R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包,比如CRAN,Bioconductor,Neuroconductor,以及ROpenSci;并且提供了优秀的包管理功能。
这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法,主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
今天我们接着讲绘制热图时候的一个小技巧,如何显示样本的类型。我们经常还在文章中看到类似下面这样的热图。会在列的上方用颜色标注样本的类型。这样可以一目了然的看出找到的差异表达基因能否很好的将不同类型的样本区分开。今天我们就来用R代码来实现。
生信分析,无论是Oncomine,GEPIA,还是KM Plotter数据库,都不需要R语言编写代码,容易上手,基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定,属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。但是简单容易不代表不重要,也不说明水平高低,而是反应了一种思路,这才是最最重要的。p<0.05就是我们前期做分析想要的结果,即使用GEO数据库、TCGA数据库做分析,甚至做芯片或测序,没有差异也是枉然。
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展,并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。(也因此称为R)现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图
随着数据科学领域的招聘信息越来越多,范围也越来越广.Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息,全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异,以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个
R编程语言最早出现于1993年,而在2000年,它的第一个符合产品质量的版本R-1.0发布了。自那之后,R就成为了统计分析方面的业界标准,围绕着这门语言出现了大量的图形界面工具,以及可用于各种IDE及文本编辑器的包。 Revolution Analytics是一家成立了9年的公司,他们为R语言提供商业级的支持服务。但就在最近,微软收购了这家公司,作为他们向大数据及机器学习领域迈出的第一步。这次收购的结果是在即将问世的SQL Server 2016中将提供对R语言的支持。 SQL Server R Servi
数据库技术,泛指熟练使用SQL技术,不仅是各种关系型数据库的SQL,还有各种大数据平台的SQL,例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块,我们重点要掌握增删改查的四种操作,以及与编程语言的交互。 通过SQL技术,我们可以有效完成如下工作:
R是GNU的一个开源工具,具有S语言血统,擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起,很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop,可以在大数据领域大展拳脚,这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文: 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章,都是从统计的角度,介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来,从计算机
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 R是GNU的一个开源工具,具有S语言血统,擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起,很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop,可以在大数据领域大展拳脚,这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文: 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章
目前组学的数据越来越多。其中代谢组学也是其中一个热点。关于代谢组学的相关分析目前用的最多的还是MetaboAnalyst (https://www.metaboanalyst.ca/) 。之前这个数据库一直都是4.0版本。最近刚刚更新了5.0的版本。趁着刚刚更新,我们也就来顺带的介绍这个数据库吧。
今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图,这次我们使用gplots这个R包里面的配色方案
大家好,欢迎再次来到MedGo干货课堂,在上期3小时课程带你重复一篇3分生信SCI(上)中,我们着重为大家讲解了GEO芯片的meta分析。很多同学和老师课后向我们反馈,为什么要分上中下?其实上中下的每个部分都代表了一个小专题。以往的生信套路只分析一套芯片数据,已经很难发纯生信的文章了,但是多芯片的Meta还是比较火的。例如下面这篇:Investigation of the clinical significance and molecular mechanism of miR-21-5p in hepatocellular carcinoma: A systematic review based on 24 studies and bioinformatics investigation(oncology letters 2019 Jan)。这篇文章就是做了个肝癌GEO芯片的Meta分析,然后加了些Go、KEGG和PPI,就形成了一篇1-2分的SCI。
建国70周年大庆即将到来,各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日,在这个举国欢腾的时刻,我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
如果你是一位数据分析师,必须学习并掌握结构化查询语言——SQL。但它主要用于查询检索数据,所以往往还需要掌握一门编程语言。
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
最近我们被客户要求撰写关于电商购物网站的用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。
毫无疑问,处理数据的首要条件是理解数据从产生,对应到我们这个系列,也就是了解三维基因组的背景知识,如下:
TCGA是不错的癌症研究数据资源,但癌症研究不只是有TCGA。ICGC国际癌症基因组联盟,有亚洲、澳大利亚、欧洲、北美和南美17个行政区的89个项目,包括25,000个肿瘤基因组。目的是To obtain a comprehensivedescription of genomic, transcriptomic and epigenomic changes in 50 different tumor types and/or subtypes which are of clinical and societ
下图总结了主要程序包,希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时,能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。(限于篇幅,本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容,如果你有兴趣,可以继续关注大数据后续文章。)
根据我们的整理,差异分析是基础,生存分析和相关性分析是表型,免疫浸润分析是对表型的阐释,兼有表型和机制两种作用,但并不是真正意义上的机制探究。通常意义上的机制一般涉及信号通路,是一系列分子的级联反应。
但是这个过程中,总有学员抱怨到自己的C盘空间不够, 我们的R语言会不会耗费磁盘空间。我们通常是先安慰一下,R仅仅是几十个M而已,各种R包通常是几个M,不会太耗费磁盘空间的。
R语言什么鬼?可以用来做什么?和大数据又有什么关系?有没有好的课程推荐啊?学大数据一定要懂R语言么?…… 网络上太多类似的问题,如果恰好你也有类似的疑惑,那么希望阅读本文之后你不再困惑~ 〓R语言简介: R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 其功能包括: 数据存储和处理系统; 数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大); 完整连贯的统计分析工具; 优秀的统计制图功能; 简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种
在GEO公共数据检索的时候,发现有一个数据集想要分析,但是发现是二代测序的数据,没有相关的原始数据处理经验,要怎么办呢?
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块,帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘,并用可视化分析图表显示数据
【编者按】随着大数据被更多的企业采用,大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中,开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中,人气急剧上升。 以下为译文: 通过与大数据工具整合,R提供了大数据集的深度统计能力,包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中,R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示,R已经成为当下最流行的统计分析工具,至少有70%被
生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比,相关性分析是另外一个常见的表型分析。相关性包括表达与病理分期、治疗手段、年龄、种族、吸烟、突变、性别、共表达等因素的相关情况,通常用相关系数R表示,其差异也是用p值判断。
比如,一个课题是为了说明 BACE2 基因在癌症研究领域很重要,就可以使用两个数据库(TCGA and GTEx),做出差异和生存的图表来辅助自己的研究。
我写公众号的最初目的就是督促自己学习,分享一些教程,和专门搞生信的大佬们比起来,自己也就是菜鸟一枚,公众号更新也比较佛系,也不做推广,你能自行关注到,完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能,以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话,大家需要给你自己以定位,自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路,或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信,那也是分档次和研究方向的,如果只是分析别人的数据,比如预后模型这种,属于比较低端的水平。有的做开发,比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具,又或者是建数据库,这些属于开发类。另外,这个也和研究领域有很大关系,植物的,人的,微生物的,是有区别的,当然,很多基础工具都差不多,但需要相关的知识背景。我自己主要是做药,癌症,所以我会的技能主要和自己研究方向相关的,我也不是什么都掌握,因为我觉得,具备基础知识储备后,自己用到什么就去现学现卖,而不是一下子学会很多东西等着以后用,我个人认为这是效率极其低下的。
另外,最近几期有关挖掘GEO速成SCI文章的系列教程中,先是讲解了一些基本概念、数据库的构成,以及如何从GEO中快速锁定自己想要的目标数据。在获得数据之后,后续的分析过程同样也要借助R语言来实现。
近年来商业银行利用先进数据挖掘技术对信用卡客户进行分类,区分不同的客户群体,然后针对不同客户群体,采取不同的发卡方式,营销策略,风险控制措施。这些举动都是十分有必要的,也是对信用卡产品获得市场份额有巨大帮助作用的。
什么是R语言? R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacO
最近,在科研狗网站看到了一个有趣的项目,使用R语言读取pubmed存入mysql数据库,之前报名没有报上,还是决心要跟着做一下,无奈R语言水平比较渣渣,只能复制别人的代码来用,悲剧的是,原代码复制过来还是报错,来一个小目标,把这段代码运行起来。花了两三天的功夫,终于实现了目标。
MySQL作为z最为流行的关系型数据库管理平台之一,与绝大多数数据分析工具或者编程语言都有接口,今天这一篇分享如何将MySQL与R语言、Python进行连接。 R语言中与SQL管理平台通讯的接口包有很多,可以根据自己使用的数据库平台类型以及习惯,挑选合适的接口包。因为我个人笔记本使用的MySQL平台,所以本篇仅以MySQL为例分享。(如果你需要其他平台的接口导入方案,可以直接在csdn博客上搜关键字,有很多博客资料可以参考)。 我习惯使用的接口包是RMySQL,里面的核心函数主要涉及数据库连接,数据读写,
本文的临床数据的生存分析,并没有使用TCGA数据库里面的病人信息,而是自己收集病人样本,记录其临床信息,随访时间等等。还采用IHC等病理技术手段来量化感兴趣的基因的表达量情况,最后全部使用自己的数据做出来了下面的生存分析曲线。
R 语言与 C 语言都是贝尔实验室的研究成果,但两者有不同的侧重领域,R 语言是一种解释型的面向数学理论研究工作者的语言,而 C 语言是为计算机软件工程师设计的。
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
“ 我再次强调一下,我会的所有知识,我都看过5本以上的书,甚至把一本书看五遍,这个我觉得没有任何难道,任何事情想学会学好,本来需要付出的。 ”
在小编的印象中,2年前纯生信文章要是发5分以上还是比较容易的。However,不知什么时候,某个审稿人大脑抽筋,要求做实验来验证,现在的纯生信文章想突破5分还是不容易啊!那么今天,我们就来欣赏这个复旦小哥哥生信文章的魅力吧!文章是今年7月15日发的(最新啊!),题目如下:
今天给大家介绍一款在开源世界里集万千宠爱于一身的软件——R语言。 有多受宠呢?简单说,你能想到的地方都有它的身影。 做学术?看看R在各大语言排名系统的表现 O' reilly media在过去几年中
见Y叔的网络在线书籍《clusterProfiler: universal enrichment tool for functional and comparative study》的 Chapter 12 Visualization of Functional Enrichment Result , 自己简单搜索就可以直达这个在线书籍的链接:
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,我们来了解一下
其实每一张热图后面都对应一个表达矩阵。如上图所示,每一行是一个基因,每一列是一个样本。每一个小的色块,就是这个基因在这个样本中的表达量。只是这里用颜色的深浅来表示基因表达值的高低而已,颜色越红,表达值越高。颜色越蓝表达值越低。
在一篇论文中,最引人注目的除了标题和摘要,便是嵌于文中的各种图表了。而图形凭借其更为直观的表达效果一直备受学术界青睐,可以说如何用更为美观的图形更恰当、更全面、更精准地展现研究结果,是所有研究者一直在探索的课题。
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数,比如plot、bar、pie等,而且语法非常简单明了,为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢? 一个例子就能感受到: plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数(无需加载任何辅助工具包) ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
课程名称:R语言入门教程 第一章:认识R 1.2 R环境构建 【课程目的】 在大数据时代里,数据分析愈发重要,R语言适合做数据分析,R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器,使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务,提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习,能够掌握R的基本知识,并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课:R简介 介绍R的历史、特征,R能够做什么,R软件获取、安装和运行,R
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