前面我在生信技能树分享过 批量cox生存分析结果也可以火山图可视化 介绍了火山图的基础认识，同时也给了大家代码可以批量做cox分析，并且绘制出来火山图。 GSM2711785 RKO-WT-rep1
GSM2711786 RKO-WT-rep2
GSM2711787 RKO-PRDM1-KO2-rep1
GSM2711788 RKO-PRDM1-KO2-rep2
GSM2711789
animalcules是一个R软件包，用于利用最新的数据分析、可视化方法和机器学习模型，为用户提供一个易于使用的互动式微生物组分析框架。它可以作为一个独立的软件包使用，或者用户可以用附带的交互式R Shiny应用程序探索他们的数据。传统的微生物组分析，如α/β多样性和差异丰度分析得到加强，而新的方法，如生物标志物识别，则由动物分子引入。animalcules生成的强大的互动和动态数字使
前言GWR4其实是一个非常专业的软件，功能非常强大，无奈bug实在是太多了，通常是在数据量大（大于1w条记录）的时候会出现。所以我不得不求助于R语言。准备工作1. 安装R Studio2. 安装spgwr的包install.packages("spgwr")3. 引入spgwr包library(spgwr)读取CSV数据这里我使用的就是之前在GWR4软件中运行的数据guangzhousufang&
转载
2023-11-27 19:43:34
94阅读
# 如何用R语言进行GWAS分析
## 简介
GWAS（Genome-wide association study）是一种用于发现基因与复杂疾病或特征之间关联的方法。在本文中，我将向你介绍如何使用R语言进行GWAS分析。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成整个分析过程。
### 流程概览
下表是进行GWAS分析的整体流程概览，我们将分为数据准备、数据清洗、关联分析和结果解读四个步骤进行
原创
2024-03-04 06:08:37
639阅读
GWAS结果显著SNP位点归类提取与变异类型转化根据GWAS得到的Rresult文件信息，能够找出每个snp位点对应的显著性情况和基因变异信息，接下来，需要根据表格中的信息进行归纳总结，对不同显著性层次进行区分，找出可能性最大的点，过程比较繁琐。这里笔者分享一个算法，使统计SNP和变异类型变的更加简便快捷，主要基于R语言的tidyverse完成。主要步骤与思路解析加载R包与环境，表型和基因列表文件
转载
2023-09-25 09:16:11
296阅读
# 项目方案：如何用R语言做GWAS
## 1. 简介
基因组关联研究（GWAS）是一种用来探索基因与特定表型之间关系的方法。在本项目中，我们将使用R语言来进行GWAS分析，以研究某种疾病或性状与基因的相关性。
## 2. 数据准备
在进行GWAS之前，首先需要准备好数据集。数据集应包含样本的基因型信息和表型信息。我们可以使用`read.table`命令来读取数据集。
```R
# 读取数据
原创
2024-03-15 05:25:45
468阅读
## R语言实现GWAS的Meta分析
基因组范围关联研究 (GWAS) 是探索基因组变异与表型特征（如疾病）的关系的一种方法。而Meta分析则是对多个GWAS结果进行综合分析，以获得更为稳健的结果。下面，我将向你介绍如何使用R语言实现GWAS的Meta分析，包括具体的步骤和代码示例。
### 流程概览
以下是进行GWAS Meta分析的大致流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|
R语言之相关系数计算篇简介：在环境微生物类的文章中，经常出现计算物种与基因、基因与基因、基因与代谢物之间的相关系数的内容，在这个计算的基础之上再进行相关的可视化。例如相关性热图、网络图等等。文献中常出现的相关系数有Spearman、Pearson两种。案例：之间课题组一个师兄想代谢组学中代谢物与基因之间的相关性，共选择了95种代谢物，3313个相关基因，三个实验组一个对照组（每组三个生物学重复，共
转载
2023-06-16 19:49:44
1279阅读
# 使用R语言实现p for interaction
## 概述
在R语言中，p for interaction是指通过散点图和回归线来展示两个变量之间的交互作用。这对于理解变量之间的关系以及分析数据非常有帮助。本文将介绍如何使用R语言实现p for interaction，并提供详细的代码和步骤。
## 整体流程
下面是实现"R语言p for interaction"的整体流程：
| 步
原创
2023-12-29 08:26:34
411阅读
# 第七章 基本统计分析
# 本章内容
# 描述性统计分析
# 频数表和列联表
# 相关系数和协方差
# t检验
# 非参数统计
# 7.1 描述性统计分析
# 本节中，我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法。为了便于说明， 我们将使用第1章中Motor Trend 杂志的车辆路试(mtcars)数据集。我们的关注焦点是每加仑 汽油行驶英里数(mpg
转载
2023-08-26 13:10:19
257阅读
在这篇文章中，我将系统地分享如何在R语言中解决与p值相关的问题。这一过程涵盖了从协议背景到逆向案例的每一个步骤，帮助读者深入理解如何在数据分析过程中处理p值。
### 协议背景
随着统计学和数据科学的发展，p值的作用愈发受到关注。p值帮助我们判断观察到的效果在零假设下出现的概率。大量的研究成本和结果评估都依赖于合适的p值解释。下面是p值定义和发展历程的时间轴：
```mermaid
time
# **R语言 P样条**
P样条是一种用于平滑数据的方法，常用于拟合曲线。在R语言中，我们可以使用`pspline`包来实现P样条。P样条是一种参数化的样条方法，其中样条的形状由一系列参数来控制，这些参数可以通过最小化平滑度的惩罚项来求解。
## **P样条的原理**
P样条是基于分段线性函数构建的。在每个节点处，P样条是一个线性函数，而在节点之间，P样条是一个曲线。曲线的平滑度由惩罚项来
原创
2024-06-27 05:46:59
162阅读
**R语言 p for interaction**
在统计学和数据分析领域，我们经常需要研究不同变量之间的相互作用。相互作用是指当两个或多个变量同时对另一个变量产生影响时所发生的情况。R语言提供了一种称为p for interaction（交互效应）的方法，用于评估不同变量之间的交互效应。本文将给出关于p for interaction的科普介绍，并通过代码示例来演示其用法。
**1. 什么是
原创
2023-11-30 11:08:08
985阅读
1.背景介绍R语言是一种用于数据分析和统计计算的编程语言，它具有强大的数学和统计功能，以及丰富的数据可视化工具。在过去的几年里，R语言在数据科学和人工智能领域的应用越来越广泛。这篇文章将介绍R语言的高级概率和统计方法，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。2.核心概念与联系在深入探讨R语言的高级概率和统计方法之前，我们首先需要了解一些基本的概念和联系。2.1概率论概率论是一门研究不
# GWAS分析中的蓝色值R语言代码实现指南
在生命科学研究中，基因组广泛关联研究（GWAS）是一项重要的分析方法，用来发现特定性状与基因型之间的关联。本文将向刚入行的小白详细介绍如何使用R语言实现GWAS分析中的blue值（最佳线性无偏估计）计算。我们将通过以下步骤完成整个流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
# GWAS全基因组关联分析及其R语言实现
全基因组关联分析（GWAS，Genome-Wide Association Study）是一种研究基因与特定性状、疾病之间关系的重要方法。通过比较有特定性状的个体与正常个体的基因组，GWAS可以帮助我们发现与疾病相关的遗传变异。本文将简要介绍GWAS的基本流程，并提供一个使用R语言进行GWAS分析的简单示例代码。
## GWAS的基本流程
1. *
置换检验 双样本均值检验的时候，假设检验的方法就是，检查正态性、独立性、方差齐性，分别对应的参数非参数方法进行假设检验，但是，这些方法都要求样本数必须有多少多少，但是，由于试验时，各种条件的限制，导致样本量过小，此时以上方法几乎都会失真，置换检验就应运而生了。 Permutation test 置换检验是Fisher于20世纪30年代提出的一种基于大量计算 （computat
转载
2024-08-20 23:06:51
157阅读
在S交互运行时要显示某一个对象的值只要键入其名字即可，如： > x <- 1:10
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 这实际上是调用了print()函数，即print(x)。在非交互运行（程序）中应使用print()来输出。print()函数可以带一个digits=参数指定每个数输出的有效数字位数，可以带一个quote=参数指定字符串输出
转载
2023-08-25 23:23:24
353阅读
# P value for trend in R语言
在统计学中，趋势P值（P value for trend）是用来检验一系列有序类别变量与某一连续变量之间的趋势关系的统计方法。在R语言中，我们可以使用一些统计工具来计算趋势P值并进行相关分析。本文将介绍如何在R语言中使用trend test包来计算趋势P值，并提供一个示例代码来展示如何进行相关分析。
## 什么是趋势P值？
趋势P值是用来
原创
2024-04-24 03:53:16
1023阅读
# 调整p值在统计学中的重要性
在统计学中，p值是用来衡量数据之间差异的显著性的一个指标。通常情况下，当p值小于0.05时，我们认为数据之间的差异是显著的，可以拒绝原假设。然而，在一些情况下，我们可能需要对p值进行调整，以减少假阳性的风险。
## 为什么需要调整p值
在进行多重比较的情况下，原假设的错误拒绝率会增加，导致假阳性的风险增加。为了减少这种风险，我们需要对p值进行调整。常见的调整方
原创
2024-05-17 07:24:38
473阅读
