差异分析的起点：count矩阵，只能用count数据做差异分析 代码和图片均来自生信技能树小洁老师 reads计数数据（测序的短片段），会匹配到基因。若匹配到，则匹配到的基因会count+1。...大于1则表示危险因素） 不用于估计生存率，用于因素分析，找到某一个因素对结局事件发生的贡献度 只有他离散数据和连续数据都可以接受。...表达矩阵里有的样本在突变数据maf里不一定有，要把没有突变的病人去掉 得到的小提琴图表示：VHL基因的突变是否影响PBRM1的表达 如果影响则小提琴组会有较大的差别 分组：基因表达量的高级？...展示你想展示的那组基因的突变情况 options(stringsAsFactors = F) require(maftools) require(dplyr) project='TCGA_KIRC'...：exp(行是基因，列是细胞) 细胞的表达矩阵（注释信息可以是细胞名称，组织来源，收集样品的时间点，处理条件等等, 行是细胞，列是属性
❝这篇文章很久之前就想写了，但一直因为一些事情拖延了。...这样即使用户无需加载 Shiny，也能够简单自在的下载 癌症单基因数据了。 ❝这里单独说的 TCGA 不太全面，实际包含了 TCGA TARGET GTEx 3 个数据库，它们是个体水平的数据。...CRAN 上的 UCSCXenaShiny，也需要进行上面的操作，否则无法使用最新的函数。...第 3 个是数据库，包括 toil（包括上面提到的 TCGA 等几个个体水平数据）和 ccle。 使用 了解函数参数后，使用就根据自己所需就行了。如果还不懂，可以不断试错。...我们再看下它的 CNV 和 突变情况。
if条件语句：如果。。。就。。。2. 脚本项目管理、条件循环2.1 长脚本管理方式2.1.1 不想运行且不想删除的代码：用if函数if(T){...}...跟多个条件的两句代码比较看哈！！...表达矩阵需要变化3.2.1 初始的表达矩阵：3.2.2 转置（行变列，列变行）3.2.3 把原来的行名变成第一列3.2.4 变形（宽变长）一定要先单独学会某个包/函数，才能应用它吗？不一定！...基因表达芯片转录组单细胞突变、甲基化、拷贝数变异。。。7.4 怎么筛选基因？...log的表达矩阵；如果拿到的是未log的矩阵，需要自行log。
有学徒在完成我布置的一个月前（ 2023-12-01 ）的学徒作业：任意癌症的任意基因突变与否分组后的转录组测序的差异分析的时候，选择了使用TCGAbiolinks包进行TCGA的somatic的突变信息下载...一般来说是三个步骤就可以获取所需要的数据啦： 首先是使用 GDCquery 函数可以检索符合指定条件的数据集，例如指定癌症类型、数据类型、样本类型等。...然后是使用 GDCdownload 函数可以下载通过 GDCquery 检索到的数据 最后是使用 GDCprepare 函数可以整合下载的数据，将其转换成易于分析的格式。...三个步骤的案例演示 如果我们感兴趣NSCLC的里面的LUAD数据集的somatic的突变信息的maf文件，可以借助TCGAbiolinks包进行TCGA的somatic的突变信息下载整理，代码非常简单，...，文件夹里面才是具体的somatic的突变信息的maf文件： 每个样品一个独立的文件夹 但是如果换一个癌症，有时候就会出错，比如laml这个癌症，同样的代码 ： library(TCGAbiolinks
="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") 先安装，再装载install.packages("dplyr")library(dplyr)（library() : library...加载前对搜索列表进行检查并更新，如果package不存在则报错，如果之前已加载package，则不会重复加载。如没有参数package即library()，则列出lib.loc指定的库中的所有可用包。...加载前对搜索列表进行检查并更新，如果package不存在（不可用），则返回FALSE而不报错，如果存在则返回TRUE。...，第二行代码即是先将数据按species分组，再计算均值和标准差同时，对于这样一组简单的数据，用管道操作也可以达成相同的目的，但是更有趣test %>% group_by(Species) %>%...#全连（行➕列，不算重复）semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') #半连接，与y表匹配的x表所有记录（即以y为条件的x）anti_join(x = test2
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...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...#一个按条件筛选的小技巧library(dplyr)#创造一个数据，这是我自己搞的data = data.frame(gene1 = rep(c('Negative','Positive'),each=...3), gene2 = rep(c('Negative','Positive'),times=3))#写上条件k1 = data$gene1=='Negative'&data
在GitHub上面，之前有人做了一个统计，以下几个函数最为常用： filter( ) 过滤 filter(df,cond1,cond2,…) 用逗号,隔开表示条件是and的关系 filter(df,...①第一个参数都是数据集df ②查询条件都是关于如何操作数据集的，在列上面进行操作 ③返回的都是新的数据集，不会改变原始数据集 在介绍下一个包之前，我们先来引入一个dplyr包的综合运用： grouped...data.table包 dplyr已经可以满足我们数据分析工作中大部分的需求，后来该包的作者又开发了一个炫酷吊炸天的包“data.table” 如果你的日常处理数据在几万到十几万行，那么用dplyr...如果你的日常处理数据量非常大，有上亿行的数据处理需求，这个时候你完全可以放心大胆的使用data.table 这个包异常的高效，速度非常的快！！...使用i DT[3：5] #选取3到5行的数据 class(DT) [1] "data.table" "data.frame" DT[v1=="A"] #基于条件的选择 DT[v1 %in% c("A",
例如，若要选择数据框df中的列x和y，可以使用以下代码：library(dplyr)，df 的行，它接受一个逻辑条件作为参数，返回符合条件的行...例如，若要选出数据框df中满足条件x>10且y的行，可以使用以下代码：df 10 & y 使用多个逻辑条件组合...，按照以下条件生成向量x： #a则x对应的值为down； #a>1 且b则x对应的值为up； #其他情况，x对应的值为no # 统计up、down、no各出现了多少次...默认情况下，head()函数显示数据框的前6行，而tail()函数显示数据框的后6行。可以使用可选参数n来指定要显示的行数。...如果不指定n，则默认值为6。
-（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型...★★★★★ 1. if 条件语句：如果……就…… 图片 i = -1 if (i<0) print('up') if (i>0) print('up') -（1）小括号里是一个逻辑值（TRUE or FALSE...），不可以是多个逻辑值组成的向量； -（2）当逻辑值为TRUE时执行大括号内的代码，如果为FALSE就不执行； -（3）如果要执行的代码只有一行可以不加大于号； -（4）实例：安装R包的满分操作——根据一个包是否已安装来决定要不要安装这个包...：不符合大于零的条件，就再进行一步判断； 练习7-2 # 1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x： #a则x对应的值为down； #a>1 且b...；对行循环继承行名，对列循环继承列名； -（2）用apply()批量画图 par(mfrow = c(2,2)) apply(iris[,1:4], 2, plot) #如果有写不下的参数，可以继续写在
2、按条件行筛选 从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量 现在data.table与dplyr from_dplyr =...用filter，content满足某种条件的进行筛选，而data.table的筛选方式很传统，比较简单。...还有nomatch的设置可以见第六小节。 nomatch用来设置未匹配到的数据如何处理，nomatch=0则认为未匹配到的删除。 melt用来设置是否都显示匹配内容。...2、on=""方式 DT[X, on="x"] 这里的on指的是DT变量中的变量名称，X还是按照key，如果没设置就会默认第一行为key。...(x)] 还有 data$x 如果有很多名字很长的指标，data.table中如果按列进行遍历呢？ data[,1]是不行的，选中列的方式是用列名。
Correction : %>%绝对不能在代码行的开头，您需要在%>%之后而不是之前进行换行。 library(dplyr) iris %>% select(Species) 3....Correction : 你需要检查else是否与前一行正确关联。 R 一次解释一行代码，所以当if没有关联的else代码时，要让你的代码起作用，请确保 R 知道您的指令已完成。 if ( 1 !...或你需要确保你在这之前已经启动并分配了该对象。...Correction : 在错误消息中已经给出了如何校正的方法。您只输入了一个=，但条件必须用==编写。...不应在您的 shiny 应用程序中同时使用observe()和reactive()（有时间的话我们将讨论这个问题..）
行切片：（行切片同样可以使用行号：） mpg[1:10,] ? 通常情况下这种取值是没有任何意义的，行索引最常用的场景是用于条件索引，来基于分类字段筛选数据子集。...还有一种更加高级优雅得方式是使用dplyr包中的select和filter函数进行行列索引与切片。...如果是多列则中括号内指定列名组成的列表： mydata[["model","manufacturer"]] ?...[0:5] #按索引提取区域行数值 mydata.loc[1:10,["model","manufacturer"]] #行列同时索引 如果标签列是字符串或者日期，则使用同样的规则，文本需要...#iloc索引的位置，平时使用是意义不大，只是需要理解其数字和字符串的指定规则，如果只需要提取行的话，列位置可以忽略或者使用“:”占位，如果仅仅是提取列规则，保留所有行的话，则行位置必须提供占位，否则会被当做行索引
Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名，能够快速修改变量的名称，使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...Dplyr Filter keep rows that match a condition filter 函数用于根据条件筛选数据行，能够仅保留满足条件的观测，支持根据指定的条件表达式对数据框进行灵活的行筛选操作
专题3.条件和循环1.条件语句-if(){}1.1 只有if# if()里的内容一定得是逻辑值，可以是你写上的T和F，也可以是运算结果# 若运算结果为T或者你写上了T，他就会执行后续语句，反之则不执行#...# 1.if(F){},则{}里的代码被跳过# if(T){},则{}里的代码被运行# 凡是带有{}的代码均可以被折叠1.2 有else这部分可以简单理解为如果......"0"补充:case_when()# 用之前先加载R包dplyrlibrary(dplyr)# 先来个简单的,case_when是按顺序进行判断的i = 0case_when(i>0 ~ "+", #...(0.01,0.001,0.07,0.03,0.00001); x## [1] 0.01000 0.00100 0.07000 0.03000 0.00001# 由于case_when按顺序进行判断，条件严格的往前写哈...) # 看下输出结果大家就应该知道啥意思了}## [1] 1## [1] 2## [1] 3## [1] 4# 循环画图-以内置数据iris为例par(mfrow = c(2,2)) # 将画板变成两行两列
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。...epiDisplay 包的函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式的汇总输出，它将变量按行排列，把最小值和最大值放在最后两列以方便查看数据的全距。...这些包提供了种类繁多的计算统计量的函数，这几个包在首次使用前需要先安装。下面以 psych 包为例进行说明。psych 包被广泛应用于计量心理学。...如果直接使用 list(birthwt$smoke)，则上面分组列的名称将会是“Group.1”而不是“smoke”。...实际上，在第 3 章介绍的 dplyr 包里的函数 group_by( )和 summarise( )就能非常灵活地计算分组统计量。
如果按照正常的思维习惯写代码，结果将是错误的。 4.不仅代码的写法违反正常的思维习惯，计算后的结果也很怪异：SELLERID字段会排在CLIENT之前。...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...5、which定位函数 功能：返回服从条件的观测所在位置（行数），有一定的排序功能在其中。...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： data<-data.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。
/tidyr 数据管理 2.1 filter 使用逻辑条件对行筛选。...，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...filter() 会自动舍弃行名，如果需要行名只能将其转换成数据框的一列。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。...1 A 1 2 B NA 3 C 3 4 D 4 5 E 5 如果不特定指定列，则和na.omit 效果一样。
---- The data 根据之前的博客文章，为了方便人们复制粘贴代码和实验，我使用的是内置数据集。 此数据集内置于ggplot2中，因此如果您加载tidyverse，您将获得它。...Basic row filters 在许多情况下，您不希望在分析中包括所有行，而只包括选择的行。 仅使用特定行的函数在dplyr中称为“filter（）”。...过滤器的一般语法是：filter（dataset，condition）。 如果您在管道内部进行过滤，则只会在数据集通过管道输入函数时看到条件参数。...=“Rodentia”）将选择除Rodentia行之外的所有内容。 *filter（name>“v”）只会在字母v之后选择字母中带有名称的行。 如果要选择多个动物，可以使用％in％运算符。...condition2）将返回条件1为真但条件2不为的所有行。 *filter（condition1 | condition2）将返回满足条件1和/或条件2的行。
❝在近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...summarise(across(a:d, mean)) 我们将从讨论 across() 的基本用法开始，特别是将其应用于 summarise() 中和展示如何联合多个函数使用它。...如果你想要通过函数转换列名，可以使用 rename_with()。...对于 _if()，原来的第二个参数包裹进 where() 对于 _at()，原来的参数，如果有 vars() 包裹则移除 对于 _all()，使用everything() 例如： df %>% mutate_if...」 的开发者们通过 across() 简化了 「dplyr」 对于一些数据复杂操作的处理逻辑，提高了整体的学习和使用效率，让我们使用者更关注于逻辑而非实现上。
dplyr包实现数据的清洗处理，包括数据整合、关联、排序、筛选、汇总、分组等。...1）安装、加载dplyr包、准备数据 install.packages("dplyr") #加载dplyr包 使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl对象。...data(iris) #本文使用iris示例数据集。 2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...sample_n(mtcars, 50, replace = TRUE) #随机有重复的取50行数 10）数据联结 dplyr包也提供了数据集的连接操作，如左连接、右连接、内连接等： inner_join...(x,y,by = NULL) #内连接，合并数据仅保留匹配的记录 by设置两个数据集用于匹配的字段名，默认使用全部同名字段进行匹配，如果两个数据集需要匹配的字段名不同，可以直接用等号指定匹配的字段名
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