GEO芯片数据下载和探针ID转换（保姆级教程）一、问题描述探针ID转换数据是否预处理过二、Rstudio的安装（建议阅读，避免后续转换时出错）安装包的下载安装步骤三、（正文）芯片数据下载和ID转换相关设置和包的加载数据下载 本文章主要参考了： ①R 语言的安装（详细教程） ②GEO芯片数据下载和探针ID转换一、问题描述探针ID转换我们需要的基因表达量信息在NCBI的GEO数据库中对应的编号为GS
# R语言基因数据库简介及其应用案例
## 1. 引言
随着生物学和遗传学研究的深入，人们对基因组学数据的需求越来越大。基因数据库是存储和管理基因组学数据的重要工具，可以帮助研究人员获取、整理和分析基因数据。其中，R语言基因数据库是一种常用的工具，能够方便地进行生物信息学数据的处理和分析。本文将介绍R语言基因数据库的基本概念、使用方法，并通过一个具体的案例来展示其应用。
## 2. R语言基因
原创
2023-08-01 15:55:01
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在数据分析过程中离不开表格，通常使用Excel来做数据分析，行和列用来存放不同的数据，表格能清晰直观的展示数据，而且可以将多张表组合联系起来，这种不约而同的规范也同样适用于R语言。R语言中的数据框（DataFrame）是一种非常重要的数据结构，用于存储和处理表格数据。数据框类似于一个表格，其中包含行和列，每列可以包含不同类型的数据（如数字、字符或因子），但同一列中的所有数据必须是相同类型。数据框的
目录一、引言二、富集分析2.1 富集分析的概念2.2 富集分析的原理2.3 富集分析的作用2.4 富集分析的步骤2.5 富集分析的类型2.5.1 GO term功能富集2.5.2 KEGG pathway通路富集2.5.3 MSigDB基因集富集2.5.4 单基因富集三、富集分析中涉及的基本概念3.1 细胞组分3.2 分子功能3.3 生物过程3.4
# R语言如何提取部分基因结果
## 问题描述
假设我们有一个包含基因表达数据的数据框，并且我们想要从中提取特定基因的表达结果。具体而言，我们希望根据基因的名称来提取表达值，并将结果存储在一个新的数据框中。
## 解决方案
为了解决这个问题，我们可以使用R语言中的数据框操作和条件筛选功能。下面是一个详细的解决方案，包含代码示例。
### 步骤一：加载数据
首先，我们需要加载包含基因表达
# 从数据中提取每个基因进行分析
## 1. 整个流程
```mermaid
journey
title 从数据中提取每个基因进行分析
section 开始
开发者->小白: 了解需求
section 数据准备
小白->开发者: 数据收集
小白->开发者: 数据清洗
section 数据处理
小白-
“脱氧核糖核酸(DNA)是一种分子，其中包含每个物种独特的生物学指令。DNA及其包含的说明在繁殖过程中从成年生物传给其后代。“简介基因组是生物体中DNA的完整集合。所有生物物种都有一个基因组，但是它们的差异很大。例如，人类基因组被排列成23条染色体，这有点像百科全书被编辑成23卷。如果算上所有字符(单个DNA“碱基对”)，每个人类基因组中将有超过60亿个字符。所以这是一个巨大的工程。人类基因组大约
总结一下：批量的事情要想到写for循环如果特殊情况要处理，要用if语句偷懒并行化请用future.apply心里很高兴，因为这是我学习生信后做的第一件像样的事，解决了我心里多年的麻烦。当时，正常运行20000个基因要花费50分钟。但是，今天，我10s钟就实现了。事情的经过是这样的。 首先我们加载生存数据,也可以通过上次那个帖子来准备rm(list = ls())
library(survival)
芯片质量分析芯片数据预处理获取差异表达基因GO和KEGG分析聚类分析
(本文于2013.09.04更新）
基因芯片技术的特点是使用寡聚核苷酸探针检测基因。前一节使用ReadAffy函数读取CEL文件获得的数据是探针水平的（probe level），即杂交信号，而芯片数据预处理的目的是将杂交信号转成表达数据（即表达水平数据，expression level data）。存储探针水平数据的是AffyB
1.请根据R包org.Hs.eg.db找到下面ensembl 基因ID 对应的基因名(symbol)
包中自带函数toTable可以将各种命名方式转换为数据框
其中每种命名方式都和共同的gene_id对应,可以通过gene_id对各个命名数据框进行联结操作。> head(toTable(org.Hs.egENSEMBL))
gene_id ensembl_id
1
我们之前讲过相关性分析，生物信息学常见的相关性分析是pearson相关和spearman相关。（生物信息学）R语言与统计学入门（六）—— Pearson和Spearman相关性分析_Lijingxian教你学生信的博客但是相关性分析也有它的的缺点。相关分析只能得出两个变量之间是否相关, 但却不能回答在两个变量之间 存在相关关系时, 它们之间是如何联系的, 即无法找出刻画它们之间因果关系 的函数关系
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2023-08-01 13:56:19
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数据重塑通常使用reshape2包，reshape2包用于实现对宽数据及长数据之间的相互转换，由于reshape2包不在R的默认安装包列表中，在第一次使用之前，需要安装和引用： install.packages("reshape2")
library(reshape2) 重塑数据，首先把数据融合（melt），以使每一行都有唯一的标识-变量组合，然后把数据重塑（cast）为想要的任何形状。在重塑
# 如何在R语言中实现关联基因分析
## 概述
在生物信息学中，关联基因分析是一种用来探索基因与特定表型之间的关联性的方法。在R语言中，我们可以通过一系列的步骤来实现关联基因分析。在本文中，我将向你介绍如何利用R语言进行关联基因分析，并给出相应的代码示例。
## 流程
以下是实现关联基因分析的流程：
```mermaid
pie
title 关联基因分析流程
"数据准备" :
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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好久没写博客了，最近看了个东西，觉得不错，整理了一下：遗传算法遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。一.进化论知识作为遗传算法生物背景的介绍，下面内容了解即可：种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一
基因表达谱热图的绘制1.数据的获取–从NCBI数据库下载基因表达谱数据 2.数据整理–将所有下载的基因表达谱数据放在一个Excel里，如下再转成文本文档（grain2.txt)。 3.R语言绘制热图（直接复制>后的代码）getwd() 查看当前工作目录 setwd("D:/1-R/myfile/file4")将工作目录设为grain2文本所在文件夹
install.packages(‘ph
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2023-06-20 14:47:20
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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/
目录简介安装annotatr包使用annotatr进行注释CpG注释基因注释自定义注释读取基因组区域注释区域 简介下一代测序实验和生物信息学管道产生的基因组区域在注释基因组特征时更有意义。出现在外显子或增强子中的SNP可能比出现在基因间区域的SNP更令人感兴趣。有趣的是，我们发现一种特定的转录因子主要结合在启动子中，而另一种转录因子主要结合在3’非翻译区。含有CpG岛的启动子的超甲基化可能表明一
R语言如何提取特定的字符串这个帖子是为了果子的一个提问R语言能不能实现匹配括号里面的内容, 但是不包括括号这个问题来自于他的一篇帖子有些GEO平台的探针转换比较麻烦, 里面提取字符串的代码不够简洁。果子在原帖里面引用我的一句话,"正则表达式是我们认识这个世界的哲学".既然我说了这句话，那么我就得贯彻我的哲学理念，在R里面用正则表达式把数据给提取了。首先在https://www.ncbi.nlm.n
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2023-08-31 16:52:36
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# R语言基因表达数据转化log
在生物学研究中，基因表达数据通常是通过测序技术获得的。这些数据包含了基因在不同组织、不同条件下的表达水平。为了更好地分析和可视化这些数据，通常需要对原始数据进行一些预处理和转化。其中一个常见的处理步骤就是将原始表达数据转化为对数(log)值。
## 为什么要将基因表达数据转化为log值？
将基因表达数据转化为log值有几个好处：
1. **数据分布更接近正态
