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
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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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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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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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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## 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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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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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
343阅读
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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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 |
R语言-自动批处理文件 在处理数据的过程中，可以制作一个自动批处理文件，让它具有智能的效果，自动化完成复杂的数据处理过程，提高工作效率，解放生产力，从而可以投入更多的精力到数据分析和数据挖掘中，发现数据中的"金子"，体现数据的真正价值！！！方法1： R语言中 C:\Program Files\R\R-3.2.0\bin\x64 中有个 Rscript.exe，这是脚本运行的程序。(1)将你的R
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2023-06-21 15:06:18
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qplot 的意思是quick plot，是属于ggplot2包的一部分，使用时需先加载包。qplot参数：qplot(x, y = NULL, ..., data, facets = NULL, margins = FALSE,
geom = "auto", xlim = c(NA, NA), ylim = c(NA, NA), log = "",
main = NULL
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2023-08-21 20:59:59
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最近一直想入门数据分析的小伙伴问我，如果要入事数据分析一直来说要学那些语言呢？其实小编跟企业部门部门与侯选人接触下来，给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来，一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主，如果小明给我做个报表，给市场部那边拉一些流量情况，所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了，2年以后，老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你，这里你可能你要
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2023-07-07 15:30:36
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利用R包DEseq2进行差异表达分析和可视化count数矩阵差异分析1. 安装并载入R包2. count数矩阵导入并对矩阵进行数据处理3. 查看样本相关性并采用热图展示4. hclust对样本进行聚类分析5. 构建原始dds矩阵并保存为Rdata对象6. 原始dds矩阵标准化并保存7. 提取差异分析的结果8. 绘制火山图9. 简单gene ID转换参考文件 首先附上文献中的坚定差异基因的流程图。
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2023-09-07 20:40:20
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