R语言:GO富集和KEGG富集、可视化教程,附代码小白一枚,博客仅用于记录自己的学习历程,参考了很多代码,感觉有些代码太复杂了,根据自己的喜欢进行了部分改动。1.文件准备导入准备好的差异基因列表,或者是某个你需要进行富集的模块的基因列表,只要有基因的名字就行,此处diff是我导入的基因列表的命名,SYMBOL是对应的基因的名字(也对应了后面我用到的SYMBOL类型的ID转换,就不用了再改动了。)d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写在前面后台难得有读者私信,请教了下图中文章的GSEA图能不能用R来画,今天就来简单写个教学。 GSEA(Gene Set EnrichmentAnalysis),即基因集富集分析,它的基本思想是使用预定义的基因,将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。GSEA 和GO、KEGG pathway不同的地方在于,后两者会提前设定一个阈值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-25 13:20:52
                            
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            功能富集分析,是指借助各类数据库和分析工具进行统计分析。挖掘在数据库中与我们研究的生物学问题具有显著相关性的功能类别,期望发现在生物学过程中起关键作用的生物通路,从而揭示和理解生物学过程的基本分子机制。其中GO富集分析就是重要的一个内容。通常我们可以很容易的通过各类在线网站得到GO富集结果,而后期的可视化往往是八仙过海,各显神通。今天小鹿特别奉上一件法宝--GOplot,让你的可视化呈现与众不同。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            上期“干货预警——原来基因功能富集分析这么简单!”和“【R语言】——基因GO/KEGG功能富集结果可视化(保姆级教程)”介绍如何使用DAVID在线分析工具对基因进行GO/KEGG功能富集分析和使用R ggplot包对获得的基因GO/KEGG功能富集结果进行可视化。本期介绍使用R clusterProfiler包和R AnnotationHub包对基因进行GO/KEGG功能富集分析、OrgDb包制作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            #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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            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            
                
         
            
            
            
            非零基础自学Golang 文章目录非零基础自学Golang第1章 走进Go1.1 Go编程语言概述1.1.1 Go 的历史 第1章 走进Go1.1 Go编程语言概述Go语言也叫Golang,是由谷歌(Google)公司在2007年推出的一款静态编译型语言。Go语言高效、简洁、容易上手,加上它的高并发和自带垃圾回收等特性,一出现就备受大家的喜爱。目前,越来越多的公司开始推广并使用Go语言,主要将其用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            怎么画散点图矩阵?data <- data.frame(x=c(1,2.5,3),y=c(3,5,6),z=c(2,3,5))
data
pairs(data[,1:3])         怎么看散点图矩阵?第一行第二个图表示的是y与x的关系,其中y为横坐标,x为纵坐标第一行第三个图表示的是z与x的关系,其中z为横坐标,x为纵坐标第二行第一个图表示的是x与y的关系,其中x为横坐标,y为纵坐标            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、系统托盘显示1.1 实现思路:第一步:首先创建*walk.MainWindow主页面实例mw;第二步:创建*walk.NotifyIcon实例ni,并且与mw进行绑定;第三步:ni.MouseDown().Attach()方法中实现托盘点击事件;第四步:创建托盘菜单,新建*walk.Action对象,并添加在ni中即可,多个菜单选项时,重复该步;第五步:点击关闭窗口时,弹出是否退出窗口,重写主            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用了9年的C++,1年的C#,最近改用go语言开发,深感go语言的设计简单,其设计宗旨也是less is more,它极大的加快了开发速度。 go语言吸取了很多现代语言的优点,一个比较重要的特性就是基于接口编程,函数是程序世界的第一公民,这个有点像scalar语言。实现这个接口的语言原型是interface。基于接口编程C++中不支持接口,接口的实现方式是用纯虚函数来实现的,C#具有接口,但是它            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言灰色关联分析法输入数据数据的标准化/归一化求灰色系数求差序列和最大值最小值求关联系数计算关联度并排序所有代码 灰色关联度分析(Grey Relation Analysis,GRA),是一种多因素统计分析的方法。简单来讲,就是在一个灰色系统中,我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱,再直白一点,就是说:我们假设以及知道某一个指标可能是与其他的某几个因素相关 的,那            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            混合模型是k个分量分布的混合,它们共同形成混合分布:F(x )f(x)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。F(x )= Σk = 1ķαķFķ(x )f(x)=∑k=1Kαkfk(x)为什么要使用混合模型?让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。让我们说有人向您展示了以下密度图:p <- ggplot(faithful, aes            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言data.table速查手册介绍R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本,让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加。data.table已经在金融,基因工程学等领域大放光彩。他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据的人。不过这个包的一些符号并不是很容易掌握,因为这些操作方式在R中比较少见。这也是这篇文章的目的,为了给大家提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.什么是NMDS分析? 人眼一般能感知的空间为二维和三维。高维数据可视化的重要目标就是将高维数据呈现于二维或三维空间中。高维数据变换就是使用降维度的方法,使用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间,去掉冗余属性,但同时尽可能地保留高维空间的重要信息和特征。 非度量多维标度(NMDS)分析,是PCoA的非度量替代方法。NMDS是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说,在R环境中,拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法,新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法结构方程模型入门 介绍然而,拟合结构方程模型可以成为分析师工具箱中的强大工具。相关视频设置 环境在R中实现SEM有许多不同的包,lavaan软件包为大多数SEM用户提供了全面的功能集,并且具有易于学习的语法来描述SEM模型。要安装lavaan,我们只需运行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            (R语言平台;模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程;潜变量分析;组成变量分析;非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理;混合效应模型;贝叶斯方法;经典案例练习及解读) 现代统计学理论和方法的不断完善,使科研工作对统计方法的要求也越来越高,面对纷繁复杂的数据,如何选择最为合适的数据分析方法已成为科研工作者,尤其是广大刚处于科研生涯起步阶段的研究生们最为棘手问题。随着科学的发展,一些科            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            结构方程模型是一个线性模型框架,它对潜变量同时进行回归方程建模(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。相关视频引言 诸如线性回归、多元回归、路径分析、确认性因子分析和结构回归等模型都可以被认为是SEM的特例。在SEM中可能存在以下关系。观察到的变量与观察到的变量之间的关系(γ,如回归)。潜变量与观察变量(λ,如确认性因子分析)。潜变量与潜变量(γ,β,如结构回归)。SEM独特地包含了测            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-27 07:24:07
                            
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            技能学习:学习使用golang(gin框架) + vue.js,开发前端全栈网站-1.工具和本地环境 1.前言之前学习了node.js + vue.js全栈开发,其实就是以node为后端并使用express框架进行前后端分离的全栈项目。 互联网发展日益成熟,要想成为一个称职的全栈工作者,就需要有在一周学会一个新后端工具的能力。 从今天开始我们针对前端全栈,学习使用go后端语言,并使用golang的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            go提供了详细且完整的标准库,同样我们使用go语言中的http包也非常方便,只需要几行代码便可以开启一个服务。现在,我们尽量使用代码理解下http包中的工作原理。package main
import (
	"fmt"
	"log"
	"net/http"
)
func helloWeb(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	fmt.Fprint            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-26 16:23:57
                            
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