医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。前几天有小伙伴问怎么能批量进行wilcoxon检验，我立马就想到了rstatix包。然后才是for循环。接下来就演示下怎么批量进行检验。使用tidyverse系列和base R 两种方法。既然要优雅，就必须少不了tidyverse系列！这
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2023-08-12 14:20:52
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GSEA定义Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。其输入数据包含两部分，一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)，一是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，然后判断基因集内每
目录1.2遗传算法简介1.2.1遗传算法概要1.2.2遗传算法的运算过程1.2.3遗传算法的手工模拟计算示例1.3遗传算法应用1.3.1各种求解方法1.3.2遗传算法特点遗传算法应用参考资料1.2遗传算法简介遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。最早由Holland教授提出，起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。1.2.1遗传算法概要对于一个求
GSEA简介首先简单介绍一下GSEA，它是2005年在PNAS上发扬光大的方法，沿用至今，目的是看差异表达的基因在哪些基因集中富集。相比于Over-representation只关注显著差异表达的基因，GSEA分析纳入所有基因，将一些微弱但不显著的效应考虑在内。假设做了AHBA的10000个基因表达和大脑表征相关，其中300个基因经过检验是显著相关的，ORA富集分析这300个显著的基因，而GSEA
GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是一种生物信息学的计算方法，用于确定是否存在这样一个基因集，能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多，我们需要对基因进行功能注释，看哪些基因属于同一通路，以及该通路上的上调、下调情况，这就是富集分析了。例如2019年4月在Cancer cell（PMID 30991027）上发表的一篇文章中有一张主
Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。 其输入数据包含两部分：一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)；一是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，然后判断基因集内每
# R语言GSEA富集分析HALLMARK教程
## 整体流程
首先，让我们看一下实现“R语言GSEA富集分析HALLMARK”的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 数据分析
数据分析 --> 结果展示
结果展示 --> [*]
```
## 数据准备
在进行GSEA富集分析之前，我们需要
1.为什么写？ 网上教程一抓一大把，有的能重复，有的不能重复不了，很多原因。别人能做的不代表你能复制，实践出真知
原创
2022-09-01 09:51:41
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导读：之前讲了如何用筛选出的差异基因做做相关性分析。那今天我和各位小伙伴深入的讲一下：（1）如何用clusterProfiler做KEGG|GO富集条形图，气泡图；（2）如何用enrichplot做gene-GO terms|gene-KEGG pathways网络图；（3）如何用GOplot绘制gene-GO terms|gene-KEGG pathways和弦图；（4）如何用heatplot绘
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。在生物信息领域我们常常使用 R 语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同 R 包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。
什么是热图(Heatmap) 热图是一个以颜色变化来显示数
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2023-07-16 16:32:24
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欢迎关注”生信修炼手册”!在之前的文章中，我们分享了多个基因差异分析的可视化，使用的是ggpubr这个R包，ggpubr在标记p值时，可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线，非常方便，但是无法指定添加的p值的位置，在某些时候会缺乏灵活性，今天要介绍的是另外一个R包ggsignif，其帮助手册链接如下https://cran.r-project.org/web/packages/ggsignif/
在学习单细胞数据的时候，使用 R 语言进行下游分析，作为生信工程师或者说是大数据工程师，甚至是程序员都无法记住所有 R 语言的使用，好记性不如烂笔头，记录下来（2022年7月13日）： 1、biocondauctor 使用 官方网址：http://bioconductor.org/ 点击 Install 之后：Bioconductor 安装其他的包代码：BiocManager::install()
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2023-08-09 13:12:08
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基因富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）是一种针对全基因组表达谱芯片数据的分析方法，将基因与预定义的基因集进行比较。即综合现有的对基因的定位、性质、功能、生物学意义等信息基础，构建一个分子标签数据库，在此数据库中将已知基因按照染色体位置、已建立基因集、模序、肿瘤相关基因集和GO基因集等多个功能基因集进行分组与归类。通过分析基因表达谱数据，了解它们在特定的功
快速目录链接GSEA分析简介分析步骤1、准备数据（1）表达数据文件（2）表型标签文件2、数据导入3、参数设置及运行4、结果分析 GSEA分析简介基因集富集分析（GSEA）是一种计算方法，用于确定一组定义好的基因是否在两种生物状态（如表型）之间显示出统计上显著的一致性差异。分析步骤首先在官网下载软件：软件下载1、准备数据使用GSEA时，可以提供四个数据文件：表达数据集文件、表型标签文件、基因集文件
GSEA分析一、GSEA介绍二、GSEA原理2.1 数据矩阵文件2.2 GSEA计算中几个关键概念1. Ranked Gene List L的排序算法2. 计算富集得分 (ES, enrichment score).3. 评估富集得分(ES)的显著性。4. ES标准化5. 多重假设检验校正（q-value）。6. RANK7. Leading-edge subset8. LEADING EDGE
# R语言中GO富集后GSEA作图代码的科普
## 引言
在生物信息学领域，基因集合富集分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA）是用于评估特定基因集合在不同条件下（如疾病状态或处理条件）表达变化的重要工具。本文将介绍如何使用R语言进行GO富集分析后的GSEA图表绘制，并通过代码示例详细展示这一过程。
## 1. 方法概述
在R中进行GSEA通常包括以下步
1. 简介 GSEA 是 2003 年提出来的一种对表达谱芯片进行分析的方法,并被编制成软件。它的主要目的就是确定预先定义的基 因集(具有相同或相似的功能,或位于同一染色体相邻位点的一群基因)在表达谱芯片结果中是否有显著性。 GSEA 分析过程分为 5 步: 1. 基因知识库的获得; 2. 根据基因表达谱数据对所有基因进行排序; 3. 计算富集得分(enrichment score,ES); 4.
library("clusterProfiler")
library("org.Hs.eg.db")GO分析与KEGG分析GO分析需要一个基因 symbol列表，列表中为差异表达基因。一、读入数据result<- read.csv(file = "Results/gleason high vs low_DESeq2差异分析/gleason high vs low_result.csv", h
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2023-08-30 15:53:42
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在分析TCGA数据库里的RNA-seq数据之前，先了解TCGA样本的id名称。 TCGA样本id中第14-15位代表分组信息，01-09是tumor(肿瘤)，10-29是normal。1.准备R包#如果安装不成功 可以换用BiocManager::install()方法继续安装
if(!require(stringr))install.packages("stringr")
if(!require
文章目录RNA-seq 数据分析流程相关软件安装下载数据sra转fastq格式数据质控数据质控，过滤低质量reads，去接头比对首先下载参考基因组及注释文件，建立索引比对sam文件转bam为bam文件建立索引reads的比对情况统计计数 counts差异基因分析RNA-seq 数据分析流程相关软件安装可以安装 conda,在后续其他软件安装时非常好用。可自行百度进行安装
可根据文献调研，转录组数据
