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单细胞差异分析之pseudobulk的3种实现方法

首先是rowSums方法 这个是非常容易理解的,我在之前分享了:单细胞层面的表达量差异分析到底如何做,也是这样举例: 前面的 compSce是一个seurat对象 ,它里面的comp是表型是两个分组,然后...cbind,lapply(names(bs), function(x){ # x=names(bs)[[1]] kp =colnames(compSce) %in% bs[[x]] rowSums...Sys.time() ## take a look dim(mat.summary) 然后 https://github.com/neurorestore/DE-analysis/blob/master/R/...functions/run_DE.R 就是使用了另外一套语法体系: # process data into gene X replicate X cell_type matrices mm...这个代码实在是太复杂了,我仅仅是节选部分给大家看看,因为它考虑到的各种因素非常多,但是本质上还是表达量矩阵的提取和加和,是rowSums方法。。。

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

#列出代码记录 history(25)#列出最近的25条记录 save.image()#保存 二.换电脑后,包的移动 Rpack <- installed.packages()[,1]#列出已经安装的R包...","R2","R3","R4") cnames <- c("C1","C2","C3","C4","C5") dimnames(m)=list (rnames,cnames) 4.3 矩阵索引 m <...","C1"] 4.4 矩阵的运算 m+1#矩阵m中每一个元素都加1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans(m) 4.5 矩阵中的函数 diag...2.54) transform(women, cm = height*2.54)#新增一列,列名为cm worldphones <- as.data.frame(WorldPhones) rs <- rowSums...a)#测试向量a里面含元素NA吗 sum(a,na.rm = TRUE) mean(a,na.rm = TRUE)#按49个数来计算 colSums(is.na(sleep))#计算每一列缺失值数目 rowSums

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R||R语言基础(三)_R

今天继续学习R语言基础的R包使用,以R包:dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...#务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号 部分人可能会因为镜像的问题失败,解决方法https://mp.weixin.qq.com.../s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101...经过这几期的R语言基础,你应该能够入门R了,渐渐的也要自己去学会看帮助文档,去搜报错,还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗? ?...+命令 #搜命令帮助文档 help(package='R包') #搜R包帮助文档 如果你能独立处理这些问题,那么恭喜你,你的R应该没问题啦! 应该没问题了!!!!吧?

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RR 的函数

函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。 args函数可以用来查看函数包含了哪些参数,args返回一个函数类型的对象,函数体为NULL。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作,formals函数是一个很好的工具,它会返回一个配对列表对象(对应参数名和设定的默认参数值)。...注意,formals函数仅能运行在R写的函数上(类型为closure的对象),而不能在内嵌函数(bulti-in function)上运行。...例如: > f.formals$y <- 3 > formals(f) <- f.formals > args(f) function (x, y = 3, z = 2) NULL R提供了一个非常方便的函数...加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var,那么R会在全局环境中指定var的值为value。

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RR Docker 教程

原英文网址:http://ropenscilabs.github.io/r-docker-tutorial ❞ ? 这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。...想象一下,你正在 R 中进行分析,然后将代码发送给朋友。你的朋友在完全相同的数据集上运行此代码,但结果略有不同。这可能有多种原因,例如操作系统不同,R 软件包的版本不同等。...docker run --rm -p 8787:8787 -v /Users/tiffanytimbers/Documents/DC/r-docker-tutorial:/home/rstudio/r-docker-tutorial...第三课:安装 R 包 在 RStudio 内安装 R 包 这跟我们使用 RStudio 桌面版没什么区别,试试运行: # install package install.packages('gapminder...安装 R 系统外部依赖 许多 R 包有外部依赖,如 GSL, GDAL, JAGS,为了安装它们,你需要进行如下的操作: docker ps # find the ID of the running container

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生信技能树 数据框data.frame练习1

: 生信技能树练习题大全:http://www.biotrainee.com/thread-1754-1-1.html by Jimmy老师 向量(vector)和数据框(data.frame)是R语言用于生信分析时最常用且最重要的两种数据类型...题目链接:https://www.r-exercises.com/2016/01/04/data-frame-exercises/ 答案链接:https://www.r-exercises.com/2016...自己答案 class(VADeaths) dfv=as.data.frame(VADeaths) dfv$Total=rowSums(dfv) #rowsums是查找后得知的 #不会排序 标准答案 class...,'Infant.Mortality']=NA dfs2['Total',]=colSums(dfs2) newvariable=dfs2$Examination[1:(nrow(dfs2)-1)]/rowSums...分析 最后一个取比例,我自己是把简单的事情复杂化,因为想避开Total/Total这一项;另外Total examination可以直接用df"Total", "Examination"选取,没有必要用rowSums

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