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    【R语言】因子在临床分组中的应用

    前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子(factor) 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL(胆管癌)这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...参考资料: ☞【R语言】R中的因子(factor) ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub

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    用R语言找曲线的峰的位置

    在NGS科研领域,做ChIP-seq/CLIP-seq等研究蛋白与DNA/RNA结合规律的时候,经常会用到peak calling的算法。...这个方法会在全基因组/转录组范围内找DNA结合位点,一般先通过确定测序数据的depth peak,然后用case vs control样本,看depth peak的改变的倍数来确定正真的peak的分布。...假如我们有一组数据,我们画它的分布曲线如下 aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l") 我们想找到那些峰的位置,那么我们可用R语言这样来实现...) else return(numeric(0)) }) pks <- unlist(pks) pks } abline(v=find_peaks(cc)) 生信的临床应用领域我们经常需要看血浆游离...DNA的长度分布(胎儿游离DNA或循环肿瘤游离DNA),那么我们也可用这个函数来看在哪些位置会成峰。

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    这个数据向上填充的时候 有没有办法按设置不在这个分组就不按填充?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个pandas数据提取的问题,一起来看看吧。 大佬们请问下这个数据向上填充的时候 有没有办法按设置不在这个分组就不按填充?...她还提供了自己的原始数据。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个思路:使用groupby填充,sort参数设置成False,得到的结果如下所示: 不过对于这个结果,粉丝还是不太满意的,但是实际上根据要求来的话,确实结果就该如此...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    【算法千题案例】每日LeetCode打卡——100.较大分组的位置

    前言 原题样例:较大分组的位置 C#方法:循环遍历 Java 方法:一次遍历 总结 ---- 前言 算法题 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程 提示:本专栏解题 编程语言一律使用...C# 和 Java 两种进行解题 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧 今天是力扣算法题持续打卡第100天 算法题 ---- 原题样例:较大分组的位置 在一个由小写字母构成的字符串...s 中,包含由一些连续的相同字符所构成的分组。...分组可以用区间 [start, end] 表示,其中 start 和 end 分别表示该分组的起始和终止位置的下标。上例中的 “xxxx” 分组用区间表示为 [3,6] 。...我们称所有包含大于或等于三个连续字符的分组为 较大分组 。 找到每一个 较大分组 的区间,按起始位置下标递增顺序排序后,返回结果。

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    「R」分组应用和排序去重的应用与比较

    如果使用惯了tidyverse套装,我们脑子里容易冒出来的是这样的解法:使用分组应用。...但如果分组有成千上万,分组的时间代价就很高了。有没有其他的方式可以解决该问题呢? 其实处理这种去重问题,特别还涉及到排序,我们可以采用先排序再去重的方式解决。...,在这个只有2个变量的数据集测试中,第一种方法远快于第二种方法。...但注意,这里其实存在很多的变量,包括数据的行数、分组数目、以及实际情况下数据集的变量数目。哪种更适合需要根据现实场景进行测试考察。...本文的重点是,问题的解决之道往往不只一种,当程序慢下来的时候,我们不要忘记思考和尝试其他的方案。

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    目标检测(object detection)系列(七) R-FCN:位置敏感的Faster R-CNN

    Fully Convolutional Networks》,可以简单的理解为R-FCN是Faster R-CNN+位置敏感(position sensitive)卷积层。...在这个背景下,就有了R-FCN,R-FCN是为了适应全卷积化的CNN结构,首先R-FCN在共享所有的卷积层的,其次为了解决上面提到的问题,R-FCN提出了: 位置敏感分值图(Position-sensitive...它在R-FCN中的作用和在Faster R-CNN中是一样的,负责输出建议区域与边界框; 最重要的部分,就是红色框内的位置敏感卷积与池化,实际上,这部分的结构在Faster R-CNN中是RoI pooling...+全连接+多任务损失函数等等,在R-FCN中,这部分内容换成了对位置敏感卷积,并把RPN的建议框扣在在分值图上做位置敏感池化。...,其中 的格子的位置是和通道是一一对应的,如上图中深黄色的通道数有C+1个,那么位置敏感池化操作的时候,只要深黄色通道为左上角的bin内的值,作为 格子的左上角位置的值,所以K*K格子的左上角位置也是深黄色的

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    SAP最佳业务实践:按库存生产(145)-4分组件的生产订单处理

    分组件的生产订单处理 1、MD04 CO40创建生产订单 日常的物料需求计划运行会为内部生产的零件创建计划订单。到达计划转换日期时,系统将计划订单转换为生产订单。...计划开放日期通过物料主数据的计划边际码确定。 4. 选择 将计划订单转换为生产订单。 5. 在 生产订单创建:抬头 屏幕上, 系统按生产订单类型 YBM1 展开工艺路线和 BOM。...此处必须确认半成品物料 SF 分组件 (S124) 的生产订单的工序。...确认第一道工序时,系统生成RAW124 (R124) 的货物移动凭证,以过帐货物到工厂 CN01 中的存储地点车间 (1020)。 角色:车间主任 1....系统显示所有物料的概览表,这些物料的提货已使用工序确认自动完成。 物料R124 设置为反冲(在物料主数据中),以便确认工序后自动完成提货。 4. 选择 过帐;不要退出当前屏幕。 5.

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    R语言的ggplot2+ggforce包绘制散点图并添加分组边界

    之前的推文介绍过ggplot2绘图添加椭圆分组边界和圆形分组边界,借助的函数分别是 stat_ellipse() ggforce包里的geom_circle()函数 今天查找桑基图的资料的时候发现了一份介绍...ggforce这个包的使用方法的文章 https://rviews.rstudio.com/2019/09/19/intro-to-ggforce/ ,发现发现添加分组边界还有其他的实现方法,今天的推文记录一下...示例数据就直接使用R语言内置的鸢尾花数据集 首先是矩形的分组边界 使用的是 geom_mark_rect() 函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library...image.png 添加圆形的分组边界 使用到的是geom_mark_circle()函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library(ggplot2)...image.png 最后是无规则形状的分组边界 用到的是geom_mark_hull()函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library(ggplot2

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    R语言ggplot2画热图添加分组信息的颜色条

    之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起...最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现,又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文,发现他是用geom_tile()函数实现的,仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。...首先解决昨天的遗留问题:ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线 非常感谢下面这位的留言 文本添加下划线的小例子 df<-data.frame(A=1:10, B...首先是准备热图的数据 如何画这个热图昨天的推文已经介绍过了,点击下方蓝色字可以直达昨天的推文 R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子 接下来是准备分组颜色条的数据 下面是画这个颜色条...", legend.title = element_blank())+ scale_fill_manual(values = c("green","blue","red")) 将分组颜色条和热图拼接到一起

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