项目内容课程班级博客链接20级数据班作业要求链接python作业博客名称2003031108—黄江—Python数据分析五一假期作业要求每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决，不要直接截图代码！！),截图（只截运行结果）。作业：把期中考试代码看懂、运行并调通，要求每一行 或 每个重要功能写上注释。一、分析1996~2015年人口数据特征间的关系import numpy a
转载
2023-09-08 19:31:12
118阅读
TCGA癌症基因差异分析步骤 文章目录TCGA癌症基因差异分析步骤1. 数据库下载2. 将分散的文件转化为矩阵3. 将矩阵id转化为基因名4. 进行差异表达分析 1. 数据库下载进入TCGA数据库官网，根据自己的需求下载各种癌症的数据库，全部勾选好对应的需求之后，下载解释文件（manifest），基因表达量文件（cart），临床数据（clinical），生物多样性数据（biospecimen），样
转载
2024-06-22 06:56:58
119阅读
点赞
一、Python数据分析工具二、数据探索一、对数据的质量分析异常值的分析：1. 简单的统计量分析：查看最大最小值是否在合理范围2.3δ原则，在正态分布下异常值被定义为一组定值与平均值的距离超过3倍的标准差。3.箱形图分析：异常值被定义为小于QL-1.5IQR 或大于QR+1.5IQR QL是所有数据的下四分位，QR是所有数据的上四分位。IQR是QR-QLDataFrame中d
转载
2024-09-19 14:36:08
92阅读
# Python分析TCGA数据：一场数据科学之旅
癌症是当今医学研究中最复杂且挑战性的领域之一。癌症基因组图谱（TCGA, The Cancer Genome Atlas）为我们提供了一个宝贵的数据资源，包含了来自不同癌症患者的基因组、转录组和临床信息。本文将介绍如何使用Python分析TCGA数据，以期能够帮助研究者更好地理解这些数据。
## 数据准备与获取
### TCGA数据的获取
原创
2024-09-01 06:17:27
245阅读
表达矩阵一般比较大，小的几百M，大的1-2个G，浏览器直接下载很慢，后台一直打包下载不下来。需要用 命令行下载。 gdc-client工具下载网站： https://gdc.cancer.gov/access-data/gdc-data-transfer-tool 。此外，用 gdc-client.exe 下载的话还需要额外安装 Strawberry。临床
转载
2023-07-16 17:45:33
690阅读
说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，机械工业出版社。电影数据分析所需文件在Day2中下载，接下来要用到的一些文件的文件格式如下：users.dat文件格式
1::F::1::10::48067
2::M::56::16::70072
3::M::25::15::55117
转载
2024-06-07 06:47:43
41阅读
最近TCGA更新了，下载研究一下，我们从TCGA下载STAD的数据，选择其中的一个打开，发现了一个好消息那就是矩阵的整合难度降低了，而且提供TPM以及FPKM 还有校正的count 以及gene_name在我的主页更新了TCGAbiolinks的方法，更为方便和快捷。同时我也提供了临床数据的处理方式其实整理起来比较简单，这里我没有使用python去写脚本，使用R硬刚，说实话头有点铁。首先整理好你要
转载
2023-11-01 18:05:46
342阅读
一、基本概念生存分析是对生存资料统计分析的一类技术，其理论与方法被广泛应用于生命科学、医药卫生等领域。生存资料既包含定性信息（结局，一般为二分类，如：死亡、存活）又包含定量信息（随访开始至结局出现时间，如：生存时间）。理论上，每一位受试者皆应获得结局及结局出现的时间，但是，在实际临床试验中，由于研究时间限制或受试者中途失访等原因，未能观察到部分个体发生结局事件，无法获得其准确的时间，即删失(cen
转载
2024-07-16 13:09:13
43阅读
# Python分析TCGA数据库
TCGA（癌症基因组图谱）数据库是一个包含多种癌症相关的基因组数据的重要资源，研究人员可以通过对这些数据的分析来发现癌症的潜在生物标志物，辅助临床决策。在本文中，我们将通过Python对TCGA数据进行简单分析，并绘制饼状图，以展示不同癌症类型的分布情况。
## 一、环境准备
首先，你需要安装以下Python包：
```bash
pip install
## Python 单多变量分析 TCGA
### 概述
在肿瘤研究领域，TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个重要的数据库，它提供了大量的癌症样本数据。使用Python进行单多变量分析可以帮助我们理解肿瘤基因表达的特征，并从中挖掘有关癌症的重要信息。
### 单变量分析
单变量分析是通过对基因的单个特征进行统计学分析来了解其与肿瘤之间的关系。常见的单变量分析方法包括
原创
2023-08-19 08:36:54
222阅读
加载调用函数包import numpy as np # 快速操作结构数组的工具import pandasimport matplotlib.pyplot as plt # 可视化绘制from sklearn.linear_model import Lasso,LassoCV,LassoLarsCV 数据读取data = pd.read_csv('C://Users//TD//D...
原创
2021-06-09 17:20:23
1194阅读
在数据科学和生物统计学中，生存分析是一种非常重要的知识领域。生存分析的目标是评估某个事件发生的时间，像生存时间、故障时间等。在很多实际问题中，如医疗研究、金融风险评估等，生存分析常常需要与机器学习方法结合使用以提高预测性能。在这篇文章中，我们将使用 Python 对生存分析进行 LASSO 回归的实现过程进行详细记录。以下是我们将遵循的结构。
```mermaid
flowchart TD
嵌入式选择有没有可能将特征选择过程与学习器训练过程融为一体。以前我们设计学习器是希望均方误差达到最小值----min E(x;w)但是如果我们希望把不需要的特征变为0呢？我们可以把但是这是一个NP-hard问题。（NP-HARD问题可以理解为容易算出任何一种情况的结果值，但是要计算所有结果值然后统计出最小最大值会很难。） 所以怎么办呢？两个办法，办法一： L2正则化二范数是把所
转载
2024-07-23 16:22:17
75阅读
# TCGA数据分析流程入门指南
在生物信息学中，TCGA（癌症基因组图谱）是一个重要的数据来源，用于癌症研究。作为一名刚入门的开发者，了解TCGA数据分析的流程至关重要。本文将为你提供一个详尽的分析流程和相应的代码示例。
## TCGA数据分析流程概述
首先，下面是TCGA数据分析的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据获取 | 从TCGA数据
# 使用R语言分析TCGA数据入门指南
## 1. 引言
在生物信息学及医学领域，TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据集是一个重要的资源，提供了多种癌症类型的基因组信息。分析这些数据需要掌握一定的R语言编程知识以及相关的生物信息学工具。本篇文章旨在指导刚入行的小白，教会他们如何使用R语言分析TCGA数据。
## 2. 流程概述
在开始之前，我们需要明确整个流程。以
原创
2024-10-26 03:47:16
450阅读
一. “生存分析前的数据整理”1.读入数据表达矩阵只需要tumor数据，不要normal，将其去掉，新表达矩阵数据命名为exprSet；临床信息需要进一步整理，成为生存分析需要的格式，新临床信息数据命名为meta。由于不同癌症的临床信息表格列名可能不同，这里的代码需要根据实际情况修改。rm(list=ls())
proj = "TCGA-KIRC"
load(paste0(proj,".Rdata
检测RTCGAToolbox包功能并加载检查RTCGAToolbox是否下载输入命令：library(“RTCGAToolbox”) 不报错则已经下载该工具包检测RTCGAToolbox功能是否完好输入命令：getFirehoseDatasets() 若生成肿瘤数据库名称，则完好 否则重新下载RTCGAToolbox包查看当前工作目录输入命令：getwd() 若想更换工作目录输入命令：setwd(
转载
2024-09-03 18:38:45
99阅读
我前面写过 单基因GSEA分析策略（数据分析免费做活动继续） ，然后马上就碰到了一个求助，复现下面的图表！发表在Cancer Management and Research的简单数据挖掘杂志：Apolipoprotein C1 (APOC1) promotes tumor progression via MAPK signaling pathways in colorectal cancer，仔细
转载
2024-08-05 09:26:07
95阅读
欢迎关注”生信修炼手册”!通过收集整理TCGA中不同肿瘤患者的生存数据和基因表达谱信息，OncoLnc提供了
原创
2022-06-21 09:22:15
234阅读
TCGA数据已经改版，workflow.type只有STAR-counts数据，改版后数据下载与预处理方法见：TCGA测序数据改版后的应对以下为改版前的方法：library("TCGAbiolinks")
library("SummarizedExperiment")一、数据下载1 GDCquery筛选-下载数据数据query <- GDCquery(project = "TCGA-PRAD
