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lie to brain
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重復(fù)單細(xì)胞it-ChIP文章小圖Tips: 最近看單細(xì)胞ChIP-seq 文章一個(gè)圖询微，本來(lái)作者用base plot 畫(huà)的，因此嘗試用ggplot2 畫(huà)出base plot 風(fēng)格狂巢。 圖表達(dá)意思：在小鼠胚胎發(fā)育...
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這幾組方法篩選 交集幾乎沒(méi)有撑毛。這是合理的嘛
WGCNA:使用模擬數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估不同的模塊檢測(cè)方法和基因篩選方法
原文鏈接：Simulated-07-Membership.pdf (ucla.edu)[https://horvath.genetics.ucla.edu/html/Coex...
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多列用reduce intersect就ok
R語(yǔ)言取兩列的交集
殺殺 在數(shù)據(jù)分析中我們有時(shí)需要對(duì)矩陣取交集 比如我們有如上兩個(gè)矩陣，在R中我們可以用intersect函數(shù)來(lái)取它們的交集 得到結(jié)果是4和5都在兩個(gè)矩陣中出現(xiàn)唧领。 但是有時(shí)候我們...
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有R語(yǔ)言版本嗎藻雌？
根據(jù)表達(dá)量排序，并輸出不同表達(dá)量區(qū)段的基因
I have a file with two tab-separated columns. The first column contains IDs and the sec...
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上下調(diào)基因難度不可能富集到同一個(gè)通路嗎？
一行代碼搞定上下調(diào)基因分別富集
我們經(jīng)常遇到上下調(diào)基因分別做富集分析(GO,KEGG)萨驶，并且整合在同一張條形圖中。 常規(guī)的想法就是分上下調(diào)基因分別做富集分析艇肴，使用ggplot包腔呜，設(shè)置因子，計(jì)算雙向的log1...
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有新增方案哦sigscore
GSA再悼、GSEA核畴、ssGSEA、GSVA的算法原理及它們的聯(lián)系與區(qū)別
一冲九、 簡(jiǎn)述 ? ? 為了從基因的表達(dá)水平中得到更加具體直觀的生物學(xué)功能變化的信息谤草，多種基于已知的基因集的分析方法應(yīng)運(yùn)而生。其中莺奸，基因集分析（Gene Set Analysis...
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可以做配對(duì)的嘛
R語(yǔ)言~繪制對(duì)半小提琴圖
最近丑孩，眾多學(xué)術(shù)期刊上開(kāi)始出現(xiàn)一些讓人眼前一亮的高顏值小提琴圖。在網(wǎng)上搜羅一番灭贷，發(fā)現(xiàn)温学，規(guī)范的稱(chēng)呼應(yīng)該是split violin。直譯有點(diǎn)太抽象了甚疟，暫且譯為對(duì)半小提琴吧仗岖。 該功能...
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大佬 有公眾號(hào)嗎愈案？
R中完成PSM，CBPS鹅搪，IPTW站绪，Doubly robust estimation總結(jié)
前段時(shí)間在幫女朋友做基于MIMICIII的臨床數(shù)據(jù)分析，需要用到傾向性分析丽柿，下面總結(jié)一下個(gè)人在這個(gè)過(guò)程中積累的知識(shí)和學(xué)習(xí)的R包恢准。1.什么是傾向性分析：2.PSM，CBPS甫题，I...
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STAR +RSEM 組合還是可以的
RSEM錯(cuò)誤解決：The SAM/BAM file declares less reference sequences (25)
不管是STAR馁筐，還是RSEM，都是第一次使用坠非，所以在使用過(guò)程中難免摸著石頭過(guò)河敏沉，犯了各種錯(cuò)誤。 接下來(lái)是使用RSEM過(guò)程中遇到的一個(gè)小錯(cuò)誤和解決辦法炎码，記錄下來(lái)盟迟，加深印象。 一...
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使用deeptools將bam文件轉(zhuǎn)換為bw文件整理ChIP-seq / CUT & Tag 分析時(shí)用到的工具潦闲。本文只對(duì)使用的工具用法進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹攒菠。 deeptools 提供兩個(gè)bam轉(zhuǎn)換為bw的命令，分別是bamCove...
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累計(jì)經(jīng)驗(yàn)分布的顯著性其實(shí)就是兩組基因集的差異也可以用箱式圖繪制歉闰。只是借助了ks檢驗(yàn)
R繪圖 | 兩組genes的累積曲線分布比較辖众！
出發(fā)點(diǎn)： 源自Single cell RNA sequencing to dissect the molecular heterogeneity in lupus nephr...
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你好 請(qǐng)問(wèn)下 msigdb怎么加入模型
[Paper] || 基因embedding Gene2vec: distributed representation pf genes based on co-expression
一句話總結(jié)：將有共表達(dá)的基因?qū)Ξ?dāng)作上下文（context)，利用Skip-Gram模型做gene embedding和敬。 問(wèn)題背景 NLP的一個(gè)動(dòng)機(jī)是希望把文本轉(zhuǎn)換成帶有語(yǔ)義信...
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GSA昼弟、GSEA还惠、ssGSEA、GSVA的算法原理及它們的聯(lián)系與區(qū)別一、 簡(jiǎn)述 ? ? 為了從基因的表達(dá)水平中得到更加具體直觀的生物學(xué)功能變化的信息蚕键，多種基于已知的基因集的分析方法應(yīng)運(yùn)而生救欧。其中，基因集分析（Gene Set Analysis...
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