提到数据挖掘，我们第一反应就是之前听到的啤酒和尿不湿的故事，该故事就是典型的数据挖掘中的关联规则。购物篮分析区别于传统的线性回归的主要区别为，关联分析针对离散数据；常见关联规则：关联规则：牛奶=>鸡蛋【支持度=2%，置信度=60%】支持度：分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋，需设定域值，来限定规则的产生；置信度：购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋，需设定域值，来限定规则的产生；最小
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2024-06-08 23:20:12
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生信（一）——DESeq2差异基因分析 文章目录生信（一）——DESeq2差异基因分析一、差异基因分析原理二、代码实现1、前提：安装DESeq2包2.代码实现三、小结 记录学习过程，共勉。 一、差异基因分析原理详见二、代码实现1、前提：安装DESeq2包2.代码实现setwd("D:\\RData");#设置编码位置
rt<-read.table("GSE149549_mRNA_Expre
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2023-09-13 20:34:56
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在这篇博文中，我将介绍如何使用 R 语言进行生物信息学分析的入门课程。我会详细阐述环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等方面的内容。希望能够帮助到想要学习生信分析的朋友们。
## 环境准备
进行 R 语言的生信分析，需要确保你有适当的软硬件环境来支持这一过程。以下是我对环境准备的总结。
| 软硬件要求 | 版本 | 兼容性 |
|-------
R编程言语在数据剖析与机器学习范畴现已成为一款重要的东西。跟着机器逐步成为愈发中心的数据生成器，该言语的人气也必然会一路攀升。不过R言语当然也具有着自己的优势与缺陷，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强壮能力。 R语言的优势 正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程言语人气排名所指出，R言语所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的言语，R现已成为S核算编程言
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2023-07-16 16:36:32
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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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文章目录主要函数描述性统计比较均值增强R中的ANOVA事后检验（post-hoc）比较比例比较方差计算效应量相关性分析计算相关性重塑相关矩阵相关矩阵取子集可视化相关矩阵添加P值和显著性标记提取统计信息数据处理辅助函数其他安装和加载描述性统计t检验单样本t检验配对t检验两样本t检验分组后进行比较多组间的两两比较方差分析完全随机设计方差分析随机区组设计资料的方差分析拉丁方设计方差分析两阶段交叉设计资料
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2023-08-05 14:09:16
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# 生信分析用R语言还是Python：新手指南
生物信息学（生信分析）是一个迅速发展的领域，涉及大量的数据分析和计算。在进行生信分析时，通常会在R语言和Python之间做出选择。本文将为刚入行的小白解析生信分析的基本流程，帮助你判断使用哪种编程语言。
## 一、生信分析的流程
下面是生信分析的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[获取数据] --> B[数
一，R语言基础和环境搭建1.编程语言 2.R语言数据操作技巧 3.R语言与windows系统、Linux服务器及使用方法 4.R 语言与生物信息数据的联系 5.多组学数据的分析方法 6.R语言在生物信息学中的应用二，R语言及基本语法 1.R语言发展脉络 2.R与工作目录 (工作目录，切换工作目录) 3.R的数据类型及结构 (数值型、逻辑型、字符型、向量、列表、数据框、矩阵) 4.R中各数据类型的赋
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2023-10-26 13:10:23
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题目目录1. 安装一些R包。2. 了解ExpressionSet对象，比如CLL包里面就有data(sCLLex)，找到它包含的元素，提取其表达矩阵(使用exprs函数)，查看其大小。3. 了解 str,head,help函数，作用于第二步提取到的表达矩阵。4. 安装并了解hgu95av2.db包，看看ls("package:hgu95av2.db")后显示的那些变量。5. 理解head(toT
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2023-06-27 19:22:14
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作者：就在那里000 之前写过生存分析的数学相关基础知识，这次直接使用R语言进行生存分析的实战演练。1. 生存分析install.packages(c("survival", "survminer"))
# Load the packages
library("survival")
library("survminer")导入示例需要的数据# Example data sets
data("lun
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2023-09-21 16:44:04
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生信分析中，R语言与Python的区别主要体现在其功能适应性、数据处理能力和社区支持。无论是进行基因组学、转录组学还是蛋白质组学方面的分析，两者都有各自的优势与特点。但在选择时，一些具体的工作策略与备份、恢复、灾难场景等方面也同样重要。
### 备份策略
在生信分析中，我们必须制定一套合理的备份策略，以保证分析过程中的数据安全。备份可采用定期计划进行，以下是一个简单的甘特图展示了我们的备份策略与
# 生物信息学分析中的R与Python：一个比较与实例
生物信息学（Bioinformatics）作为一个跨学科的领域，结合了生物学、计算机科学和统计学，其分析工具的选择至关重要。目前在生信分析中，R和Python都是备受青睐的编程语言。本文将探讨这两种语言在生信分析中的应用，并通过代码示例详细说明它们的优势。
## R语言在生信分析中的优势
R语言以其强大的统计分析功能和图形可视化能力，在
原创
2024-10-04 07:06:30
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最近我们被客户要求撰写关于生存分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例
R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例 在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率。该模型包含Fine和Gray（1999）的模型作为一个特例。这可以用来对次分布危险的比例假设做
目前人们对lncRNA认识还处在初级阶段，lncRNA起初被认为是基因组转录的“噪音”，是RNA聚合酶II转录的副产物，不具有生物学功能。然而大量研究表明，lncRNA在细胞核内、核外，通过染色质修饰，转录调控，转录后调控等多种方式调节基因表达，在肿瘤发生发展中具有重要作用。 一般来说，lncRNA功能研究的主线包含3个主要步骤：（1）高通量筛选。全转录组测序和lncRNA芯
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2023-10-17 20:46:23
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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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概念：将物理或者抽象的对象的集合分成有类似的对象组成的多个类或者多个簇的过程被称为聚类。实现过程：1.进行数据预处理（在生信中聚类分析的预处理是使用PCA进行主成分分析）2.进行数据的标准化主要的聚类算法都包括：1.基于划分的的聚类方法（这主要就是生信聚类分析的主要算法）：对给定的包含n个样本的数据集，可以将数据划分为k个组，即构成数据的k个划分（与k-means关系？），每个划分表示一个聚簇。要
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2024-07-23 09:53:36
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这个工具可以说是分析TCGA数据库数据分析工具中比较简单好用的工具了，包括生存分析，表达差异分析，相关性分析等，现在，这个数据库又更新了新功能，那就是免疫细胞浸润评估，之前可能大家用TIMER2.0 (http://timer.cistrome.org/) 和CIBERSORT等工具，现在GEPIA也能做啦。我们先来看看一下。在老版本首页右上角有入口，不过，目前应该还是在测试中。进去后可
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2024-05-29 12:18:41
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1写在前面前面我们用WGCNA分析得到多个模块，其中有一些模块和我们感兴趣的表型或者临床特征是相关的。?接着就是要做模块的富集分析了，帮助我们了解这些模块的基因都有哪些已知的功能，涉及到哪些通路，在哪些疾病中最为重要。?现在这种做富集分析的包还是蛮多的，WGCNA包内也是内置了相关功能，不过首推的还是Y叔的clusterProfiler，在我心中真是YYDS。?2用到的包rm(list = ls(
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2023-12-08 16:08:41
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# 雷达图生信R语言入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用R语言绘制雷达图感到困惑。别担心，本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你快速掌握这一技能。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来了解绘制雷达图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装和加载必要的R包 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 绘制雷达图 |
| 4 | 调
原创
2024-07-21 09:08:52
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# 生信分析中R软件与Python的应用
生物信息学（生信分析）是一个快速发展的领域，涵盖了生物学、计算机科学和统计学。R和Python是当前最流行的两种编程语言，在生信分析中被广泛使用。本文将讨论这两种语言的优缺点，并提供相应的代码示例。
## R与Python的比较
### R语言
R是一种专为统计和数据分析设计的语言。它提供了一个强大的绘图系统和丰富的软件包，适合进行复杂的数据分析和
