240 發(fā)簡(jiǎn)信
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  • GEO單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)樣本拆分

    這個(gè)數(shù)據(jù)包括了10個(gè)單細(xì)胞樣本榕茧，但是他們事先將數(shù)據(jù)合并了崎坊，其實(shí)我只需要其中的3個(gè)樣本，所以我需要拆分一下1.加載數(shù)據(jù) 2.正式拆分蚪战，使用tidyverse函數(shù) 3.按照樣本將...

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    生信小白開始接活——文本處理（二）

    上篇處理了最簡(jiǎn)單的單細(xì)胞公共數(shù)據(jù)，即1個(gè)樣本對(duì)應(yīng)1個(gè)矩陣文件（tsv）庸推，讀取統(tǒng)計(jì)就行了蒜茴，但是GEO公共數(shù)據(jù)庫(kù)中還存在如下的情況：例如GSE178318，15個(gè)樣本的信息全部混...

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    肝癌單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)集查詢

    1. GSE138709 5個(gè)腫瘤樣本 + 3個(gè)鄰近的正常組織 數(shù)據(jù)集鏈接：GEO Accession viewer (nih.gov)[https://www.ncbi.n...

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    R語(yǔ)言ggstatsplot包做卡方檢驗(yàn)

    -如圖所示，卡方值為15.01壁顶，p = 0.005 < 檢驗(yàn)水準(zhǔn)0.05珠洗，可認(rèn)為鉆石的顏色與分類不獨(dú)立，即存在關(guān)聯(lián)若专。-各個(gè)clarity的組內(nèi)比較许蓖，不同顏色鉆石的數(shù)量的差異均...

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    統(tǒng)計(jì)方法的選擇（3）--非參數(shù)檢驗(yàn)

    前面探索了如果對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)分布檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)符合正態(tài)分布调衰，并且數(shù)據(jù)方法齊性膊爪，那么就可以采用參數(shù)檢驗(yàn)的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果數(shù)據(jù)的分布不符合正態(tài)分布或者方差齊性嚎莉，那么就要采用非...

  • 批量處理——apply批量計(jì)算組間差異

    相比于網(wǎng)頁(yè)工具米酬，使用編程語(yǔ)言處理科研數(shù)據(jù)的一大優(yōu)勢(shì)，在于高度的定制化趋箩，以及批量處理數(shù)據(jù)的快捷性和高效性 對(duì)于批量處理數(shù)據(jù)的方法赃额，之前使用for循環(huán)和apply語(yǔ)句進(jìn)行處理過琼懊，...

  • 使用R下載HPA數(shù)據(jù)庫(kù)的免疫組化數(shù)據(jù)

    HPA數(shù)據(jù)庫(kù)有豐富的切片數(shù)據(jù)和免疫組化的切片，可以從網(wǎng)站一個(gè)個(gè)下載保存爬早，然后把對(duì)應(yīng)的信息保存哼丈，再重命名，再次比對(duì)信息筛严。 但是醉旦，這樣的操作，可謂耗時(shí)耗力桨啃，還有可能在對(duì)比的時(shí)候出...

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    批量處理——for循環(huán)批量計(jì)算組間差異

    相比于網(wǎng)頁(yè)工具匈棘，使用編程語(yǔ)言處理科研數(shù)據(jù)的一大優(yōu)勢(shì)，在于高度的定制化析命，以及批量處理數(shù)據(jù)的快捷性和高效性 對(duì)于批量處理數(shù)據(jù)的方法主卫，之前使用for循環(huán)和apply語(yǔ)句進(jìn)行處理過，...

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    ggplot2優(yōu)化小提琴圖（添加組間差異顯著性软吐，基礎(chǔ)知識(shí)）

    這里不直接用ggplot2畫瘩将，因?yàn)橐霾町惙治觯灾苯佑胓gpubr step0.數(shù)據(jù)讀取 load("Type.Rdata") 首先外面是一個(gè)小提琴圖凹耙，中間一個(gè)箱式圖姿现，然...

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