tmb值与免疫检查点抑制剂疗效相关，而TCGA数据库中的tmb值可以通过TCGAmutations包来计算 # =============================================
在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下： def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar...Yvar == 0)].count() N_1_group[i] = Yvar[(Xvar == np.unique(Xvar)[i]) & (Yvar == 1)].count() iv...= np.sum((N_0_group/N_0 - N_1_group/N_1) * np.log((N_0_group/N_0)/(N_1_group/N_1))) return iv...= CalcIV(df[col], df[Yvar]) ivlist.append(iv) names = list(df_Xvar.columns) iv_df = pd.DataFrame...({'Var': names, 'Iv': ivlist}, columns=['Var', 'Iv']) return iv_df 其中，df是分箱后的数据集，Kvar是主键，Yvar是y变量
使用到的R包 doubletrouble，这个R包 对应的论文 Doubletrouble: Identification and Classification of Duplicated Genes.../inst/doc/MSA2dist.html 今天推文的主要内容是已经有cds序列，计算kaks值。...msad041/7140562 Beginner's Guide on the Use of PAML to Detect Positive Selection 这个论文有时间要看看，介绍的是PAML这个软件计算...readDNAStringSet("data1_unaln.fasta") 生成序列id的两两组合 gene_pairs<-as.data.frame(t(combn(names(dna),2))) 计算...kaks值 cds_list<-list(kakspra=dna) gene.pairs_list<-list(kakspra=gene_pairs) kaks <- pairs2kaks(gene.pairs_list
有朋友问两个比值数据，怎么求他们的 p 值？ 例如，两组人，分别接受两种药物治疗，想知道疗效之间是否有差异，计算 p 值。 接受药物 1 治疗，30 人，其中 20 人有疗效，10 人没有疗效。...这种情况可以用 fisher 检验来探索，R 代码如下： fisher.test(matrix(c(20, 10, 10, 20), ncol = 2)) ## ## Fisher's Exact...confidence interval: ## 1.212812 13.467843 ## sample estimates: ## odds ratio ## 3.901234 可以看到，p 值...另外判断差异时，不仅要看 p 值，还要看 OR 值，这里的 OR 值 = 3.901234，其 95 % 置信区间为 1.212812 - 13.467843，是有意义的。...OR 的置信区间不能跨过 1，否则 p 值再小也无意义。
complete.cases输出的逻辑向量与is.na正好相反，is.na的TURE为是缺失值；complete.cases的TURE为完整值。...——因为R默认将TURE、FALSE当做1、0 #计算缺失值个数 sum(is.na(an)) #单数列，sum一下可以直接计算“Ture”的数值和 colSums...#多维数列，按行，na.rm为是否需要忽略缺失值，na.rm=T表示忽略，删除 #数据框中的缺失值操作 #数据框中的缺失值操作 y 值...： 关于缺失值的检测应该包括：缺失值数量、缺失值比例、缺失值与完整值数据筛选。...complete.cases(saledata)) #1/201数字，缺失值比例 saledata[!complete.cases(saledata),] #筛选出缺失值的数值
运行结果可知，0表示变量列中有缺失值，1表示变量列中缺失值，第一行表示无缺失值，第二行表示除了span之外无缺失值，第一列表示各个缺失值模式实例个数，最后一列表示各模式中有缺失值的变量个数。...可看到，sleep数据集有42例没有缺失值，仅2个实例缺失span，9个实例同时缺失NanD和Dream，数据集总共包含42x0+2x1+.....1x3=38个缺失值 aggr()函数不仅仅绘制每个变量的缺失值数...，而且绘制每个变量组合的缺失值数，代码： >library(VIM) > aggr(sleep,prop=FALSE,numbers=TRUE) 运行结果： ?...图形的主体是Gest和Dream(两个变量数据都完整)的散点图。左边的箱线图展示的是 (深灰色 )与不包括 ( 红色 )Gest 的Dream变量分布。注意，在灰度图上红色是更深的阴影。...两个变量均有缺失值的观测个数在两边界交叉处 (左下角 )蓝色标出。
缺失值的处理主要用VIM和mice函数 VIM包提供哺乳动物数据（sleep），研究62种动物的睡眠、生物学变量和体质变量是自变量或预测变量。...睡眠变量包含睡眠中做梦时长(Dream)、不做梦的时长(NonD)以及它们的和(Sleep)。...生物学变量包含物种被捕食的程度(Pred)、睡眠时暴露的程度 (Exp)和面临的总危险程度(Danger） 处理缺失值的方法： ?...R语言中使用NA代表缺失值，NaN（不是一个数）代表不可能的值，符号Inf和-Inf代表正无穷和负无穷，函数is.na、is.nan()和is.infinite()分别识别缺失值、不可能值和无穷值，返回结果是...Dream有12个缺失值 [1] 12 > mean(is.na(sleep$Dream))#表19%比例在此变量上有缺失值[1] 0.1935484 > mean(!
R语言中，当我们获取到了基因表达的count矩阵，怎么下载对应的基因长度并将count矩阵转换为FPKM矩阵 **********************************************...计算FPKM # Step 1: 从gene_length的字典中，选择与count_matrix行名对应的基因长度 select_gene_length <- gene_length[gene_length...$gene_symbol %in% rownames(gene_expression),] # Step 2: 计算FPKM countToFPKM <- function(counts, effLen
识别缺失值 在 R 中，缺失值用 NA 表示，是“Not Available”的缩写。函数 is.na( ) 可以用于识别缺失值，其返回结果是逻辑值 TRUE 或 FALSE。...mean(na.omit(height)) 注意，这里 na.omit( ) 是一个独立的函数，它能忽略输入对象中的缺失值，而 na.rm 只是计算描述性统计量的函数里的一个内部参数。...函数 summary( ) 在计算向量的统计量时会自动忽略缺失值，它会给出向量中缺失值的个数。例如： summary(height) # Min. 1st Qu....R 中有多个可以实现缺失值多重插补的包，如 Amelia 包、mice 包和 mi 包等。其中 mice 包使用链式方程的多变量补全法，被广泛运用于数据清洗过程中。...例如，取 5 组插补值中的第 3 个： complete.data <- complete(imputed.data, 3) 为了检查缺失值的补全效果，对于数值型变量，我们可以计算插补值与原始变量值的偏差
例35：C语言编程实现改变指针变量的值。 解题思路： 指针p的值是可以变化的，printf函数输出字符串时，从指针变量p当时所指向的元素开始，逐个输出各个字符，直到遇‘\0’为止。...而数组名虽然代表地址，但是它是常量，它的值是不能改变的。... p=p+7;//指针变量p指向字符串的第8位 printf("%s",p);//输出 return 0;//主函数返回值为0 } 编译运行结果如下： C program language...读者应该特别注意： char *p="I love C program language"; 数组名虽然代表地址，但是它是常量，值不能改变。...p=p+7; 虽然是+7，但是在C语言中，下标是从0开始的。 C语言 | 改变指针变量的值 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
在微博有位朋友问我可达矩阵的计算，于是发了点时间用R语言写出来了。 问题如下： 计算过程： 注意：是矩阵的乘法。
今天就先来教大家怎样计算GC/AT含量。 ?...首先是安装，代码如下： source("http://bioconductor.org/biocLite.R")biocLite("Biostrings") 输入代码后需要耐心地等待几分钟。 ?...Users/dell/Desktop/sequence.fasta"#读取文件（FASTA格式）x计算...=NA,ylim=c(0.2,0.8))axis(2,at=c(0.2,0.4,0.6,0.8),labels=c("20%","40%","60%","80%"))#纵坐标设置根据summary函数计算结果
各位小伙伴，大家好，我是邓飞，今天介绍一下，如何使用R语言进行logistic分析，并且计算OR值和置信区间。...一般情况下，OR 值越大表示基因变异和疾病间的关联程度越强。 在二分类 GWAS 分析中，通过计算每个基因变异的OR值，可以评估其与疾病之间的关联程度，从而推断基因变异对疾病风险的贡献。...plink的Logisitic模型的GWAS分析计算结果如下： R语言的解决方案： m1 = glm(phe.V3 ~ rs3131972_A,family = "binomial",data=dd...) summary(m1) # 计算OR值 exp(coef(mod)) ## 置信区间 exp(confint(mod)) # 一步到位：OR值和置信区间 library(questionr) odds.ratio...(mod) 结果： 手动计算OR值： 一步到位的OR值和置信区间：
本文系改编的，利用R语言来计算各种距离 MATLAB 版本的 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/52101425...两个n维向量a与b间的欧式距离： d=(a−b)T(a−b)−−−−−−−−−−−−√2 d = \sqrt[2]{(a-b)^T(a-b)} 用R语言计算距离主要是dist函数。...两个n维向量a(a1;a2;…;an)与 b(b1;b2;…;bn)间的曼哈顿距离 d=∑k=1n|ak−bk| d = \sum_{k=1}^{n} |a_{k} - b_{k}| R语言计算曼哈顿距离...而样本A与B的杰卡德距离表示为： J=pp+q+r J = \frac{p}{p+ q+r} R语言代码： library(proxy) > x 变量之间相互独立，没有考虑变量之间的相关性。
变量的筛选 逐步回归 ? - ? - ? - ?...- 变量筛选可以通过多个阶段完成(比如，先根据单变量分析结果筛选，符 合某些条件的变量进入多变量分析继续筛选)，但是不是必须 变量筛选完成后，检查一下回归系数是否符合临床常识(下一节还会回到 这一点...) 除了通过统计方法筛选变量，允许人为增加/删减变量(变量筛选结果，需 要得到临床专家的认可) 从备选变量中选择最终的变量 rm(list = ls()) ## install packages
问题 你希望删除工作空间中不需要的变量和函数，或者完全删除它们的取值内容。 解决方案 使用rm函数。 讨论 在R软件的使用过程中，工作空间容易很快变得杂乱。...函数能永久地从工作空间中删除一个或多个对象： > x <- 2*pi > x [1] 6.283185 > rm(x) > x Error: object "x" not found 该命令无法“撤销”，即删除的变量无法找回...你可以通过如下命令同时删除多个变量： > rm(x,y,z) 你甚至可以同时删除工作空间中所有的内容。rm函数中有一个list参数，它包含所有需要删除的变量名称。...前面章节介绍过ls函数能返回所有变量名称，因此你可以通过结合rm函数与ls函数，删除工作空间中的所有变量： > ls() [1] "f" "x" "y" "z" > rm(list=ls()) > ls
因子与因子水平 R语言的数据类型中，因子（Factor）型比较特殊，也让许多初学者感到难以理解。...eg:五个用户月均通话次数分别是（15, 1, 63, 19, 122），存储在变量calls_num中。此时calls_num是一个数值型变量，有五个值，且理论上每个值的取值范围是0到+∞。...因子水平（Level）表示因子的值域，因子的每个元素只能取因子水平中的值或缺失。上例中，因子水平就是（低频，中频，高频）。...R语言实现 创建因子 R语言中，通过factor()函数建立因子型变量。...随硬件能力的提升，人们现在不太关注用因子型来提高存储效率，但R保留了这个方式。 2、因子型变量为离散变量，可通过定义因子型变量区分离散变量。
我们在做一些统计学分析的时候，总是能得到一个p值。但是在画图的时候，一般会把p值转换成星号（*），显示在图上。那么今天小编就来跟大家聊一聊，怎么用R语言，将P值转换成对应的*。...#install.packages("gtools") library(gtools) star2=stars.pval(pval) pval star2 这个函数连转换的参数都帮你省了，只需要输入p值就可以了
缺失值分类 1，完全随机缺失（MCAR）：缺失数据与其他变量无关。如果每个缺失变量都为MCAR，则完整样本可看为更大数据集的简单抽样。...3，非随机缺失（MNAR）：缺失数据不仅依赖于其他变量还依赖于本身变量。比如做梦时间短，Dream容易缺失（可能由于时间短难测量），此时数据缺失为MNAR。...浅色代表值小，深色代表值大，红色代表缺失。matrixplot()展示了每条样本的缺失情况。 （3）marginplot()函数，每次只能绘制两个变量的缺失情况。 ? ?...通过生成影子矩阵，用1表示缺失数据，选取有缺失的样本，计算缺失相关系数矩阵。有助于观察哪些变量常一起缺失，以及分析变量“缺失”与其他变量间的关系。 ?...查看插补数据，可用temp$imp，结果为每个数据集（第一行）每个观测值（第一列）对插补数据。 ? nmis表示变量中缺失数据个数，fmi表示由缺失数据贡献对变异。
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