系统发育比较分析—R

系统发育比较分析—R

系统发育树 是研究物种进化历史必不可少的信息,我们可以利用它得到一些重要历史线索,如: 首先,安装系统发育分析所需的软件包 其实,此处的树文件就是一个字符串列表(列表还可以是数字型)。 接下来,主要是看一下这些对象是如何存储
Python160
案例演示 | R语言绘制热图代码

案例演示 | R语言绘制热图代码

本文是个人笔记,请谨慎付费[星球用户可免费看]。 我们在分析了差异表达数据之后,经常要进行热图的可视化展示。热图(Heat map) 是一个以 颜色 变化来显示数据的 矩阵 。虽然“热图”是一个新兴的词汇,但是用明暗的矩阵来标
Python120
R计算功能多样性— functional diversity (FD)

R计算功能多样性— functional diversity (FD)

一般植物功能特征被划分为3类:一是植物形态特征, 包括生长型、生活型、植株高度等;二是植物生殖特征,包括传粉方式、扩散方式、种子重量等;三是植物生理特征, 如植物固氮能力等[30].为研究中包括的每个物种创建一个定性和或定量性状的
Python240
R语言下如何进行分层卡方检验?

R语言下如何进行分层卡方检验?

R语言下进行分层卡方检验方法和过程如下:t.testt检验wilcox.testwilcox检验prop.testbinom.test贝努力试验检验chisq.test卡方检验fish.testfisher精确检验k
Python190
R语言ggtree:将进化树中的序列id改成物种名称

R语言ggtree:将进化树中的序列id改成物种名称

这个问题是来源于公众号的一位读者的提问 这样就替换过来了 这样就达成目的了 这样就没有问题了更改进化树上名字大小,需要在字体中设置。打开字体,里面有“字体”“字形”“大小”,三个选项,只需要调节字体,然后点确定就可以。进化树,英
Python140
r语言怎么画y=x1+x2+x3的曲线拟合图

r语言怎么画y=x1+x2+x3的曲线拟合图

1、利用geom_smooth进行曲线的拟合。2、利用spline进行插值操作。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主要是以命令行操作,同时有人开发了几种图形用户界面。下图显示内置数据集colon,病
Python300
R语言是什么?

R语言是什么?

《R语言4.0.4软件》百度网盘资源免费下载:链接: https:pan.baidu.coms160twe4ScMvIbGm2TI_sjHw?pwd=3ts7 提取码: 3ts7R语言4.0.4是一款专业的统计建模软件,与其它建
Python140
GO(Gene Ontology)

GO(Gene Ontology)

Ontology 首先是出现于哲学领域的一个词汇,后来广泛用于计算机领域,发挥了很重要的作用,再后来这个概念被引入生物领域。 gene Ontology 是生物中Ontology中一个重要应用。go项目最初是由研究三种模式生物(果蝇、小
Python110
R语言绘制配对样品箱线图

R语言绘制配对样品箱线图

配对箱线图,常见于配对样本的数据分析中。 例如下图示例,为了研究某些基因在肿瘤组织和正常组织中是否具有表达量的显著不同,在取样时,往往会在同一患者个体中同时获取肿瘤和临近正常组织,两个组织样本就是配对关系。当然在这类研究中,往往需要调查
Python240
R语言|绘制物种累计曲线

R语言|绘制物种累计曲线

物种累积曲线( species accumulation curves)用于衡量和预测群落中物种丰富度随样本量扩大而增加的幅度,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于判断样本量是否充分的并估计群落丰富度。 一般而言,在样本量较少的情况下,
Python230
聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)

聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)

在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类,这些聚类方法都是基于物种多度数据对样方进行分组,当然这些聚类方法也可以用于其他类型数据,特别是环境数据,所以本次就是介绍用 环境数据
Python190
深入浅出介绍聚类分析

深入浅出介绍聚类分析

聚类分析是生信分析中常用的工具,在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起,以基因集的形式进行后续分析,今天我给大家介绍其相关原理。 聚类方法有很多,常用的有以下几个: 下图的例子展示的是,差异表达基因集的聚类
Python160
R语言多层模型混合模型lmer

R语言多层模型混合模型lmer

多层回归模型通常涉及到对同一个体进行反复测量,这样得到的数据就不再相互独立而是存在某种相关性,所以普通线性回归不再适用。当这种反复测量是在不同时点上进行时,这就称为面板数据分析(panel data analysis)或者纵向数据分析(lo
Python210
R语言|绘制物种累计曲线

R语言|绘制物种累计曲线

物种累积曲线( species accumulation curves)用于衡量和预测群落中物种丰富度随样本量扩大而增加的幅度,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于判断样本量是否充分的并估计群落丰富度。 一般而言,在样本量较少的情况下,
Python120
R语言|绘制物种累计曲线

R语言|绘制物种累计曲线

物种累积曲线( species accumulation curves)用于衡量和预测群落中物种丰富度随样本量扩大而增加的幅度,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于判断样本量是否充分的并估计群落丰富度。 一般而言,在样本量较少的情况下,
Python220
r语言期末大作业用什么数据好

r语言期末大作业用什么数据好

r语言期末大作业用描述性统计数据好。根据查询相关资料信息,描述性统计:选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计,并对分析结果进行图形化的展示。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述,主要包括数据的
Python320
R语言 RDA分析(去冗余物种)

R语言 RDA分析(去冗余物种)

也做了挺多次RDA分析,自己现在小结一下RDA分析流程: 就我个人而言,虚线前面都是不太经历的步骤,我一般不会主动删去样品的环境信息,因为我接触的菌群这块本来就没有什么多余的环境信息-_-||,所以我的重点放在怎么去除多余OTU或菌群上
Python150
聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)

聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)

在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类,这些聚类方法都是基于物种多度数据对样方进行分组,当然这些聚类方法也可以用于其他类型数据,特别是环境数据,所以本次就是介绍用 环境数据
Python210