轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)處理技巧
1.相同gene symbol合并。
merged <- POS_liver %>%
group_by(`MS2 name`) %>%
summarize(.names = "{.col}") %>%
as.data.frame()
2.數(shù)據(jù)預(yù)處理嘴瓤。
mrna3_liver=mrna2_liver[rowMeans(mrna2_liver)>1,]
3.數(shù)據(jù)預(yù)處理。
# 假設(shè) data 是你的數(shù)據(jù)框
# 計算每行數(shù)據(jù)中的缺失值數(shù)量
missing_values_per_row <- rowSums(is.na(data))
# 計算每行數(shù)據(jù)的總列數(shù)
total_columns <- ncol(data)
# 計算每行數(shù)據(jù)中缺失值的比例
missing_ratio_per_row <- missing_values_per_row / total_columns
# 篩選出缺失值比例小于等于10%的行
cleaned_data <- data[missing_ratio_per_row <= 0.1, ]
# 輸出處理后的數(shù)據(jù)框行數(shù)
print(nrow(cleaned_data))
