Limour's Blog
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一沙一世界,一花一天堂。君掌盛无边,刹那成永恒。
【迁移】从ENI数据库下载fastq文件

【迁移】从ENI数据库下载fastq文件

从 ENI 数据库下载 进入ENA Browser,搜索对应的GSE号,进入study项目,选择TSV格式的Download report。 从TSV表格中提取下载链接,一行一个写入url.txt,前面加上ftp://,接着使用wget -c -i url.txt下载 批量重命名脚本: 1234ls *.fastq.gz | cut -d '_' -f 1 | while r
2022-09-25
#fastq #ENI #NCBI-GEO #SRA
【迁移】使用 JTK_CYCLE 算法分析生物节律

【迁移】使用 JTK_CYCLE 算法分析生物节律

JTK是一种非参数检测程序,能从芯片数据中检测循环转录本。除了计算每个转录本最佳的相位(LAG)、振幅(AMP)和周期(PER)外,JTK还计算了置换检验P值(ADJ.P)和Benjamini-Hochberg q值 (BH.Q)。与常规的周期检测算法相比,JTK具有更好的检验效能、更高的计算效率和更强的鲁棒性。R语言的metacycle包实现了ARSER、JTK_CYCLE、Lomb-Scarg
2022-09-19
#JTK_CYCLE #节律
【迁移】R解决导出PDF时的字体问题

【迁移】R解决导出PDF时的字体问题

安装包 conda activate clusterprofiler conda install -c conda-forge r-sysfonts -y conda install -c conda-forge r-showtext -y 绘图 1234567sysfonts::font_add("Arial Narrow", "~/font/Arial Nar
2022-09-13
#R #fonts
【迁移】使用MICE包对数据缺失值进行插补

【迁移】使用MICE包对数据缺失值进行插补

在分析数据集时,常常会碰到一些缺失值,如果缺失值的数量相对总体来说非常小,那么直接删除缺失值就是一种可行的方法。但某些情况下,直接删除缺失值可能会损失一些有用信息,此时就需要寻找方法来补全缺失值。 安装包 12conda create -n mice conda-forge::r-tidyverse conda-forge::r-irkernel conda-forge::r-mice conda
2022-09-10
#MICE #R
【迁移】使用limma包进行差异基因分析

【迁移】使用limma包进行差异基因分析

虽然现在已经是高通量测序的时代,大家基本都是从counts矩阵出发,使用DESeq2进行差异表达分析,但是GEO和ArrayExpress上的仍有海量且持续更新的芯片数据,有时候也不可避免遇到一些FPKM格式乃至已经进行了z-score转换的数据,对于这些数据的分析,我们可以认为其在适当变换下(log2FPKM),满足正态分布,那么仍可以使用limma直接进行分析。下面博主以E-MEXP-1422
2022-07-30
#DEG #limma
【迁移】oligo:GEO/ArrayExpress芯片数据处理

【迁移】oligo:GEO/ArrayExpress芯片数据处理

安装依赖 12345678910111213141516conda clean -y -allconda create -n geo -c conda-forge r-base=4.1.3conda activate geoconda install -c conda-forge r-tidyverse=1.3.1 -yconda install -c conda-forge r-irkernel
2022-07-29
#oligo #GEO #ArrayExpress
【迁移】菜鸟博主对神经网络的简单理解

【迁移】菜鸟博主对神经网络的简单理解

博主最近在看临床预测模型,里面涉及到一些神经网络的相关知识,这里记录一下博主的简单理解。 基本概念 X:一个nx维的输入张量,可以是nx=0的标量,nx=1的向量,nx=2的矩阵,或更高维的张量 Y:一个ny维的输出张量,可以是nx=0的标量,nx=1的向量,nx=2的矩阵,或更高维的张量 f:一个特定结构的神经网络,如简单的BP神经网络、复杂的深度神经网络DNN等,用于将X映射到Y W:一个n
2022-07-28
#llama
【迁移】Counts矩阵的标准化方法:TMM和VST、RLOG

【迁移】Counts矩阵的标准化方法:TMM和VST、RLOG

TMM:The Trimmed Mean of M value by edgeR VST:The variance stabilizing transformation by DESeq2 RLOG:The regularized-logarithm transformation by DESeq2 Counts矩阵来源于STAR匹配得到的结果:df <- read.csv('GSE12
2022-07-27
#TMM #VST #RLOG
【迁移】从差异基因到RRA聚合

【迁移】从差异基因到RRA聚合

通过比对,我们得到了counts矩阵,接下来可以进行DEGs分析。此时如果我们有多组之间的对比,则可以使用RRA算法来聚合我们的结果。 RRA的安装 1234567891011121314151617181920conda create -n tcga -c conda-forge r-base=4.1.2 -yconda activate tcgaconda install -c conda-f
2022-07-22
#DEGs #RRA
【迁移】森林图展示回归分析的结果

【迁移】森林图展示回归分析的结果

配置环境 基础编程环境 GitHub 下载加速 可能需要用到的加速服务 1234conda create -n forestplot -c conda-forge r-forestplot -yconda activate forestplotconda install -c conda-forge r-tidyverse r-irkernel -yRscript -e "IRker
2022-07-15
#regression #forestplot
1…11121314

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