SOM自组织映射神经网络模型 的R语言实现 笔者前言: 最近发现这个被发明于1982年的方法在如今得到了极为广泛的应用，在提倡深度学习的时候，基于聚类的神经网络方法被众多人青睐。但是呢， 网上貌似木有人贴出关于SOM模型的R语言实现，我就抛砖引玉一下。一、SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM )神经网络是较为广泛应用于聚类的神经网络
input#step6-单细胞差异分析后的gsea富集分析
# 从中选取一种细胞类型进行二分组的GSEA分群
#挑选一种细胞类型进行二分组的GSEA分析（此处挑选毒性T细胞进行分析）
# 一：加载R包并制作genelist -------------------------------------------------------
rm(list = ls())
library(Seurat
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2023-07-28 13:37:25
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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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# 实现R语言gsea的步骤
## 流程步骤表格
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|:----:|:----------------------------|
| 1 | 下载安装GSEA软件 |
| 2 | 准备基因表达数据和基因集 |
| 3 | 运行GSEA分析
原创
2024-07-12 05:10:20
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如何实现“GSEA R语言”
# 引言
在生物信息学领域，基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）是一种常用的方法，用于揭示基因表达谱中的生物学意义。本文将介绍如何使用R语言实现GSEA分析，并向新手开发者详细解释每个步骤需要实现的代码。
## GSEA流程概述
GSEA的主要流程包括基因集的选择、基因表达谱的准备、基于基因表达谱的特征排序、基因集富
原创
2023-12-19 04:37:09
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# R语言 GSEA富集分析入门指南
富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）是一种统计方法，用于确定一组基因在不同生物状态下的表达差异是否显著。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用R语言进行GSEA富集分析。我们分步进行，确保你能够顺利完成整个过程。
## 流程概述
下面是GSEA分析的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
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
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2024-07-28 14:53:34
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之前我们在讲转录组系列的时候，说过差异基因的功能富集，用的是GO和KEGG分析。但是这远远不够，很多研究者更喜欢使用GSEA，全名是Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)。GSEA在一定程度上与GO一样，但是两者具有巨大的差别。GO使用的是差异基因，因为阈值的设定是人为的，所以很有可能遗漏一些重要基因，仅仅是因为这些基因的变化较小。而GSEA则不同，它需要的是
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2023-10-07 19:42:39
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在完成差异基因表达分析之后，自然而然可以想到GSEA分析（gene set enrichment analysis，基因集富集分析），这个分析需要使用基因差异表达的信息和一系列基因集进行。分析结果是这个基因集的标准化富集分数和相应的p值。 注意，本文使用的是fgesa这个R包，不是常见的c
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2024-06-07 21:24:24
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我一直强调：数据挖掘的核心是缩小目标基因！
各种数据挖掘文章本质上都是要把目标基因集缩小，比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因，不管是表达芯片还是RNA-seq测序的，采用何种程度的差异分析，最后都还有成百上千个目标基因。如果是临床队列，通常是会跟生存分析进行交集，或者多个数据集差异结果的交集，比如：多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包 ，这样的基因集就是100个
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2024-09-29 10:57:52
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# 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
原创
2024-08-21 07:02:36
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基因表达数据分析和实验设计密不可分，总体来说，实验设计有两大类思路：一类是时间序列分析，主要思想是测定基因多个时间点的表达值，通过聚类和主成分分析等分析手段寻找调控基因，进而研究其深层机制；第二类是基因表达差异的限制性分析。 所谓
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2024-10-17 18:35:17
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目录背景工作环境加载数据前处理 背景在进行差异分析过程中，尤其是食品中一些功能因子的添加可能影响并不在几个基因上，而是对于一系列基因有着一定的影响，这些影响可能集中在某一些通路上面。因此，联合分析某一些通路上，或者某些特定组合上的基因变化，对于寻找差异不是特别明显，但是却有实际作用的基因特别重要。工作环境加载library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.d
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2023-11-21 13:03:39
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# 使用R语言进行GSEA山峦图绘制的探索
基因集富集分析（GSEA）是一种用来判断基因集在不同生物条件下是否有显著表达差异的统计方法。通过GSEA，研究人员可以探索基因网络和生物过程的富集情况，从而对生物学趋势和机制进行更深入的解读。本篇文章将指导您如何在R语言中进行GSEA分析，并绘制山峦图（ridge plot）。
## 1. 准备工作
在使用R进行GSEA分析之前，您需要确保您安装了
原创
2024-09-28 03:53:38
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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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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
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2023-12-02 05:52:45
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r语言基因富集分析GSEA是一种常用于分析基因表达数据的方法，其主要目标是判断一组预先定义的基因集合在不同条件下的表达差异。通过富集分析，研究人员能够识别出在特定条件或生物过程中显著上调或下调的基因集合，从而帮助解释复杂的生物现象。在这篇博文中，我将分享如何使用R语言进行基因富集分析GSEA，整个过程包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和扩展部署。
### 环境预检
在开始之前
数据时代来临，各个学科研究面临的数据处理需求越来越多。为满足广大硕士博士和科研人员地理数据处理分析需求，我们开设了这个地理数据科学培训班。我们已经开过的课程目前我们已经上线了三大课程体系：
空间分析方法与应用
涉及GIS空间分析、遥感等空间数据分析和挖掘可视化有关方法
R语言地理计算
R语言及空间分析处理挖掘的方法
应用专题课
部分教程资料
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2023-09-07 13:30:45
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GSEA文件准备setwd("F:\\GEO\\GEO芯片数据/")
##下载好的载入
load('GSE35896_eSet.Rdata')
a=gset[[1]]
##取出第一个元素赋值给一个对象a
dat=exprs(a)
#a现在是一个对象，取a这个对象通过看说明书知道要用exprs这个函数，该函数得到表达矩阵
#现在 得到的dat就是一个表达矩阵，只不过基因的ID是探针名
dim
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2023-06-25 13:04:35
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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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