功能富集分析，是指借助各类数据库和分析工具进行统计分析。挖掘在数据库中与我们研究的生物学问题具有显著相关性的功能类别，期望发现在生物学过程中起关键作用的生物通路,从而揭示和理解生物学过程的基本分子机制。其中GO富集分析就是重要的一个内容。通常我们可以很容易的通过各类在线网站得到GO富集结果，而后期的可视化往往是八仙过海，各显神通。今天小鹿特别奉上一件法宝--GOplot，让你的可视化呈现与众不同。
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2023-11-18 12:32:59
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文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。元分析在许多研究学科领域的循证证据中发挥着关键作用，如医学、社会科学和经济学等等。之前我们讲过用 CMA 软件进行元分析，今天主要介绍如何用 R 语言进行元分析。R 语言的魅力在于其快速、强大、完善且开源的算法基础，获取网址：http://www.r-project.org/。mada (
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2023-08-01 21:00:54
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上期“干货预警——原来基因功能富集分析这么简单！”和“【R语言】——基因GO/KEGG功能富集结果可视化（保姆级教程）”介绍如何使用DAVID在线分析工具对基因进行GO/KEGG功能富集分析和使用R ggplot包对获得的基因GO/KEGG功能富集结果进行可视化。本期介绍使用R clusterProfiler包和R AnnotationHub包对基因进行GO/KEGG功能富集分析、OrgDb包制作
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2023-08-04 10:59:08
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### R语言做元分析 Egger Test 代码实现流程
为了帮助你理解如何使用R语言实现元分析中的Egger Test，下面是整个流程的步骤。
步骤 | 操作 | 代码
----|------|------
1 | 加载所需的库 | `library(metafor)`
2 | 读取数据 | `data
原创
2023-09-20 10:57:20
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1评论
What?元分析是一种统计技术，用于结合特定主题的多篇研究的数据进行统计分析。它在循证医疗领域中发挥着重要作用。与其他研究设计(如随机对照试验或队列研究)相比，在循证医疗中，元分析位于“证据水平”金字塔的顶端。Why?不能基于单个研究的结果来判断干预的有效性或假设的有效性，因为结果通常因研究的不同而不同。通过结合各个研究的数据，可以提高估计的精度。元分析采用的是客观公式(就像人们在单个
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2023-12-21 19:01:12
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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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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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01 Oct 2015R语言是一门专门用于数据分析的领域特定语言（DSL），多数R语言用户并不了解R解释器的内部。这和使用者的背景直接相关。对R底层有一定了解之后，对R可能会有完全不同的评价，是好是坏，就因人而异了。R源代码的笔记整理出来，希望对想了解R底层机制的朋友有所帮助。主要涵盖以下内容：（1）R解释器的初始化和R语句求值；（2）R底层的SEXP结构以及相关的API；（3）environme
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2023-12-12 15:30:06
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Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台一、Meta
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2023-08-14 09:23:37
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主成分分析和探索性因子分析是用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法，能解决信息过度复杂的多变量数据问题。主成分分析PCA：一种数据降维技巧，将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分探索性因子分析EFA：用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小的，潜在的隐藏的结构来揭示已观测到的，显式的变量间的关系. R基础安装包中提供了PCA和EFA函数分别为princ
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2023-07-08 18:02:09
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在本课程中，我们将首先了解R的功能和用法。 R是一个非常适合数据分析和图形处理的软件环境。 它最初由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman于1993年创建。 他们创建了R作为一种语言，以帮助向学生教授入门统计学。 他们基于R语言，该语言基于1970年代贝尔实验室较早开发的S语言。 一段时间后，他们将R用作开源GNU项目。 现在，全世界都有非常活跃的R社区。
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2023-10-03 19:56:01
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1.什么是三维PCA？ 人眼一般能感知的空间为二维和三维。高维数据可视化的重要目标就是将高维数据呈现于二维或三维空间中。高维数据变换就是使用降维度的方法，使用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间，去掉冗余属性，但同时尽可能地保留高维空间的重要信息和特征。 主成分分析法，也被称为主分量分析法，是很常用的一种数据降维方法。主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统，使得任何数据点投
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2023-10-20 17:24:31
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通过构建模型并解释结果，我们探究了各自变量对因变量的影响程度。同时，借助ROC曲线可视化分析，评估了模型的预测性能。本文旨在为相关领域的研究提供方法学参考和实际应用指导。R语言分析麻醉剂用量（conc）对手术病人是否移动（nomove）的影响在医学实践中，麻醉剂用量的精确控制对于手术过程的顺利进行和病人的术后恢复至关重要。随着医疗技术的不断发展，数据分析和统计学方法在医学研究中的应用日益广泛。本文
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2024-06-14 19:40:07
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Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。针对Met
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2023-08-07 15:55:15
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1.什么是相关性矩阵？相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候，我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。若两组的值一起增大，我们称之为正相关，若一组的值增大时，另一组的值减小，我们称之为负相关。默认一般使用皮尔逊算法算相关性。皮尔逊相关系
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2023-06-25 13:21:06
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文章目录主要函数描述性统计比较均值增强R中的ANOVA事后检验（post-hoc）比较比例比较方差计算效应量相关性分析计算相关性重塑相关矩阵相关矩阵取子集可视化相关矩阵添加P值和显著性标记提取统计信息数据处理辅助函数其他安装和加载描述性统计t检验单样本t检验配对t检验两样本t检验分组后进行比较多组间的两两比较方差分析完全随机设计方差分析随机区组设计资料的方差分析拉丁方设计方差分析两阶段交叉设计资料
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2023-08-05 14:09:16
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一、背景 数据集展示了X市常住外来人口的基本情况，包括人口学变量和一些行为特征。假定这些变量的取值在观测期间内都保持不变，仔细查看和分析数据情况，试利用生存分析法完成下面的题目。二、要求和代码#*********************************前期数据处理***********************************
#1
#①利用R读取数据。注意：不要事先改动样本的数据内
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2023-08-28 13:25:37
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文章目录前言一、基因本体论介绍二、数据获得三、气泡图绘制四、参考 前言大家好✨，这里是bio?。有一位粉丝询问我如何绘制基因功能富集分析图，简单了解过后发现这是gene ontology（基因本体论）有关的知识，之前从未了解过。于是想写篇博客记录一下新知识以及第一次教粉丝绘图。 看完本篇博客，你将学习到：1. 什么是基因本体论2. 如何绘制基因功能富集分析图一、基因本体论介绍基因本体论 (Gen
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2024-10-23 21:52:56
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逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。一般来说，分类变量y可以是不同的值。在最简单的情况下，y是二进制的，意味着它可以是1或0的值。机器学习中使用的一个经典例子是电子邮件分类：给定每封电子邮件的一组属性，如字数、链接和图片，算法应该决定该电子邮件是垃圾邮件（1）或不是（0）
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2023-06-25 13:55:11
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R语言是一种广泛应用于统计分析和数据科学的编程语言。在进行多变量统计分析（MSA）时，R语言提供了强大的工具和包，能够有效处理和分析复杂的数据集。以下是进行R语言做MSA分析的完整过程，涵盖了环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和版本管理等方面。
## 环境预检
在进行R语言对MSA分析的准备中，首先需要对环境进行预检。使用四象限图，我们可以把环境的兼容性和可用性进行分析。
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