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
                            
                                223阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            系列文章目录文章目录 单细胞测序流程(一)简介与数据下载单细胞测序流程(二)数据整理单细胞测序流程(三)质控和数据过滤——Seurat包分析,小提琴图和基因离差散点图单细胞测序流程(四)主成分分析——PCA单细胞测序流程(五)t-sne聚类分析和寻找marker基因单细胞测序流程(六)单细胞的细胞类型的注释单细胞测序流程(七)单细胞的细胞类型轨迹分析单细胞测序流程(八)单细胞的marker基因转化            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录前言一、数据背景二、使用步骤1.加载所需的R包2.读入数据与处理表格3.enrichGO函数进行GO/KEGG/自定义通路的富集4.简单的可视化三、结论 前言clusterProfiler 是业界大神Y叔写的一个R包,可以用来做各种富集分析,如GO、KEGG、以及GSEA富集分析等,并且对富集分析结果进行可视化。这里将使用clusterProfiler包对一些数据进行GO、KEGG等富集分析,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. qplotquick plot数据集:diamonds(1)基本用法eglibrary(ggplot2)
length(diamonds)
set.seed(1410)#设定种子数
dsmall<-diamonds[sample(nrow(diamonds),100),]#随机产生样本数
qplot(carat,price,data=diamonds)#画散点图 qplot(log(c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 如何在R中实现KEGG通路图
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库为生物信息学提供了丰富的生物通路、基因组数据和药物信息。在生物数据分析中,通路图的可视化能帮助我们理解生物过程。本文将带领你一步步实现R语言中的KEGG通路图。
### 实现流程
以下是实现KEGG通路图的基本流程:
| 步骤      | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-07 11:57:38
                            
                                472阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            ×××S 2012 高级图表类型 -- 气泡图与散点图 气泡图与散点图的性质都非常类似,通常是应用在显示两个连续变量之间的相关性。例如,在销售报表中,除了单独看销售数量与销售金额之外,同时也会想要知道这两个数值之间的相关性(趋势线),同时看看有无商品是否偏离这个趋势(销售数量高却销售金额低于平均),即可应用散点图来制作图表。至于气泡图则是较散点图多纳入一组连续变量,借由此连续变量的数值来            
                
         
            
            
            
            #第九章方差分析
 #需要的packages:car gplots HH rrcov multicomp effects MASS mvotlier
 #单因素方差分析
 #数据集来源multcomp包的cholesterol数据集
 library(multcomp)
 attach(cholesterol)
 table(trt)
 aggregate(response,by=list(tre            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前两篇文章我们介绍了 Jupyter Notebook 的一些基础用法,今天我们来介绍一下如何使用 conda 和 Jupyter 在 R 中开始一个数据科学项目。在开始之前我们先要明确一个概念:Kernel,即内核。内核是以特定的编程语言运行交互式代码并将输出返回给用户的进程,基于 Kernel,Jupyter Notebook 可以支持包括 R、Python 在内的多种编程语言。由于 Jupy            
                
         
            
            
            
            # R语言会诊KEGG弦图
在生物信息学中,基因组和生物通路的研究日益受到重视。KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库提供了丰富的生物通路信息,有助于研究基因、蛋白质及其相互作用。在这些研究中,弦图(Chord Diagram)是一种有效的可视化方式,可以帮助我们理解不同基因或物质在生物通路中的相互关系。本文将通过 R 语言介绍如何利用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # R语言绘制KEGG气泡图
## 引言
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是一种用于研究基因功能和代谢通路的数据库。气泡图是一种常用的数据可视化图表,通过圆形的气泡来表示不同的数据,大小和颜色可以反映出数据的大小关系。在生物信息学研究中,我们常常需要将基因或代谢物在Kegg通路中的富集情况可视化,以便更好地理解数据。本文将介绍如何使用R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                                692阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            R语言中KEGG网络图的使用,特别是在生物信息学和计算生物学领域,成为了不可或缺的分析工具。KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库提供了一系列的信号通路、代谢通路等功能模块,这对于理解基因功能、疾病机制以及药物作用机制等方面都具有重要意义。
### 技术定位
R语言因其强大的统计功能与丰富的生物信息学包,已经发展出了众多用于构建和分析KE            
                
         
            
            
            
            # 如何实现R语言KEGG和弦图代码
## 概述
欢迎,小白,很高兴你对R语言KEGG和弦图代码感兴趣。我将帮助你学习如何实现这一功能。首先,让我们了解整个流程。
### 流程概览
下面是一个展示整个实现KEGG和弦图代码的流程的表格:
| 步骤 | 描述 |
|------|-----|
| 1    | 下载KEGG数据 |
| 2    | 数据预处理 |
| 3    | 绘制和弦图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用R语言进行KEGG分析
## 介绍
在生物信息学领域,KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是一个非常重要的数据库和工具,用于对基因组、基因、蛋白质和代谢途径进行注释和分析。本文旨在向新手开发者介绍如何使用R语言实现KEGG分析。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start(开始)
step1[下载KE            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况,如果您在专业环境中进行计算机视觉,则在实践中可能会遇到这种情况。“少数”样本可以表示从几百到几万个图像的任何地方。作为一个实际例子,我们将重点放在将图像分类为狗或猫的数据集中,其中包含4,000张猫狗图片(2,000只猫,2,000只狗)。我们将使用2,000张图片进行训练- 1,000张用于验证,1,000张用于测试。深度学习与小数据问题的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # R语言绘制KEGG气泡图
 是一种用于描述生物系统功能和嵌入知识的数据库。KEGG气泡图是一种常用的可视化工具,可以用于展示基因、代谢物或其他生物实体在不同分类中的丰度或数量。在本文中,我们将使用R语言绘制KEGG气泡图的步骤和示例代码进行介绍。
## 准备工            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 R 语言展示 KEGG 的完整流程
在生物信息学中,KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库是一个重要的资源,用于揭示基因组和代谢网络的功能。对于刚入行的小白来说,理解如何使用 R 语言展示 KEGG 通常涉及几个步骤。本文将详细讲解整个流程,并附上具体代码示例。
## 整体流程
以下是使用 R 展示 KEGG 的基本步骤:            
                
         
            
            
            
            # R语言KEGG富集分类
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是一个基因功能注释和基因组学研究的重要数据库。它提供了生物学和化学相关的基因和蛋白质的大量信息,包括基因的分类、功能注释、代谢途径等。在生物信息学研究中,我们经常需要对一组基因进行功能富集分析,以了解这些基因的功能特征。R语言提供了丰富的生物信息学库,其中包括用于KEGG富集分类            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            目录1.基本概念2.如何构造SLR(1)分析表3.ACTION表和GOTO表的构造步骤4.冲突解决办法1.基本概念(1)按上述方法构造出的ACTION与GOTO表如果不含多重入口,则称该文法为SLR(1)文法。(2)使用SLR表的分析器叫做一个SLR分析器。(3)每个SLR(1)文法都是无二义的。但也存在许多无二义文法不是SLR(1)的。(4)LR(0)∈ SLR(1)∈无二义文法 &n            
                
         
            
            
            
            ### R语言KEGG 分类备注实现流程
为了教会你如何在R语言中实现KEGG分类备注,我将为你提供一份详细的步骤,并解释每个步骤需要做的事情以及相应的代码。
#### 步骤一:安装必要的R包
在开始之前,我们需要确保已经安装了所需的R包。在R中,我们可以使用`install.packages()`函数来安装包。以下是需要安装的包:
- `KEGGREST`:用于访问KEGG数据库的API            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-21 17:29:07
                            
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            作者 杜雨  今天跟大家介绍一款任坤大神写的新包——formattable。这个包的功能很简单,但是却很具创意性,它颠覆了R语言data.frame数据表的呈现方式,允许在表格内自定义视觉化元素,比如对某一列数据进行字号、颜色、背景、以及图形化处理,整体的版式仍然保留表格的样式,但是已经具有了表和图结合的意味。关于数据框的呈现方式,R语言内目前较好的自定义呈现方式是谢益辉大神的DT包,可以 将            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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