数据可视化——R语言forestplot包绘制组间差异对比图(森林图forest plot)概述：使用R语言中的forestplot包绘制组间差异对比图。forestplot包本来用于绘制森林图，此处笔者将此用于绘制组间差异对比图，异曲同工，为另一篇博文：数据可视化——R语言ggplot2包绘制组别间指标差异对比图(箱形图及误差条图)提供了另一种实现方案。森林图(forest plot)常用于Me
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2023-06-21 16:30:26
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1.背景介绍方差分析是一种分析调查或试验结果是否有差异的统计分析方法，也就是检验各组别间是否有差异。本文我们就一起来梳理下方差分析的分析流程。以及实现方法。R语言进行单因素方差分析或者非参数检验，也是非常方便的，简单快捷，仅仅几行代码，即可快速进行组间两两比较。2.基础知识1.数据类型方差分析用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况，可以比较2组或多组数据的差异。分析前首先应根据数据类型判断使用的
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2023-08-01 14:27:39
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一、程序风格：
1、严格采用阶梯层次组织程序代码：
各层次缩进的分格采用VC的缺省风格，即每层次缩进为4格，括号位于下一行。
要求相匹配的大括号在同一列，对继行则要求再缩进4格。例如
最新更新见 http://cangfengzhe.github.io/r/RNA-Seq.html介绍本文参考 bioconductor 中RNA-Seq workflow: gene-level exploratory analysis and differential expression并对其根据需要进行了增减。更多细节还请参考 http://www.bioconductor.org/hel
文章目录介绍环境搭建软件下载结果展示基因数据下载流程基因数据处理利用GEO分析绘制拟火山图 注意，本 系列 有连贯性，每一步都很详细，每一步都很重要，请耐心读完！！ 介绍本系列文主要依据真实论文制图流程，详细说明制图过程，
其中包括：
1. 基因数据下载
2. 制图所需数据格式
3. 火山图制作流程
4. 聚类热图制作流程环境搭建软件下载结果展示基因数据处理 注意删除末行注释基因
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2023-08-31 16:29:08
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Chapter 8 ANOVA本篇是第八章，内容是方差分析。前一段考试，汇报，作业。忙不过来，停更了一段时间，现在重新开始更这一部分内容。方差分析是很多实验的基础以及很重要的分析手段，这一章内容相比较而言比较多。 Chapter 8 ANOVA方差分析的引论1 方差分析的部分概念2 方差分析的基本思想和原理3 方差分析的基本假定单因子方差分析One-way ANOVA方差分析中的多重比较双因子方差
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2023-08-27 16:39:43
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方差分析指的是不同变量之间互相影响从而导致结果的变化1.单因素方差分析: 案例:50名患者接受降低胆固醇治疗的药物,其中三种治疗条件使用药物相同(20mg一天一次,10mg一天两次,5mg一天四次),剩下的两种方式是(drugE和drugD),代表候选药物 哪种药物治疗降低胆固醇的最多? 1 library(multcomp)
2 attach(cholesterol)
3 # 1
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2023-08-22 16:07:39
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文章目录R语言一键完成差异检测从数据到展示单因素**差异**分析的完整方案方案优点引子单因素差异检测完整方案实现思路主要函数解读两种差异表示方案及其代码字母标记箱线图代码ggpubr + 箱线图 + 连线差异标注实战导入需要的包导入数据选择可视化方案运行函数结果文件展示选择Tukey多重比较方法写在后面猜你喜欢写在后面 撰文：文涛 南京农大 责编：刘永鑫 中科院遗传发育所R语言一键完成差异检测
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2024-02-05 14:39:33
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## R语言差异分析分组
### 引言
在数据分析中，我们经常需要对不同组或条件下的数据进行比较与分析。而差异分析（ANOVA）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异是否显著。R语言作为一种广泛应用于数据分析的工具，提供了丰富的函数和包用于进行差异分析。本文将介绍如何使用R语言进行差异分析分组，并提供相应的代码示例。
### 差异分析的基本概念
差异分析（ANOVA）是一种基
原创
2023-09-11 08:59:07
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引入GEO DataSets上，某些Series是由多个series组成的，比如GSE6834,由六个Series组成：This SuperSeries is composed of the following SubSeries: Less… Less… GSE6771 Temporal Cortex Control (mesial temporal lobe epilepsy control)
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2023-12-18 19:11:53
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组间差异的非参数检验若数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可使用非参数方法两组的比较Mann-Whitney U检验两组数据独立时使用。 用来判断一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大。> library(MASS)
> with(UScrime,by(Prob,So,median))
> wilcox.test(Prob~So,data = UScrime)这其
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2023-08-21 18:02:41
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介绍 RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因
介绍RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整
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2024-03-11 17:55:49
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介绍RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整版过长，因此分为两部分，需要获取完整版的，请跳转文末。7. 差异分析R/RStudio工作流程完成后，您现在可以使用基因计数表作为 DESe
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2024-01-24 08:48:03
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摘要: 仅用于记录R语言学习过程：内容提要：时间与日期数据的处理；lubridate包；时间序列介绍及举例正文： 时间与日期数据的处理n 导读：u 时间生成函数：as.Date()> as.Date('2017-02-16')[1] "2017-02-16"> class(as.Date('2017-02-16'))[1] "Date"
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2023-08-23 22:18:02
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混合模型是k个分量分布的混合，它们共同形成混合分布：F（x ）f(x)（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。F（x ）= Σk = 1ķαķFķ（x ）f(x)=∑k=1Kαkfk(x)为什么要使用混合模型？让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。让我们说有人向您展示了以下密度图：p <- ggplot(faithful, aes
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2023-06-25 13:19:53
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R语言灰色关联分析法输入数据数据的标准化/归一化求灰色系数求差序列和最大值最小值求关联系数计算关联度并排序所有代码 灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA），是一种多因素统计分析的方法。简单来讲，就是在一个灰色系统中，我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱，再直白一点，就是说：我们假设以及知道某一个指标可能是与其他的某几个因素相关 的，那
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2023-08-31 09:21:50
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基因多组差异分析是生物信息学中的一个重要研究领域，它通过比较不同基因组之间的差异，揭示基因在不同条件下的表达模式和功能特点。R语言作为一种广泛使用的统计编程语言，提供了丰富的分析工具和函数库，非常适合进行基因多组差异分析的研究。本文将介绍如何使用R语言进行基因多组差异分析，并提供相关的代码示例。
首先，我们需要准备基因表达数据。通常，基因表达数据以矩阵的形式存储，每行代表一个基因，每列代表一个样
原创
2023-11-17 15:59:58
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百趣代谢组学文献分享，2019年4月Nature communications杂志上发表了一篇关于慢性肾病早期诊断标志物筛选的文章《Identification of serum metabolites associating with chronic kidney disease progression and anti-fibrotic effect of 5-methoxytryptopha
# lmfit函数与R语言差异分析
## 引言
在数据分析领域，lmfit函数是一个常用的工具，用于拟合数据并得到模型参数的估计值。在R语言中，lmfit函数也被广泛应用于线性回归等模型的拟合。然而，有时候我们可能会发现lmfit函数在R语言和其他编程语言中的使用方式有一些差异。本文将对lmfit函数在R语言中的特点进行分析，并与其他语言进行比较。
## lmfit函数的基本用法
在R语言
原创
2024-04-21 04:12:59
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# 基因表达差异分析指南
基因表达差异分析是生物信息学中的一个重要任务，能够帮助我们识别在不同条件下基因表达的变化。这对于理解疾病机制、药物反应等方面都具有重要的意义。本文将指导你如何使用R语言进行基因表达差异分析，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是进行基因表达差异分析的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
