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。
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。。。
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
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？
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。
hclust 的顺序是靠order 和 labels 两个数据控制，labels 是有顺序的名称，其座次可以被索引提取。order
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。
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。
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。
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。
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.
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。
生信技能树练习题大全：http://www.biotrainee.com/thread-1754-1-1.html by Jimmy老师
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
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。
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。
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：
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
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04567-7
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。
edgeR 接受raw count的定量表格，然后根据样本分组进行差异分析，具体步骤如下
对单细胞数据进行亚群注释之后，我们往往想比较某亚群，例如CD8Tex，是倾向于分布在实验组还是对照组，例如癌组织，癌旁组织，转移癌组织，淋巴组织？这时候有很多策略去做这种多组间的比较。
我都是这样教导学生完成单细胞学习的，基础课程学完后需要完成作业：https://mp.weixin.qq.com/s/lpoHhZqi-_ASUaIfpnX96w
---title: "CRITIC方法R实现"author: "scf"date: '2022-12-31'output: html_document---knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)R Markdown# Load necessary librarieslibrary(readxl)library(tidyverse)library(dplyr)# Import datadata <- read_excel("银行数据.xlsx")label_need <- dat
这个文章做了 Differentially expression analysis of GSE199152 ，这个数据集 GSE199152 (3 RA-UIP, 20 IPF-UIP patients and 4 non-UIP controls) ，然后就可视化了 DESeq2, EdgeR and Limma packages were used to filter up-regulated DEGs
在现实世界中，我们的生活受到大量网络的支配。网络流可以表示很多模型，比如管道中的石油、高压线中电流，或者计算机网络中的数据。网络流也可以解决很多问题，比如如何进行道路交通管控，以便有效地缓解早高峰的拥堵；在物流网运输中，在满足供需关系的同时，怎样使渠道成本最低。这些问题都有现成的网络流算法，别再以为网络流仅仅是网络中的比特流。
#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 <-
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
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。
大家好，Pandas进阶修炼120题系列旨在用刷题的方式彻底玩转pandas中各种操作，本期为第二期，我们开始吧～
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。
最新完整文档请访问在线版：tongzhou2017.github.io/itol.toolkit/
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。
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
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；
然后我们把这个代码移植到了转录组测序数据集，详见：表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析，它实际上并不是真正的时间序列采样的转录组，仅仅是因为疾病的状态具有连续性而已。以看到：
NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）等内容。
分析转录组测序数据时，通常使用p值/q值和foldchange值来衡量基因的差异的表达水平。目前，大家普遍都认为转录组数据的read counts（即基因的reads数量）符合泊松分布。几个用于差异表达分析的R包如DESeq2和edgeR等，都是基于负二项分布模型设计的，整体而言结果相差不大。Limma包也可以用来分析RNA-seq数据，但主要用于分析芯片数据，现在用的人不多了。当然如果用泊松分布来做差异表达分析的话，也存在缺点，可能会忽视生物学样本间的个体差异。
以上就是Pandas进阶修炼120题｜第二期的全部内容，数据可在后台回复pandas获取，完整的源码将会在稍晚些时候整理发布，如果对于某些题有其他解法欢迎点击下方小程序留言，我们下一期见～
通过RSEM我们获取了样本中每个基因的counts和表达量，接下来使用tximport校正不同样本间基因长度的差异。
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。
#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。
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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」。
数据集下载链接 http://userweb.eng.gla.ac.uk/umer.ijaz/bioinformatics/ecological/SPE_pitlatrine.csv
今年8月份写了一篇文章介绍了normalized stochasticity ratio (NST)，可以计算随机性和确定性的比例。详见：
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