介绍 从广义上讲，meta分析是指试图将几项研究结果结合起来的统计分析。这一术语是由统计学家Gene V Glass在1976年向美国教育研究协会发表的演讲中创造的。...从那时起，meta分析不仅成为医学的基本工具，而且在经济学，金融学，社会科学和工程学中也越来越受欢迎。负责制定循证医学标准的组织，如英国国家健康和护理卓越研究所（NICE），广泛使用meta分析。...R语言 从历史上看，大多数meta分析可能是通过Excel等常规工具或Cochrane协作网的RevMan等专业软件进行的。但其计算繁琐，操作较复杂且是收费的统计软件。...然而，R同样是做meta分析的绝佳平台，因为统计分析正是R语言的强项，并且R语言上已经包含了许多针对meta分析的软件包，可以满足meta分析的各个方面需求。...漏斗图对称，也表明不存在发表偏倚 ④敏感性分析 敏感性分析的目的是可以粗略地看出每个研究对总估计效应的影响有多大。meta包中的命令是metainf()。
数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)是一个对多投入\多产出的多个决策单元的效率评价方法。是1978年由CHARNES和COOPER创建的。可广泛使用于业绩评价。...那么R语言中DEA线性规划模型是怎么实现的，接下来我们介绍一个R包Benchmarking。其所包含的函数列表： ? Benchmarking包的安装 1....R包的安装：install.packages("Benchmarking") 。 2.效率计算函数dea()的应用。 首先，我们看下官方的函数参数： ? 样例数据： ? 可视化展示函数： ?
PAGODA全称pathway and gene set overdispersion analysis，pagoda是2016年在nature methods发表的一个分析单细胞测序的方法，主要特点是在已知的重要信号通路基础上对细胞进行分类...")) # Install pagoda install_github("hms-dbmi/pagoda2") library('pagoda2') 1.数据读入 #读入表达矩阵，这里用的seurat包中的数据...image.png 2.对表达量差异很大的基因对下游分析所占比重进行调整 r$adjustVariance(plot=T,gam.k=10) ?...') str(r$clusters) # par(mfrow=c(1,2)) r$plotEmbedding(type='PCA',embeddingType='tSNE',groups=r$clusters...$PCA[[2]][['4']]; r$plotGeneHeatmap(genes=rownames(de)[1:15],groups=r$clusters$PCA[[2]]) ?
这个R包来源于2021年发表在 Cancer Discovery 的一篇文章， Yingcheng Wu, Shuaixi Yang, Jiaqiang Ma, Zechuan Chen, Guohe...这里我们直接带大家攻破，免费的代码用起来，不过感觉这个包没那么好用，功能并没有那么强大，大家看需使用吧～ 此包限制： 细胞数不超过6万5 只支持人类 scRNA-seq 数据 0.安装此包： install.packages...直接使用表达矩阵以及网页在线版量化单细胞代谢（不推荐） 本人使用都报错了，不好用不推荐 5....ave_sMetaByCelltype.csv') 简单的使用到这里就完了，发现如果想查看代谢通路评分高的通路里是哪些基因的表达进行贡献的，有点无从下手，还是不知道，又得跑个富集通路分析...KEGG才可以呢，如果你使用这个scMetablism R包，你是看上它的啥呢？
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？
单细胞测序是免疫学和肿瘤学领域的新兴技术，它允许研究人员将RNA定量和其他模式数据结合起来，如在单个细胞水平上的免疫细胞受体分析。许多工作流和软件包已经被创建来处理和分析单细胞转录数据。...这些软件包允许用户将基于单细胞的实验中产生的海量数据提取新颖的见解。而单细胞免疫组库目前还缺乏成熟的数据分析软件。...R包兼容。...scRepertoire分析的灵感来自于没有代码派生的bulk 免疫分析工具 tcR(v2.2.4) R包。...除了R中的基本函数之外，还使用dplyr (v0.8.3)和rempe2 (v1.4.3) R包执行数据处理。
scRepertoire的另一个新特性是使用powerTCR R包改编的clonesizeDistribution()通过克隆大小分布对示例进行聚类。...如果用这个函数来分析样本克隆大小分布的相似性，请阅读并引用相应的引文。在这个函数中，method是指层次聚类的方法。...多样性分析 多样性也可以通过样本或其他变量来衡量。...'#CCE0F5', '#CCC9E6', '#625D9E', '#68A180', '#3A6963', '#968175' ) classmk <-c("IL7R"...也就是人们常说的，细胞类型特异的克隆型分析。
引言： R语言是一种非常强大的分析与展示的统计科学家工具，其也提供了若干关于自然语言的分析处理工具，本文讲展示如何在Linux进行安置。 1. ...自然语言处理包： Snowball， RWeka 文本挖掘： tm 分词工具： Rwordseg 2. ...安置指令与过程 3.1 安装R语言环境 >> yum install R ? ...3.2 安装Snowball >> install.packages(c('Snowball')) 其会提示该包没有找到，需要使用以下包： >> install.packages...需要切换到install.packages("Rwordseg", repos ="http://R-Forge.R-project.org", type = "source")，从另外一个源中进行安装
#Installing URD source("https://raw.githubusercontent.com/farrellja/URD/master/URD-Install.R") library...(URD) 因为没有找到提供的测试数据集，就用之前用seurat分析过的不同时期的心脏单细胞数据跑一边吧。
这个文章我没有时间写了，我明天分析
PART1 开篇前言 本期R语言教程，暂定分为两大部分：第一部分为“R语言快速入门和数据处理”，第二部分为“R语言可视化及绘图”。...关于R和RStudio安装在这里就不再介绍了，网上有很多相关内容，如果安装过程有困难可以后台私信我。 PS.本次内容为R包安装及初识向量。 ? PART2 R包安装 问：什么是R包？...答：包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。它们提供了种类繁多的默认函数和数据集。...（对于刚接触R的同学来说可能看起来比较抽象，但是没关系，我们会在后续的学习中慢慢了解R包的概念） 1.R包安装：第一次安装一个包，使用命令install.packages()即可。...中 2.R包载入：安装完成后，想要调用这个包中的命令、数据等信息，就需要先载入这个包，需要用到的命令为library()。
其实在本次做作业的过程中，我还犯了一个错，我把filter记错了，本来是取行的我记成取列的了，导致我的一些尝试一直报错，但是（重点来了！），老师真的一眼就看出来...
1.函数与参数（1）形式参数与实际参数（2）写函数的函数2.R包（R package）介绍R包可以理解为是多个函数的打包存放，包含函数、数据、帮助文件、描述文件等。...3.R包都在哪里（1）CRAN网站（2）Bioconductor（3）github4.xxR包怎么安装从哪里来/怎么安装不知道从哪里来的？...——加载包——使用包里的函数## library（）没有error 是检查是否安装成功的标准（2）已经安装的 R包，可以用：：快速调用里面的函数7.常见疑问（1）提示信息 检查是否有error，没有就忽略...denied权限问题：管理员方式重新打开Rstudio，重新运行代码8.R包如何使用-获取帮助（1）快速查看函数帮助文档？...+函数名称（2）找R包介绍界面（直接搜）（3）Vignettesls("package:lima") #列出一个包里都有哪些函数数据R语言中的符号解决问题的思维（报错时）
有时候你感兴趣的只是单细胞轨迹中的一个分支，A → B。 这个时候就可以用到monocle3中一个非常实用的功能了。 我们一起来看看怎么操作吧。...2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据 今天做一做如何分析单细胞轨迹中的分支。...residual_model_formula_str = "~ bg.300.loading + bg.400.loading + bg.500.1.loading + bg.500.2.loading + bg.r17...reduce_dimension(cds) cds <- cluster_cells(cds) cds <- learn_graph(cds) cds <- order_cells(cds) 5选择轨迹 分析围绕轨迹分支节点调节的基因可以深入了解控制细胞命运决定的基因
这次和大家分享的还是基于R包‘gemtc‘的网状Meta分析，之前已经讲解过如何导入数据以及使用固定效应模型去分析。...，后半部分是基于随机效应模型进行的一致性分析。...network反应的是网状meta分析的最终结果。 6....另外mcmc_b_bin_fe这个文件是在上一期的内容中就已经创建好的，大家可以查阅往期内容网状Meta分析之R语言‘gemtc’包实战（2）。 ?...好了，以上就是使用‘gemtc’包进行网状Meta分析的最后一部分内容，希望大家能喜欢！有问题欢迎在留言区进行讨论。
昨天和大家分享了使用‘gemtc’这个R包去读取和汇总网状meta分析数据的方法。...今天主要想和大家介绍一下如何在这个包里使用固定效应模型（fixed effect model, FEM）去计算网状meta分析的结果。在这之前，我们需要简单认识并区分固定效应模型和随机效应模型。...在meta分析合并效应量（effect size）时，通常有两种模型可供选择，一种是固定效应模型（FEM），另一种是随机效应模型（random effect model，REM）。...第一步，利用昨天生成的mtc.network结果并建立mtc.model，昨天的内容参见网状Meta分析之R语言‘gemtc’包实战（1） model_b_bin_fe <- mtc.model(network_b_bin
找R语言做弦图的教程的时候发现了这个包：GOplot。其主要功能是可视化GO富集分析的结果。自己应该会用得到。...第一步是学习其帮助文档中的例子，然后学习如何准备自己的数据，并利用这个包中的函数来绘图 查看帮助文档 library(GOplot) help(package="GOplot") 重复帮助文档中的教程...image.png 以上的图用ggplot2应该也可以实现，但这个包可以一条命令出图，非常方便 接下来是弦图 chord <- chord_dat(circ, EC$genes, EC$process)...image.png 对这个包的简单评价：一条函数出图非常方便，但是如何准备自己的数据可能会比较麻烦！
网状Meta分析的工具主要有R语言，STATA，SAS和WinBUGS，各自有各自的特点，鉴于本人对R语言熟悉，所以网状Meta的实战训练均会以R语言为例开展。...在实战之前，我想和大家说一下，现在网状meta分析的统计方法主要有两大类，一类是频率学派的‘netmeta’包，另一类是贝叶斯学派的‘gemtc’包。...第一步，安装相关R包 install.packages('gemtc') install.packages('rjags') 注意，在使用‘rjags’包之前需要现在电脑上安装好JAGS这个软件（https...第二步，加载相关R包 library('gemtc') library('rjags') 这一步的相关内容就不多说 第三步，读取数据并将数据集转换成mtc.network格式 data_b_bin=read.csv...print(network_b_bin) 请大家注意，上述四步只是数据分析之前的准备工作，明天将給大家带来'gemtc'包的统计分析代码，敬请期待！
gbm效果和randomForest相近，但是占用内存更少，且支持多核crossValidation运算。
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