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R： ROCR包用于ROC分析

ROC可以用于：（1）比较预测二分类响应变量的预测效果；（2）获取预测二分类响应变量的连续预测变量的阈值。...ROCR包与ROC 一个用于分析ROC的数据是一组连续变量和一组二分类变量，连续变量是预测变量，分类变量是响应变量。在ROCR包中，这两组数据被称为“predictions“和”labels“。...ROC示例 ROCR包很简单，用到三个函数： prediction：将原始数据（predictions，labels）封装为prediction对象，以用于后续分析； performance：对prediction...对象计算auc，tpr， fpr等等； plot：利用base R绘图系统绘图。...参考资料：用R软件包ROCR画ROC曲线：https://blog.csdn.net/machinelearning_er/article/details/70242672 ROC是什么？

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R：STRINGdb包用于string蛋白互作分析

使用STRING数据库进行蛋白互作分析是生信常规下游分析项目之一。本文将通过R包STRINGdb来进行string蛋白互作分析，同时会利用igraph和ggraph对互作网络进行可视化。...STRINGdb包用于蛋白互作分析 STRINGdb包有别于其他的R包，它的帮助信息不是使用help函数查看，而是传给STRINGdbhelp()，如使用STRINGdbhelp("map")查看map...map和plot_network用于蛋白互作分析进行分析前，先要创建一个STRINGdb对象： library(tidyverse) library(clusterProfiler) library(...使用get_interactions获取互作信息用于后续可视化分析使用get_interactions获取蛋白互作信息，以用于后续可视化。...data_links数据将用于后续分析。使用igraph和ggraph可视化蛋白互作网络图先使用igraph创建网络数据，并进行必要的处理，然后转到ggraph绘图。

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R 和 Python用于统计学分析，哪个更好？

知乎有人提问，R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？从专业角度来看，「R在统计分析领域肯定是强于Python的。」...毕竟R这门语言本身就是为统计而生的，而且是统计学专家在维护R社区，沉淀了数理统计领域众多权威算法、函数、工具。同时R的可视化功能也非常强大，很多顶级期刊论文也都用R做分析工具。...对于统计分析领域，Python目前也有很多解决方案，虽然不及R专业，但基本上能满足95%以上的需求。...Pandas-数据分析库，基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法。...下面是R、Python、Scala三种语言在数据分析领域最受欢迎的工具包，供参考：

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R tips：EBImage用于定量分析细胞荧光图

EBImage是一个用于图形处理的R包，简洁优雅功能强大，可以完成很多计算机图形处理算法。本文使用EBImage完成对一组细胞荧光图的定量分析，数据使用EBImage内置的测试图片。...EBImage的图像对象先看一下EBImage中对图形的定义，EBImage使用readImage函数读入R，读进来的对象是EBImage包定义的Image对象。...它的前两维度固定是图形的宽与高，后面的维度是图层：或者是R、G、B通道的颜色图层，或者是叠加的其他图片（如果是叠加彩色图，那么第三维是通道，第四维是叠加）。...如下，opening用于去除噪点，fillHull用于填充闭合空腔。如果有断连的地方，可以使用closing函数处理一下。...display(paintObjects(nmask, cells, col="red")) 泰森多边形分割单细胞可以使用propagate来对胞质进行单细胞分割，从细胞核位置到细胞质位置进行分析

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R语言PCA分析_r语言可视化代码

PCA分析过程 2.0 手动计算 2.1 prcomp函数 2.2 princomp函数 2.3 psych::principal 3. PCA结果解释 4....特征向量主要起转换作用，其数值不能说明什么问题，解释力更强的是载荷loadings，但很多R输出中经常混用，egien vector与loadings。...PCA分析过程 2.0 手动计算 #特征分解 dat_eigen%cor()%>%eigen() #特征值提取 dat_eigen$values...wine.pca) #方差分布图 biplot(wine.pca,scale=F) #碎石图,直接把x与rotation绘图，而不标准化 2.3 psych::principal 实际上该principal主要用于因子分析...这两个信息可以判断主成分分析的质量：成功的降维需要保证在前几个为数不多的主成分对数据差异的解释可以达到80-90%。指导选择主成分的数目： 1.

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R语言医学实例分析：代码解析

文章目录实例分析步骤数据效果图代码实例分析步骤 1.安装依赖包，导入包 2.读取数据 3.数据的预处理：空缺值处理、变量转化 4.选择模型和方法 4.1 定义X与Y 4.2 筛选变量...代码 rm(list = ls()) ## 1.安装依赖包 install.packages('glmnet') install.packages('MASS') install.packages

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重磅：GEO数据库挖掘教程（4）一体化分析代码（带视频+R代码分享）

前面三期的课程中，我们从GEO基础知识、快速锁定目标数据以及R语言基础这三个方面讲解了GEO数据挖掘的背景知识，课后大家也都很积极地找到折耳猫小姐姐和小猎豹，提了很多的问题，最频繁的提问就是：“何时出下一期...属于降维分析的一种，将样本从输入空间通过线性或非线性映射到一个低维空间，减少了后续步骤处理的计算量，当降至三维以下时还可用于可视化技术，从而发挥人在低维空间感知上的优点，发现数据集的空间分布、聚类性质等结构特征...为了方便大家对GEO数据进行深入的分析挖掘，我们开发了一款高效、集成的数据分析流程，整合在一个R代码中，大家只需输入数据集的几个相关编号即可。 ?...我给这个代码起了一个非常炫酷的名字：GEO Terminator。可能有点夸张，但是绝对实用。...我们要做的就是到GEO找到你要分析的数据，不知道怎么找的，请参见我们的上一篇（GEO数据库挖掘（2）--快速锁定目标数据），输入GSExxx，以及检测平台GPLxxx，自定义一下要分析的样本表型，然后全选

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【R语言】clusterProfilerf富集分析，物种注释数据库

相信大家对Y叔的clusterprofiler这个R包并不陌生，一般做基因富集分析的时候都会用到这个R包。这个包非常实用，并且画出来的图也很不错。...KEGG富集分析 ☞KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图当然小编也将以上所有内容整理成了一个系统的线上课程 ☞GO和KEGG富集分析线上课程我们知道一般做富集分析，都需要有一个注释数据库...一般我们对人这个物种中的基因做富集分析的时候，都会用到org.Hs.eg.db这个注释数据库，Hs代表的是human。小编也讨论过如何安装这个注释数据库。...http://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___OrgDb 在做分析的时候我们只需要将代码中的org.Hs.eg.db更换成相应的物种的注释文件就可以了...—柱形图，气泡图，通路图 ☞GO和KEGG富集分析线上课程 ☞加载R包org.Hs.eg.db出错，避坑指南！

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R语言亚组分析1行代码实现！

前几天演示了如何使用purrr进行回归模型的亚组分析及森林图绘制： R语言亚组分析及森林图绘制本来找了好久没找到可以实现这个功能的R包，都打算自己写个包了，没想到这几天找到了！...完美实现COX回归和logistic回归的亚组分析，除此之外，还支持svyglm、svycoxph的结果，并且数据结果可直接用于绘制森林图，连NA和各种空行都给你准备好了！...使用jstable，只要1行代码即可！！！...除了亚组分析的各种结果，还给出了交互作用的P值！...我们添加个空列用于显示可信区间，并把不想显示的NA去掉即可，还需要把P值，可信区间这些列变为数值型。

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R语言基于Reactome数据库的富集分析

大家对通路富集分析应该很熟悉，今天给大家介绍下那些漂亮的可视化展示。...我们需要用到包ReactomePA，这个包主要是基于Reactome数据库进行通路富集，此包支持including ‘celegans’,‘fly’, ‘human’, ‘mouse’, ‘rat’,...ReactomePA) de <- c("4312","8318","10874","55143","55388","991") fold=c(1.6,2,4,3,1.9,4,7) head(de) ##富集分析...##单通路的富集结果展示 gseaplot(y, geneSetID ="R-HSA-69242") ?...##单通路的网络分析 viewPathway("E2F mediated regulationof DNA replication", readable=TRUE, foldChange=geneList

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Seurat:用于分析10X单细胞转录组数据的R包

Seurat是一个分析单细胞转录组数据的R包，提供了t-SNE降维分析，聚类分析，mark基因识别等多种功能，网址如下 https://satijalab.org/seurat/ 基本用法如下 1....归一化之后，Seurat提取那些在细胞间变异系数较大的基因用于下游分析，代码如下 pbmc <- FindVariableGenes( object = pbmc, mean.function =...聚类分析聚类分析用于识别细胞亚型，在Seurat中，不是直接对所有细胞进行聚类分析，而是首先进行PCA主成分分析，然后挑选贡献量最大的几个主成分，用挑选出的主成分的值来进行聚类分析。...第一步，PCA分析，代码如下 pbmc <- RunPCA( object = pbmc, pc.genes = pbmc@var.genes) 第二步，评估最显著的主成分，代码如下 pbmc <-...5. mark基因识别通过差异分析来识别每个cluster下的标记基因，将该cluster下的细胞作为一组，其他cluster下的细胞作为另一组，然后进行差异分析，代码如下 > all_markers

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R语言的画图代码及差异性分析

R语言结合统计学方法画图实现例如：提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录 R语言结合统计学方法画图实现前言一、ggplot2是什么？...二、使用步骤 1.加载我们数据分析及画图所需要的的包 2.读入数据箱线图增加显著性标志，加星星双因素方差分析总结前言加载我们常用的包，如ggplot2 ，在这里我只使用R的可视化功能，前期的数据清洗及处理...示例：ggplot2 是R语言可视化的一个包，可视化功能非常强大。...二、使用步骤 1.加载我们数据分析及画图所需要的的包代码如下（示例）： library(xlsx) library("Hmisc") ## to use "rcorr" library(psych)...双因素分析代码 dt1 = read.csv("C:/Users/Heart/Desktop/接管绩效汇总_接管成功_control.csv") attach(dt1) aggregate(acc_x,

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用于统计分析、绘图的语言和操作环境R语言下载。

1、点击[CRAN] 2、点击[http://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/] 3、点击[Download R for Windows] 4、点击[Install R for...the first time] 5、点击[Download R 3.6.2 for Windows] 6、点击[确定] 7、点击[下一步] 8、点击[下一步] 9、点击[下一步] 10、点击

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CPTAC蛋白质组学数据库中的海量资源

，以促进蛋白质组学应用于临床试验中的毒性和耐药性问题探的研究。...示意图解读：例如在如下的iTRAQ试剂中，该分子主要有3部分组成：报告基团(左边)：用于仪器检测/定量。连接基团(中间)：用于连接两侧的基团，起平衡整个分子的作用。...而如下研究为来自TCGA样本的蛋白组学数据补充，关于这些样本的基因组学数据储存于TCGA数据库。 ?...TCGA-Assembler 2.0是基于R语言实现数据下载和处理（TCGA与CPTAC数据），需要R语言基础。 ?...五、CPTAC相关的高分文章基因蛋白组学的整合分析在高分生信分析中层出不穷，这也说明其意义重大。

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R语言︱情感分析—词典型代码实践（最基础）（一）

一些修辞手法例如反讽、欲扬先抑等等也会给基于词典的情感分析造成困难。...T, sep = ",", stringsAsFactors = F) weight <- rep(-1, length(neg[,1])) neg <- cbind(neg, weight) 代码解读...详情见：R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等），第二节。...参考 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）第四节 temp <- lapply(x, length) #每一个元素的长度,即文本分出多少个词...这时候需要进行词库之间的匹配，可见博客R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）第五节。用plyr包中的join函数就可以匹配、并合并。

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Cibersort免疫浸润的在线分析及R语言代码实现

)，专门用于检测输入数据是否为log化后的输入数据，如果是（max < 50），则会自动还原为log前的数据。...如何处理重复的基因名，如何得到TCGA的FPKM数据，可以参考前几期的推文，利用R代码从UCSC XENA下载mRNA, lncRNA, miRNA表达数据并匹配临床信息。模块一..../assist/Cibersort.R') # 设置分析依赖的基础表达文件 # 每类免疫细胞的标志性基因及其表达 # 基因名字为Gene symbol LM22.file <- "..../database/LM22.txt" 加载自己的数据用于分析计算免疫细胞 # 1. Cibersort TCGA_exp.file <- "....区别在于用R代码运行Cibersort非常耗时，但胜在比较自由方便；而网页版的好处在于在线运行数据，上传和运行之后，即使关闭网页也能拿到数据，缺点在于网页版不太稳定，网络不好的时候很难登录和使用。

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TCGAplot：用于TCGA多组学数据的泛癌分析和可视化R包

除了这些在线网站工具之外，还有一些用于TCGA 数据下载、基因组和表达分析的 R 软件包，例如 TCGAbiolinks 和 IBOR。...然而，目前还没有用于泛癌表达以及基因表达与 TMB、MSI、TIME 和启动子甲基化之间相关性分析的集成R包。因此，我们开发了一个用于TCGA多组学数据的泛癌分析和可视化R包，名为TCGAplot。...下载 TCGAplot R 包的源代码可在 https://github.com/tjhwangxiong/TCGAplot 上公开获取。...泛癌Cox回归分析 Cox 回归模型用于临床研究中的生存分析，通过估计与特定风险因素（例如单个基因的表达）相关的给定终点的风险比 (HR)。...具体而言，已经开发了多种函数来执行泛癌配对/未配对表达分析、相关性分析、生存分析以及用户定义的函数分析。总的来说，我们开发了一个R包，用于TCGA多组学数据的泛癌分析和可视化。

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R语言生存分析数据分析可视化案例|附代码数据

p=2858本文的目的是对如何在R中进行生存分析进行简短而全面的评估。关于该主题的文献很广泛，仅涉及有限数量的（常见）问题。可用的R包数量反映了对该主题的研究范围。...（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例拓端，赞4R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例----R包可以使用各种R包来解决特定问题。...以下是本次用于读取，管理，分析和显示数据的软件包。运行以下行以安装和加载所需的包。if (!...----点击标题查阅往期内容【视频】分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现左右滑动查看更多01020304生存曲线估算生存曲线在精算师和人口统计学中非常普遍

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独家 | 一文读懂R中的探索性数据分析（附R代码）

本文将通过介绍一个代码模板的四个基本步骤，来帮助您完成数据分析的初期探索。探索性数据分析（EDA）是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。...在这篇文章中，我们将回顾一些我们在案例分析中使用的功能：第1步：取得并了解数据；第2步：分析分类变量；第3步：分析数值变量；第4步：同时分析数值和分类变量。...大多数用于EDA阶段。操作型：这类结果可直接用于数据工作流（例如，选择缺失比例低于20％的变量）。最常用于数据准备阶段。...livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html 原文标题： Exploratory Data Analysis in R...(Introduction) 原文链接： https://dzone.com/articles/exploratory-data-analysis-in-r-introduction 译者简介

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【科研猫】生存分析的正确姿势（1）视频+R代码分享

生存分析很重要，如何高效地对两万多个基因批量做生存分析？今天，猎豹师兄带领大家，正确姿势做生存分析，快速锁定目标基因。...大学本科的统计课上，老师就教我们用SPSS做生存分析，现在读到硕士&博士&博士后了，看了很多文献，是不是发现生存分析的出镜率确实挺高的呢。...关于生存分析的重要性，这里就不多赘述了。...【研究课题】筛选肺腺癌中和患者预后显著相关的基因【研究对象】TCGA数据库中肺腺癌患者【研究方法】通过cBioportal下载肺腺癌患者的转录组数据及临床信息，通过R语言分析全转录组中所有基因的表达与预后的相关性...4 整理数据，分析绘图将患者分组、生存数据放到一个表格中，使用R语言的survival包就可以实现生存分析了。想想也没几步，是不是很简单？

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