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问想请教jimmy老师，tpm数据能否进行vst转换替代log2+1进行后续的变量筛选生存分析等等？

提问于 2023-02-07 09:44:38

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编程算法

回答

成为首答用户。去写回答

MRM中进行变量筛选

编程算法

1.最近总有人加我好友称呼我的时候把我的姓写错。我的姓是雷厉风行的厉！厉行节约的厉！不明觉厉的厉！不是日历的历啊！

Listenlii-生物信息知识分享

2020/05/29

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使用TCGAbiolinks进行生存分析

xml json

TCGAbiolinks不仅提供了数据的下载功能，还提供了各种各样的下游分析功能，生存分析是TCGA数据最经典的应用场景之一，通过TCGAbiolinks可以轻松实现生存分析。

生信修炼手册

2019/12/19

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[R包分享] ggsurvfit优雅的进行生存分析

官方文档

❝本节来介绍一个做生存分析的新包「ggsurvfit」,完美兼容「ggplot2」语法；下面来简单介绍一下，具体请查看作者官方文档地址：https://github.com/ddsjoberg/ggsurvfit/ ❞ 加载R包 devtools::install_github("ddsjoberg/ggsurvfit") library(tidyverse) library(ggsurvfit) library(gghighlight) install.packages("tidycmprsk")

R语言数据分析指南

2022/09/21

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「R」怎么对连续变量分组并进行生存分析

编程算法

在探究基因表达、基因拷贝数等连续变量对癌症病人的预后情况的影响时，我不得不面对和处理的主要问题是如何对这种连续型的变量进行分组，然后进行相应的生存分析。

王诗翔呀

2020/07/06

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使用OncoLnc进行TCGA生存分析

na submit web

通过收集整理TCGA中不同肿瘤患者的生存数据和基因表达谱信息，OncoLnc提供了一个生存分析的web服务，对应文章的链接如下

生信修炼手册

2019/12/19

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使用kmplot在线进行生存分析

https 网络安全 go 数据库 sql

kmplot是一个生存分析的在线工具，最初是设计用来对肝癌中的miRNA进行生存分析，对应的文章发表在scientific reports上，链接如下

生信修炼手册

2019/12/19

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【利用Python进行金融数据分析】数据的筛选和选取

php

pd.set_option("display.width",1000) url ="https://raw.githubusercontent.com/jokecamp/FootballData/master/UEFA_European_Championship/Euro%202012/Euro%202012%20stats%20TEAM.csv"

光点神奇

2019/05/28

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用R语言进行KM生存分析

编程算法

R是数据分析常用的软件之一，通过各种功能强大的R包，可以简单方便的实现各种分析。在R语言中，能够进行生存分析的R包很多，survival和survminer是其中最基本的两个，survival负责分析，survimner负责可视化，二者相结合，可以轻松实现生存分析。具体过程如下

生信修炼手册

2019/12/19

3K0

「R」使用UCSCXenaTools获取数据进行生存分析（全英文）

analysis data dataset expression package

The UCSC Xena platform provides an unprecedented resource for public omics data from big projects like The Cancer Genome Atlas (TCGA), however, it is hard for users to incorporate multiple datasets or data types, integrate the selected data with popular analysis tools or homebrewed code, and reproduce analysis procedures. To address this issue, we developed an R package UCSCXenaTools for enabling data retrieval, analysis integration and reproducible research for omics data from the UCSC Xena platform1.

王诗翔呀

2020/07/06

1.7K0

count、tpm、fpkm等表达量差异

数据库 sql 黑石物理服务器

在进行差异分析、生存分析等下游分析时，有很多粉丝朋友对到底使用哪种类型的数据非常纠结，所以我们今天比较一下counts、tpm、fpkm、vst、cpm的表达量差异，让大家对这些数据类型有一个直观的感受。

医学和生信笔记

2023/02/14

3.4K1

提取单细胞亚群进行后续再分析

data file memory 教程

前面我们假设自己的生物学背景不够，所以不需要把T细胞分成 "Naive CD4 T" , "Memory CD4 T" , "CD8 T", "NK" 这些亚群，可以合并为T细胞这个大的亚群，也演示了代码情况。接下来我们看看，假如我们想更加细致的对部分细胞亚群进行重新降维聚类分群，并且探索它，该如何做。我们以 seurat 官方教程为例：

生信技能树jimmy

2021/05/18

10.6K2

用R语言进行Cox回归生存分析

在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-rank test检验的方法，只能够处理单个二分类因素的生存数据。当想探究多个因素或者离散型变量对生存时间的影响时，我们就需要借助于cox回归方法。cox回归的全称如下

生信修炼手册

2019/12/19

4.9K0

R语言 | 根据数据框的顺序进行筛选

bug match 排序

这里有两个数据框，两者有相同的列（ID），这里想把第一个数据框，按照第二个数据框的ID列进行提取，顺序和第二个数据框一致。

邓飞

2020/08/07

2.1K0

「R」生存分析森林图玩法：变量筛选与多模型可视化

github git 开源编程算法

之前在写 metawho 包的 deft_show() 函数时用到了 forestmodel 包展示元分析模型结果，后面还用到了我发表在 eLife 上的 TIGS 文章中（当时谁能想到呢？）。forestmodel 包还支持常用的一些模型，如 lm、glm 以及 cox，生存分析使用的 Cox 模型是我比较常用的，之前还修过几个bug，最近想做下批量的单变量Cox分析并进行可视化，碰巧记得 forestmodel 这个包支持模型列表，所以又去翻一翻 GitHub 仓库。

王诗翔呀

2020/07/06

1.7K0

使用dplyr进行数据转换

编程算法

dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。

生信编程日常

2020/04/01

1.1K0

DESeq2差异分析及VST变换的探索

数据库 sql 数据分析

关于TCGA的差异分析之前介绍过，不过略微有些不够完整，而且主要是演示的TCGAbiolinks这个包，对于DEseq2介绍的不够，所以今天专门说一下使用DEseq2进行差异分析。

医学和生信笔记

2023/02/14

3.7K3

利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

python

DataFrame里经常会出现重复行，DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复，另一个drop_duplicates()方法用于丢弃重复行：

公众号---人生代码

2019/10/23

5700

如何利用 pandas 根据数据类型进行筛选？

编程算法

让我们从第 4 题开始，取出 D 列全部非整数行，其实在 pandas 中可以使用.is_integer() 判断一个元素是否为整数。

刘早起

2022/09/21

1.5K0

Python 根据AIC准则定义向前逐步回归进行变量筛选（二）

编程算法 https python java 网络安全

AIC即赤池值，是衡量模型拟合优良性和模型复杂性的一种标准，在建立多元线性回归模型时，变量过多，且有不显著的变量时，可以使用AIC准则结合逐步回归进行变量筛选。AICD数学表达式如下： A I C = 2 p + n ( l o g ( S S E / n ) ) AIC=2p+n(log(SSE/n)) AIC=2p+n(log(SSE/n)) 其中， p p p是进入模型当中的自变量个数， n n n为样本量， S S E SSE SSE是残差平方和，在 n n n固定的情况下， p p p越小， A I C AIC AIC越小， S S E SSE SSE越小， A I C AIC AIC越小，而 p p p越小代表着模型越简洁， S S E SSE SSE越小代表着模型越精准，即拟合度越好，综上所诉， A I C AIC AIC越小，即模型就越简洁和精准。

全栈程序员站长

2022/08/31

2.6K0

GEPIA2详解（中国智造-肿瘤数据库）

网站 express

GEPIA2 是北京大学张泽民老师实验室开发的一个网站，能够对TCGA和GTEx项目共9736个肿瘤样本、8587个正常样本的RNA－seq表达数据进行分析。目前该网站已经有两篇文章发表。

生信技能树

2020/03/31

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