Human cell atlas, HCA：https://data.humancellatlas.org/[https://data.humancellatlas.org/...
發(fā)簡(jiǎn)信
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可能是最全的單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫匯總（2023更新版本）
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R繪圖(4): 散點(diǎn)圖添加相關(guān)系數(shù)/回歸方程
屬于比較常用的技巧。下面我用ggplot2內(nèi)置數(shù)據(jù)集進(jìn)行演示： 先來看一下，僅有散點(diǎn)和擬合線的圖 如果想添加擬合的方程，可以使用ggpmisc包的stat_poly_eq()...
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ggplot散點(diǎn)圖加相關(guān)系數(shù)計(jì)算一組數(shù)據(jù)有沒有相關(guān)性以及相關(guān)程度時(shí)，可以使用cor()，以及cor.test()計(jì)算顯著性，如下所示，我們想計(jì)算這兩種花的長(zhǎng)度有沒有相關(guān)性。 我們可以手動(dòng)將計(jì)算的相關(guān)系數(shù)...
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第2周：RNA-seq數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐原文來源：Conesa A, Madrigal P, Tarazona S, et al. A survey of best practices for RNA-seq da...
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maSigpro建模代碼分析之make.design.matrix前言 之前我們介紹了maSigpro的基本建模方式：分析時(shí)間序列的RNA-seq tool[http://www.itdecent.cn/p/ad76dcfdf840]，這...
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【陳巍學(xué)基因-4】單細(xì)胞DNA測(cè)序
歡迎關(guān)注公眾號(hào)：oddxix 自從二代測(cè)序技術(shù)出現(xiàn)，把一次實(shí)驗(yàn)測(cè)許多條DNA序列的這個(gè)難題解決之后，一次把一個(gè)人的全基因組給測(cè)出來，最極限的情況，就是樣本量就是少到一個(gè)細(xì)胞，...
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55-caret包學(xué)習(xí)：預(yù)處理函數(shù)1、創(chuàng)建虛擬變量 caret包通過model.matrix()、dummyVars()或其他方式將因子轉(zhuǎn)換為虛擬變量。dummyVars()可用于從一個(gè)或多個(gè)因子變量生成一個(gè)...
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58-caret包應(yīng)用簡(jiǎn)短實(shí)例Caret包(即Classification And REgression Training的縮寫)，包含簡(jiǎn)化復(fù)雜的回歸和分類問題模型訓(xùn)練過程的功能。 1、導(dǎo)入數(shù)據(jù)并分割數(shù)據(jù)...
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57-caret包支持訓(xùn)練的模型及其參數(shù)列表
來源：http://topepo.github.io/caret/available-models.html 模型method 值類型依賴包調(diào)優(yōu)參數(shù)AdaBoost Clas...
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56-caret包學(xué)習(xí)：模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)1、模型訓(xùn)練與參數(shù)優(yōu)化 在進(jìn)行建模時(shí)，需對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，在caret包中其主要函數(shù)是train。一旦定義了模型和調(diào)優(yōu)參數(shù)值，就應(yīng)該指定重采樣的類型。目前，k折交叉驗(yàn)證重...
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54-caret包學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)分割與可視化1、caret包簡(jiǎn)介 caret是(Classification And REgression Training)的縮寫，該函數(shù)集試圖簡(jiǎn)化創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型的過程，包括的工具如下：...
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一起看文獻(xiàn)吧-菜鳥團(tuán)一周文獻(xiàn)推薦(No.5)
文章題目：Understanding and predicting disease relationships through similarity fusion 文章鏈接：...
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R語言機(jī)器學(xué)習(xí)-caret介紹 caret包（Classification and Regression Training）是一系列函數(shù)的集合，它試圖對(duì)創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型的過程進(jìn)行流程化。本系列將就數(shù)據(jù)預(yù)處...
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scale函數(shù)默認(rèn)對(duì)每一列（樣本）內(nèi)部歸一化？
請(qǐng)問一下，scale到底是對(duì)每一個(gè)樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，還是應(yīng)該對(duì)每一個(gè)基因進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，感覺您這邊好像寫錯(cuò)了？單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)習(xí)筆記-5-熟悉文獻(xiàn)作者提供的兩個(gè)表達(dá)矩陣
轉(zhuǎn)載來自：劉小澤 鏈接：http://www.itdecent.cn/p/e659a2f164f7[http://www.itdecent.cn/p/e659a2f164...
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ggtree學(xué)習(xí) 第一章2：樹文件的操作原文鏈接： 2 Manipulating Tree with Data[https://yulab-smu.top/treedata-book/chapter2.html...
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ggtree學(xué)習(xí) 第一章：樹文件的輸入、輸出和操作原文鏈接《 Data Integration, Manipulation and Visualization of Phylogenetic Trees[https://yu...
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單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)習(xí)筆記-5-熟悉文獻(xiàn)作者提供的兩個(gè)表達(dá)矩陣轉(zhuǎn)載來自：劉小澤 鏈接：http://www.itdecent.cn/p/e659a2f164f7[http://www.itdecent.cn/p/e659a2f164...
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R語言基礎(chǔ)入門(11) summarise匯總數(shù)據(jù)
本節(jié)來介紹dplyr中的重要函數(shù)count，summarise，group_by count count 統(tǒng)計(jì)觀察次數(shù) 也可以在一個(gè)count()語句中添加多個(gè)變量 summ...
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【批次效應(yīng)】combat現(xiàn)在其實(shí)已經(jīng)有很多處理批次效應(yīng)的方法，有基本基于中心值和方差調(diào)整的，也有的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者機(jī)器學(xué)習(xí)（例如cell-blast的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）的方法的。 下面這個(gè)研究比較了6...
