]~RNAseq_gl) pos Q6: 取RNAseq_expr的MAD最大的那一行根据分组矩阵进行...Q9: 取RNAseq_expr矩阵的SD最高的100行，对列和行分别进行层次聚类 Q10: 对Q8矩阵按照行和列分别归一化并且热图可视化 cg=names(tail(sort(apply(RNAseq_expr...)) 统计检验相关 这里需要对前面的RNAseq_expr矩阵进行一定程度的过滤，主要是过滤那些每一列都为0的行。...Q1: 对e1每一行独立根据分组矩阵进行T检验，检查为什么有些行T检验失败 apply(e1, 1, function(x){ t.test(x~RNAseq_gl)$p.value }) Q2:...矩阵进行每一行独立根据分组矩阵进行T检验 Q4: 对e1矩阵进行加1后log2的归一化命名为e2再对每一行独立根据分组矩阵进行T检验 Q5: 对e1,e2的T检验P值做相关性分析 p1=apply(e1
分析结果的最终es值在可视化，所以是行是通路，列是癌症的，数值是gsea的es打分的矩阵。...) pheatmap(dat[cg,],show_colnames =F,show_rownames = F) #对那些提取出来的1000个基因所在的每一行取出，组合起来为一个新的表达矩阵 n=t(...) pheatmap(dat[cg,],show_colnames =F,show_rownames = F) #对那些提取出来的1000个基因所在的每一行取出，组合起来为一个新的表达矩阵 n=...t(scale(t(dat[cg,]))) # 'scale'可以对log-ratio数值进行归一化 n[n>2]=2 n[n< -2]= -2 n[1:4,1:4] pheatmap...我们前面在 所有的肿瘤都有恶性增殖的特性吗，得到的结论其实是绝大部分肿瘤从整体上来说，恶性增殖都是大概率事件： 肿瘤不同病人基因异质性 好比我们说北京人都很有钱，并不是说每个北京人都是富人，只不过是北京这个地区相比其它城市来说
【问题分析】 本问题可转换成是对一平面图的顶点着色问题判定，既采用回溯法求解。将所选的每门课程变成一个结点，若一个同学选了m(1≤m≤n)门课程时，则这m门课程所对应的结点互相用一条边连接起来。...则相邻边的顶点不能着同一种颜色，既不能安排在同一场次考试。但本题又不同于m-着色问题，而是要求最少场次考完，故本问题是求min-着色问题，既所有的顶点最少可用多少种颜色来着色，则本问题可解。...【算法设计与分析】 函数init（）是从testArrange.in中读取数据，并建立对应的邻接矩阵，对于本程序所给出的样例第一组数据的邻接矩阵为图1，平面图为图2。 ?...函数count（）是对已分配的颜色数目进行统计。 函数print（）是打印考试场次安排方案。...[MAX],test[MAX][MAX],N,minSum=0; void init(FILE *fp)//从文件读记录，并建立与课程相对应的邻接矩阵 { int a[MAX],t,j,i=0
通过视频着色进行自监督跟踪 我们已经看到了并了解了什么是自监督模型，您一定猜到了我们将使用着色作为我们的代理任务的名称。...采用大规模的无标记视频对模型进行训练，不需要人工进行任何单一像素的标注。该模型利用视频的时间相干性对灰度视频进行着色。这看起来可能有点混乱，但我会慢慢给大家讲明白。...然后，计算相似度矩阵： ? 公式2：用softmax归一化的内积相似度 相似矩阵中的每一行表示参考帧的所有像素i和目标帧的像素j之间的相似性，因此为了使总权重为1，我们对每一行应用softmax。...实现 注意:我使用pytorch来进行实现，它遵循(N, C, H, W)格式。在处理矩阵重塑时要记住这一点。如果你对形状有任何疑问，请随时与我们联系。 ? ? 该模型从参考帧中学习为视频帧着色。...对于第一帧，我们有真实框掩码，我们将所有实例掩码布置为一独热矢量cᵢ（这类似于训练期间使用的量化颜色的一独热矢量）。
如GSVA，SSGSEA， PGSEA GSVA与GSEA的差别在于，这种方法不需要对基因进行排序，因此也意味着不需要首先进行其他的统计学分析，如基因在样本之间的表达差异，如变化倍数，然后根据变化值从高到低进行排序...数据准备： 表达矩阵，需要进行ID转换，需要SYMBOL号,这根据下载的数据集类型，和GSEA用到的数据集,从MSigDB 下载 需要分组信息 基因集(gene_list) 第一步：表达矩阵的探针名转换为...ids$median=apply(dat,1,median) #对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果添加到ids矩阵median列 ids=ids[order(ids$symbol...,ids$median,decreasing = T),] #对ids$symbol按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序，将对应的行赋值为一个新的ids ids=ids[!...GSVA得分矩阵 第三步：对GSVA得分矩阵分别进行差异分析 adjPvalueCutoff <- 0.001 logFCcutoff <- log2(2) es_deg <-
这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),]#对ids$symbol...按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序，将对应的行赋值为一个新的ids ids=ids[!...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息 save(pd...要注意去除批次效应后矩阵表达量是会发生变化的 （ex_b_limma），所以在画差异基因热图进行检验的时候，要留意修改矩阵 不太确定利用统计学算法去除批次效应是否能否得到真正的生物学差异，目前还没有一个统一的定论
我们也可以随便把这个免疫基因集的表达量矩阵进行PCA看看，高低分组后全局表达量矩阵其实很难在PCA上面区分开来，但是在这个免疫基因集的小表达量矩阵是没有问题，如下所示： library("FactoMineR...这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),]#对ids$symbol...按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序，将对应的行赋值为一个新的ids ids=ids[!...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息 dat['ACTB
背景 在使用R语言过程中，每一步中都需要关注R语言的数据结构。数据结构是R语言中最重要的内容，也是最难的一部分，学会了这部分之后，R语言就不难了。...新手经常犯的错误就是忘了使用 c()函数。...向量是一维的，而矩阵是二维的，需要有行和列。矩阵是 R 语言中使用较多的一种数据结构，矩阵分为数值矩阵和字符串矩阵，常用的是数据矩阵，基因的表达数据为数值矩阵。...) pheatmap(x) heatmap(x) 5.2 矩阵索引 矩阵属于二位数据，需要给定行列的。...) apply(x, 1, min) ?
-（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型...，不改变列与列之间的对应关系； -（2）默认从小到大排序；要改为从大到小排序的话改成arrange(test, desc(Sepal.Length)) test <- iris[c(1:2,51:52,101...arrange，数据框按照某一列排序 library(dplyr) arrange(test, Sepal.Length) #从小到大 arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小...-（4）no：逻辑值为FALSE时的返回值 -（5）支持单个的逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量 -（6）相当于对向量的每个元素逐个进行判断，然后对判断结果F/T进行逐个替换； i = 1 ifelse...min10_gene = i$symbol[i$logFC %in% min10] max10_gene = i$symbol[i$logFC %in% max10] min10_gene max10
前面我们在教程：使用R包deconstructSigs根据已知的signature进行比例推断，顺利的把508个病人，根据11个signature进行了比例推断，得到的比例矩阵以普通的热图，以及pheatmap...文件，来自于教程：使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断。...这样的感觉，其实就可以使用NMF算法来实现，尤其是层次聚类并不能很好的把样本进行“泾渭分明”的分组。...第二步：筛选signature 前面我们的508个病人，都是11个signature，但是呢，我们的NMF算法运行过后，可以看到有一些signature其实对样本聚类分组并没有意义，所以我们需要挑选一下...basismap 第三步：使用挑选出的signature再次NMF nmf.input2 <- nmf.input[sig.order,] library(pheatmap) pheatmap(nmf.input2
上集说到：用矩阵的变换来操作顶点，使图形产生相应的变化(移动，选择，缩放) 这一集将点亮世界之光，让你对OpenGL的世界有更深的了解 普通副本五：黑龙之珠 本副本参照《Android 3D游戏开发技术宝典...：环境光 就像太阳光，我们身处的环境，环境中，光照的作用结果一致 修改起来也比较方便，环境光说白了就是对片元颜色的运算而已 0.35 0.75 1.00 1.1.片元着色器ball.frag...uniform float uR; varying vec3 vPosition;//接收从顶点着色器过来的顶点位置 varying vec4 vAmbient;//接收从顶点着色器过来的环境光分量...同一束光，照在粗糙度不同的物体上，越光滑，我们可以看到的部分就越多 单独写了一个Ball_M.java的类，以及两个ball_m.vert，ball_m.frag着色器 平面光就够喝一壶的了,升级到三维...float uR; varying vec3 vPosition;//接收从顶点着色器过来的顶点位置 varying vec4 vSpecular;//接收从顶点着色器过来的镜面反射光分量 void
Paint着色器简介 Paint着色器会对Paint绘制的区域进行填充。...BitmapShader BitmapShader使用Bitmap来进行填充，下面来看下它的构造方法： public BitmapShader(@NonNull Bitmap bitmap, @NonNull...表示以何种方式来填充，有如下3种类型： CLAMP：当位图的大小小于Paint绘制区域时，以边界区域进行填充 MIRROR：当位图的大小小于Paint绘制区域时，以位图镜像方式进行填充 REPEAT：当位图的大小小于...Paint绘制区域时，位图重复进行填充 着色器可通过setLocalMatrix()来设置Matrix，通过Matrix来对位图进行平移、缩放、旋转等矩阵操作 使用BitmapShader实现圆形头像...@Override protected void onDraw(Canvas canvas) { super.onDraw(canvas); //绘制每一行
如果一定要做gsea或者gsva这样的给基因集合打分，也有几个补救措施，比如把单细胞表达量矩阵进行缺失值插补，或者把单细胞表达量矩阵构建成为metacell矩阵。...不过，最简单的方法是把单细胞表达量矩阵按照各个亚群来进行表达量平均，我们以大家熟知的pbmc3k数据集为例，大家先安装这个数据集对应的包 SeuratData，并且对它进行降维聚类分群，参考前面的例子：...我们拿到了全部的基因在全部的单细胞亚群的表达量矩阵后，就可以在每个细胞亚群内部进行基因排序后的gsea分析啦。...全部的基因在全部的单细胞亚群的表达量矩阵 全部的基因在全部的单细胞亚群的表达量矩阵，如下所示，可以类比成bulk表达量矩阵， 一般来说做的是ssGSEA分析，我们同样的使用msigdbr 包里面的基因列表吧...) = path head(es.max) es.max=na.omit(es.max) pheatmap::pheatmap(es.max,show_colnames =T,show_rownames
是一种非参数的无监督分析方法，主要用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。主要是通过将基因在不同样品间的表达量矩阵转化成基因集在样品间的表达量矩阵，从而来评估不同的通路在不同样品间是否富集。...FilterByQuantile 逻辑值确定对var.cutoff进行筛选计算。...min.sz=5,max.sz=500,mx.diff=TRUE, verbose=FALSE, parallel.sz=1) esrnaseq <-gsva(pickrellCountsArgonneCQNcommon_eset..., canonicalC2BroadSets, min.sz=5,max.sz=500,kcdf="Poisson", mx.diff=TRUE, verbose=FALSE,parallel.sz=1...然后我们还可以利用pheatmap将数据进行可视化： pheatmap::pheatmap(esrnaseq) 至此就得到了我们想要的数据结果，后面的使用计算就是表达矩阵的思路了。
思路 GSVA将表达矩阵转换成通路富集分数(ES)矩阵 ，再借用limma包的 lmFit 分析得到差异通路。...### 对 MigDB中的全部基因集 做GSVA分析。...的每个系列进行导入，并分析 # 结果导出为es.max es_max <- lapply(gmts, function(gmtfile){ geneset 1'. # 设置阈值 adjPvalueCutoff <- 0.001 logFCcutoff <- log2(2) # 在ex_max的基础上进行差异分析...es_deg <- lapply(es_max, function(es.max){ # 分组矩阵 design <- model.matrix(~0+factor(group_list))
热图的本质是表现数值矩阵，色板中的每个方格都是一个数值，按照色彩变化尺的要求，根据数值大小显示出不同颜色。...实战演练 pheatmap包的数据输入是一个矩阵(matrix)，我们先读入基因表达谱数据 expression.txt ?...使用head函数查看文件，expression.txt文件中一共包含10个样本，50个基因，其中每一列为一个样本，每一行为一个基因 ?...比如第一行第一列数据，代表M1样本中GBP4的表达量，直接使用pheatmap(data)，便可以得到一张热图。 ? ? 这样，一张热图就出来啦~ ?...在科研做图过程中，有时候我们并不需要对基因或者样本进行聚类，那么如何调整热图中的聚类树呢，在pheatmap函数中，cluster_row参数可以控制基因的聚类，cluster_col可以控制样本的聚类
arrange，数据框按照某一列排序arrange(test, Sepal.Length) #从小到大(按照Sepal.Length列)arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小...() %>%head(50) %>% pheatmap::pheatmap()3.条件和循环一、条件语句if(一个逻辑值){ } 如果()中的条件T成立，{}中的函数被运行，如果F不成立，则不执行...循环for(i in x){CODE} # 对x里的每个元素i进行同一操作for( i in 1:4){print(i)} #对1:4中的每个元素进行循环输出批量画图par(mfrow = c...X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名；#MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数#对X的每一行/列进行FUN函数test<- iris[1:6,1:4]apply(test...) #对1:4中的每个元素进行rnorm操作5.数据框的连接inner_join #取交集连接full_join #全连接left_join(test1,test2,by="name") #左连接
主要是参考我八年前的笔记： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析...这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),] #对ids$symbol...按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序，将对应的行赋值为一个新的ids ids=ids[!...按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat #把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 rownames(dat)=ids$symbol dat[1:4,1:4] table(group_list...) cg=names(tail(sort(apply(dat,1,sd)),1000))#apply按行（'1'是按行取，'2'是按列取）取每一行的方差，从小到大排序，取最大的1000个 n=t(scale
color.g=max(min(color.g,1.0),0.0); color.b=max(min(color.b,1.0),0.0); color.a=max(min(color.a...本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。 原理 使用正态分布作为权重分配模式，对周围像素取平均值的方式，就是高斯模糊。...一个变通方法，就是把已有的点拷贝到另一面的对应位置，模拟出完整的矩阵。 代码实现 更新着色器。...4.0; kernel[5] = 2.0; kernel[0] = 1.0; kernel[1] = 2.0; kernel[2] = 1.0; int index = 0; //每一块都进行图像卷积...我们是计算好了卷积核，直接在shader内写死应用的。 结果 ? 高斯模糊lena.png 总结 这一小节的内容耗时比较长。其实就是利用OpenGL的shader对图像进行简单的滤镜处理。
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