clusterProfiler:构建WikiPathways数据库 WikiPathways是一个开放协作平台,旨在促进生物学界对通路信息的贡献和维护。它提供了一种新的模型,可以增强和补充KEGG、Reactome和Pathway Commons等正在进行的工作。 安装相应的R包 conda activate clusterprofiler conda install -c bioconda bioconductor-rwikipathways -y 初步建立数 2022-07-21 uncategorized
clusterProfiler:自定义数据库 clusterProfiler中提供了enricher和GSEA两个函数,enricher包装了**Over-representation analysis**,GSEA包装了Gene Set Enrichment Analysis。这两个函数与其他的enrichKEGG、gseKEGG的唯一不同点是提供的不是KEGG数据库,而是TERM2GENE和TERM2NAME两个参数。 从gson格式初探 2022-07-21 uncategorized
clusterProfiler:gson格式初探 更新包 conda activate clusterprofile ~/dev/xray/xray -c ~/etc/xui2.json & wget -e “https_proxy=http://127.0.0.1:20809“ https://github.com/YuLab-SMU/clusterProfiler/archi 2022-07-20 uncategorized
Docker内宝塔面板的NGINX自启问题 之前在树莓派里通过docker安装了宝塔面板,并将博客转移到了树莓派上,通过内网穿透和反向代理提供服务。今天家里停电了一会儿,后来来电后发现访问博客出现502错误,原来是宝塔内部的NGINX没有自动启动,下面尝试解决这个问题。 sudo docker inspect baota 发现入口是用python3启动了一个script.py sudo docker exec -it baota 2022-07-20 uncategorized
counts转fpkm,fpkm转tpm 不知道为什么counts转fpkm的结果和tcga的结果对不上,可能里面的colSums用的是reads mapped to all protein-coding regions?没有进行进一步的尝试。fpkm转tpm的结果和tcga的结果是一致的。 12345678f_counts2fpkm <- function(counts, gene_lengths){ # 确保记录已经对 2022-07-19 uncategorized
从GTF文件提取Gene长度 先从TCGA的数据中提取一份标准的基因长度,作为正确结果的标准,然后开始提取工作。 Shell预处理123456789#!/bin/bashGFT=/home/jovyan/upload/zl_liu/star/gencode.v36.primary_assembly.annotation.gtf # 提取exon出来:awk '{if ($3=="exon" 2022-07-18 uncategorized
Docker:部署青龙面板 青龙面板是一款JavaScript/Python/Typescript/Shell脚本管理平台,可以帮助我们更方便地实现脚本的定时执行。 部署123456789version: '2'services: web: image: whyour/qinglong:latest volumes: - ./data:/ql/data 2022-07-17 uncategorized
评价临床预测模型 模型来源,参考1、参考2 安装补充包 conda activate ggsurvplot conda install -c conda-forge r-timeroc -y conda install -c conda-forge r-gert -y conda install -c conda-forge r-devtools -y conda install -c r r-proc -y # 2022-07-17 uncategorized
诺莫图(Nomogram)展示回归分析的结果 展现回归分析的OR、HR值可以用森林图,而如果想直观预测实例化对象的生存概率,则可以使用诺莫图 安装补充包 conda activate ggsurvplot conda install -c conda-forge r-rms -y Logistic回归 数据来源 12345678dd=datadist(df)options(datadist="dd") lrmf < 2022-07-17 uncategorized
生存分析的Cox比例风险回归模型 如果只研究患者的中位生存时间或限制平均生存时间,或比较某一变量的限制平均生存时间,可以采用生存分析。如果自变量有多个,需要从中寻找主要的影响因素,则可以采用Cox回归模型进行分析。若某一变量的βj=0,则称其对风险函数无贡献。对风险函数无贡献的变量可以从模型中剔除,然后重现计算新的Cox模型,称为用Cox回归分析的逐步回归方法对变量进行筛选。(《卫生统计学》赵耐青,下同) 多个自变量之间 2022-07-17 uncategorized