GO 和 KEGG 的区别1、属性不同Go(又称 Golang)是 Google 的 Robert Griesemer,Rob Pike 及 Ken Thompson 开发的一种静态强类型、编译型语言。功能:内存安全,GC(垃圾回收),结构形态及 CSP-styl2023-02-24Python750
r语言中既有分类变量也有连续变量可以建什么模型来预测因变量(具体数据)?一般线性回归和logsitic回归都是可以的。这关键得看你的因变量,如果因变量是连续型变量,你就用一般线性回归建模,分类的自变量也是可以通过哑变量处理的;如果因变量是分类变量那就用logistic回归建模。下游分析 cellranger2023-02-24Python170
“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2023-02-24Python210
我在r语言时其中的一个程辑包安装好了,但是不能用,不知道为什么?提示是没有这个函数。一个安装包安装了之后还需要加载install.packages("rda") 这个函数运行一次之后就下载好了,而每次要调用这个数据包就需要使用,library(rda)这个函数。加权基因共表达网络分析 (WGCNA, W2023-02-24Python130
r基因频率怎么算的?rr植株在开花前全部死去,则能繁殖后代的是RR和Rr,其比例为1:1,各占12。因P(RR)=12,P(Rr)=12,所以P(r)=12×12=14自由交配的后代是感病植株的概率为P(rr)=P(r)·P(r)=14·14=2023-02-24Python120
R语言-第一次用RStudio 画热图作业 读取文件用得比较多的参数有: “header”,“sep”,“quote”,“na.strings”,“fill”,“strip.white ”,“blank.lines.skip”,“comment.char ”,“”等等。2023-02-24Python200
GO数据库介绍(转载)类似于语义网络。是为了生物界有一个统一的数据交流语言。 因为在生物学界,存在在种种同名异义、异议同名的现象。为此产生了GO项目。 GO是用一套统一的词汇表来描述生物学中的分子功能、生物过程和细胞成分。其思想大概过程:对于一个基因产品(蛋2023-02-24Python140
求助R中基因芯片注释1、把EST用BLAT比对到基因组序列上,挑最好的match。2、下载同版本的基因组注释文件。3、 比较1和2中的基因组位置关系,并找出来未被基因组注释的EST。这时候应该还剩下上千条,其中绝大部分都是蛋白编码基因的反义RNA,当然一小部分2023-02-24Python170
R语言常用函数整理(基础篇)R语言常用函数整理本篇是基础篇,即R语言自带的函数。 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框 c:2023-02-24Python160
相位富集分析用什么图条形图。富集分析条形图也是我们在文献中常见的图形,一般都是使用R语言绘制的。但是使用R语言绘制条形图需要反转坐标轴、建立映射、设置坐标轴等。原本,我并无写这一稿件的想法。主要原因有二: 如果要找合理解释,那么针对第一点,就是每天仍然有大2023-02-24Python190
为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里1、学习曲线它包含了类C语法、GC内置和工程工具。这一点非常重要,因为Go语言容易学习,所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用。在国内大家都追求快,这也是为什么国内Go流行的原因之一。2、效率Go拥有接近C的运行效2023-02-24Python120
R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析用limma包,这里注意,limma包是对基因芯片表达矩阵的分析,不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析(因为数据特征不同),RNAseq需要用另一种方法 解读此表 但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较,所有还有下一2023-02-24Python250
什么是聚类分析和GO注释分析你这个问题~~有点无厘头~聚类分析,我们可以简单的理解成为中国人可以聚成一类,美国人聚成另一类,这些都是根据他们不同的各自属性来聚类的。GO注释分析,翻译成中文好像是基因本体论分析,也就是gene ontology annotation,按2023-02-24Python160
python怎么装matplotlib1、python安装"matplotlib"的步骤如下:(1)首先确保已经安装python,然后用pip来安装matplotlib模块。(2)进入到cmd窗口下,执行python -m pip install -U2023-02-23Python180
R语言ggcorrplot包绘制相关性热图热图是科研论文中一种常见的可视化手段,而在转录组研究领域,我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性,来判断生物样本中是否存在共表达情况,以及共表达基因模块。除了基因集之间,其他方向,比如免疫细胞群体之间相关性,样本的相关性,也常常用相关性2023-02-23Python180
Go语言的优势有哪些1. 部署简单Go 编译生成的是一个静态可执行文件,除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。2. 并发2023-02-23Python250
以基因名字合并两个数据集(R语言,merge函数)根据基因名字(列名),合并两个数据集(行数不同的,两个数据中基因对应的信息多条,多样) 不要问我拿来干什么,问就是在做附录的表格。 #注意基因名字的列明一定要改到是一样的,这是唯一的重点! #注意基因名字的列明一定要改到是一样的2023-02-23Python200
SingleR || 单细胞细胞类型定义工具近年来,单细胞RNA-seq (scRNA-seq)的研究进展使疾病模型中描述基因表达变化(gene expression )的精度达到了前所未有的水平。目前已发展出多种单细胞分析方法来检测基因表达的变化,并通过基因表达的相似性来聚类细胞。2023-02-23Python100
【R语言】--- 箱型图箱线图主要是通过四分位数描述数据分布,通过最大值,上四分位数,中位数,下四分位数,最小值五处位置描述数据分布情况。箱线图能够显示出可能为离群点(范围±1.5*IQR以外的值,IQR表示四分位距,即上四分位数与下四分位数的差值)的观测。从箱线2023-02-23Python210
复现详解:纯R代码实现ssGSEA算法评估肿瘤免疫浸润程度GSE112996_merged_fpkm_table.txtGSE112996_series_matrix.txt,把GSE112996_series_matrix.txt解压,得到如下两个文件,把这两个文件放到对应的project文件夹2023-02-23Python200