我们很多时候都很好奇作者的r包是如何写出来的，手痒的时候就想学习一下源码，顺便改一改
rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改全部行名
注意事项：数据分析每一步都要有检查，代码不报错，不代表真的没错，需要检查目的是否达到
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份思维导图可以
这里用到了n_max参数，是因为数据文件的结尾还有一行数据，这里我不想读入，最方便的办法是直接手动删掉，不想删就指定读取的行数
二代测序（RNA_seq）：如果是counts 可选择limma的voom算法或者edgeR或者DESeq2。 如果是FPKM或TPM可选择limma，注意：edgeR和DESeq2只能处理count注意：count做差异分析计算上下调，FPKM或TPM进行下游可视化
坑：rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
今天下午7点到9点直播讲解如下代码，腾讯会议，感兴趣的参加，给推文打赏10元获取腾讯会议直播链接
在本文中，作者通过采用最先进的计算机视觉技术，在数据挖掘系统的数据提取阶段，填补了研究的空白。如图1所示，该阶段包含两个子任务，即绘制元素检测和数据转换。为了建立一个鲁棒的Box detector，作者综合比较了不同的基于深度学习的方法，并找到了一种合适的高精度的边框检测方法。为了建立鲁棒point detector，采用了带有特征融合模块的全卷积网络，与传统方法相比，可以区分近点。该系统可以有效地处理各种图表数据，而不需要做出启发式的假设。在数据转换方面，作者将检测到的元素转换为具有语义值的数据。提出了一种网络来测量图例匹配阶段图例和检测元素之间的特征相似性。此外，作者还提供了一个关于从信息图表中获取原始表格的baseline，并发现了一些关键的因素来提高各个阶段的性能。实验结果证明了该系统的有效性。
对给定的基因组参考区域，计算比对上的read数，又称为raw count（RC），也就我通常说的相对原始的数据，是没进行任何标准化操作的数据。
systemPipeTools 包扩展了广泛使用的 systemPipeR (SPR)工作流程环境。
这部分主要做一些数据可视化，富集分析暂时放下一部分，如果想跳过这里，请直接移步RNA-seq(9):富集分析
此次例子，我们选择了一套GEO数据库的肺癌数据，数据编号为GSE19804，120个样本，其中包含60个癌症样本和60个癌旁正常样本，前面我们使用t检验，并对p值进行BH校正，筛选fdr小于0.01的基因中前40个在癌症相对于正常样本中显著差异表达的基因进行热图绘制。
matrix 矩阵-二维，只允许一种数据类型；data.frame数据框-二维，每列只允许一种数据类型。
ComplexHeatmap包有一个densityHeatmap()函数用来对一组分布进行可视化。例如下面的例子：
约等于表格 但是：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）；
看到这张图是不是眼前一亮的感觉，觉得你的预后类型文章就差这一张图了呢？那么恭喜你，看完这个帖子就能将它收入囊中了。
在之前的推文中我们介绍了2行代码实现9种免疫浸润方法，今天给大家介绍下常见的免疫浸润结果的可视化。
R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的R&bioconductor包（非常适用于基因组数据分析） 首先使用ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames(data) <- paste("Gene", 1:9, sep="_") colnam
泳道图可以展示不同患者在一定时间内接受不同治疗（或者处于不同时期）的情况，在肿瘤治疗领域的文献中很常见，但是竟然百度不到它的具体含义。。。
虽然一直演示的表达芯片数据分析，这些芯片分析难点主要是在ID转换，因为不同公司设计的探针命名都不一样，在我4年前博客整理的芯片平台对应R包找：(16)芯片探针与基因的对应关系-生信菜鸟团博客2周年精选文章集
刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程（都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了），数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是imagp，也不是imap，更不是GPS（此处有个省略50字的悲伤故事）。它是ImageGP — 画个Picture。
ImageGP从2017年推出后，稳定运行3年，因其使用简单方便，深受广大朋友们喜欢。
本周将连载关于ArcGIS技术应用的文章。来源于我的师兄。他有丰富的工作经验。如有问题欢迎大家留言或者访问博客进行交流：https://blog.csdn.net/symBBD
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。
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap，遵循图形语法，最大的好处是直接使用长数据画热图，这是目前其他画热图的R包所不具备的。
[]中括号里面的可以是逻辑值判断，可以是具体的值（即下标），可以是函数，可以是向量
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
热图绘制 热图是做分析时常用的展示方式，简单、直观、清晰。可以用来显示基因在不同样品中表达的高低、表观修饰水平的高低等。任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。 本篇使用R的ggplot2包实现从原始数据读入到热图输出的过程，并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具，只需要提供矩阵，即可一键绘图。 上一篇讲述了Rstudio的使用作为R写作和编译环境的入门，后面的命令都可以拷贝到Rstudio中运行，或写成一个R脚本，使用Rscript heatmap.r运行。我们还提供了Bash的封装，在不修
暑假到了，在这个火热的夏日，还有比一张美丽的文章主图更能让我们充满激情和力量吗？在这组学撑起生物信息学半边天的时代，火山图，在转录组、蛋白组、代谢组等多种组学数据中，都占有举足轻重的地位。
rPlotter 非常方便的在图片中抽提颜色 #devEMF Rstudio不能够直接输出emf格式图片，借助devEMF包可以实现 简单用法 library(devEMF) emf("bar.emf") plot(1,1) dev.off() 或者借助savePlot()函数在原生的Rgui中运行 library(ggplot2) ggplot()+geom_point(aes(x=1,y=1)) savePlot(filename="practice",type="emf")#文件名不用添加后缀 S
这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 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。「生信周刊讨论区（语雀）」[2] | 「生信讨论区（Gitter）」[3]
如果想进一步改变图形效果，可以参考pheatmap函数的用法，修改相应的参数。比如：聚类方式改为complete，加上标题等。
De novo assembly, annotation, and comparative analysis of 26 diverse maize genomes
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
帮同学处理一下他从公司拿到的差异分析结果，当然，给我的是Excel表格，老规矩，导出csv然后读入R，然后准备顺手画个火山图，PCA图，热图，做个GO/KEGG富集分析。下意识的看了看数据结构，然后顺手按照基因名排序了一下，哈哈哈~
比如拿某一组的样本与剩余其它组所有样本进行比较，这样的差异分析策略还是蛮流行的！我前面在生信技能树也写过教程：如果你的分组比较多，差异分析策略有哪些？
小结 一年了，没想到写了这么多~重要的是这是一个完整的分析流程，非常实用。 从头开始(需要服务器) 当你拿到了测序公司的原始数据或者你想从SRA<- 大牛的数据都存在这里下载到有价值的数据用来分析首先你得有台服务器，看下面的教程“站长，课题组要买一台服务器做转录组分析，怎么破？” “站长，没钱买高配置电脑咋做10次Lasso？” 然后这个教程告诉你省钱的方法10元转录组分析：这次真的是干货了~灰常干 当然如果你想要以下教程中所涉及的工具，看这个教程“站长，有没有丝滑般感受的生信软件安装教程？” 怎么获得
·上下五条线的意思 中间的又黑又粗的—中位数；上下两条线是最大值和最小值；方框的上下两条线是75%和25%（四分位数）；在外面的点-离群点
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了特征表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。“Garbage in, garbage out”。对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上限。特征工程，顾名思义，是指从原始数据创建特征的过程。
热图（Heatmap）是一种数据可视化方法，它通过颜色的深浅或色调的变化来展示数据的分布和密度。在微生物学领域，热图常用于表示微生物在不同分组（如不同的环境、时间点、处理条件等）中的表达水平或出现率状态。这种可视化方式能够直观地揭示微生物群落在不同条件下的分布规律和变化趋势。以已发表文章的热图代码为例，通过运行这些代码，研究者可以将微生物测序数据或丰度数据转换为热图，从而更好地理解和解释微生物群落的变化。在热图中，不同的颜色通常代表不同的数值大小，比如颜色越深可能代表某种微生物的表达水平或出现率越高。通过比较不同分组间的颜色变化，研究者可以快速地识别出哪些微生物在特定条件下更为活跃或更为丰富。在制作热图时，研究者还需要注意一些技术细节，比如颜色的选择、颜色的梯度设置、数据的归一化处理等，以确保最终的热图能够准确地反映数据的特点和规律。
The Devil is in the Details: Delving into Unbiased Data Processing for Human Pose Estimation
比如这篇Published: 12 March 2019的文章：Identification of Key Long Non-Coding RNAs in the Pathology of Alzheimer’s Disease and their Functions Based on Genome-Wide Associations Study, Microarray, and RNA-seq Data 就采取了挖掘RNA-seq这样的测序数据的策略。
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