R 类型转换 和问题
摘要：Base R 单个变量 data$x1 <- as.numeric(as.character(data$x1)) 多个变量 i <- c(2, 3) data[ , i] <- apply(data[ , i], 2, # Specify own function within apply func
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PCA要对数据进行预处理的原因
摘要：PCA要对数据进行预处理的原因 1.将数据进行中心化的原因：减去均值等同于坐标移动，这样就能把原始数据点的中心移到与原点重合，此举有利于很多表达，比如数据的协方差矩阵可以直接写成XX'，若没有减去均值，则每两个特征之间都要进行(X-X均值)（Y-Y均值）运算，再组合成协方差矩阵。2.将数据除以标准差
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根据文件大小或自定义次数进行复制
摘要：#!/bin/bash cp $1 1mb$1 size=$(stat $1 |grep Size|awk '{print $2}') while [ $size -le $2] do cat $1 >>1mb$1 size=$(stat 1mb$1|grep Size|awk '{print $2
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gwas流程
摘要：1.首先创建ID列表和表型文件用gwas5.sh进行FarmCPU和MLM进行关联分析(mvp_p_k.r),同时计算了PCA。 2.用lddecay.sh计算vcf的ld，储存在lddecay文件夹 3.用annovar对vcf进行注释，得到hmp.txt文件 4.通过比较QQ图发现FarmCPU
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转录组测序分析流程
摘要：
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文章修改
摘要：1.题目要准确，不能太大 2.检查姓名，作者单位是否正确 3.摘要要新意，要全面，摘要中尽量不要出现缩写 4.前言部分既要新，又要权威，逻辑为倒金字塔 5.结果用过去式,结果要按照逻辑总结 注意结果的题目含有信息量，高度概括结果，不是方法 第一段，描述、比较、相等等 3.图片字体要大，要让别人看清楚
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R-ggplot 引用变量及批量作图+相关性
摘要：for (i in seq(5,62,2)) { value1 <- names(phe)[i] value2 <- names(phe)[i+1] phe %>% ggplot(aes(!!sym(value1),!!sym(value2)))+geom_point()+theme_bw()+st
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