【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
【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
【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
【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
【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
【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
【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
【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