同一组数据分组 需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。...实际中使用，以用户数据为例，可能用户名和身份证号是不会变的，用这两个条件拼接起来。
举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行分组分类 const listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18...分组后： ?...group]; }); }; const sorted = groupBy(sortData, (item) => { return item.lastName; // 返回需要分组的对象...}); return sorted; }; // 分组前 console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData)); 二、...console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData));
文章目录 问题 解决 对文件夹列表排序 对文件夹进行重命名 问题 需求： 一个文件夹下含有众多的子文件夹，其中一些子文件夹的名字含有特定字符，需要用其他字符替换 分析： 问题在于一旦修改了其中一个子文件夹...，那么子文件夹的子文件夹路径也会发生改变，就会导致更多地可能，导致递归灾难 因此应该遍历所有的文件夹名，然后按照地址长度逆序排列，修改最长的文件夹名字，不干扰上一级的文件夹路径 而且有另一个规律，...，修改才有意义，相同不必多说，无用 如果最后文件夹名字相同，前面的需要修改，那自然等到前面进行到了再进行修改，而不是得陇望蜀 正向非常麻烦，而且需要给修改过的设置特征变量，逆向思维更加简单，但是需要额外的规律作为陪衬才能继续进行...print(i) update_folder(i) 对文件夹进行重命名 def update_folder(folder_my): print("开始处理文件夹",folder_my)...#有一个规律，只有最后一个期望得到不同路径才是正确的，可修改的，否则就是之前修改过的，因此应该是逆序倒着修改 charc_list=[] temp_folder=folder_my
，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...2.6.4 富集分析的可视化气泡图、柱状图/条形图Y叔Clusterprofiler 默认使用p.adjust可以按照CC、MF、BP对图片进行分面也可以上、下调基因分开富集，合并画图3 代码分析流程3.1...3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致 临床信息中的分组信息与表达矩对应p = identical(rownames(pd),colnames(exp));pif(!...：2个脚本之间的衔接：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....txt", #read.table()的小分支 check.names = F, #不要把列名里的特殊字符转化为.
namespace JIMMY { public static class ZipHelper { /// /// 利用telerik的zip...库压缩字符串 /// /// /// ...catch { } return result; } /// /// 利用telerik的zip...库解压字符串 /// /// /// <...，如果字符串很短，压缩后的字符串长度有可能更大。
生信技能树 图表介绍 热图 散点图 箱线图 火山图 理解logFC 主成分分析 PCA样本聚类图 基因芯片差异分析的起点是一个取过log的表达矩阵，得到数据后先看下有没有取log GEO背景知识 数据库介绍...关于表达矩阵里的负值 (2)提取临床信息 pd <- pData(eSet) # 找分组信息 (3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致 p = identical(rownames(pd),colnames...如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if if(F){ # 第一种方法，有现成的可以用来分组的列 Group = pd$ #列名 }else if(F){ # 第二种方法，眼睛数，...}else if(T){ # 第三种方法，使用字符串处理的函数获取分组 k = str_detect(pd$title,"Normal");table(k) Group = ifelse(k...singleDoc# 《一个有点难的探针注释》 包含在ENTREZ_GENE_ID中 library(tinyarray) find_anno("GPL30971") get_gpl_txt("GPL30971
boxplot(exp)二、提取临床信息 pd <- pData(eSet)三、让exp列名与pd的行名顺序完全一致分组信息的每一列与表达矩阵的每一行是对应关系p = identical(rownames...比较万能，只要两个分组中可以有一个明确的字符串来检测就可以 Group=ifelse(str_detect(pd$title,"control"),#str_detece是检查是否有这个字符串的意思...(pca_plot,file = "pca_plot.Rdata")八、热图比较的应该是每行固定基因在不同样本中的表达量差异。...用标准差大的基因进行画图，聚类和分组的差别可能会大一些，但若选择表达差异大的基因，聚类和分组会更一致。...，热图的顺序就是分组的顺序)#这样得到的热图是表达矩阵里的所有数据都进行作图按行标准化pheatmap(n, show_colnames =F, show_rownames
# 注意:最终的数据ids只能有两列，第一列列名是probe_id,第二列列名是symbol,且都是字符型，否则后面代码要报错咯。...4.2.2 fviz_pca_ind(...)以下是 fviz_pca_ind 函数的详细解释和代码示例，它用于绘制主成分分析（PCA）图，并按组别进行颜色区分。...scale = "row"`：按行标准化数据，使得每个基因的表达值在同一范围内进行比较。...包中的 enrichKEGG 函数对差异基因进行KEGG通路富集分析。...enrichGO 函数对差异基因进行GO富集分析。
使用字符串处理的函数获取分组--适用范围最广，优先选择★★ k = str_detect(pd$title,"Normal");table(k) Group = ifelse(k,"Normal...::idmap() 报错，对type进行标注—查看帮助文案 ids <- AnnoProbe::idmap('GPL17692',type = "soft")#是复制的 } ##如果捷径的方法可行则无需运行以下四种方法.../112-pca-principal-component-analysis-essentials #PCA的不同呈现方式可在上面链接中查找，先用示例数据确保能运行，再根据实际需要进行调参 # PCA...show_rownames = F, #不显示列名 annotation_col=annotation_col #根据分组映射颜色 ) # 按行标准化 pheatmap(n,...，对于我们一般习惯基因名为行，样本名为列的数据框，就需要t()转置 cor()函数求相关系数的时候也是按列计算，如果计算行之间的相关系数也需要对矩阵进行t()转置 参考资料：scale函数对矩阵归一化是按行归一化
主要学思维和方法，后面重点学习转录组的具体分析代码 图表介绍 1.图表介绍 1.热图 ·输入数据是数值型矩阵/数据框； ·颜色变化表示数值大小 ； ·热图上面横横竖竖是聚类树，为了展示数值的变化方向；...p) exp = exp[,match(rownames(pd),colnames(exp))] #分组信息来自临床信息，分组信息需要与表达矩阵列名一一对应 #临床信息需要与表达矩阵一一对应 (4)提取芯片平台编号...),pd(临床信息),exp(表达矩阵),gpl_number(芯片编号) 图片 Group(实验分组)和ids(探针注释) # 从临床样本中获得实验分组（在表格中慢慢找，代码如何实现看下） rm(list...图片 仿制实例数据 列—两个部分（前四列是用于求PCA的值-探针/基因；最后一列为分组信息） 行—样本名称 需要对原始数据进行转换（如图a） 图片 图片 PCA代码 #仿制的前四列 dat=as.data.frame...，所以需对基因进行去重 ####方法1：随机去重 ####方法2：保留行和/行平均值最大的探针 ####方法3：取多个探针的平均值 #其他去重方式在 “zz.去重方式.R”这个文件里 deg <-
GEO数据库中芯片数据分析思路找数据，找到GSE编号下载数据：表达矩阵 临床信息，分组信息 GPL编号注：GEO数据库中array...p) exp = exp[,match(rownames(pd),colnames(exp))]# 分组信息来自临床信息，分组信息需要与表达矩阵列名一一对应，# 临床信息需要和表达矩阵列一一对应#(4)...rep("control",times=9)) Group = rep(c("RA","control"),times = c(13,9))}else if(T){ # 第三种方法，使用字符串处理的函数获取分组...annoGene##根据gencode中的GTF文件注释基因ID#四种方法，方法1里找不到就从方法2找，以此类推。...))##apply，对exp按行求标准差。
'2'是按列取）取每一行的方差，从小到大排序，取最大的1000个 library(pheatmap) n=t(scale(t(dat[cg,]))) # 'scale'可以对log-ratio数值进行归一化...”对log-ratio数值进行归一化，现在的dat是行名为探针，列名为样本名，由于scale这个函数应用在不同组数据间存在差异时，需要行名为样本，因此需要用t(dat[cg,])来转换，最后再转换回来...cg,])))#通过“scale”对log-ratio数值进行归一化，现在的dat是行名为探针，列名为样本名，由于scale这个函数应用在不同组数据间存在差异时，需要行名为样本，因此需要用t(dat[cg...ac即分组信息 } 去除批次效应后的PCA图如下： ?...校正前后top200_DEG2热图比较，也发现弱化了组内差别，凸显出组间 这样，就可用新的矩阵和差异基因进行下一步分析了 总结 挖掘数据集前，务必做好PCA图与热图的检查，观察组间是否有差异，以此确定分组是否正确
那么，对于大样品队列的转录组，很多时候是没有已知的合理的分组， 这个时候会人为的去分组后看队列异质性，比如根据免疫高低进行分组。...那么这个根据免疫高低进行分组就有多种实现方式，我们这里简单的演示一下PCA和热图的层次聚类以及gsea或者gsva这样的打分的分组，看看是否有区别。...$ind$coord 如下所示： 可以看到，每个样品在这个主成分分析图表上面都是有坐标的： > head(dat.pca$ind$coord[,1:2]) Dim.1...) pca_gl = group_list # 其中 hclust_gl 来自于前面的教程哦 table(pca_gl,hclust_gl) 可以看到前面的层次聚类的样品分组跟现在的PCA的PC1的分组...median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T)
分组有多个维度，例如采样点，国籍，临床症状，性别等等。多个分组方便后续进行多个维度的数据探索。...，是列名没有正确对应，导致错误，最好在 excel 中验证一下。...plot 中设置，图例在右侧，每组不同颜色，可在 Group field 中选择实验设计中不同的分组，分组可通过勾选进行取消或选择，并实时显示分析结果。...修改后，下方同步有符合条件的结果数量。方便在查看图表结果时只关注符合条件的 features。...4.2 图表类型介绍 比较常用的是两组比较，本软件对多组比较支持也非常好，很容易进一步探索数据。
进行分组 Q：如何进行分组？...rep("control",times=9)) Group = rep(c("RA","control"),times = c(13,9)) }else if(T){ # 第三种方法，使用字符串出理的函数获取分组...A：（1）PCA：加载FactoMineR和factoextra包，使用PCA（）和 fviz_pca_ind（）函数；数据：需要对exp矩阵进行t转换，将行名设置为样本名，列名设置为基因名，并转换成数据框的形式...：zz.scale.R 按行标准化 关于scale的进一步学习 上面的因为行名是基因，所以对行进行标准化，是为了让基因在不同的样本中进行标准化。...找到特定的基因 差异基因热图 将火山图和热图拼起来 感兴趣基因的相关性 进一步拼图 6.富集分析（可看RNA_Seq和多个芯片分析，那里画的图好看） #富集分析所有图表默认都是用p.adjust
"为例（2）先在GEO数据库中确定是否为"Expression profiling by array"，不是的话不能使用本流程！...p) exp = exp[,match(rownames(pd),colnames(exp))]# 分组信息来自临床信息，分组信息需要与表达矩阵一一对应# 因此临床信息的行需要与表达矩阵的列一一对应#(...","control"),times = c(13,9))}else if(T){ # 第三种方法：使用字符串处理的函数获取分组（首选，分组神器） Group=ifelse(str_detect(pd...="";table(k1) #删除""空字符串的行 k2 = !...，才能完成拼图的操作#（3）感兴趣基因的相关性热图----# 注意：这里的流程只适用于多个基因的相关性# 两个基因的相关性需要用相关性点图表示library(corrplot)g = sample(deg
衡量每个通路中的基因在差异基因中是否足够多symbol是常说的基因名；entrezid 富集分析指定用，两者并非一一对应，损失/增加部分基因属于正常。...p) exp = exp[,match(rownames(pd),colnames(exp))]###分组信息来自临床信息，分组信息需要与表达矩阵列名一一对应，###临床信息需要和表达矩阵列一一对应#(...运行一个就行}else if(T){ # 第三种方法，使用字符串处理的函数获取分组 Group=ifelse(str_detect(pd$source_name_ch1,"control"),...关于scale的进一步学习上面的因为行名是基因，所以对行进行标准化，是为了让基因在不同的样本中进行标准化。...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 3.2.4 差异分析只需要表达矩阵和分组信息在这个部分才进行id转换，不过也可以提到热图之前，不过在求差异基因后，再进行ID转换
前 · 言 第二单元第六讲：聚类算法之PCA与tSNE 还是之前文章附件的图片，其中b图是选取两个主成分做的PCA图，c图是tSNE图： ?...： 计算距离介绍过dist()函数，它是按行为操作对象，而聚类是要对样本聚类，因此要先将我们平时见到的表达矩阵(行为基因，列为样本)转置；同样PCA也是对行/样本进行操作，也是需要先转置；另外归一化的scale...()函数虽然是对列进行操作，但它的对象是基因，因此也需要转置 关于PCA的学习，之前写过： StatQuest-PCA学习：https://www.jianshu.com/p/b83ac8f7f5a7...StatQuest--在R中拆解PCA：https://www.jianshu.com/p/8a74508c3737 先构建一个非常随机的测试数据 # 设置随机种子，可以重复别人使用的随机数 set.seed...", # 只显示点，不显示文字 col.ind = dat$plate, # 按分组上色 #palette = c("#00AFBB", "#E7B800
数据挖掘3 sunqi 2020/7/11 概述 对下载好的基因初步分析，进行PCA分析和热图绘制 PCA 绘制 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F...#画PCA图时要求是行名时样本名，列名时探针名，因此此时需要转换 dat=t(dat) #将matrix转换为data.frame dat=as.data.frame(dat) #cbind添加分组信息...10.89980 10.93190 10.91850 10.71250 ## ZYG11B 10.48080 10.32370 10.51680 10.74500 #apply按行取每一行的方差...# 对数据进行归一化 # 因为是按照基因归一化，所以先进行转置，然后再转置回去 n=t(scale(t(dat[cg,]))) # 对绝对值大于2的数取绝对值2 # 使得最后的数据范围控制在2以内 n[...# 可以看出两个分组之间存在不少的差异表达 结束语 此部分的分析较为基础，为GEO分析的初步探索 love&peace
那么先对基因（行）进行设置： 因为dat矩阵相对于a虽然过滤掉了一万多基因，但是依然还剩一万多，然后我们有700多样本，那么可以算一下，这样的结果是10000*700的图，相当大，并且看不出什么含义。...可以看到，scale后并不改变数据分布，只是修改了坐标，让结果取值更加集中 注意：scale是对列进行操作，而我们是想对基因(也就是按行操作)，这个函数有两个主要的选项：center和scale ，其中...PCA · 图 之前好不容易过滤得到的dat矩阵，不能因为下面分析的失误被"污染"，因此再进行下一个分析之前先做一个数据备份是个好习惯 dat_bk=dat # 然后我们就能放心对dat进行操作了...dat=t(dat) dat=as.data.frame(dat) dat=cbind(dat,grp) PCA分析需要行是样本，列是基因表达量的数据框(和聚类一样，是对行/样本进行操作，最后做的图中一个点就表示一个样本...最后用PCA进行计算分析，用fviz_pca_ind函数进行可视化 这里用到的分组还是之前基于全部基因进行聚类的cutree结果 ?“
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