R语言：GO富集和KEGG富集、可视化教程，附代码小白一枚，博客仅用于记录自己的学习历程，参考了很多代码，感觉有些代码太复杂了，根据自己的喜欢进行了部分改动。1.文件准备导入准备好的差异基因列表，或者是某个你需要进行富集的模块的基因列表，只要有基因的名字就行，此处diff是我导入的基因列表的命名，SYMBOL是对应的基因的名字（也对应了后面我用到的SYMBOL类型的ID转换，就不用了再改动了。）d
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2023-08-18 18:09:56
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一、系统托盘显示1.1 实现思路：第一步：首先创建*walk.MainWindow主页面实例mw；第二步：创建*walk.NotifyIcon实例ni，并且与mw进行绑定；第三步：ni.MouseDown().Attach(）方法中实现托盘点击事件；第四步：创建托盘菜单，新建*walk.Action对象，并添加在ni中即可，多个菜单选项时，重复该步；第五步：点击关闭窗口时，弹出是否退出窗口，重写主
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2023-06-24 23:10:59
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# 使用R语言进行GO和KEGG功能富集分析
在生物学研究中，GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）功能富集分析是常用的方法，用来揭示基因或蛋白质的功能和通路信息。R语言提供了许多强大的包用来进行GO和KEGG功能富集分析，如clusterProfiler、KEGGREST等。
## 安装必要的R包
在进
原创
2024-07-11 04:57:33
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一名后端开发者讲述了自己如何在 Rust 和 Go 之间做出选择。“Rust 还是 Go，我该选择哪一个?”是我经常遇到的一个问题。不过我的答案也很简单 —— 选择 Go。之所以这样选择，不是因为 Go 是更好的语言，而是因为对于一个(看似)简单的问题，人们更想要一个简单的答案。两门语言似乎都在竞争同一用户群，而且它们似乎都是“系统编程语言”，所以它们之间一定会分出输赢，是这样吗?下面介绍一些实际
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2023-11-29 09:55:17
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用了9年的C++，1年的C#，最近改用go语言开发，深感go语言的设计简单，其设计宗旨也是less is more，它极大的加快了开发速度。 go语言吸取了很多现代语言的优点，一个比较重要的特性就是基于接口编程，函数是程序世界的第一公民，这个有点像scalar语言。实现这个接口的语言原型是interface。基于接口编程C++中不支持接口，接口的实现方式是用纯虚函数来实现的，C#具有接口，但是它
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2023-12-16 12:33:50
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前面的课程中，我们学习了GO/KEGG功能富集分析的操作步骤，并给大家演示了如果使用R语言绘制高级气泡图。之后，同学们都非常积极地拿着代码在自己的电脑上进行操作，基本也能够顺利完成，但也有一些同学可能对R或者RStudio的操作还不是很熟悉，遇到一些R包和Rstudio操作的问题。而猎豹师兄我，作为晚期重度强迫症患者，是坚决不允许这种有人学不会的情况发生的！另外，最近几期有关挖掘GEO速成SCI文
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2023-10-25 22:24:07
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# R语言GO分析
## 介绍
Gene Ontology（GO）是一种用于描述基因功能和相关生物过程的标准化系统。GO分析是通过将基因与GO术语相关联来解释基因表达数据的功能富集分析方法。在生物学研究中，GO分析被广泛应用于研究基因功能和生物过程。
R语言是一种用于数据分析和统计建模的强大工具。它提供了丰富的包和函数，可以用于进行GO分析。本文将介绍如何使用R语言进行GO分析，并提供相应的
原创
2023-10-26 17:37:46
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在处理“Java、Go、R语言”相关的问题时，我们常常需要整合多种技术与业务需求。下面是关于我在这方面的经历与发现的记录，这也许能为你们的项目提供一些灵感和支持。
### 问题背景
在一家公司，我的团队负责开发一套数据分析平台，使用了Java进行后端服务、Go进行高并发处理以及R语言做可视化分析。随着使用人数的增加，我们开始遇到一些性能瓶颈，影响了业务稳定性。
因此，我们开始分析问题的影响：
Go有许多预定义类型，这里简单把它们分为基本类型和高级类型。下面是基本类型列表：Go的基本类型共有18个，其中int和uint的实际宽度会根据计算架构的不同而不同。在386计算架构下，它的宽度为32比特，即4个字节。在amd64计算架构下，它们的宽度为64比特，即8个字节。byte类型可以看作unit8的别名类型，而rune可以看作int32的别名类型。rune类型专用于存储Unic
#第九章方差分析
#需要的packages:car gplots HH rrcov multicomp effects MASS mvotlier
#单因素方差分析
#数据集来源multcomp包的cholesterol数据集
library(multcomp)
attach(cholesterol)
table(trt)
aggregate(response,by=list(tre
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2023-08-08 17:56:21
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1. 背景R语言和Python用于数据分析和数据处理，并生成相应的直方图和散点图需要实现一个展示平台，后端使用Java，分别调用R语言和调用Python，并返回数据和图给前端显示这个平台主要实现多维度数据的特征选择，以及数据集协变量偏移（Covariate shift）的纠正的功能本质就是一个Java调用R语言以及Java调用Python的Demo，做得很简单，大神勿喷2. 技术栈Java 用的是
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2023-07-12 14:26:44
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写在前面后台难得有读者私信，请教了下图中文章的GSEA图能不能用R来画，今天就来简单写个教学。 GSEA（Gene Set EnrichmentAnalysis），即基因集富集分析，它的基本思想是使用预定义的基因，将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序，然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。GSEA 和GO、KEGG pathway不同的地方在于，后两者会提前设定一个阈值
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2023-06-25 13:20:52
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目录前言一、数据背景二、使用步骤1.加载所需的R包2.读入数据与处理表格3.enrichGO函数进行GO/KEGG/自定义通路的富集4.简单的可视化三、结论 前言clusterProfiler 是业界大神Y叔写的一个R包，可以用来做各种富集分析，如GO、KEGG、以及GSEA富集分析等，并且对富集分析结果进行可视化。这里将使用clusterProfiler包对一些数据进行GO、KEGG等富集分析，
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2023-08-08 09:18:17
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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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文章目录1.1 Ggplot2介绍1.2 Ggplot2特点默认值迭代高级元素1.3 Ggplot2映射组件layerScalecoordtheme1.4 Ggplot2自带数据集1.5 Ggplot2组成部分1.6 美观性参数1.7 多子图绘制1.8 图形类型与函数1.9 曲线拟合1.10 箱线图1.11 频率直方图与密度曲线1.12 柱状图1.13 时间序列1.14 散点图 1.1 Ggpl
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2023-09-11 12:34:07
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一、项目结构beego：请求访问控制器controller：控制器结构体models：定义需要映射建表的结构体orm：实现models中结构体routers：初始化路由入口 二、控制器接口设计ControllerInterface：控制器接口，提供Get和Post函数。Controller：公共控制器，实现ControllerInterface接口，并实现了Get和Post函数。自定义C
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2024-07-14 17:24:00
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目录1.基本概念2.如何构造SLR(1)分析表3.ACTION表和GOTO表的构造步骤4.冲突解决办法1.基本概念（1）按上述方法构造出的ACTION与GOTO表如果不含多重入口，则称该文法为SLR(1)文法。（2）使用SLR表的分析器叫做一个SLR分析器。（3）每个SLR(1)文法都是无二义的。但也存在许多无二义文法不是SLR(1)的。（4）LR(0)∈ SLR(1)∈无二义文法 &n
新系列 —— R高级绘图，准备整理所有曾经绘制过的图图和未来需要的图图们的代码！预计这个系列会囊括所有常见图形，只提供高级绘图代码，基础绘图主要在 R语言绘图 系列中进行介绍，这个系列咱们主打：需要XX图？没问题！来这里！找到你要画的图！点进去！直接复制粘贴RUN！更新顺序随机，小伙伴们有急需想要的图图也可以后台告诉我！我给它优先更新！带显著性标记的相关性气泡图首先我们先介绍一下什么是相关性气泡图
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2024-08-14 08:24:27
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火山图 Volcano plot
在统计学上，火山图是一种类型的散点图，被用于在大数据中快速鉴定变化。由于它的形成像火山喷发的样子，所以被称为火山图。和上文讲的曼哈顿图类似。
火山图基本元素
火山图也有很多种样式，在生物学高通量测序结果中，常见有的X和Y轴分别为aboundance
R语言这块我最近还挺感兴趣的，有兴趣的同学可以交流交流。先说一下可以做什么图吧，大概可以分为以下几类：1. Distribution 反应数据本身的分布：主要包括小提琴图(个人比较喜欢，和箱线图类似，包含的信息量更大)；箱线图；直方图；密度图；最后一个Ridgeline，其实是多个密度曲线的组合，看起来很酷。2. Correlation 反映数据之间的相关性：散点图；很常用且好用的热图；相关图(同
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2023-07-27 22:50:07
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