如何将.names与dplyr交叉变异和匿名函数一起使用 - 腾讯云开发者社区

数据集中的主要变异来源是什么？为了探索样本的相似性，我们将使用主成分分析(PCA)和层次聚类方法进行样本级质量控制。...样本级的质量控制使我们能够看到我们的重复聚在一起有多好，以及观察我们的实验条件是否代表了数据中的主要变异源。...当使用这些无监督聚类方法时，计数的归一化和log2变换提高了可视化的距离/聚类。...，而且 vst() 函数运行速度更快，其属性与rlog相似。...然后，我们可以使用 plotPCA() 函数绘制前两个主成分。

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transactionscope mysql,如何将TransactionScope与MySql和多个数据库服务器一起使用

TransactionOptions TransOpt = new TransactionOptions();

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「R」一个函数获取 TCGACCLE 单基因分子数据

install_git("https://gitee.com/XenaShiny/UCSCXenaShiny") 如果你已经安装 CRAN 上的 UCSCXenaShiny，也需要进行上面的操作，否则无法使用最新的函数...第 2 个是数据的类型，包括基因表达（gene），转录本表达（transcript）、突变（mutation）、拷贝数变异（cnv）和甲基化（methylation），默认是基因表达。...第 3 个是数据库，包括 toil（包括上面提到的 TCGA 等几个个体水平数据）和 ccle。使用了解函数参数后，使用就根据自己所需就行了。如果还不懂，可以不断试错。...= names(gene_expr$expression), expr = as.numeric(gene_expr$expression) ) cnv dplyr::tibble(...sample = names(gene_cnv$data), cnv = as.numeric(gene_cnv$data) ) mut dplyr::tibble( sample =

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...dplyr」动词函数一起工作： •重新缩放所有数值变量到范围 0-1： rescale01 <- function(x) { rng <- range(x, na.rm = TRUE) (x..._if, _at, _all 「dplyr」以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...它们已经有选择语义，所以通常以与 across() 不同的方式使用，我们需要使用新的 rename_with() 代替。...先前 filter() 和 all_vars() 与 any_vars() 帮助函数配对使用。

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数据分析：宏基因组数据的荟萃分析

meta 包中的 metagen 函数用于进行宏基因组数据的荟萃分析，其核心原理是综合多个独立研究的结果，以评估不同组别间在微生物群落组成上的差异性，并得出更加全面和可靠的结论。...以下是该函数进行荟萃分析的一般原理：数据整合：将不同研究的数据集整合在一起。这些数据集可能来自不同的样本、人群或环境条件，但都关注相似的生物学问题。...权重分配：根据每个研究的样本大小、效应量估计的变异性和其他统计特性分配权重。较大的权重通常给予那些样本量大、估计更精确的研究。...）computeStandardizedMeanDifference: 计算单个数据集与性别相关的微生物物种的统计结果，用于荟萃分析更多内容请前往：数据分析：宏基因组数据的荟萃分析荟萃分析函数runMetaanalysis...函数用于荟萃分析，它基于单个线性模型的结果再使用meta::metagen进行荟萃分析。

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GMSB文章九：微生物的相关关系组间波动

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。...soft: 是否使用软阈值。thresh_len: 硬阈值的长度。n_cv: 交叉验证的迭代次数。thresh_hard: 硬阈值，用于确定最终的相关性矩阵。...Run SECOMsecom_linear 函数1)首先通过设置不同的阈值来过滤数据，2)然后使用指定的方法计算相关性系数，3)并通过交叉验证等技术来确定最终的相关性矩阵。...soft: 是否使用软阈值。thresh_len: 硬阈值的长度。n_cv: 交叉验证的迭代次数。thresh_hard: 硬阈值，用于确定最终的相关性矩阵。...Run SECOMsecom_linear 函数1)首先通过设置不同的阈值来过滤数据，2)然后使用指定的方法计算相关性系数，3)并通过交叉验证等技术来确定最终的相关性矩阵。

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...) rename() 这个函数可能出现在其它包中，保险起见写成 dplyr::rename()。...先合并 2018 和 2019 这两列，然后再拆分 x 和 y: dlong6 %>% pivot_longer( `2018`:`2019`, names_to = "year", values_to...2.11 处理关系数据参见：中的join 函数介绍部分 2.12 数据框的列拆分与合并参见：34....dplyr 包的 summarse_at() 函数可以指定一批变量名与一批统计函数，自动命名结果变量，如: d.cancer %>% summarise_at( c("v0", "v1"), list(

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Github全套代码文献复现之卵巢和子宫内膜肿瘤（二）|| 作者不进行 UMI count 回归的原因

count值即read depth进行判断，如果这两者相关（即cor值大于0.5），就看PC1是否与生物学变异相关： # If PC1 is correalted with read depth, check...说明PC1与上面的因素相关，继续下面判断PC1是否与CNV事件相关。...（HMM）进行拷贝数变异（CNV）预测的结果文件，该文件包含了预测的CNV区域的详细信息，每一行代表一个CNV区域，列出了该区域的染色体位置、起始和结束坐标、状态分配以及对应的细胞分组，通过该文件，可以快速定位和分析样本中不同细胞群体的...CNV区域，了解基因组的拷贝数变异情况。...文件 BayesNetOutput.HMMi6.hmm_mode-samples/CNV_State_Probabilities.dat 是使用 inferCNV 工具进行拷贝数变异（CNV）分析时，基于贝叶斯网络

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Java 8中引入的forEach

在本文中，我们将看到如何将forEach与集合一起使用，它采用何种参数以及此循环与增强的for循环的不同之处。...例如，迭代和打印字符串集合的for循环版本： for (String name : names) { System.out.println(name); } 我们可以使用forEach写这个：...names.forEach(name -> { System.out.println(name); }); 匿名类我们使用 forEach迭代集合并对每个元素执行特定操作。...(printConsumer); 但这不是通过消费者和使用forEach API 创建操作的唯一方法。...让我们看看我们将使用forEach方法的另外2种最流行的方式： Lambda表达式 Java 8功能接口的主要优点是我们可以使用Lambda表达式来实例化它们，并避免使用庞大的匿名类实现。

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重复一篇3分左右纯生信文章（第三部分）

原文章使用了自己识别的五个lncRNA，与mRNA合并做WGCNA分析，目的是为了得到lncRNA相关的mRNA。...##################################### #作者：工程师2号 ######################################## #简书笔记博客（柳叶刀与小鼠标...index,] row.names(mRNA_exprSet) <- mRNA_exprSet$gene_name mRNA_exprSet$gene_name <- NULL ###第五节：删除癌旁样本和二次测序的样本...a <- mRNA_exprSet[1:6,1:6] myfun_cv <-function(x){ cv<- sd(x)/mean(x) return(cv) } #挑选变异系数大于...##################################### #作者：工程师2号 ######################################## #简书笔记博客（柳叶刀与小鼠标

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TCGA|根据somatic mutation绘制突变景观图（oncoplot）和基因词云

使用 XENA下载的TCGA-LAML.mutect2_snv.tsv文件绘制基因词云和突变景观图。...函数绘制基因云图时，报错提示没有这个函数，然后还提到 http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/maftools/inst/doc/...1.3 maf文件绘制词云图如果使用maftools中的maf文件绘制呢？...转成绘制热图的数据形式（宽型数据） library(reshape2) mut3_dcast % dcast(Sample_ID ~ gene,value.var='effect') %>% dplyr...，x,y,w,h代表变异的位置(x,y)和宽度(w)，高度(h) alter_fun <- list( background = function(x, y, w, h) { grid.rect

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dplyr数据处理

cyl == 6,mpg>21) dplyr::filter(mtcars,cyl == c(4,6),mpg>21) 二、排序 arrange() arrange()函数的使用方法与 filter...iris %>% dplyr::select(starts_with("Sep")) x names = 1) x %>% dplyr::select...mtcars %>% dplyr::sample_n(10) mtcars %>% dplyr::sample_frac(0.2) 六、创建新变量有时需要对已有变量进行重新计算，例如计算几列的和...()函数一起使用，可以进行分组统计。...分组统计：group_by()函数与 summarise()配合一起使用，可以进行分组统计。

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R语言进阶笔记4 | dplyr 汇总统计

，里面包括最大值，最小值，极差，标准差，变异系数。...的方法 4.1 编写函数处理流程：首先定义一个func函数，计算相关的汇总参数使用summarise_if 函数，或者summarise_all函数，计算汇总统计使用t()进行转置使用as.data.frame...可以看到，summarise_all函数也是一样的： re = dat %>% summarise_all(func) %>% t %>% as.data.frame() names(re) = c(...group_by函数，和summarise函数，进行汇总统计： d1 %>% group_by(Trait) %>% summarise(Max = max(values),...更上一层楼使用summarise_at函数，然后使用list将函数合并在一起： d1 %>% group_by(Trait) %>% summarise_at(vars(values), list

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R绘图 | 表达矩阵画箱线图

当数据集中包含了分类变量和连续变量时，我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化，这时散点图中则会出现大量重叠，而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。...箱式图用于多组数据平均水平和变异程度的直观分析比较。每组数据均可呈现其最小值、最大值、平均水平，最小值、最大值形成间距都可以反映数据的变异程度。主要函数为geom_boxplot()。...如果每一行为一个样本，每一列为一个基因则需要使用t()进行转置。...3) colnames(exp) = paste0("sample",1:8) 2 数据处理 2.1 添加分组信息 library(tidyr) library(tibble) library(dplyr...mutate(group = rep(c("control","treatment"),each = 4)) # 新增group列转置后的表达矩阵 2.2 宽数据转换长数据宽数据是比较常用的数据收集与储存样式

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匿名电子病例信息不全？深度学习能更好的判断出种族（代码开源）

问耕发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI 匿名电子病历（EMR）是越来越受欢迎的研究数据来源。然而，这些数据集通常缺少人种和种族信息。...这给人类疾病的研究人员造成了困扰，因为人种和种族对许多健康风险和治疗结果有着重要的影响，另外也跟人口特异性遗传变异密切相关。...RIDDLE是一个开源的Python2库，用于使用深度学习方式在匿名电子病历中估算人种和种族信息。...事实上，临床病史对人种和种族的估算信息可能反映出：跨越种族和族裔的蓝领、白领职业的偏态分布可能的生活习惯变化，例如饮食习惯易患疾病的遗传背景和变异差异 RIDDLE通过运行并行化的TensorFlow...目前的RIDDLE Python模块与TensorFlow和Theano一起作为Keras的后端。默认架构是一个深度的多层感知器（深度MLP），使用二进制编码的特征和目标。

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R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

最常用merge()函数，但是这个函数使用时候这两种情况需要注意： 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； 2、merge...#—————————paste中seq与collapse区别———————————————————— a = c(1, 2, 3, 4, 5) names(a) = c('m', 'n','o', 'p...', 'q') # 主要是区分使用sep和collapse b = paste(a, names(a), sep = "/") #不同向量合并在一起，但是还是各自向量 c = paste...(b, collapse = ",") #不同向量合并在一起，但是变成一个向量 mode(b) #变量类型 mode(c) 4、cbind和rbind函数 cbind()和rbind...rowSums函数对行求和，使用colSums函数对列求和。

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RFM模型及R语言实现

在R中实现比较简单，用cut 或 quantile 函数都可以实现。...输出结果后将R、F、M三个字段分类与该字段的均值进行比较，利用Excel软件的条件格式给出与均值比较的趋势！...names(sales)=c("CustomerId","Sales Value") # 查看生成的数据 # dplyr::arrange(dplyr::count(sales,CustomerId)...Sales(Monetization),Frequency, Last Purchase date for each customer #aggregate:首先将数据进行分组（按行），然后对每一组数据进行函数统计...建议卖家分析这部分客户最近的消费产品，交叉定向发送差异品类产品及促销信息，促进再次购买。如客户麦乐电吹风，要针对性发送浴室相关的居家用品。 4.

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遗传算法经典实例matlab代码_遗传算法编码方式

目录一、遗传算法概述二、遗传算法的特点和应用三、遗传算法的基本流程及实现技术 3.1 遗传算法的基本流程 3.2 遗传算法的实现技术 1.编码 2.适应度函数 3.选择算子 4.交叉算子 5.变异算子...遗传算法仅使用由目标函数值变换来的适应度函数值就可确定进一步的搜索范围，无需目标函数的导数值等其他辅助信息。...机器学习三、遗传算法的基本流程及实现技术基本遗传算法（Simple Genetic Algorithms,SGA）只使用选择算子、交叉算子和变异算子这三种遗传算子，进化过程简单，是其他遗传算法的基础...3.2 遗传算法的实现技术基本遗传算法（SGA）由编码、适应度函数、遗传算子（选择、交叉、变异）及运行参数组成。 1.编码（1）二进制编码二进制编码的字符串长度与问题所求解的精度有关。...积木块假设：个体的基因块通过选择、交叉、变异等遗传算子的作用，能够相互拼接在一起，形成适应度更高的个体编码串。

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day 8 拟时序分析

因为要使用差异基因来排序，所以要两类及以上细胞。...例如下面选择NK和CD8 T细胞；如果只做一类细，就需要二次分群（后面介绍）rm(list = ls())library(Seurat)library(monocle)library(dplyr)load...(subset(diff_test_res, qval 使用的基因head(ordering_genes)length(ordering_genes...)sc_cds 变异性...是怎样变化的：Pseudotime数值从小到大就是顺序就是推断的发育顺序，在这里越深就是时间与早；和State是一致的library(ggsci)p1 = plot_cell_trajectory(sc_cds

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单细胞转录组之拷贝数变异分析

作为疾病的⼀项⽣物标志，染⾊体⽔平的缺失、扩增等变化已成为许多疾病研究的热点，然⽽传统的⽅法（⽐如G显带，FISH，CGH等）存在操作繁琐，分辨率低等问题，难以提供变异区段的具体信息，单细胞测序为我们提供了一种新的工具和视野去分析...(SeuratData)library(ggplot2)library(patchwork)library(dplyr)#以之前pbmc的seurat标准流程为基础，进行分析DimPlot(pbmc)sce...，经过查找，并不清楚write.table函数那个参数导致的#所以，干脆将groupFiles中的-先变成....the_bars), dend = infercnv.dend, sort_by_labels_order = FALSE, add = T, y_scale=10, y_shift = 0)图片2.5查看拷贝数变异分组和细胞亚群间的关系...FCGR3A+ Mono 27 5 0 0 0 1 Memory CD4 T 0 0 12 2 41 27 Naive CD4 T 1 1 18 2 41 59#可以查看拷贝数变异分组和细胞亚群间的关系查看每个细胞有无拷贝数变异

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DESeq2差异表达分析(二)

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