写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
2023-11-10，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
本文并不表示R在数据分析方面比Python更好或更快速，我本人每天都使用两种语言。这篇文章只是提供了比较这两种语言的机会。
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，其实是可以在Rstudio中进行设置的，只需要运行这两行代码即可：
分析流程涉及到众多的软件以及R包等，为了更方便配置该环境，建议使用anaconda软件安装。anaconda是包管理工具，可以将软件作为其包进行安装管理，并且可以设置多个环境，方便不同依赖环境的软件在同一台机器安装。安装anaconda方法见网上教程。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))：
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大，但是还是不够强大，总有些大佬想要更加强大，于是就有了今天要介绍的gtExtras，这是一个扩展包，为gt提供多种强大的可视化功能！
针对某个科学问题，通常会在一段时间内对多个同一研究对象进行多次或重复测量，这类数据一般称为纵向数据。纵向数据具有两个特点，一是研究对象重复；二是观察值可能存在缺失值。上述两个因素导致在探索结果和观测指标相关性分析时，一般线性（linear regression model）或广义线性模型（generalized regression model）以及重复测量方差分析（repeated ANOVA）均不适用。因此，广义估计方程(generalized estimating equations，GEE) 和混合线性模型(mixed linear model，MLM) 被广泛应用于纵向数据的统计分析。
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好，星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模，都不容忽视。 通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因
================================================
=========================================
有4个函数可以使用三方包的功能（函数、数据等），基于它们是否加载（Load）或绑定（attach），找不到包时的反馈而有所不同。
如今数据分析如火如荼，R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么，你还在用spss整理数据么。
Yan Holtz 和Conor Healys两个人关系很好，一起在业余时间开发了这个网站。基于R和Python做的源代码，这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码，同时我们可以得到一张决策树，用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了，不仅仅给大家了工具，还叫大家如何使用。作为无私的分享，如果对大家有用，请在文章中致谢他们。如果我们需要交流代码，和谁交流呢？那必须是Yan Holtz，这位主要负责代码部分。Conor Healys负责图形设计工作。
从数据到图表 有什么样的数据做什么样的图 作者提供了一张树状图，帮助并引导我们找到合适自己数据的的可视化方式 What kind of data do you have? Pick the main
STARTRAC是发表于2018年的NATRUE 文章（Lineage tracking reveals dynamic relationships of T cells in colorectal cancer）中的分析方法，可以应用于单细胞免疫组库数据来揭示T细胞动态变化的分析。原理假设认为克隆型一致的细胞来源一致，可以定量刻画T细胞的组织分布、克隆扩增、组织迁移和状态变化等。
使用到哪个包就去安装和加载，知道要用的函数以及简单使用规律，查看帮助文档入门，统计学学到一定的程度，不要默认值，去指定值，这个过程可以调试。
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和：
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例，对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
原文：R is for Research, Python is for Production
计算配对微生物在组间的相关关系波动情况进而评估不同分组的微生物状态。secom_linear 函数可以评估不同分组（例如，健康组与疾病组）中微生物分类群之间的线性相关性，帮助研究者理解不同分类群如何相互作用以及它们在不同状态下的相互关系。通过分析不同分组间微生物相关性的波动情况，secom_linear 函数能够揭示微生物群落结构的动态变化，这对于理解微生物群落对环境变化的响应至关重要。
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
作者，追风少年i~国庆前的最后一弹，分享一个简单的内容，空间轨迹向量场。其中关于空间轨迹，我也写了很多，文章放在下面，供大家参考时空轨迹分析导论空间转录组之空间基因和细胞轨迹单细胞个性化分析之轨迹分析篇图片首先我们来解读以下这个图片，这个地方类似于基因、细胞类型或者通路的区域转换（细胞迁移）。为了探索代谢改变区域中迁移基因表达特征的富集，确定了特定基因表达特征的低富集和高富集之间的定向梯度的空间方向。 简化后，每个点的方向向量是基于其局部邻域中所研究的基因表达特征的分级富集。这些向量场计算使我们能够近似
Kallisto和Salmon在RNA-seq数据分析中，相比于包含hisat2和STAR等软件的流程，展现出更高的处理速度。这主要归因于它们基于转录组序列reference（即cDNA序列）的特性和k mer比对原理。以下是关于Kallisto和Salmon在RNA-seq流程中速度优势的关键点归纳：
写论文画图的时候小提琴图，热图，箱线图，画来画去都长得差不多，是不是觉得很烦恼？今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包：ggstatsplot。
clusterProfiler4.0同步支持最新版GO和KEGG数据，支持数千物种的功能分析，应对不同来源的基因功能注释（如cell markers, COVID-19等）提供了通用的分析方法，适用各类组学数据（RNA-seq, ChIP-seq, Methyl-seq, scRNA-seq…）。新版本尤其实现多组数据间自由比较，如不同条件、处理等，并内置系列流行辅助工具，如数据处理包dplyr、可视化包ggplot2等，方便分析人员用熟悉的方式自由探索，实现数据高效解读。
-（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；
在R语言中，安装R包是数据分析过程中不可或缺的一部分。当你需要执行特定的统计测试、可视化或其他任务时，你可能会发现相应的功能已经被封装在一个或多个R包中。然而，对于新手或需要一次性安装多个R包的用户来说，这个过程可能会有些繁琐。为了大规模安装所需要的R包，你可以使用几种不同的方法。以下是两种常见的方法：
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl语言）是数据处理的首选明星语言，性能佳、效率高、容易培养数据思维，但是SQL没法处理构建全流程的数据任务，之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在
在小伙伴问大猫的所有关于R的问题中，“如何最快学R”应该是呼声最高的话题了。以前大猫曾经把自己的经验总结成一篇万字长文发在人大经济论坛中，但是由于篇幅太长，很少有小伙伴有时间看完。从今天开始，大猫会陆续把原来的这篇心得经过提炼后发出来，同时还会增加一些新的内容。
DESeq2工作流程的下一步是QC，它包括样本级和基因级的步骤，对计数数据执行QC检查，以帮助我们确保样本/重复 看起来很好。
因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。 在R语言中，涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个： unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.
近期看了一些在植物上发表的单细胞的文章，大家在进行细胞分群注释之后，都会选择ICITools这个方法来对分群的结果进行验证，由于最近的人工鉴定分群的结果已经结束，为了确定分群结果的可靠性，我准备也选用文献的这个内容进行尝试，验证一下相关的结果。
使用 ggplot2 包画箱线图通常使用 geom_boxplot() 函数。箱线图（Boxplot）是一种用于展示一组数据分布特征的图形，它能够提供以下信息：
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题： 不知道该先学习哪种编程语言。 不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。 事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。 很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。 我给你的建议就是：先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始
许多Functional Class Scoring (FCS)方法，如GSEA, GSVA,PLAGE, addModuleScore, SCSE, Vision, VAM, gficf, pagoda2和Sargent，都会受数据集组成的影响，数据集组成的轻微变化将改变细胞的基因集富集分数。
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
FastQC是一款较常用的高通量数据质控软件，每个样本会得到一个zip和html的结果文件，查看略有不便。
熟悉R的朋友都会知道， dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题，今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
网上有很多关于中国地图绘制教程，但是关于省市级地图绘制非常少，本推文就是来解决这个问题。下面推文主要以浙江省、温州市为例，使用 leaflet 包绘制省/市级地图。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
