。 BioConductor是建立在R語言環境上的生物芯片數據和基因組數據分析軟件包,主頁是 http://www.bi ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 介紹 芯片數據分析流程有些復雜,但使用 R 和 Bioconductor 包進行分析就簡單多了。本教程將一步一步的展示如何安裝 R 和 Bioconductor,通過 GEO 數據庫下載芯片數據, 對數據進行標准化,然后對數據進行質控檢查,最后查找差異表達的基因。教程示例安裝的各種依賴包和運行命令均是是在 Ubuntu 環境中運行的 版本: Ubun ...
2018-07-26 15:00 0 1607 推薦指數:
。 BioConductor是建立在R語言環境上的生物芯片數據和基因組數據分析軟件包,主頁是 http://www.bi ...
接前一篇:用R和BioConductor進行基因芯片數據分析(四):芯片內歸一化 上次進行了芯片內的歸一化,但是我們的數據來自於10張芯片,為了讓這10張芯片之間有可比性,需要進行芯片間歸一化。 具體原理就不介紹了。 這里用到Bioconductor的一個package,叫做limma ...
接前一篇: 用R和BioConductor進行基因芯片數據分析(三):計算median 歸一化是從normalization翻譯過來的。歸一化的目的是使各次/組測量或各種實驗條件下的測量可以相互比較,消除測量間的非實驗差異。非實驗差異可能來源於樣品制備,點樣,雜交過程,雜交信號處理等。 歸一化 ...
接前一篇: 用R和BioConductor進行基因芯片數據分析(五):芯片間歸一化 經過一系列的預處理,包括缺失值填充,中位數計算以及歸一化,我們的數據終於可以用啦。 下面我們就來分析一下new population和old population的個體是否有差異表達基因。 判斷一個基因是否 ...
以下分析用到的數據可以在這里(http://dl.getdropbox.com/u/308058/blog/raw_data_3_replicates.txt )下載,這個數據來自關於基因對蝴蝶遷移性的研究,樣本是20個蝴蝶個體,其中10個是當地固有個體(old),另外10個是新遷入的個體(new ...
接前一篇: http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2012/12/05/2803144.html 我們已經知道要分析的數據對每個基因有3個重復測定值,經過缺失值填充后,每個基因都有3個可用值。 這一步很簡單,就是取這3個值的中位數,即median ...
目標 本文的目的是對如何在R中進行生存分析進行簡短而全面的評估。關於該主題的文獻很廣泛,僅涉及有限數量的(常見)問題/特征。可用的R包數量反映了對該主題的研究范圍。 R包 可以使用各種R包來解決特定問題,並且還有替代功能來解決常見問題。以下是本次 ...
原文:http://tecdat.cn/?p=3897 文本分析:主題建模 library(tidyverse) theme_set( theme_bw()) 目標 定義主題建模 解釋Latent Dirichlet分配以及此過程的工作原理 演示如何使用LDA ...