编者按：数据科学家Alan Marazzi这篇讨论R和Python哪个对数据科学初学者更友好的文章有些偏向R语言，结论仅供参考。不过，它出色地展示了R语言在数据问题上犀利的表达力。对初学者而言，从高层抽象（由R语言中的原生结构或Numpy之类的Python第三方库提供）入手也确实更加便利。这不是你通常在网上看到的那类争论R和Python哪个好的帖子。事实上，我根本不想讨论到底哪个好。我只想说明，想
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2024-08-19 14:22:52
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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
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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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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作为一名合格的生信工作者，至少都要符合以下几个条件熟练使用Linux熟练使用高通量分析工具，如BWA, SAMtools等至少熟练使用一门编程语言，C/C++, Python, Perl, Go熟练使用一门统计工具且有着良好的统计素养，如R生物学基础扎实有自己对生物学问题的见解当然不是，难道你学习中文的时候，还得看各种语法，思考每一句用什么词最合适嘛？谁不是学会了几个最基本的结构，然后就开始去啃书
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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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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我们时常在各类生物科研公众号上看到鼓励大家学习python的广告，编程对于生命科学研究者来说确实是一项加分技能，能帮助他们完成许多关键的研究任务。然而，对于生命科学领域的研究者和学生来说，学习编程需要耗费极大的时间和精力， Python的语法也需要一定的时间来学习和理解。例如，缩进、冒号以及变量声明等都是Python独特的语法，在编写代码时极易在这些细微之处出错。Python支持多种数据类型，如字
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2023-10-16 16:06:39
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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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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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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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键盘通配符当查找文件时，不知道真正字符或不想键入完整名字时，命令又不支持正则表达式模块时，常常使用通配符代替一个或多个真正字符。* 代替0个或多个字符。
? 匹配任何单个字符，且不能为空字符。
[] 匹配中括号内的任意一个字符。
通配符示例：
ls *.conf
ls /home/*.sh
ls h*.conf
ls test
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 |
|-------
# 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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在医学研究领域，数据分析与可视化是关键任务，这里我们探讨选择R语言或Python的决策过程，这将对研究者和分析师的工作产生重大影响。
## 背景定位
在医学研究的实践中，数据处理、统计分析和可视化能力至关重要。R语言作为统计分析的老字号，提供强大的生物统计和图形工具；而Python则因其简洁性和广泛的机器学习库，近年来也渐渐成为医学研究中的热门选择。我们将通过四象限图分析这两种工具的技术债务分
作者：张丹，R语言中文社区专栏特邀作者民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。前言时间是数据的基本维度，是在做数据处理的时候，必须要掌握的技术。根据时间周期的不同，通常把时间分为，年、月、日、时、分、秒、毫秒等。对于年月日的数据是最常见的，也有很多的处理工具，时分秒的数据通常也会用处理日期的工具，这样有时候就不太方便。hms包，很小很轻，专注于时、分、秒的时间数据处理。目录hms包介绍
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2023-09-05 15:05:44
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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
# R语言与SPSS的选择：一个初学者的指南
在数据分析和统计学领域，R语言和SPSS都是常用的工具。然而，对于刚入行的小白来说，选择哪种工具进行数据分析可能会感到困惑。本文旨在帮助你理解如何评估R语言和SPSS，并通过一个结构化的流程，指导你做出选择。
## 整体流程
以下是评估R语言与SPSS的步骤，这将帮助你在做出决策时有一个清晰的思路。这个流程涵盖了从理解需求到选择工具的全过程。
