# R语言对基因表达值取对数值的科普文章
在生物信息学中，基因表达数据的分析是一个重要的研究方向。基因表达值通常以FPKM（每千碱基每百万序列）或TPM（每百万序列）等形式呈现。由于基因表达数据的分布通常呈现偏态，采用对数变换来降低数据的偏斜性，可以提高后续分析的可靠性和准确性。本文将介绍如何在R语言中对基因表达值进行对数变换，并提供相关代码示例。
## 基因表达数据与对数变换
基因表达数据
# 在R语言中解微分方程的指南
对于一名刚入行的小白来说，解微分方程可能显得有些复杂，但其实只要掌握了一定的流程和代码，你就能够轻松实现。本文将详细介绍如何使用R语言解微分方程，包括具体的步骤和代码示例。
## 解微分方程的基本流程
下面是解微分方程的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# R语言自带回归数据集的使用指南
R语言是一个强大的统计分析和数据可视化的工具，其中自带了一些经典的数据集供用户进行回归分析等统计建模工作。本文旨在帮助初学者学习如何使用R语言中自带的回归数据集，完成从数据加载到模型建立和结果分析的全流程。
## 流程概述
下面是整个数据分析过程的详细步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 使用R语言读取Excel文件：xlsx包的简单指南
在数据分析和科学研究中，Excel文件常常是存储和共享数据的首选格式。为了在R语言中有效地处理这些数据，我们可以使用`xlsx`包。本文将对如何使用`xlsx`包读取Excel文件进行详细说明，并提供代码示例，帮助您在日常数据工作中轻松上手。我们还将使用Mermaid语法展示旅行图和状态图，以增强文章的可视化效果。
## 初步准备
首先
# 在 iPad Pro 上运行 R 语言的指南
在本指南中，我们将逐步介绍如何在 iPad Pro 上安装和运行 R 语言。随着数据科学和统计分析的普及，R 语言作为一种强大的工具，越来越受到欢迎。然而，很多新手可能不清楚如何在移动设备上使用 R 语言。我们将具体讲解整个过程，包括使用的工具和代码示例。
## 整体流程
以下是实现 R 语言在 iPad Pro 上运行的步骤表：
| 步骤
高效编程的5个技巧1、小心，尽量不要增大向量的大小2、尽可能向量化代码3、适当时机下使用因子4、通过缓存变量避免不必要的计算5、字节编译包可使性能轻而易举大幅提升一般性建议底层语言如C，需要你自己进行内存管理，而R语言这些不用你负责，优点是可交互，缺点是运行速度慢，特别是糟糕的代码，推荐书《The R Inferno》。尽可能地访问底层的C函数，函数调用越少越好。内存分配n=1000000时seq
刚换了一个新课题组，新老板的研究方向为蛋白组学，从未接触过蛋白组学的我准备找一组模拟数据进行生信分析的入门学习。一、认识数据我们组的数据主要是：MaxQuant搜库结果，我没有去实操一遍MaxQuant，所以这里引用网上资源蛋白质组学第6期 搜库软件之 MaxQuant 结果数据介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)作为介绍吧！蛋白质鉴定和定量的全部结果都位于 ‘conbine
RTCGA不是一个单独的包，而是一系列按TCGA数据类型分开的R包集合。背景介绍TCGA数据库作为癌症研究的首选公共数据库，整合了各种癌症的多组学数据，主要包含DNA、mRNA、miRNA、total RNA sequencing以及甲基化、拷贝数等多种数据类型，今天小编给大家带来的是一个针对TCGA多种数据类型进行下载和分析的工具--RTCGA！ RTCGA的工作流程主要如下图所示： (参考链接
前言在开始学习之前，第一个要回答的问题是:为什么要用R语言？或者R语言为何如此有用?R语言是一门快速发展的开源软件，是SAS、STATA和SPSS这类商业软件的竞争对手。就业市场对R语言的需求正在迅速上升，微软等公司也同时承诺将致力让R语言成为数据科学通用语言。看看由Revolution Analytics制作的90秒视频（https://www.youtube.com/watch?v
回到原点Let me think... 我们什么时候学过相关系数（Correlation）一个词语。对了，就是验证模型好坏的R方里面的R。在R语言里调用也很简单：cor(x, y)但是，该如何理解相关系数呢？是否相关系数可以验证OLS模型的好坏呢？这是本篇博文所要探讨的事。相关系数的定义我们定义相关系数R为：$$R = \frac{E(XY)-E(X)E(Y)}{\sqrt{[E(X^2) - E
梯度下降求解逻辑回归
1.数据 建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将
1. 数据的处理函数1.1 数学函数1.2 统计函数1.3 概率函数#绘制正太分布曲线
x<-pretty(c(-3,3),30)
y<-dnorm(x)
plot(x,y,type="l",xlab="Normal Deviate",ylab="Density",yaxs="i")1.4 字符处理函数a<-5
sqrt(a)
[1] 2.24
b<-c(1.243,5.6
一. 区域划分1. 代码区（text segment）存放CPU执行的机器指令（machine instructions）以及只读数据。通常，代码区是可共享的（即另外的执行程序可以调用它），因为对于频繁被执行的程序，只需要在内存中有一份代码即可。代码区通常是只读的，使其只读的原因是防止程序意外地修改了它的指令。另外，代码区还规划了局部变量的相关信息。2. 数据区(1).全局变量、静态变量（全局静
R语言机器学习之caret包详解（二：模型的训练以及调参）前言caret包模型调优的策略、示例、以及一些小tips 前言在之前的博客中我们详细介绍过了数据的拆分策略、各种数据处理的方法、各种交叉验证的方法，并且以示例介绍了R函数createDataPartition、trainControl。caret包模型调优的策略、示例、以及一些小tips下面我们来介绍模型的训练以及调参。以下图片是care
药物敏感性分析是生信数据挖掘常用的技能之一，目前做药敏分析最常见的就是两个R包：pRRophetic和oncoPredict。这两个包的作者都是同一个人，oncoPredict可以看做是pRRophetic的升级版。两个R包的使用基本上是一样的思路，只不过使用的训练数据集不同而已。在介绍R包的使用之前，需要大家先了解一下常用的药物敏感性数据库，最好是去到这些数据库的主页看看或者读一读相关的文献，对
Java语言GUI(Graphical User Interface)概述： 图形用户界面，是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。特点： a：人机交互性 b：美观性 c：实用性 d：技术性Java开发GUI的相关的两个包：Swing，AWT 但是组件较少且需要JRE环境。AWTjava.awt.*;概述：AWT(Abstract Windows Toolkit)，抽象窗口工具包，用来给用户提供
Kmemleak（Kernel Memory Leak Detector）以类似于跟踪垃圾收集器的方式提供了一种检测可能的内核内存泄漏的方法，区别在于没有释放孤立对象，而只是通过/ sys / kernel / debug / kmemleak报告。 Valgrind工具（memcheck --leak-check）使用类似的方法来检测用户空间应用程序中的内存泄漏。 Kmemleak支持x86，a
分位数的含义：以10%分位数为例，10%分位数是指将一组数据按照从小到大的顺序排列后，处于第10%位置的数值。换句话说，它是将数据集分成10等份时，位于第一份的最大值。计算10%分位数的方法如下：将数据集按照从小到大的顺序进行排序。计算出数据集的总个数（n）。计算出位置索引（index）：index = (10/100) * (n + 1)。如果index是整数，则10%分位数为排序后的第inde
当然如果自己去研究man这个男人，也不必看别人总结的了。我也是有自己的总结，也拿有别人的，唯一多点命令组合起来怎么用，单用一个命令在实际应用中很多时候都达不到自己的目的想要记住这些命令，就算记住了，等你用时，参数那么多，大脑也搜索不出来用哪个，怎么用。最好的方式就是提出问题（比如如何在当前目录创建别的路径下的目录，如何得到进程id号【而不是进程的一堆属性信息】），自己去搜索有无这个命令，然后使用它
# R语言绘制椭球的方案
在数据分析和可视化中，椭球作为一种三维图形，可以用于表示多元分布、协方差等信息。本文将介绍如何使用R语言绘制一个椭球，并且包括实际的代码示例。为了更好地展示整个过程，我们还将展示一个甘特图和类图，帮助理解步骤和数据结构。
## 1. 概述
椭球的定义是由其中心点和半轴长决定的。在R语言中，我们可以使用多个包（如`rgl`和`plot3D`）来实现椭球的绘制。这个方案
# 学习如何在R语言中实现已实现波动率
在金融分析中，已实现波动率（Realized Volatility）是衡量资产价格波动性的重要指标。对于刚入行的小白来说，理解和实现这一指标可以帮助你更好地分析金融数据。本文将逐步指导你如何使用R语言计算已实现波动率，并展示整个流程。
## 流程概览
以下是实现已实现波动率的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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# Harman单因子法在R语言中的应用
## 引言
Harman单因子法是一种用于检验因素分析结果可靠性的方法，它通过检查因子与总方差之间的关系，帮助研究人员了解数据集的潜在结构。虽然Harman单因子法相对简单，但它在多变量统计分析中发挥着重要作用。本文将介绍如何在R语言中实施Harman单因子法，并通过可视化图表展示结果。
## Harman单因子法的原理
Harman单因子法的基本
# GDSC数据库与R语言的使用
癌症研究领域的快速发展促使我们不断探索如何利用数据科学技术来加速迷人的发现。GDSC（Genomics of Drug Sensitivity in Cancer）数据库就是一个令人振奋的资源，资源中储存了大量关于癌症细胞系及其对应药物敏感性的数据。本文将通过R语言向您展示如何运用GDSC数据库进行数据分析和可视化。
## GDSC数据库简介
GDSC数据库
sort 的使用链接见 滑动验证页面
sort简介
sort命令可以依据不同的数据类型进行排序，其语法及常用参数格式：
sort [-bcfMnrtk][源文件][-o 输出文件]
补充说明：sort可针对文本文件的内容，以行为单位来排序。
参数：
-b 忽略每行前面开始出的空格字符。
-c 检查文件是否已经按照顺序排序。
-f 排序时，忽略
# R语言中的连续两个方括号
R语言是一个用于统计分析、数据可视化和数据科学的强大工具。在R语言中，数据的表现形式通常是通过向量、矩阵、列表、数据框等数据结构来实现的。在这些数据结构中，连续两个方括号（`[[ ]]`）具有独特的作用。本文将深入探讨连续两个方括号在R语言中的功能，并通过示例代码来帮助读者更好地理解这一概念。
## 连续两个方括号的基本概念
在R语言中，单个方括号（`[ ]`）
# R语言中的import函数用法
R语言是一种强大的统计计算与图形绘制工具，广泛应用于数据分析和数据科学。在R语言的使用过程中，导入各种数据格式是基础而重要的操作。本文将介绍R语言中用于导入数据的`import`函数的用法，帮助大家顺利地进行数据分析。
## import函数简介
`import`函数通常用于从外部文件（如CSV、Excel、数据库等）中导入数据。它的基本语法如下：
``
# R语言中的肯德尔秩相关性（Kendall's Tau）
在统计学中，相关性分析是评估变量之间关系的重要工具。R语言作为一种强大的统计计算和绘图工具，提供了丰富的功能来进行这种分析。其中，肯德尔秩相关性（Kendall's Tau）是一种常用的非参数统计方法，用于衡量两个变量之间的关联程度，特别适合处理小样本和存在异常值的情况。
## 一、什么是肯德尔秩相关性？
肯德尔秩相关性主要通过比较
# 在R语言中倒转整型数向量的技巧
在数据科学和编程中，数据的处理与转换是我们常常会遇到的任务之一。在R语言中，这样的操作尤其简单且灵活。本文将以一个具体的例子为出发点，详细介绍如何将一个整型数向量倒转并赋给另一个向量y。我们将通过示例代码、表格和图形化的方式，帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是向量？
在R语言中，向量是一种基本的数据结构，可以看作是一个一维数组。向量中的元素可以是任
# 非参数统计与R语言编程
非参数统计是一种统计方法，通过利用样本的排序或分布特征，而不是依赖于其特定的参数化形式（例如均值和方差），来进行描述和推断。这种方法在应对不满足正态分布假设的数据时尤为重要。本文将介绍非参数统计的基本概念，并通过R语言提供一些代码示例，帮助大家理解如何在实际中应用这些方法。
## 非参数统计基本概念
非参数统计方法不依赖于样本数据的特定分布形式，因此在处理非正态分
# 如何在R语言中正确使用LDA包
在R语言中使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）进行主题建模，首先需要确保我们已经正确安装并加载需要的包。很多初学者在下载了LDA包后，仍然无法使用`lda`函数。接下来，我将详细介绍这个过程，包括正确的安装和使用方法。
## 整体流程
以下是下载并使用LDA包的步骤：
| 步骤 | 描述