bmt$id<-1:nrow(bmt) bmt$sex factor(ifelse(bmt$Sex==‘F’,1,0)) bmt$D factor(ifelse(bmt$D==‘...AML’,1,0)) bmt$phase_cr factor(ifelse(bmt$Phase==‘Relapse’,1,0)) bmt$source = as.factor(ifelse(...因此，为了绘制竞争风险模型的列线图，我们需要对原始数据集进行加权，以创建用于竞争风险模型分析的新数据集。mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。...然后，我们可以使用coxph()函数拟合加权数据集的竞争风险模型，再将其给regplot()函数以绘制列线图。对于特定的加权原理，读者可以参考Geskus等人发表的文章。此处不再详述。...实际上，这是一种灵活的方法，即首先对原始数据集进行加权处理，然后使用Cox回归模型基于加权数据集构建竞争风险模型，然后绘制列线图。本文并未介绍对竞争风险模型的进一步评估。
主要依据爆红GITHUB的百日入门机器学习项目，跟进学习；原文展示的python代码部分进行学习，额外会尝试使用R解决，希望能少弃一些章节。...2 导入数据集（importing dataset） 先设置working directory, 将代码与数据保存在working directory文件夹下 # 设置working directory...3 处理空数据（Handling the missing data） 在数据集中可能会出现为空的数据，我们不能删除有空数据的列，这会对我们机器学习的结果造成影响，NA有很多处理方法（后续分享），此处用mean...（Encoding categorical data） 对于数据集中的同类别的数据（如country列）为非numerical的数据，可以用数字1,2,3区分不同国家，但是会出现问题。...因此需要设置哑变量，不同的类别（如不同国家）单独分为一个列，属于这个国家的设置为1，不属于的设置为0。
，但是觉得我的代码very垃圾冗余，希望后续可以找到更好的办法)1 设置分组信息这个数据集我认为主要的难点就在于设置分组信息这个点上1.1 临床信息表格从pd中可以看出，虽然有24个gsm数据集且是一个多分组...1.2 Group4因子的设置将pd的title的列拆分开，再重新组合，获取分组信息。...(k,"without4","with4")# 需要把Group转换成因子，并设置参考水平，指定levelsGroup4 = factor(Group4,levels = c("without4","with4..."))Group4# 检查分组是否正确data.frame(pd$title[g],Group4)最后注意要把g值存储在Rdata中，后续用来筛选exp对应的列save(g,exp,Group4,ids...,file = "step2output.Rdata")2 后续2.1 数据探索注意exp应该用exp,g筛选出对应的列，如PCA中应该修改为dat=as.data.frame(t(exp[,g]))热图中
一 载入R包，数据 1）载入数据处理的tidyverse包，使用qqman中gwasResults示例数据集 #载入R包 #install.packages("qqman") library(qqman...原始数据中重要的“元素”都有了 ，我们自己的数据也是只需要这四列就可以了。...-“精雕细琢” 3 玩转Manhattan图 1) 利用数据集自带的snpsOfInterest标示显著的位点，展示重要的基因信息 library(ggrepel) #准备数据 data 新加gene和gene_annotate列即可！...#准备数据,使用基础函数 data <- Snp_pos #根据目的基因的位置，新加gene和gene_annotate列 data$gene[data$CHR == 3 & data$BP == 366
str_starts函数检查x2字符串是否以字母"T"开头，返回一个逻辑值。 str_ends函数检查x2字符串是否以字母"e"结尾，返回一个逻辑值。...* Sepal.Width)：这段代码使用了mutate函数，将test数据集中新增一个名为new的列，该列的值为Sepal.Length×Sepal.Width。...4、补充两个知识点：select()函数是用于从数据框（data.frame）或数据集（dataset）中选择特定的列。...filter()函数是用于从数据框（data.frame）或数据集（dataset）中筛选出符合特定条件的行。...5列（即最后一列）之外的所有列，然后将结果转换成矩阵（as.matrix），接着再选出前50行（head函数），最后使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图。
它涵盖了操纵列以便按照您希望的方式获取它们的工具：这可以是计算新列，将列更改为离散值或拆分/合并列。...数据集 根据之前的博客文章，当你有很多专栏时，为了方便人们复制粘贴代码和实验，我使用的是ggplot2内置数据集 library(tidyverse) glimpse(msleep) ## Observations...mutate中的任何内容都可以是新列（通过赋予mutate新的列名），或者可以替换当前列（通过保持相同的列名）。 最简单的选项之一是基于其他列中的值的计算。...在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...您指定新列名称，然后指定要合并的列，最后指定要使用的分隔符。
2向量的循环补齐 两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...其中进行的是x中的每一个元素一次进行ifelse中的逻辑判断，返回相应的值，自动进行了循环补齐。所以ifelse是向量化的。...代表对列应用函数 f是应用在行或列上的函数（内部函数，自定义函数都可以） fargs是f的可选参数集 4.3 增加或删除矩阵的行或列 矩阵一旦产生，其行列固定，但可以对其重新赋值。...比如一列数字，一列字符串，一列布尔值。 所以，数据框可以类比为二维矩阵，当然这里的类比是异质性的，因为每个组件的数据类型不同。 技术层面看，数据框是每个组件长度相等的列表。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。
（IF：5.7） Date：2023.041 文章思路文章的大体思路如下：可以看出这是一篇纯生信的文章，前期还是常规的GEO数据挖掘，取了三个与UC相关的数据集，处理后合并在一起，去除批次后，进行常规的差异基因和富集分析...2 数据收集与预处理文章挑选了三个GSE38713 , GSE87473 , GSE92415，基于芯片的数据集，联合起来分析，共298个实验组，55个对照组，数据集的芯片平台并不相同，我们要先单独处理每个数据集后...duplicated(ids$symbol),] dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat rownames...duplicated(ids$symbol),] dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat rownames...duplicated(ids$symbol),] dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat rownames
- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 下面是sophie的投稿 数据集介绍 GEO链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat #把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 rownames(dat)=ids$symbol dat[1:4,1:4] table(group_list...df$v= -log10(P.Value) #df新增加一列'v',作为新的绘图参数，值为-log10(P.Value) #设定上下调基因 df$g=ifelse(df$P.Value>0.05,'...#设置可循环使用的plot标题 this_tile <- paste0('Cutoff for logFC is ',round(logFC_t,3), '...公共数据库产品线 明码标价之公共数据库的生存分析 明码标价之公共数据集的WGCNA 明码标价之公共数据库探索 明码标价之探索新流程（以MSIpred为例） 明码标价之任意科研图表绘制（以氨基酸的位点变异图为例
02 — 认识数据/数据集 练习6：生成数据和创建vector、matrix、list、factor、data.frame 要求：生成随机数、创建matrix、factor和创建data.frame...简单数据操作 练习8：数据引用（类似excel选择行/列） 要求：行列引用、值引用、取子集 提示：参考《R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据》 ?...练习9：创建新变量、重命名、数据类型转换 要求：赋值（变量名<-表达式）、names（）函数、as.datatype（）函数 提示：参考《R语言实战》-4....练习11：数据（集）合并 要求：merge、cbind、rbind 提示：参考→《R语言 数据（集）合并与连接/匹配 | 专题2》 或《R语言实战》-4.9-数据（集）合并 ?...练习16：关于控制流-重复和循环 入门要求：了解基本控制流-for结构、while结构、if-else结构、ifelse结构、…… 提示：参考《R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数
GEO—芯片GSE3292 _pd 中无法找到分组信息—火山图中添加目标基因最近做了一个需求，这里简单介绍下实现步骤要求是在这张火山图中显示出目标基因（ELF3和CCNE2）的具体位置1 数据导入采用的数据集是...可以看到这个数据集pd中是不包含分组信息（HPV阳性和阴性）的。在网页中找到分组信息，如下。可以看到分组信息对应的ID号是pd表格中title列中内容的后面的数字。...所以我们要额外处理pd表格把对应的分组信息加到对应的GSM数据集后。我采用的方法是直接复制上表内容，形成sup.tsv，然后读取到R中，按照ID值从小到大排列。...Group = ifelse(k,"Negative","Positive")# 需要把Group转换成因子，并设置参考水平，指定levels#对照组在前，处理组在后Group = factor(Group...，应该用ggrepel这个包，在绘图代码中添加geom_text_repel参数；色号的确定，可是直接使用ishot截图工具，指针指向哪里，就会显示哪里的色号；如何在图中添加p值阈值的水平线，和logFC
- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 下面是sophie的投稿 数据集介绍 GEO链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...： 根据生物学背景、研究目的和子数据集进行人为分组 # 1....按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat #把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 rownames(dat)=ids$symbol dat[1:4,1:4] table(group_list...df$v= -log10(P.Value) #df新增加一列'v',作为新的绘图参数，值为-log10(P.Value) #设定上下调基因 df$g=ifelse(df$P.Value>0.05,'...#设置可循环使用的plot标题 this_tile <- paste0('Cutoff for logFC is ',round(logFC_t,3), '
linear就是线性的意思，这个regression就是回归的意思； 使用fit函数对于我们的数据集进行训练，这个参数就是我们的自变量和因变量； coef_这个属性是获得对应的系数，就是我们常说的k值，...(i)表示的就是返回i所在列的序号，这个地方返回的就是0,1,2，第一列返回0，第二列返回1以此类推，这个i就是我们的for循环里面每一次进行循环的i值； import pandas as pd df...# 使用drop()函数，设置参数columns，删除"search"这一列，再赋值给x x = x.drop(columns="search") # 通过for循环依次求得每个自变量的方差膨胀系数...x = df[["exposure", "hot", "search"]] # 以二维结构读取"new_user"，作为因变量y y = df[["new_user"]] # for循环遍历列表["..."]] # for循环遍历列表["hot","search"] for i in ["hot","search"]: # 使用drop()函数，设置参数columns，删除i所在列，再赋值给xi
「数据来源」：从GEO数据库获得 AMI 患者的外周血细胞数据集 GSE48060、GSE60993 和 GSE61144 以及 AMI患者的循环内皮细胞数据集 GSE66360。...这3 个 AMI外周血数据集共包含 86 个样本，包括 45 个AMI 样本和 41 个对照样本。循环内皮细胞数据集GSE66360 包含 49 例 AMI样本和 50 例对照样本。...，手动转 #ids1,2可以用这个流程跑，写个循环吧 for(i in 1:2){ #这两句是把idsi赋给ids，expi赋给dat，下面的循环使用ids和dat进行 get(paste0(...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果 dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...:4,1:4] exp2[1:4,1:4] 因为idmap函数显示第三个数据集并没有被AnnoProbe包收录，所以我们从GEO数据库下载对应GPL的探针id表格：GPL6106-11578.txt
#eSet 通常是一个包含多个数据集的对象，这些数据集可能来自一个生物实验。在这些数据集中，第一列数据可能是样本的标识符、组别、条件、处理方式等表型数据。...通过将 eSet 数据框中的第一列赋值给新的变量 eSet，可以方便地对这些数据进行后续的分析和处理。#上述代码提取表达矩阵，但是提取出来是0行，不存在。...这个函数通常与setNames()函数一起使用，后者为数据框的列设置名称。#phenoData的全称是表型数据。在生物信息学中，它通常指的是描述样本信息的临床数据，如年龄、性别、治疗手段等。...row.names 参数设置为 1，您可以指定数据框中的第一列作为行名。...#在R语言中，若要把fun应用到x的每一列，margin参数应该设置为1。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。 下面以 MASS 包里的 birthwt 数据集为例，介绍 dplyr 包里常用函数的用法。...1.使用 filter( ) 和 slice( ) 筛选行 函数 filter() 可以基于观测值筛选数据框的一个子集。第一个参数是数据框名，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。...使用 select( ) 选择列 函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。...4.使用 mutate( ) 添加新变量 函数 mutate( ) 用于在数据框中创建新的变量。...下面的命令将数据集 birthwt 里的变量 lwt（单位：lb）乘以系数 0.4536 后生成新的变量 lwt.kg（1lb ≈ 0.4536kg）。
❝我又继续探索了一下上上周推文复现的science推文数据集，这周的推文就继续写一下。...Science: 数据集：GSE234933 整个推文中需要注意的地方有三点： 作者给出的数据是多个rds格式文件压缩在一块的，解压后循环读取文件并合并成seurat对象 作者给出的细胞亚群信息可以后续添加到...metadata信息中，以便之后直接用其细胞命名 检查分群情况的时候，因为已经添加了细胞亚群信息，但是由于作者前期过滤了一部分细胞，最后只有187,399cells，所以需要去除NA部分。.../GSE234933_raw/rds/", pattern = ".rds") # 创建一个空的列表来存储Seurat对象 seurat_list <- list() # 循环读取每个rds文件的数据并创建..., file = "seurat2.rds") 读取数据集给出的细胞亚群信息 ###读取数据集给出的细胞亚群信息 cell<-fread(".
还是使用上次演示的数据。...使用survival包中的colon数据集用于演示，这是一份关于结肠癌患者的生存数据，共有1858行，16列，共分为3个组，1个观察组+2个治疗组，观察他们发生终点事件的差异。...分类变量需要变为因子型，这样在进行回归时会自动进行哑变量设置。 为了演示，我们只选择Obs组和Lev+5FU组的患者，所有的分类变量都变为factor，把年龄也变为分类变量并变成factor。...除了亚组分析的各种结果，还给出了交互作用的P值！...我们添加个空列用于显示可信区间，并把不想显示的NA去掉即可，还需要把P值，可信区间这些列变为数值型。
本节课程大纲 六个专题—— 1.玩转字符串★★★ 2.玩转数据框★★★ 3.条件和循环★★★★★ 4.表达矩阵画箱线图★★★★ 5.隐式循环★★★ 6.两个数据框的连接★★ 课前提示： 六个专题互不干扰互相独立...-（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...()函数【重点】 -（1）三个参数：ifelse(x,yes,no) -（2）x：逻辑值或逻辑值向量 -（3）yes：逻辑值为TRUE时的返回值 -（4）no：逻辑值为FALSE时的返回值 -（5）支持单个的逻辑值...(i>0,"+",ifelse(i的ifelse：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...gene", #新的列名叫gene values_to = "count") #由原来的值转换得到的那一列的列名叫count 图片 2.
但是，我们查看GEO数据集时，会发现有些数据集并没有提供count数据，而仅仅提供了FPKM或者RPKM等格式的数据。那当数据集提供的是FPKM数据集时，我们还能处理吗。...探究 今天，我们使用标题为 LncRNA-directed Antigenicity Loss Suppresses Immunosurveillance 的数据集 GSE113143 进行探究，数据集的介绍链接如下...转录组数据集介绍 GSE113143 数据集的样本分组如下，两个分组三个重复样本： 处理数据的话，作者仅仅提供了「FPKM矩阵」。...正式分析 1.利用fpkm值进行差异分析 FPKM处理代码援引自泥人吴老师的RNAseq数据，下载GEO中的FPKM文件后该怎么下游分析，其中也有一些很好的描述，感兴趣的小伙伴可以看看。...)) # 01看一看分别比较的整体相关性（此处就看整体差异基因吧） library(ggstatsplot) library(ggpmisc) # 02构建可视化所需的矩阵（相关性就两列值） df=data.frame
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