limma这个R包可以用于分析芯片数据，也可以分析NGS测序的数据，其核心是通过线性模型去估算不同分组中基因表达量的均值和方差，从而进行差异分析。...geneB 125 401 442 175 59 200 每一行为一个基因，每一列代表一个样本。...过滤count数很低的基因 和edgeR中的预处理过程类似，根据CPM表达量对基因进行过滤，代码如下 keep 1) >= 2 y <- y[keep, , keep.lib.sizes...表达量转换 在进行差异分析前，需要对表达量进行转换，有以下两种选择 logCPM voom 第一种转换就是计算logCPM值，第二种转换适用于样本间sizaFactors差异较大的情况。...这里只是介绍了最简单的用法，更多复杂案例，比如多个分组，时间序列的差异分析等，请参考官方文档。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
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 1....12 geneB 125 401 442 175 59 200 每一行为一个基因，每一列代表一个样本。...过滤count数很低的基因 根据CPM表达量对基因进行过滤，代码如下 keep 1) >= 2 y 差异分析 代码如下 design <- model.matrix(~group) y <- estimateDisp(y,design) et <- exactTest(y) 5....提取结果 将差异分析的结果保存到文件中，代码如下 res <- et$table write.table(res, "edgeR.xls", header = T, col.names = NA, sep
DESeq2 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 1....-2 case case-3 case 第一列为样本名，第二列为样本的分组信息。...通常是过滤低表达量的基因，这一步是可选的，阈值可以自己定义；另外一个就是指定哪一组作为control组，在计算log2FD时 ，需要明确control组，默认会字符串顺序对分组的名字进行排序，排在前面的作为...control组，这种默认行为选出的control可能与我们的实验设计不同，所以必须明确指定control组。...，已经考虑到了样本之间已有的差异，所以可以发现，最终结果里的log2FD值和我们拿归一化之后的表达量计算出来的不同, 示意如下 > head(results(dds)[, 1:2]) log2 fold
对于简单少量的数据，我们当然可以人工肉眼对比，但是如果数据量一大，那么最好还是借助工具实现。 这篇文章主要通过使用DeepDiff库，介绍了一种简单地对比两个Excel文件是否完全相同的方法。...而data3跟data4只是数据的行顺序跟列顺序不一致，其本质上还是一致的，在我们实际工作中，我们希望的出来的结果也是data3跟data4是一致的。...首先，我们直接对两个不一样的DataFrame进行对比： 对比结果为{}，这在DeepDiff中是表示没有差异的意思，但是，这个结果显然不符合实际，因为我们的data1跟data3其实是完全不一样的才对...这是因为DeepDiff并不支持DataFrame对象的比较。 为了能够使用DeepDiff，我们可以把DataFrame对象转成字典对象。...本文小结 本文只是对DeepDiff的使用场景进行了简单介绍，实际上基于这个Python库，我们还可以实现诸如JSON文件对比、数据库数据对比等拓展操作。
欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于比较两组或多组数据之间的均值差异...()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...(变量中的水平数减1)和残差的自由度(观察总数减1和自变量中的水平数减1)； Sum Sq列显示平方和(即组均值与总体均值之间的总变化)。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。...= 77)t.test(RR ~ D, data = data_ttest)step6: 后置检验ANOVA结果仅仅揭示多个组间的差异结果，具体到哪两个组内部差异还需要做后置检验后置检验通常采用TukeyHD
,代码运行凡是带有{}的代码，均可以被折叠下载数据的代码，保留但不反复运行，用if(F){...},可以控制其不运行但保留。...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集load("test1.Rdata")library(dplyr)merge1 的表达，一列是一个样本里所有基因的表达。在表达矩阵中，寻找在不同组有表达差异的基因。...7.5.3 箱线图的应用单个基因在两组之间表达量的差异可视化。分组信息：是一个有重复值的离散型的向量，分组向量的元素和表达矩阵的列是一一对应的。...7.5.4 火山图多基因，差异分析---火山图Foldchange(FC):处理组平均值/对照组平均值logFoldchange(FC)：Foldchang取log2【小洁老师语录】芯片差异分析的起点是一个取过
pwd=wmbd 提取码: wmbd 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 先来看下他提供的示例数据长啥样： 准备起来还是比较容易的，就6列。...，函数会根据RColorBrewer包进行配色 # show_compare 是否展示同组样本之间所有组别之间差异比较 # test_method 同组样本之间所有组别之间差异比较方法 #...cmp_show_compare T or F 是否展示同组样本之间两两进行比较,样本分组必须大于2 # cmp_test_method 同组样本之间两两进行比较方法 # p_show 图片上差异显著性展示方式...){ p = p + stat_compare_means(aes(group = Group), label = p_show,method = test_method ) } # 组内样本两两之间差异比较.../PlotGroup_barplot2.pdf',plot = p2,type = 'pdf',width = 6,height = 4) 最后，看下图的效果 配色还不错，颜值在线，你可以根据自己的需求微调
-（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型...，不改变列与列之间的对应关系； -（2）默认从小到大排序；要改为从大到小排序的话改成arrange(test, desc(Sepal.Length)) test 根据此前学过的知识新增列的话这么写： 图片 4.简单了解：select() 、filter()筛选列、行 5.补充知识：管道符%>% -（1）当遇到连续的步骤时：多次赋值，会产生多个中间的变量；...if语句控制一段代码的运行；且使用if语句，后面大括号里的代码可以折叠； 实例：用if(F){}注释掉暂时不想运行但以后还可能运行的代码（运行时把F改为T即可）；直接删掉的话下次想用就得重新写；用#号大段大段注释不能折叠...：不符合大于零的条件，就再进行一步判断； 练习7-2 # 1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x： #a的值为down； #a>1 且b
，而是采用样本数据，根据四分位数用盒和线来显示值的范围。...（control/treat）之间的表达量差异在多基因中用于选出分布差异较大的基因1.4 火山图1.4.1 火山图的横纵坐标及其含义1.4.1.1 横坐标：logFCFoldchange（FC）：处理组平均值...，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分）根据这些主成分对样本进行聚类，代表样本的点（中心点除外）在坐标轴上的距离越远，说明样本差异越大1.5.2 PCA的用途用于“预实验”，简单查看组间是否有差别同一分组是否聚成一簇...（组内重复好）中心点之间是否有距离（组间差别大）从这里开始没有课件，以下内容为自己结合课堂视频整理得出~2 GEO背景知识+表达芯片分析思路2.1 表达数据实验设计实验目的：通过基因表达量数据的差异分析和富集分析来解释生物学现象有差异的材料...：清空环境变量+load Rdata3.3.1 获取分组信息的三种方法：有现成的可以用来分组的列自己生成使用字符串处理的函数获取分组# Group(实验分组)和ids(探针注释)rm(list = ls
另一个原因是体外纯化的靶酶与体内天然靶酶之间的差异，蛋白质结构可能因体外和体内环境而异，从而改变药物与靶蛋白之间的结合亲和力。...针对SARS-CoV-2的药物开发，作者提出一种框架来缩小基于靶标和基于细胞的药物发现之间的差异。如图 1 所示，框架包括两部分：预测器和生成器。...表1. 3CLpro 和抗病毒数据集的模型性能比较 靶点抑制化合物和细胞活性化合物之间的差异 有研究表明3CLpro抑制作用与抗病毒作用之间没有普遍的相关性，即化合物对3CLpro的高抑制活性不能保证其抗病毒作用...图3.重要原子及官能团的可视化 通过多属性分子优化缩小差异 MATIC 模型能够捕获一些有助于3CL和抗病毒任务的重要特征，但是不同的任务侧重于不同的功能组，且存在明显的差异。...作者希望通过MATIC模型提取在 3CL 和抗病毒任务中重要的子结构，然后使用这些子结构生成新的多属性分子。为了缩小不同任务之间侧重不同的功能组的差异，作者使用了多种多目标分子优化的方法。
数据分析：宏基因组数据的荟萃分析介绍宏基因组数据的荟萃分析是一种综合多个独立宏基因组研究结果的方法，目的是揭示不同人群或样本中微生物群落的共同特征和差异。...异质性评估：评估不同研究结果之间的异质性，即研究结果差异是否超出了随机误差的预期。这可以通过I²统计量或Q统计量来完成。...固定效应和随机效应模型：根据异质性的大小，选择使用固定效应模型（假设所有研究共享相同的效应量）或随机效应模型（允许不同研究有不同的效应量）。...荟萃分析结果的合并：使用加权平均或基于模型的方法将不同研究的效应量合并，得出综合效应量估计。置信区间和显著性检验：计算合并效应量的置信区间，并进行显著性检验，以评估组间差异是否具有统计学意义。...ANCOMBC分析使用ANCOMBC方法对每个研究的gender（male vs female）进行差异分析，获得每个数据集的差异分析结果即每个物种的效应值和效应值标准误差。
另一点是，打包工具目前是使用 Rolluop 这个工具，虽然说是一个成熟的构建工具，但是真正在实际开发上是不是会遇到一些兼容性或者使用上的问题，这个也不好说。...如果仅仅从使用体验上来说的话，我人觉得这个工具用起来并没有 webpack 那么好用，他的一些 plugins 的开发思想也是来自 webpack ， 使用的一些方法可以说完全按另一套方式来开发， 还有就是以后会不会使用...在资源路径上，webpack 的 alias 配置项可以替换修改资源链接路径，到了 vite 这边使用的就是 @rollup/plugin-alias 的插件。用法上有差异但是都是那么一回事。...插件 plugin 插件方面 vite 的生态没有 webpack 的那么成熟，它没有那么多的插件可以使用即使是有，可能和需要的又有点差异或者有兼容性的问题。...往往如果根据实际业务需要，或者实现不麻烦的情况可以自己开发一个 plugins ，但是这个就需要一些成本。
所以我打个补丁给大家，其实使用DEseq2做转录组测序差异分析的时候顺便去除批次效应。...SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 但是转录组测序的表达量矩阵批次效应的处理...，跟芯片有一点点不同，它其实都不需要改变表达量矩阵本身，仅仅是使用DEseq2做转录组测序差异分析的时候顺便去除批次效应即可。...个样品，是按照处理组和对照组分开的，泾渭分明的； 按照处理组和对照组分开的 人为引入批次 但是我们这个教程是为了讲解使用DEseq2做转录组测序差异分析的时候顺便去除批次效应，所以需要人为的引入批次...，可以在使用DEseq2做转录组测序差异分析的时候顺便去除批次效应，得到的差异基因仍然是有效果的。
col.ind：指定样本点的颜色，这里根据 Group 进行颜色区分。palette：指定颜色调色板，这里使用了蓝色和黄色。addEllipses：是否添加浓度椭圆，这里设置为 TRUE。...识别差异：标准差最大的基因通常是表达变化最大的基因，这些基因更有可能在不同的样本或组别之间显示出显著的差异。...deg = topTable(fit, coef = 2, number = Inf)：提取所有基因的差异表达结果，coef = 2 表示第二个因子的系数（通常是对照组和处理组之间的比较）。...5.2.3 deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg))使用 dplyr 包中的 mutate 函数为数据框 deg 添加一列 probe_id，该列的值为数据框...ids：要处理的数据框。symbol：指定根据哪一列进行去重（这里是 symbol 列）。.keep_all = TRUE：表示在去重时，保留所有列的数据。
·图例，根据输入的数值大小范围自动生成的颜色变化关系 ·相关性热图 只有一半具有意义，画一半就好，但是专门的R包 ·差异基因热图 纵坐标是样本 图片 2.散点图 3.箱线图 比较组间的大小关系，以分组为单位...图片 图片 图片 4.火山图 ·根据logFC(横坐标)和 P value(纵坐标)可以画火山图 多基因 差异分析 ·Foldchange(FC): 处理组平均值/对照组平均值 ·logFoldchange...·图PCA的圈圈是置信区间 ·每个组中心位置上的大概的点，不代表样本，可以去掉 ·用于预实验，看看组之间有无差别 ·同一组是否能聚成一簇（组内重复好） ·中心点之间是否有距离（组间差别大） 图片 GEO...缩小列之间的差别 breaks = seq(-3,3,length.out = 100) #breaks() -3，3（不同的结果设置的色带分配值不一样）是设置色带分布范围 分配颜色色带分配...deg（六列数据，还需4列，看图差异分析后的数据整理） #为deg数据框添加几列 #1.加probe_id列，把行名变成一列 library(dplyr) deg <- mutate(deg,probe_id
数据探索：分组之间是否有差异，PCA，热图差异分析及可视化：p值，logFC 火山图，热图富集分析KEGG,GO数据下载#实战代码有很多注意事项， 请不要不听课直接跑代码...正常表达矩阵数值范围在0-20之间。箱线图中位数线相对平齐，标准化后非常齐，因为样本绝大多数是没有差异的。如果有的样本中位数和别的不一样，就是异常样本，要删除异常样本，或者标准化。...##参考水平的用处：差异分析时自动作为对照组。...idmap##根据所给的GPL号，返回探针的注释 geoChina##根据所给的GSE号，下载对应的表达矩阵 annoGene##根据gencode中的GTF文件注释基因ID#捷径library(tinyarray...idmap##根据所给的GPL号，返回探针的注释?geoChina##根据所给的GSE号，下载对应的表达矩阵?
结果为一组有名字的向量。...共同的数据准备 1.数据准备：exp（一列一个样本，一行一个基因），Group（样本的分组），limma差异分析结果（exp差异分析的结果，只要log_FC即可） 2.数据包misgdbr（这里其实是构建一个文库...，根据这个数值的大小把病人分成两个组，小于中位数的一个组，大于中位数的为另一个组 6.带有侧边密度图的相关性点图 https://www.yuque.com/xiaojiewanglezenmofenshen...展示你想展示的那组基因的突变情况 options(stringsAsFactors = F) require(maftools) require(dplyr) project='TCGA_KIRC'...ME：代表模块的第一主分，即PCA1。用来描述模块在各样本中的表达模式。 MM：代表给定基因和模块ME之间的相关系数，描述基因属于一个模块的可靠性。该概念在模块划分时使用。
差异分析表格二分组数据差异分析#差异分析 limmalibrary(limma)design = model.matrix(~Group) # 生成模型矩阵fit = lmFit(exp,design)...fit = eBayes(fit)deg = topTable(fit,coef = 2,number = Inf)分组多代码更复杂为deg数据框添加几列1.加probe_id列，把行名变成一列library...(dplyr)deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg))2.加上探针注释因为探针和基因注释不是一对一的关系，所以要去重# 随机去重ids = distinct(...已经是一个基因为行名的表达矩阵，直接差异分析，不再需要inner_join 3.加change列,标记上下调基因logFC_t = 1p_t = 0.05#思考，如何使用padj而非p值k1 = (deg...，先找到示例代码，根据自己的数据和需求修改，好好阅读帮助文档。
查找t分布的临界值：根据自由度（通常是 −1）和显著性水平，查找t分布表中的临界值。做出结论：如果计算出的t统计量大于临界值，则拒绝零假设，认为两组数据之间存在显著差异。...效应量是一个量化指标，用于衡量两个比较组之间差异的大小，或者变量之间的关联强度。它不受样本大小的影响，因此可以提供关于效应实际重要性的额外信息。...p值，当p值小于0.05时，我们有足够的证据拒绝零假设，即认为相应的组之间不存在差异。...当比较三组或更多组的数据时，如果数据满足正态分布和方差齐性的假设，我们可以使用ANOVA（方差分析）来评估组间差异。...对于三组数据的初步检验，如果结果显示组间存在显著差异，我们通常需要进行后置检验来解析具体的组间差异。后置检验可以帮助我们识别哪些特定的组对之间的差异是统计学上显著的，从而提供更深入的分析结果。
1 多分组数据即批量的二分组差异分析，取子集后两两差异分析分别分析：各自差异分析，差异基因取交集先合并，后差异分析：原则上选择来自同一芯片平台的GSE不要选择一个全是处理组，一个全是对照组的数据去合并需要处理批次效应...二者中和基因模块化对基因进行聚类，每条线代表一个基因，相似的基因被聚到一个分支不同模块用不同颜色表示，同一模块的基因通常具有类似的功能和表达模式#灰色代表没有聚类成功#青色：聚类成功但是基因数量最大模块与表型之间的关联相关系数只能计算对应的两列...，而表达矩阵是一个表格，而非一列方法是对一个模块里的基因表达矩阵进行主成分分析，用第一个主成分（PC1）的指标-特征向量（ME）代表一个模块，得到模块MEs矩阵可以进行拆分获得更细致的图像MM&GSGS...（Gene Significance）代表模块里每个基因与表型的相关性MM（Module Membership）代表每个基因和所在模块之间的相关性，表示是否与模块的趋势一致TOM-拓扑重叠矩阵基于节点间的连接关系计算节点之间的相似性应用至少有...15个样本行为样本，列为基因不要使用全部基因/差异基因*推荐方法：按照方差/mad取前3000/5000/8000/前1/4的基因因子转换成数值as.numeric(as.factor(pd$genotype
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