R语言 求秩和检验
x=rep(1:4, c(4,10,15,1))y=rep(3:7, c(2,9,2,4,2))wilcox.test(x,y,exact=FALSE)p-value=10e-8<.05拒绝原假设可认为两组总胆红素存在差异；T检
推荐阅读
热门文章
r语言中方差分析的gl是什么意思
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称"变异数分析"或"F检验"，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研
GSEA基因富集分析R语言版
官方github地址1.安装 library("devtools") install_github("GSEA-MSigDBGSEA_R") 2.查看说明文档 ??GSEA:
从TCGA表达矩阵里拆出配对样本
TCGA里的数据tumor多normal少，想要挑选出配对样本进行差异分析。（并不是说必须挑配对样本才能做哦，直接做也是可以的） 这里使用的数据是TCGA的CHOL表达矩阵。 从TCGA ID里可以找到tumor和normal的分
R绘图|ggplot2火山图的绘制
上一期 R绘图|ggplot2散点图的绘制 简单介绍了散点图在高通量数据展示上的作用，以及如何绘制？散点图在数据展示上存在局限，只能体现基因的差异幅度，并不能体现统计学意义。因此，在高通量文章中，还有一种较为全面的展示数据特点的工具——火
R语言 求秩和检验求用R语言怎么写
x=rep(1:4,c(4,10,15,1))y=rep(3:7,c(2,9,2,4,2))wilcox.test(x,y,exact=FALSE)p-value=10e-8x=rep(1:4, c(4,10,15,1))y=rep(3:7
r语言取5的倍数
25。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。而在R语言中语句输出所有不大于25就是5的倍数的正数的。R语言实际上是函数的集合，用户可以使用ba
“对称散点图”的绘制（R语言）
转录组分析中，计算了两组间差异表达的基因后，通常怎样表示？您可能第一时间想到可以使用火山图。的确，火山图是使用频率最多的，在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold Change值以及显著性p值，识别和判断差异表达基因概况。火山图实质
R语言绘制三维散点图
以下是scatterplot3d、Plot3D、rgl包绘制三维散点图的小示例。 【Iris数据集】 scatterplot3d包绘制三维散点图 Plot3D 包绘制三维散点图 rgl包绘制三维散点图 “作图帮”微信公众
R语言与统计-1：t检验与秩和检验
一般根据数据是否符合正态分布，选择合适的统计方法： T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理
R语言combn()函数问题
combn只是给出所有可能的组合情况，按原数据的顺序排列的。x<-c(1,2,3,4,5)combn(x,3)就变成123,124,125.......以此类推itertools.product。r语言combn函数是一种排列组
求助，r语言怎么画差异蛋白的火山图
建议加载 Package scatterplot3D (画三维的) 或者 用 ggplot2 详情请去 统计之都 （ http: cos.name) demo(graphics) #演示 只需按 ENTER就行，会给出代码的今天就先来聊
R语言 | 差异表达基因分析（DEGs）| 原始数据处理&火山图绘制
[1]Anders S, Huber W. Differential expression analysis for sequence count data. Genome Biol. 201011(10):R106. doi
如何用r语言绘制多变量散点图
给你一些代码，你慢慢研究：install.packages('ggplot2')library(ggplot2)ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fillcol=x1x2),position=&
R语言初学笔记：差异表达基因
setwd("E:GSE25066")#环境设置 library(limma)#加载差异分析包limma #将分组文件加载到环境中，分组信息第一列为样本名，第二列为分组信息如“high”“low” targ
r语言中方差分析的gl是什么意思
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称"变异数分析"或"F检验"，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研
R包 clusterProfiler: GO和KEGG富集结果显示基因symbol
注：1）MF和CC方法同BP,将BP改为MF,CC即可。 2）可视化中，showCategory为显示的item数，scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来 更美观。 3)检查结果，可见geneI
lefse分析怎么读
LEfSe（Linear discriminant analysis Effect Size，线性判别分析）即LDA Effect Size分析，是一种发现和解释高纬度数据生物标识（分类单元、通路、基因）的分析工具，可以实现两个或者
R语言：clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换
ID转换用到的是 bitr() 函数，bitr()的使用方法： org.Hs.eg.db包含有多种gene_name的类型keytypes() ：keytypes(x)，查看注释包中可以使用的类型columns() ：
转录组入门（7）：差异表达分析
原先三个样本的HTSeq-count计数的数据可以在我的GitHub中找到，但是前面已经说过Jimmy失误让我们分析的人类就只有3个样本， 另外一个样本需要从另一批数据获取（请注意batch effect)，所以不能保证每一组都有两个重复