2019-10-22 R语言Seurat包下游分析-1下游分析 cellranger count 计算的结果只能作为错略观测的结果,如果需要进一步分析聚类细胞,还需要进行下游分析,这里使用官方推荐 R 包(Seurat 3.0) 流程参考官方外周血分析标准流程( https:sat2023-05-02Python800
【R>>tSNE】tSNE高效降维t-SNE:T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding, T分布随机近邻嵌入。与PCA一样是常用的降维方法,其主要优势在于能保持局部结构的能力,即高维数据空间中距离相近的点投影到低维空间中仍然2023-05-02Python600
R语言msigdbr包提取基因集首先查看可供选择的物种信息 使用msigdbr()函数可以得到想要的基因集,其中category参数可以指定基因集的类别,比如“H”或者“C1” 之后可以利用split函数把得到的基因集分组建成一个list 之后就可以利用这个l2023-05-01Python430
R语言 特征R语言特征:1. type.convert()函数主要用在read.table()函数中,返回向量和因子类型,当输入为double型时会丢失精度。>type.convert(c('abc','bcd2023-05-01Python540
2019-10-22 R语言Seurat包下游分析-1下游分析 cellranger count 计算的结果只能作为错略观测的结果,如果需要进一步分析聚类细胞,还需要进行下游分析,这里使用官方推荐 R 包(Seurat 3.0) 流程参考官方外周血分析标准流程( https:sat2023-04-29Python530
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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” targ2023-04-03Python220
R语言最优化模型怎么做参考代码:dat <- read.table("clipboard",header = T)datlm.d<- lm(y~x1+x2+x3+x4+x5,data = dat)summary(lm.2023-03-05Python160
R语言数据过拟合怎么办这是代码加速的问题。且默认您的数据读入速度没有问题(数据量级在百万以下)。如果只是建立模型的那一行代码跑的很慢,如果建立模型的代码本身没有提供并行计算功能,部分模型可以尝试把公式换成则分别传入x=, y= 参数,多数模型无法加速。再除非有2023-03-05Python150
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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” targ2023-02-28Python160
r语言如何生成20个50维的数据如果用regress进行拟合的话,输出加上state,分别给出R方,F值和显著性。。 如果用的是其他拟合,R=corrcoef(T,Y),Y是原始数据,T是用你拟合后求得方程,用这个方程得到的数据下游分析 cellranger coun2023-02-28Python200
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r语言中erroringetcellinfor语言中erroringetcellinfo答案如下:r语言中erroringetcellinfo是广义的文科是指以人类社会的政治、经济、文化等为研究对象的学科。又称人文社会科学。狭义的文科是指高中文理分科时选择的科目。下游分析 cel2023-02-27Python100