突变和case_when给出了NA - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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专题3 条件和循环

条件和循环一.条件语句###1.if(){ }如果(逻辑值，不是逻辑值向量)就{}(1)只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做可以用于管理代码块i = -1if (icase_when简化ifelselibrary...(dplyr)# case_when() # 可用于将数据转换为分类因子df NA NAdf %>% mutate(quality = case_when(points > 20 ~ 'high',...> NA NA low引用自生信技能树

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flowchart绘制丰富多彩流程图

is.na(group), label = "Randomized", show_exc = TRUE) |> fc_modify( ~ . |> mutate(...= 0) |> mutate( text = case_when(id == 11 ~ label_exc1, id == 13 ~ label_exc2, TRUE ~...text), x = case_when(id == 3 ~ x + 0.15, id %in% c(11, 13) ~ x + 0.01, TRUE ~ x), y =...case_when(id %in% c(1, 3) ~ y + 0.05, id >= 2 ~ y - 0.05, TRUE ~ y) ) ) |> fc_draw() 关注下方公众号下回更新不迷路...目前此文档(2023+2024)「已经更新上传了150+案例文档」，每个案例都附有相应的数据和代码，并配有对应的注释文档，方便大家学习和参考。

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跟着Nature文章绘制转录组火山图

它结合了基因的显著性（P值）和表达变化（Fold Change），能够快速识别出显著上调或下调的基因。...通过这种方式，图中的每个点代表一个基因，点的位置反映了该基因在不同条件下的表达变化和显著性。功能识别显著基因：快速识别上调和下调的基因。可视化数据：将复杂的基因表达数据以直观的方式呈现。...注意事项数据预处理：确保数据经过适当的标准化和预处理。阈值选择：选择合适的阈值以避免假阳性或假阴性。样本量：样本量不足可能导致结果不可靠。...="NA") ## 筛选阈值 lfc=1 pval=0.1 ## 导入自定义主题 source("theme_bipin.r") reshighctrl %>% mutate(color=case_when...log2FoldChange)>lfc & padj<pval ~ "#ED8172", abs(log2FoldChange)pval ~ "grey" ), plot_label=case_when

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ggplot2优雅的绘制流程图

, 'Yes_4', 'Yes_4', 'You\'re not a horse_4' ) 创建图形和布局 graph <- graph_from_data_frame(dat, directed...vertex_attr(graph, 'name'),label = str_remove(step, '\\_.+'), x = -2.5 * x,y = 5 * y,type = case_when...- 1.2 box_height <- 1.25 boxes %mutate(xmin = x - box_width,xmax = x + box_width,ymin = case_when...( str_detect(step, '(legs|reading|write)') ~ y - 1.5 * box_height,T ~ y - box_height), ymax = case_when...+ theme(legend.position = 'none', plot.background = element_rect(fill = 'white', colour = NA

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ggplot2画泳道图箭头如何显示

之前给大家分享了肿瘤领域常用的泳道图的画法：用ggplot2画肿瘤领域常见的泳道图图画出来了，基本符合要求，但是有一个小小的问题：箭头表示的信息没有展示出来。...NA -0.5 NA ## 4 4 13 3 0 6 NA -0.5...12 ## 5 5 28 4 0 9 NA NA 23 ## 6 6...17 4 0 NA 11 NA 9 ## # … with abbreviated variable names...`, ## # ²`Partial Response Start`, ³`Response End` 变为长数据： df_long mutate(Continued = case_when

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生信马拉松 Day22 TCGA实践

今天的主要内容是讲TCGA特有的数据分析内容肿瘤专属的知识笔记：1、TCGA的tumor和normal是表达数据里自带的，因此不需要特地下载临床信息，但是如果需要筛选样本，如特定的癌症亚类或相关的信息就需要临床信息...2、TCGA差异分析的方法和图片与常规的相同3、生存分析，KM-plot之外的两个是批量处理的方法4、生存模型：有多种机器学习算法，实际就是形成由基因表达量和系数构成的公式，作用是选出关键基因，Lasso...回归通过自己的算法分配系数，Lasso回归认为重要的就有系数，Lasso认为不重要的系数就是0，模型选中的基因就是关键基因，和前面的目的实际是一样的，是缩小关键基因范围的方法，可以给模型几十个或者几个基因再次进行筛选...、突变数据的处理：其实是外显子组的下游分析，每一个基因在每个病人的哪个位点上发生了变化，突变频谱图泛癌比较复杂，一般的电脑不能使用xena（尚未更新）是2019年的基因版本，与现在有一定的出入，但也能用没有正常样本怎么做差异分析...k1 = data$gene1=='Negative'&data$gene2=='Negative'k2 = data$gene1=='Negative'&data$gene2=='Positive'case_when

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ggplot2绘制logo版环状条形图

<- read_csv("data.csv") 数据清洗 wins_by_cat % group_by(Nationality, Category) %>% # 按国籍和类别分组...cat_total)) %>% # 排序 filter(rank % # 只保留前10名 ungroup() %>% # 取消分组 mutate(Nationality = case_when...element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(), plot.margin = margin(0, 0, 0, 0)) 构建分组条带和标签数据...seq_id) - empty_nrow) %>% rowwise() %>% mutate(title = mean(c(start, end)), printname = case_when...= TRUE) + 0.5, xend = end, yend = max(wins_by_cat_space$cat_total, na.rm = TRUE)

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

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...如果同时具有数字和字符列，则尝试对数据进行舍入将导致错误。...不幸的是，似乎没有简单的方法让case_when（）返回一个有序的因子，所以你需要自己做，之后使用forcats :: fct_relevel（），或者只是一个因子（）函数。...## 10 Roe deer LC Least Concern ## # ... with 73 more rows 展开和聚合数据...对于某些分析和图表，可能有必要将它们合二为一。 gather函数需要您为新的描述性列指定名称（“key”），并为值列指定另一个名称（“value”）。最后需要取消选择您不想收集的列。

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ggplot2绘制多边形热图

pivot_longer(gum_rot_d6:fit_for_duty_d6, names_to = "symptom", values_to = "severity") %>% # 对处理和症状名称进行清洁和格式化...study_id %% 2) %>% # 计算治疗案例 rowwise() %>% # 对每一行应用以下变换 mutate( # 根据治疗案例计算 x 坐标 x = case_when...as.numeric(symptom), as.numeric(symptom) + 1, as.numeric(symptom) + 1))), # 根据治疗案例计算 y 坐标 y = case_when...treatment, 10)), stat = "unique", hjust = 1) + # 添加背景网格 geom_tile(data = rct, aes(x, y), fill = NA...scale_color_identity() + theme_void() + theme( plot.background = element_rect(fill = "grey99", color = NA

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maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总，分析和可视化

之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot（瀑布图） R-maftools包绘制组学突变结果（MAF）的oncoplot或者叫“瀑布图”，以及一些细节的更改和注释。...本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用，为更易理解和重现，本次使用TCGA下载的LIHC数据。...NA 2: Center 1 NA NA 3: Samples 364 NA...NA 4: nGenes 12704 NA NA 5: Frame_Shift_Del 1413 3.893 3...#cohortName 给输入的队列命名 laml.mutload = tcgaCompare(maf = laml, cohortName = 'LIHC-2') ?

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ggplot2优雅绘制等高线地图

(state_or_prov %in% c("Alaska", "Hawaii", "Puerto Rico"))) %>% # 筛选出除阿拉斯加、夏威夷和波多黎各外的州或省 group_by(state_or_prov...long = min_long + range_long/2, lat = min_lat + range_lat/2) %>% mutate(long= case_when...~ long -1, region == "virginia" ~ long + 1,RUE ~ long)) %>% mutate(lat = case_when...Rico"))) %>% ggplot()+ geom_polygon(aes(x=long, y=lat, group = group), data = state_info, fill = NA

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Nature图表复现 | 组合绘制个性化热图

name","value")) p1 % filter(name %in% c("J043V6","J035V8","J009V6")) %>% mutate(p_value=case_when...(value % drop_na() %>% mutate(group=case_when(value < -0.5 ~ "latter",...color=value,size=value))+ coord_cartesian(clip = "off") + # 关闭坐标轴裁剪 labs(x=NULL,y=NULL)+ # 移除x和y

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脚本更新----空间转录组信号流COMMOT与空间inferCNV（封装版）

咱国内的盗版能力，全世界都出了名了。...""window_length = 151sim_method = "meanvar"num_normal = 200pnorm_bayes = 0.3主脚本short_label_column = case_when..._)normal_label = case_when(label_column=="tumor_regions"~"Ref", label_column=="tumor_normal..."~"Normal", TRUE~NA_character_)if (!...ifelse(obj$Puritycase_when

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ComplexHeatmap 绘制全基因组突变景观图

这个包能实现的功能很强大，今天给大家介绍一下利用ComplexHeatmap R包中的oncoprint绘制突变景观图。...一、文件格式 1、突变矩阵文件 2、排序文件二、代码和绘图释义首先需要安装：打开网址http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html...对突变进行颜色和突变分类定义 col = c("HOMDEL" = "blue", "AMP" = "red", "MUT" = "#008000") alter_fun = list( background...grid.rect(x, y, w-unit(0.5, "mm"), h-unit(0.5, "mm"), gp = gpar(fill = "#CCCCCC", col = NA...anno_oncoprint_barplot()可以对突变类型进行筛选绘制Bar图。

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ggraph优雅的绘制网络流程图

<- tibble( node = c("root", unique(df$category), unique(df$category_continent))) %>% # 根据不同节点名称给层级赋值...（根节点为1，其他category节点为2，category_continent节点为3，其余节点为4） mutate(levels = case_when( node == "root...size = 3, shape = 1) + geom_node_range(aes(y = y + 0.02, yend = y + 1.5 * number/max(nodes$number, na.rm..., color = category), size = 3) + geom_node_text(aes(x = x, y = y + 1.5 * number/max(nodes$number, na.rm

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ggplot2优雅的给图形添加渐变背景

❝本节来介绍如何给图形添加渐变色背景，通过两个案例来进行展示；加载R包 library(tidyverse) library(grid) library(RColorBrewer) library(...read_tsv("sports.xls") 数据清洗 plot_data % select(exp_men, exp_women, sports) %>% drop_na...-2 p2 % select(1,2) %>% mutate(type="A",group=as.numeric(group)) %>% mutate(type2=case_when...) p2 % select(1,2) %>% mutate(type="A",group=as.numeric(group)) %>% mutate(type2=case_when

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期刊泛读 | Cancer_Cell | 第 1 期 | If 48.8

• 提出了通过调控代谢途径来优化过继细胞疗法的新策略，为提高抗肿瘤疗效提供了理论依据和技术支持。研究不足 • 该研究主要基于实验室模型，临床转化尚需进一步验证。...• 指出了一些细胞因子（如IFN-γ和IL-12）在抗肿瘤免疫中的关键地位，为未来治疗策略提供了参考。研究不足 • 大多数临床试验未能证明细胞因子阻断疗法在已建立的癌症中的有效性。...• EZH2突变是弥漫性大B细胞淋巴瘤和滤泡性淋巴瘤中常见的基因变异，这些突变增强了H3K27me2向H3K27me3的转化，导致转录抑制。...• 提出了针对肿瘤细胞内在依赖性和微环境依赖性的联合治疗框架。研究不足 • 本研究主要集中在胶质母细胞瘤中PCs的作用，其他类型的肿瘤中PCs的作用可能有所不同。...• 为理解GBM的生物学特性和开发新的治疗策略提供了重要依据。 • 强调了考虑药物给药时间的重要性，特别是在化疗中。研究不足 • 该研究主要基于动物模型和体外实验，临床应用还需要进一步验证。

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「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》《R 实战》其他推荐见...cumprod cumsum 排序 dplyr:: cume_dist dense_rank min_rank ntile percent_rank row_number 其他 dplyr:: between case_when...coalesce if_else na_if pmax pmin recode recode_factor mutate, transmute mutate_ add_row add_column rename...is.na()) 位置 mean, meadian 逻辑值 mean, sum 位置 dplyr:: first last nth 排序 quantile min max 分布 IQR mad sd var...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?

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PyClone推断肿瘤细胞的克隆组成

（通常大于1000x）的体细胞突变归类为推定的克隆clusters，同时估算其细胞患病率，并解释由拷贝数变异和正常细胞污染引起的等位基因失衡问题。...但是，作者也给出了 pipeline，可以一步完成，这对于新手（比如我）来说相当友好。...文件最上方的注释行下面添加下面两行代码： import matplotlib matplotlib.use('agg') 测试数据如果是使用原始的步骤，则需要按照要求一步步处理数据，如果是根据作者给的...从作者提供的测试数据上来看，对于二倍体生物，总拷贝数为 2 ，当基因型为 AB 的杂合突变位点时，minor_cn 和 major_cn 分别为 1，当基因型为 BB 时，minor_cn 为 0，major_cn...因为作者的数据是物理混合的样本，所以得到的结果非常整齐，而且基本上就可以确定，克隆结构的推断得到的 clusters 和突变频率 vaf 具有非常强的相关性： > cor(case1_loci[,c(4,6

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R代码|dplyr包的使用示例

is.na(.)), all_vars(. > 3)) df %>% filter_all(all_vars(is.na(.) | . > 3)) ## 排序函数arrange iris_df...----------------------------------- df <- tibble(x = rnorm(100)) df %>% mutate( x_category = case_when...----------------------------------------------------------------------- classify <- function(x) { case_when..., 324156, "Westeros", 314256, NA, NA, 465321, "Narnia", 432156, NA, NA,...mean_income ) ) %>% spread(key = "year", value = "mean_income") 温馨提示：第一步：运行一边代码，掌握相应的包和函数使用

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