笔者寄语:一般情况下离群值不应该直接删除,应该进行筛选,然后进行专门的离群值分析。笔者在这进行一下思考,在聚类基础之上的一种离群点检验。
本文探讨了利用余弦相似度算法实现文章自动摘要的方法,该方法通过对文章分句并计算余弦相似度,从而找出与目标文章最相似的句子作为摘要。首先介绍了余弦相似度的计算原理和实现方法,然后通过具体的示例展示了如何对给定的文章进行分句和计算余弦相似度,最后对实现过程进行了总结和展望。
首先需要下载TCGA的33种癌症的全部数据,尤其是表达量矩阵和临床表型信息啦,这里我们推荐在ucsc的xena里面下载:https://xenabrowser.net/datapages/,可以看到,确实是没有提供TPM表达量矩阵,但是自己进行转换啊!无论RPKM或FPKM或者TPM格式是多么的遭人诟病,它的真实需求还是存在, 那么我们该如何合理的定义基因的长度呢?
里面提到的目前主流的单细胞差异分析方法都是Wilcoxon rank−sum test,但是它其实表现还不如pseudobulks 的方法。。。
本文介绍了推荐系统中的相似度计算方法和相似推荐算法,主要包括余弦相似度、Jaccard相似度、欧氏距离等相似度度量方法,以及基于用户行为的协同过滤、基于物品的协同过滤等推荐算法。同时,还介绍了一种基于矩阵分解的推荐算法,利用用户的行为构建用户-物品矩阵,通过计算相似度为用户推荐感兴趣物品。
可以使用is.na() 函数对向量进行遍历,如果存在NA,则会返回TRUE,反之。
生信技能树练习题大全:http://www.biotrainee.com/thread-1754-1-1.html by Jimmy老师
1写在前面 我们还是在正式进行代码操作前想几个小问题:👇 如何将单细胞数据导入R中? 不同类型的数据/信息(如细胞信息、基因信息等)是如何存储和操作的? 如何获得细胞和基因的基本信息并对数据进行相应的过滤? 2用到的包 目前常用的scRNA-seq分析包,包括Seurat、Scanpy(python)、Scater、Monocle2、Monocle3等。🤒 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(SingleCellExperiment) library(Dro
先找出各细胞类型上下调的gene,然后拿到gene-cell type的表达矩阵,将其分为上调的和下调的
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法.
前几天对LULU这种方法进行了介绍: 但是! 我在组会上讲了一下这个方法的原理,马上得到了老板的灵魂连击:
报错信息表明rcorr函数在尝试计算Spearman相关性时遇到了问题,原因是数据中的某些变量(列)的观测值数量不足以进行相关性分析。具体来说rcorr 函数要求每个变量至少有5个观测值来计算相关性。
#apply #get answer grouped by col/row d = matrix(1:30,5,6) apply(d,1,mean) #row apply(d,2,mean) #col M <- array( seq(32), dim = c(4,4,2)) apply(M, 1, sum) #row apply(M, c(1,2), sum) #row % col colMeans,rowMeans,colSums,rowSums #lapply #list to list x <-
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法,与之前讨论过的算法主要存在两点不同: 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型,也不需要去拟合参数。 它既可用于分类,又可应用于回归。 KNN的基本思想有点类似“物以类聚,人以群分”,打个通俗的比方就是“如果你要了解一个人,可以从他最亲近的几个朋友去推测他是什么样的人”。 在分类领域,对于一个未知点,选取K个距离(可以是欧氏距离,也可以是其他相似度度量指标)最近的点,然后统计这K个点,在这K个
ggplot2作图X轴默认坐标轴的刻度是朝下的,Y轴默认的刻度是朝左的,如果要改为朝上和朝右,该如何设置。之前也有人问过这个问题
加载数据 setwd("D:\\diff") # Reading in count data files <- c("GSM1545535_10_6_5_11.txt", "GSM1545536_9_6_5_11.txt", "GSM1545538_purep53.txt","GSM1545539_JMS8-2.txt", "GSM1545540_JMS8-3.txt","GSM1545541_JMS8-4.txt", "GSM1545
大家晚上好,今天给大家介绍一个可以处理FASTA文件的包-Biostrings。这个包主要是处理基因组的一些序列信息,包括:序列翻译、DNA/RNA互转、统计各个碱基的含量、三连字母的含量.....这些都是一行命令可以解决的。今天就先来教大家怎样计算GC/AT含量。
R基本语法 获取帮助文档,查看命令或函数的使用方法、事例或适用范围 >>> ?command >>> ??command #深度搜索或模糊搜索此命令 >>> example(command) #得到
我们对Logistics回归很熟悉,预测变量y为二分类变量,然后对预测结果进行评估,会用到2*2 Matrix,计算灵敏度、特异度等及ROC曲线,判断模型预测准确性。
Data Visualization and Analysis of Taylor Swift’s Song Lyrics
#apply函数,沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似,但只用一句话可以完成 #apply(参数):apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
一般的 R 函数只能接受固定类型的数据,例如绘制热图,输入数据必须是数值型向量,数据框则不行,线性回归分析中,输入数据必须为一个数据框。因此,需要熟悉各种数据类型之间的转换。此外,在做数据转换的过程中,还要记住,有些数据只能单方向进行转换,而不能相互转换,例如部分数据框无法转换为数值型矩阵。
因为近期在分析数据时用到了EM最大期望估计法这个算法,在参数估计中也用到的比较多。然而,发现国内在R软件上实现高斯混合分布的EM的实例并不多,大多数是关于1到2个高斯混合分布的实现,不易于推广,因此这里分享一下自己编写的k个高斯混合分布的EM算法实现请大神们多多指教。并结合EMCluster包对结果进行验算。
本版块打算分享一些数据分析过程中用到的数据清洗,统计分析,建立简单模型等。
我们将审查的 Myc peak 调用位于 peaks 目录中,因此我们在这里使用 dir() 函数列出与我们预期的文件模式匹配的所有文件。
1、输出数据格式不同。is.na按照数据框格式形成一个(FALSE,FALSE,TURE)列,而complete.cases形成是一个数列向量,不再是按照数据框格式;
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
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。很多时候,函数无法运行,都是因为数据结构的问题。在学习R语言数据结构之前需要首先了解下数据的类型。
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
本文介绍了R语言中各种数据类型常见运算的函数,包括向量运算、矩阵运算、以及一般函数的运算。此外,还介绍了apply函数的用法,用于对各行各列进行运算。
在下部分中,我们将研究如何使用 R/Bioconductor 识别开放区域中的变化。
Logares, R., Deutschmann, I.M., Junger, P.C. et al. Disentangling the mechanisms shaping the surface ocean microbiota. Microbiome 8, 55 (2020). https://doi.org/10.1186/s40168-020-00827-8
Writing for, while loops is useful when programming but not particularly easy when working interactively on the command line. There are some functions which implement looping to make life easier
这个时候,如果你的合作者并不擅长代码,可以直接打开这个csv文件,根据sum列进行筛选即可。
多重IHC(mxIHC)和 CIBERSORT显示成纤维细胞亚群占据空间离散的小生境和不同的NSCLC组织亚型富集
恰好单细胞时代到了,可以让之前的CNS类器官研究文章继续“复制粘贴一波”,比如2021发表Advanced Science期刊的类器官文章:《Single-Cell Transcriptome Analysis Uncovers Intratumoral Heterogeneity and Underlying Mechanisms for Drug Resistance in Hepatobiliary Tumor Organoids》,就已经舍弃了传统的常规的转录组和肿瘤外显子数据,仅仅是看单细胞转录组。详见:只有单细胞转录组数据的肿瘤类器官研究(肝癌)。但是它主要是关心的是肿瘤病人内部的异质性,每个病人内部降维聚类分群后看特征基因,做拟时序分析看变化趋势,并没有展示类器官培养的成功性。
数据集下载链接 http://userweb.eng.gla.ac.uk/umer.ijaz/bioinformatics/ecological/SPE_pitlatrine.csv
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这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”,因为它是一种使用“马尔可夫链”(我们将在后面讨论)的“蒙特卡罗”(即随机)方法。MCMC只是蒙特卡洛方法的一种,尽管可以将许多其他常用方法看作是MCMC的简单特例。
需要使用C++编译器,安装方法取决于操作系统,Linux:一般安装了R就会安装了;Mac:Xocode;Windows:Rtools,与版本要对应。需要用到的包:microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
1 下载cellphonedb官网测试数据,并运行软件 cellphonedb官网 下载测试数据 curl https://raw.githubusercontent.com/Teichlab/cellphonedb/master/in/example_data/test_counts.txt --output test_counts.txt curl https://raw.githubusercontent.com/Teichlab/cellphonedb/master/in/example_data/
本文主要介绍了如何使用 R 语言对中文文本进行分词和词频统计。首先介绍了 R 语言中的 tm 包和 Rwordseg 包,然后通过一个示例展示了如何使用这两个包进行中文分词和词频统计。最后,介绍了一些常用的分词方法,并给出了一个使用 wordcloud 包进行词云展示的示例。
上周,曾老师给了我一个8个样本8个组别的转录组数据,即每组只有一个样本的转录组数据。我的处理方式是从中抽取两组进行差异分析,与文中描述的显著差异基因数目以及文中指出的差异基因进行比较,看看分析结果是否大致相同。但是,其实我有些没有理解到老师的意思。老师的初衷是想同原文一样批量绘制「同个部位」两两组别间的差异分析结果,看看其差异基因数量的分布,然后进行比较。在看到我理解偏差后,老师还飞快地给我提供了单样本批量差异分析的脚本。「因此,本周我们主要重点展示如何批量进行单样本差异分析以及批量绘制火山图并拼图」。
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言,通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出,发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉,于是特写此篇普及一下知识,也算是我对R语言的入门文章吧。
根据生信技能树发布的学徒作业:SingleR说是NK细胞你就相信了吗, 验证一下看真的是有这么多NK细胞
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04567-7
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