:以及其他任何条件判断的语法，找出a跟b中数据的大者。 ...:以及其他任何条件判断的语法，找出a跟b中数据的大者。...答案： int max(int a,int b) { return (a+b+abs(a-b))/2; } 类似的 请定义一个宏，比较两个数a、b的大小，不能使用大于、小于、if语句 答案： #define
使用pheatmap包绘制热图 一般而言，pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解，对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE是否聚类,#可设置参数display_numbers将数值显示在热图的格子中，可通过number_format设置数值的格式...= TRUE, number_format = "%.2f", number_color="purple") #"%.2f"表示保留小数点后两位 #pheatmap还可以显示行或列的分组信息，支持多种分组...#pheatmap还能够根据特定的条件将热图分隔开； # cutree_rows, cutree_cols：根据行列的聚类数将热图分隔开； pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols...#还可以自己设定各个分组的颜色 ann_colors = list(sampleType = c(contol = "grey", knockdown = "black"), #连续数值型分组可设置成渐变
rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) 热 · 图 先构建分组信息，也就是提取出层次聚类信息 需要注意一点，count的表达矩阵和rpkm...那个图，可以看出基因绝对表达量 ，颜色越偏红色表示绝对表达量越高，比如顶部那些基因的表达量就是要比底部那些基因的高 但是，有个问题，这样会受到某些特高表达基因的影响，导致其他基因的差异就不明显；另外，我们真正关心的是一个基因在不同样本中的差异...可以这么理解：有的基因本身就是表达量小，但不能因为小就认为它在每个样本都是一样的。虽然小，也是有差异的小。但往往这种差异会由于"强者"的存在而被忽视。...下限设为-2 n[n>2]=2 n[n< -2]= -2 范围设置好以后，可以再将分组信息grp加上去 最后设置pheatmap的选项： pheatmap(n, show_colnames...但是仍然很有可能它们的实际表达量并不高，仅仅是玩了一个"样本排位赛“(即使数值再小，也有甲乙丙丁) 关于分组有一点奇怪 可以看到这里的分组信息有点散乱，想到：这里使用的anno_col 是利用grp得到的
热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图。...参数像积木，拼凑出你最喜欢的热图即可，如下图： 基因和样本都可以单独聚类，排序，聚类再分组，行列注释，配色调整，调整聚类线以及单元格的宽度和高度均可实现。 ?...设定 text 热图中展示数值 # display_numbers = TRUE参数设定在每个热图格子中显示相应的数值，#number_color参数设置数值字体的颜色 pheatmap(test,...#设定条件式展示 pheatmap(test, display_numbers = matrix(ifelse(test > 5, "*", ""), nrow(test))) ?...# 根据聚类结果，自定义注释分组及颜色 ann_colors = list( Time = c("white", "firebrick"), CellType = c(CT1 = "#1B9E77",
：点的数量和真实数据不一致，因此这个作图有歧义，会错误表达数据！...「时间紧迫时使用eoffice的R包」可以用ppt编辑图片，使用门槛比ps/ai低一些。图片的每一个点、线、字都可以成为可编辑元素。...(-5) %>% as.matrix() %>% head() %>% pheatmap::pheatmap()# %>%前的代码，默认为下一个函数()里的第一个参数。...彩虹括号设置：同一对括号同一个颜色;option > code > disply > use rainbow...搭配嵌套函数使用2.5 条件和循环if条件语句if(一个逻辑值，不可以是多个逻辑值组成的向量...有大量小于0就是不正常的。是否有分组信息？找实验分组，每个组应超过3个。生信技能树公众号生信入门马拉松课程小洁老师
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...非常重要，提升我们这个数据集的质量！ 去除批次效应 定义：不同平台的数据，同个样品不同实验条件，以及同一个样品不同时间的数据等等都会产生一种batch effect 。...如何检测是否存在批次效应：PCA图或者热图 PCA图：看组间中心点之间的距离，若离得远则说明分组间差异大，否则差异小 热图：每列代表样本，每行代表基因。观察色块间的颜色差别是否明显。...（是‘no TNBC’还是‘TNBC’）给到n的列名，即热图中位于上方的分组信息 pheatmap(n,show_colnames =F, show_rownames = F,...) rownames(ac)=colnames(n) #将ac的行名也就分组信息（是‘no TNBC’还是‘TNBC’）给到n的列名，即热图中位于上方的分组信息 pheatmap(n,show_colnames
为了探索我们的样本的相似性，我们将使用主成分分析（PCA）和层次聚类方法来执行样本级QC。我们的样本水平QC让我们可以看到我们的重复聚在一起的情况，以及观察我们的实验条件是否代表数据中变化的主要来源。...img 当在PC1和PC2上可视化时，我们没有看到通过处理分离的样本，所以我们决定探索数据中存在的其他变异来源。...即使你的样本不能被实验变量清楚地分开，你仍然可以从DE分析中得到生物学上相关的结果。如果你期望的效应量非常小，那么信号可能会被外来的变化源所淹没。...颜色块表示数据中的子结构，您可能会看到每个示例组的复制聚在一起作为一个块。此外，我们希望看到聚集的样本类似于在PCA图中观察到的分组。...分层聚类 由于在DESeq2中没有针对热图的内置函数，我们将使用pheatmap包中的pheatmap()函数。
dataset 在 PC1 和 PC2 上进行可视化时，我们没有看到样本因处理而分开，因此我们决定探索数据中存在的其他变异来源。...即使您的样品没有通过实验变量清楚地分离，您仍然可以从 DE 分析中获得生物学相关的结果。如果您期望效果大小非常小，那么信号可能会被无关的变异源淹没。...顶部的色块表示数据中的子结构，您会希望看到您的重复一起作为每个样本组的一个块。我们的期望是样本聚集在一起类似于我们在 PCA 图中观察到的分组。...如果您想探索数据中的其他 PC，或者如果您想识别对 PC 贡献最大的基因，您可以使用 prcomp() 函数。...Hierarchical Clustering MOV10 数据集层次聚类 DESeq2中没有内置函数来绘制热图来显示所有样本之间的成对相关性和层次聚类信息；我们将使用 pheatmap 包中的 pheatmap
而且，热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据，既可以快速比较组间的差别，同时还可以显示组内每个样品的的丰度，以及组内各样品间的重复情况，便于从中挖掘规律。...分离株按其在大多数野生型EC样品中存在（稳定定植菌）或在大多数野生型EC样品中的不存在（零星或非定植菌）进行分组。如图1所示，分离株的门用不同颜色表示。...图表结果：图中展示了人工重组的菌在接种后，也可以形成丰度各异的微生物群体，并与自然条件下很多组成结构保持一致。 图表结论或规律：受水杨酸调控差异表达的菌，可以在人工重组实验中得到验证。...KO与WT组中差异ASV热图。 行分为两个簇，分别为KO组中显著富集或消减的ASV。列分为两个簇，正好与样本分组对应，表示样本可以非常好的聚类，组间差异明显。...样本聚类并添加分组颜色，方便筛选异常样本，如KO组中的KO2与其他5个样本没有聚类在一起，就需要注释KO2样本的实验和分析步骤是否存在异常。
TCGAbiolinks包的功能太强了，几乎可以实现TCGA数据一站式分析，故今天小编仍然用TCGAbiolinks包中的函数完成今天的演示。...,file = "paired_DEG_by_edgeR.csv") 四、增加不同分组条件下的gene平均表达量 TCGAanalyze_LevelTab（）将差异表达基因在正常和肿瘤组织中的表达量数据添加到差异表达分析结果中的主要用法...条件2对应的样本barcodes列表 R中具体示例： #由于在TCGAanalyze_LevelTab（）中，我们已经得到了一些参数，故可将参数直接带入主成分分析的函数中。...，故小编在这里使用pheatmap()绘制热图。...但在实际过程中应该结合自己的数据，调整一些参数和分组，以得出更有意义的结论，为科研助力......接下来我们将使用TCGAbiolinks包继续演示TCGA数据中甲基化分析，我们一起努力哦~~~ 免责声明
那么这个根据免疫高低进行分组就有多种实现方式，我们这里简单的演示一下PCA和热图的层次聚类以及gsea或者gsva这样的打分的分组，看看是否有区别。...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...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$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息 dat['ACTB...十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你。
human lung adenocarcinoma 所以我设置的学徒作业是：下载TCGA数据库中LUSC的转录组信号值矩阵，LUSC病人分成了4类T1-4亚型分别与Normal组做差异分析，就是3*4...=12个表达矩阵，12次差异分析，画PCA图，热图，火山图，以及用于差异分析结果比较的Venn图。...模仿文献分析方法挖掘数据需要仔细阅读文献，查看表达矩阵的过滤条件和差异分析阈值（FC和log2FC有区别）。 ? 函数代码 ? ?...#输出：差异分析结果、火山图 #构建colData (condition存在于colData中，是表示分组的因子型变量) countData <- floor(dat) colData...PI，多一点数据认知，让他们的科研上一个台阶：
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！...这些图并不是全都是必须的，它们全都是为了说明一个问题：我们的不同分组间确实存在差异。...axes.linetype=NA, # remove axeslines mean.point=F#去除分组中心点...和npc两个分组非常明显的差异 右边的层次聚类也是如此，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 如果分组在3张图里面体现不出来，实际上后续差异分析是有风险的。...这个时候需要根据你自己不合格的3张图，仔细探索哪些样本是离群点，自行查询中间过程可能的问题所在，或者检查是否有其它混杂因素，都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释。
图片在 PC1 和 PC2 上进行可视化时，我们没有看到样本因处理而分开，因此我们决定探索数据中存在的其他变异来源。...即使您的样品没有通过实验变量清楚地分离，您仍然可以从 DE 分析中获得生物学相关的结果。如果您期望效果大小非常小，那么信号可能会被无关的变异源淹没。...顶部的色块表示数据中的子结构，您会希望看到您的重复一起作为每个样本组的一个块。我们的期望是样本聚集在一起类似于我们在 PCA 图中观察到的分组。...如果您想探索数据中的其他 PC，或者如果您想识别对 PC 贡献最大的基因，您可以使用 prcomp() 函数。...Hierarchical ClusteringMOV10 数据集层次聚类DESeq2中没有内置函数来绘制热图来显示所有样本之间的成对相关性和层次聚类信息；我们将使用 pheatmap 包中的 pheatmap
这个图可以看到，logCPM(最右边的图)中样本分的还很开，logRPKM(最左边)次之，它把绿色的样本混在了一起，最差的是直接用RPKM得到的分组 如果使用logCPM矩阵进行作图： load(file...，这一点就要去原文寻找，他们怎么做的分组，看到：他们是将每个population和其他的混合群体进行差异分析 ?...那么好，现在处理完了第一组和其他组的比较，得到的在第一组的差异基因，那么如何得到其他组中的差异基因呢？最先想到的会是将上面?...解决分组排序问题 # 为了下面操作更方便，先将分组和矩阵赋值一个简单的名字 g=df$g mat=dat[cg,] # order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置 mat...另外还是使用的limma包（原文用的ROTS包），于是产生的差异是可以理解的 接下来过滤差异基因，注释 # 取logFC大于3或者小于-3作为过滤条件 diff1=rownames(deg1[abs
4、补充两个知识点：select()函数是用于从数据框（data.frame）或数据集（dataset）中选择特定的列。...filter()函数是用于从数据框（data.frame）或数据集（dataset）中筛选出符合特定条件的行。...列（即最后一列）之外的所有列，然后将结果转换成矩阵（as.matrix），接着再选出前50行（head函数），最后使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图。...①、多次赋值，产生多个中间的变量 ②、嵌套，代码不易读 ③、管道符号传递，简洁明了 三、条件语句和循环语句 1、if条件语句：满足（）里面的条件，执行；不满足（）里面的条件，不执行 ②、长脚本管理的两种方法...引用自生信技能树——小洁老师
此外，它们用星号显示落在箱须之外的离群值箱形图显示五个数据：1、最小的数字（最小值）2、第一个四分位数（25%位点值）3、中间的数字（中位值）4、第三个四分位数（75%位点值）5、最大的数字（最大值）箱线图用于比较单个基因在两组之间.../对照组平均值logFoldchange（logFC）：Foldchange取log2表达矩阵中的count一般为取过log之后的数值处理组在前，对照组在后！...，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分）根据这些主成分对样本进行聚类，代表样本的点（中心点除外）在坐标轴上的距离越远，说明样本差异越大1.5.2 PCA的用途用于“预实验”，简单查看组间是否有差别同一分组是否聚成一簇...3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致 临床信息中的分组信息与表达矩对应p = identical(rownames(pd),colnames(exp));pif(!...：2个脚本之间的衔接：清空环境变量+load Rdata3.3.1 获取分组信息的三种方法：有现成的可以用来分组的列自己生成使用字符串处理的函数获取分组# Group(实验分组)和ids(探针注释)rm
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...可以看到，部分病人的S1,S2比例偏高，很明显，他们应该是一个组，然后剩余的病人可以根据S10进行高低分组，其它signature好像是酱油。...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...jco[1],"2"=jco[2],"3"=jco[3],"4"=jco[4]))) dev.off() png(file = "basismap.png" ) # 从这张图可以比较清晰地看到各亚型中的驱动
ph.color <- colorRampPalette(c("navy", "white", "firebrick3"))(100) # 先聚类，进行并分组 clust <- pheatmap(...sample_cluster) <- "Subtype" sample_cluster$ID <- rownames(sample_cluster) head(sample_cluster) # 指定其他注释信息...') 想要掌握这热图的画法，需要先了解一下pheatmap的使用方法。...pheatmap说明文档 参数 详细说明 mat 绘图用的数值矩阵 color 颜色向量 kmeans_k kmeans聚类的数目，用于合并行为不同cluster breaks 用于将矩阵中的数值映射为颜色...，默认 50 legend 图例是否显示 legend_breaks 图例分割点 legend_labels 图例分割点名称 annotation_row 行注释信息的数据框 annotation_col
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