今天要跟大家分享的是数据分析工具库系列五——方差分析! 单因素方差分析 无重复双因素方差分析 可重复双因素方差分析 单因素方差分析: 检验某一因素不同水平(水平类别大于2)下的某一样本观测值均值差异。
数据下载(DEO、TCGA)-差异分析(芯片与转录组不相同)-WGCNA(加权共表达网络)-富集分析(ORA、GSEA)-PPI网络-预后分析(影响生存的疾病)
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
六西格玛或者统计学中的方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一种用于分析多个变量之间差异性的统计方法,方差分析的基本思想是将总体方差分解为不同来源的方差,以确定这些来源是否对总方差产生显著的影响。
当许多人开始踏足数据分析领域时,他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代,为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢?这个问题似乎简单,但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前,让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
这个问题很常见,解决起来也不难,即按“型号+序号”进行分组,对后面各“日期”列求和:
Jimmy大神怎么说过,只有多做、多错,才能真正的掌握。所以下面通过几个实战来说明。
广义的基因有6w+个,包括lncRNA、miRNA等等,每年可能都有个别基因增增减减的情况,累计在一起,就存在基因库版本的差异,10年前查到的和今年的可能不一样,所以旧的数据仍然可以有新的解释,同一个数据集也可以在和其他数据集用不同的思路分析
Gene Set Enrichment Analysis是一种富集算法,由Broad Institute研究所的科学家提出,算法核心示意如下
可以 ORDER BY 列名1,列名2; 先按列名1内容排序,排序结果相同的按列名2内容排序。 列名后接 DESC 按该列内容倒序排列,ASC 正序(默认)。 ORDER BY 命令放在查询、分组等语句的最后。
当有多张表时,如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中?这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
微软专门给出SQL Server设计思路及实现路线,从7大体系结构阐述是如何实现,通过了解这些,我们就可以总结出数据库设计原则、编程中sql写法及注意事项,从而优化我们的系统性能,本系列着重讨论SQL Server索引体系。
先说点废话,很久没发文了,整理了下自己当时入门 SQL 的笔记,无论用于入门,回顾,参考查询,应该都是有一定价值的,可以按照目录各取所需。SQL数据库有很多,MySQL是一种,本文基本都是SQL通用标准,有些标准很不统一的地方就用MySQL的写法了。希望本文帮你快速了解SQL的基本操作和概念。
PS :我看到实习生还自创了一个函数:pca_plot = function(dddd,ggggg),看起来是比较有编程天赋的,值得大力培养!
不管是啥业务,最终数据都要落地,数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展,并发越来越高,数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步,都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题,才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。
NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step))、批次效应处理等内容。
另外,注意最好每次运行代码之前,都要清空一下变量,然后设置不要将字符型变成因子型向量
引言:上一期(这里可到达上一期)我们利用得到的肝癌的数据,进行了预处理,得到了最终的表达矩阵TCGA_LIHC_final.csv,今天我们的主要任务就是进行差异表达分析。此外,还会顺带讲两个进行富集分析和聚类分析的函数。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
这看上去是个幼稚的问题,但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储,最简单的 SQL 语句是 select * from test,拿到的是整个二维表明细,但仅做到这一点远远不够,出于以下两个目的,需要 SQL 提供聚合函数:
这是一篇关于如何用excel做数据分析的案例。目的是帮助大家,在遇到小型数据样本时,快速利用excel做分析。所以本篇文章的重点是分析思路+数据处理+可视化的实现,因为数据来源于网络,所以不做深入解析。
数据库范式 目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。 范式可以避免数据冗余,减少数据库的空间,减轻维护数据完整性的麻烦,但是操作困难,因为需要联系多个表才能得到所需要数据,而且范式越高性能就会越差。要权衡是否使用更高范式是比较麻烦的,一般在项目中,用得最多的也就是第三范式,我认为使用到第三范式也就足够了,性能好而且方便管理数据。 第一范式:对于表中
结果中多重比较的展示全部使用字母表示了,虽然许多多种比较方法默认展示方式不同,但是我已经在包中将这些展示方式调整一致为字母。
1.Entrez gene ID:我们一般说的Gnen ID即Entrez gene ID,是用一串数字表示的(在NCBI里面用)
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。
生成Group向量的三种常规方法,三选一,选谁就把第几个逻辑值写成T,另外两个为F。如果三种办法都不适用,可以继续往后写else if
但是绝大部分小伙伴其实是基础知识不牢固,有一些明明是很简单的芯片,仍然是有小伙伴提问,比如:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE
机械同理心(mechanical sympathy)是三届F1世界冠军杰基·斯图尔特 (Jackie Stewart) 创造的一个术语。
·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
原文:https://blog.51cto.com/12445535/2359652
然后马上这些策略就被应用到了单细胞转录组数据挖掘层面,因为反正也不需要自己产出数据了,过去三五年间单细胞的火热带动了海量的各种实验设计的公开的表达量矩阵。比如这个文献:《Lipid-related protein NECTIN2 is an important marker in the progression of carotid atherosclerosis: An intersection of clinical and basic studies》就是看了看两个分组的具体的基因的差异,在普通bulk转录组和单细胞转录组两个数据集里面,如下所示:
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
安装SQL数据库时,需要添加,修改,删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。
在require()函数中,如果直接传递包的名称作为参数,不需要加引号;如果包的名称以字符串形式存储在变量中,则需要使用character.only = TRUE来指定这个变量是一个字符串
LEfSe分析即LDA Effect Size分析,是一种用于发现和解释高维度数据 生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具,可以进行两个或多个分组的比较,它强调统计意义和生物相关性,能够在组与组之间寻找具有统计学差异的生物标识(Biomarker)。
来源:DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中,我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——《GSEA富集分析 - 界面操作》,介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等,是全网最流行的原理+操作兼备教程,不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 (为了完整性,下面也会摘录一部分)。
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——GSEA富集分析:从概念理解到界面实操,介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等,是全网最流行的原理+操作兼备教程,不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 (为了完整性,下面也会摘录一部分)。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变,例如,如何查找“两字段重复的行”(#mysql IRC 频道问到的问题)
DESeq2 接受raw count的定量表格,然后根据样本分组进行差异分析,具体步骤如下
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