8月月底参加了菲沙基因的生信线上课程，直播听了一节，讲得有些啰嗦，听不下去，自己又有一些基础，于是凭课件自学。第一章为R背景及基础介绍，没有做过多改动，有兴趣学习的同学可以参加他们的线上课程。1.1 R语言背景
R语言是诞生于1976年左右的S语言的一个分支。而S语言是由A&T贝尔实验室的John Chambers于1976年开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释
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2023-07-07 14:48:35
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生物信息学中Python，R 和Perl 之争很久了，Perl，R，Python在生物信息学中分别扮演着怎样的角色？www.zhihu.com不过Perl慢慢走出主战场，就不谈了，Python和R无疑都是需要的。这里我们看看Python和R在生物信息学中的地位，初学者怎么学？先比较这两种语言的特点，这个链接很不错：R Programming vs Python | Explore the Top
[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/]# 测试Seurat包rm(list=ls())
suppressMessages(require(Seurat))
suppressMessages(require(ggplot2))
suppressMessages(require(cowplot))
#suppressMessages(require(s
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2024-01-11 20:59:37
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执行定量 RNAseq用 edgeR 估计差异表达 | 用 edgeR 估计差异表达 | 使用 powsimR 进行功效分析 | 使用 GRanges 对象查找未注释的转录区域 | 使用bumphunter从头开始查找显示高表达的区域 | 微分峰分析 | 使用 SVA 估计批次效应 | 使用 AllelicImbalance 寻找等位基因特异性表达 | 绘制和呈现 RNAseq 数据使用 HTS
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2024-08-15 16:29:44
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相信会看到这篇文章的每一位朋友，都是想通过各种方式找到易生信Python处理生物信息数据和作图这个课程来努力学习、提升自我的想法。怎么样更低成本找到这个课程进行学习变成了很多人的难题？那么就让我来帮你吧。那么今天的正题就是我们怎么样才能低成本找到课程？(当然首选渠道2_(:з」∠)_)1、有经济条件的当然是选择直接找到官方平台去购买了。这样的好处是音质好也有对应的服务提供2、在朋友圈找到分享网课的
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2023-07-28 21:08:34
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目的： 1. 计算自定义模序在所有蛋白质的匹配位点和次数 2. 输出超过阈值的蛋白质序列到Hit_sequences.fasta 3. Hit_sequences.fasta中序列用小写字母，匹配用大写字母 4. 返回一个数据框，内容包存储ID、注释行(anno)括——、长度(len)、匹配位置（Position），匹配次数(Hits)，相应序列（tag）一、问题思考：1. 如何快速计算匹
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2023-08-23 16:19:03
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R 语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。本文以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中的实例，详细讲述各方法的R语言实现途径。本文的主要特点为聚焦群落生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分析，
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2023-06-25 08:55:57
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R 语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。本课程以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中的实例，详细讲述各方法的R语言实现途径（详见教学内容）。主要特点为聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情
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2023-10-17 23:00:14
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在本课程中，我们将首先了解R的功能和用法。 R是一个非常适合数据分析和图形处理的软件环境。 它最初由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman于1993年创建。 他们创建了R作为一种语言，以帮助向学生教授入门统计学。 他们基于R语言，该语言基于1970年代贝尔实验室较早开发的S语言。 一段时间后，他们将R用作开源GNU项目。 现在，全世界都有非常活跃的R社区。
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2023-10-03 19:56:01
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大概按以下步骤进行就行，具体思路就是：基础语法+应用训练。一、京东上有很多R语言的书，先买两本描写R基础语法的书，例如《R语言实战》和《R语言初学指南》，书不用太多，两三本足够了。二、照着书本，把书上涉及到的代码一个字一个字地敲入到电脑上，运行，如果出错，仔细查看代码哪里有错了(初学者通常会打错字符，标点等)，一直到运行正常，在这一步里，你一定要仔细记笔记，笔记按照R的基础语法来记，例如R语言的编
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2024-05-10 18:26:48
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Introduction统计分析在生物信息学中具有非常重要的意义，因为生物信息学研究的数据量庞大、复杂性高，而统计分析可以帮助我们更好地理解和解释这些数据。下面是统计分析对生物信息学的几个重要意义：数据清洗和预处理：生物信息学研究中经常需要处理大规模的数据，而这些数据可能存在噪声、错误和缺失值等问题。统计分析可以帮助我们对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和可靠性。数据可视化：统计分析可以帮助
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2024-01-31 06:18:39
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简介 从Python生态系统中发现现代的新一代测序文库，分析大量生物数据主要特点使用最重要的Python库和应用程序执行复杂的生物信息学分析实施新一代测序，宏基因组学，自动化分析，群体遗传学等探索生物信息学数据分析的各种统计和机器学习技术生物信息学是一个活跃的研究领域，它使用一系列简单到高级的计算来从生物数据中提取有价值的信息。本书涵盖了新一代测序，基因组学，宏基因组学，群体遗传学，系统发育学和
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2023-11-07 16:30:43
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1、测试数据下载：ftp://ftp.ensemblgenomes.org/pub/plants/release-44/gff3/arabidopsis_thaliana/Arabidopsis_thaliana.TAIR10.44.chromosome.1.gff3.gz 2、[root@PC1 test2]# ls
Arabidopsis_thaliana.TAIR10.
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2023-06-26 22:33:26
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**R语言与Bioconductor生物信息学应用**
R语言是一种广泛用于数据分析和统计建模的开源编程语言，而Bioconductor则是一个专注于生物信息学领域的R软件包集合，提供了丰富的生物信息学工具和分析方法。结合R语言和Bioconductor，我们可以进行各种生物信息学分析，如序列分析、基因表达分析、蛋白质互作网络分析等。
### 序列分析
在生物信息学中，序列分析是一项非常重要
原创
2024-04-30 05:38:18
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本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第2章，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），第2章 连接数据机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法） 数据科学和它的使能技术机器学习一样，都是关于数据的，即使用海量数据训练算法，对未来事件作出预测；也会对存储的数据进行筛查，发现对商业有战略价值的模式。所以很自然地，机器学习过程中一个重
目录微生物来源分析写在前面准备微生物来源分析就正常样品而言，我们都会测定重复，这里基于多个样品的sourceracker分析出图，简单出一张饼图供大家参考基于多个重复，我们合并饼图展示欢迎加入微生信生物讨论群，扫描下方二维码添加小编微信，小编带你入伙啦，大牛如云，让交流变得简单。历史目录R语言分析技术扩增子专题基于phyloseq的微生物群落分析代谢组专题当科研遇见python科学知识图谱杂谈微生
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2024-03-08 19:25:28
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# R语言与Bioconductor生物信息学代码
## 介绍
R语言是一种流行的统计计算和数据可视化的编程语言，而Bioconductor是一个开源的生物信息学软件包，为生物学家提供了丰富的工具和资源来进行基因组数据分析。本文将介绍如何使用R语言和Bioconductor进行生物信息学分析，并提供一些示例代码来帮助读者了解如何在R中进行基因组数据处理。
## 安装R语言和Bioconduc
原创
2024-05-08 03:56:15
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作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R/Python），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等。前文提要：HopeR：全自动机器学习项目启动HopeR：全自动机器学习：自动特征筛选（A）本次试验要做的是，采用一些通用的方法来做自动特征筛选。尽管后面有想法自己做轮子，但是在自己做之前，我们
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2024-07-17 12:06:44
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一、R语言的安装我所做的R语言学习主要是为应对工作上的生信分析，如果你是往这个方向走，那么这篇文章很大可能会帮助你。如果你也是有python基础的话，那我写的可能会更対你口味。不过现在看到这篇文章可能比较杂乱，到时候等我学完会做个完整的系统整理。第一步，安装R：https://www.r-project.org/第二步，安装RStudio：http://www.rstudio.com/ide至于背
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2023-06-20 14:48:44
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这个问题，作为理论计算机科学的核心问题，其声名早已经超越了这个领域。它是Clay研究所的七个百万美元大奖问题之一，在2006国际数学家大会上，它是某个1小时讲座的主题。
要说起P和NP是什么东西，得先从算法的多项式时间复杂度谈起，注意，这里面的两个P都是指Polynomial(多项式)。
一个问题的规模指的是输入的总位数，比如一个n个数的排序问题，输入规模就是n。注意，
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2024-10-09 13:23:15
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