只有注册用户登录后才能阅读该文。 阅读全文
posted @ 2017-06-14 11:37 nkwy2012 阅读(49) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、函数用途 将文件夹中的文件名存到列表当中,可以用于批量导入文件 二、函数参数 list.files(path = ".", pattern = NULL, all.files = FALSE, full.names = FALSE, recursive = FALSE, ignore.case 阅读全文
posted @ 2020-03-31 08:24 nkwy2012 阅读(1240) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: .zip压缩:zip()解压:unzip()若要压缩文件,就直接在 zip() 函数的第一个参数里面输入压缩后的文件名,第二个参数输入压缩前的文件名。 而解压文件就更简单了,直接利用 unzip() 里面加上需要解压的文件名称即可。 .tar.gz压缩:tar()解压:untar()同 .zip 后 阅读全文
posted @ 2020-03-30 17:09 nkwy2012 阅读(5589) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载:https://www.jianshu.com/p/4b2781a125e4 一 数据准备 使用GEO数据库的表达数据,抽取一些并稍加处理(为方便展示) data <- read.csv("A.csv",header=TRUE) img 可以明显看到ID_REF存在重复,那要怎么处理呢? 二 阅读全文
posted @ 2020-03-30 09:12 nkwy2012 阅读(2024) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.plob.org/article/9969.html Gene Expression Omnibus database (GEO)是由NCBI负责维护的一个数据库,设计初衷是为了收集整理各种表达芯片数据,但是后来也加入了甲基化芯片,甚至高通量测序数据! GEO数据库基础知识 阅读全文
posted @ 2019-10-15 21:14 nkwy2012 阅读(3628) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载 :http://blog.sina.com.cn/s/blog_83f77c940102xuro.html Kalatskaya I, Trinh Q M, Spears M, et al. ISOWN: accurate somatic mutation identification in 阅读全文
posted @ 2019-05-10 21:22 nkwy2012 阅读(1941) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 各种生信工具: https://omictools.com/ 阅读全文
posted @ 2019-04-03 18:01 nkwy2012 阅读(780) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 关于数据挖掘发表文章,我们知道很多人是看不上、瞧不起、嗤之以鼻的。大抵是因为这些人平时只发 CNS 主刊,所以才认为通过数据挖掘这种用「别人的数据」或者叫「干实验」来发文章是“「垃圾」,没有什么价值。 真的是这样吗?今天我们要介绍的就是一篇做数据挖掘的 Cancer Cell 杂志的文章(IF: 2 阅读全文
posted @ 2019-03-09 08:34 nkwy2012 阅读(1574) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载果子学生信 https://mp.weixin.qq.com/s/Ph1O6V5RkxkyrKpVmB5ODA 前面我们从GDC下载了TCGA肿瘤数据库的数据,也能够把GDC下载的多个TCGA文件批量读入R 今天我们讲一下TCGA数据的标准化,以及差异分析,得到了标准化后的数据,我们就可以按照以 阅读全文
posted @ 2019-02-14 14:28 nkwy2012 阅读(9327) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: image Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically signi 阅读全文
posted @ 2019-01-12 09:26 nkwy2012 阅读(3069) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最出名,http://www.cbioportal.org/ 特色:最基本的简单分析基因突变、共表达/共突变的基因,下载数据也可以,最常看的应该还是oncoPrint那个。 详细用法:TCGA数据库的数据怎么查? 最方便,Ge-mini 特色:手机app,可随时查看,主要关注基因表达量的变化 详细用 阅读全文
posted @ 2019-01-11 15:24 nkwy2012 阅读(2580) 评论(0) 推荐(0) 编辑