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    第六步:mRNA的差異表達(dá)

    deseq2 edg limma 區(qū)分

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    復(fù)現(xiàn)一篇文章

    前言 此復(fù)現(xiàn)過程全程由kinesin老師指導(dǎo),過程有點(diǎn)復(fù)雜,如發(fā)現(xiàn)問題,請(qǐng)及時(shí)簡(jiǎn)書聯(lián)系我,我及時(shí)更改,主要復(fù)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化免疫細(xì)胞組成的生存分析。 下...

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    單細(xì)胞的GO KEGG GSEA GSVA分析

    今天抽個(gè)空把單細(xì)胞領(lǐng)域的GO KEGG GSEA GSVA都做了一遍,跑完以后的感覺就是有這樣的理解,就是單細(xì)胞我首先會(huì)選擇做GSVA,但是我還...

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    seraut自帶函數(shù)的一點(diǎn)點(diǎn)小技巧

    我是用seraut自帶函數(shù)作圖的,當(dāng)然很多人用ggplot做的更好看,再次提醒有人會(huì)用ggplot調(diào)好色的代碼,記得簡(jiǎn)書發(fā)給我,我就用很蠢的自帶...

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    tcga中配對(duì)樣本的可視化

    tcga癌旁數(shù)據(jù)較少,所以有時(shí)候看配對(duì)數(shù)據(jù)的對(duì)比,更能代表基因在癌和癌旁的區(qū)別。

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    突變數(shù)據(jù)的處理及柱狀圖的使用

    突變數(shù)據(jù)其實(shí)做的不多,代碼什么的也較少,其實(shí)也比較簡(jiǎn)單,現(xiàn)在就整理了一下,然后得到了柱形圖的代碼,一并奉上。 下載數(shù)據(jù) 自帶的包 ·#分組處理 ...

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    利用SCTransform和RunHarmony做普通的單細(xì)胞批次矯正

    這篇文章從GSE132465下載,http://www.itdecent.cn/p/44d30d3194e4[https://www.jian...

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    利用單細(xì)胞集合做免疫浸潤(rùn)分析

    以前一直用經(jīng)典的MCP法分免疫浸潤(rùn) 總感覺不好 上篇文章上也寫過 這次用腸癌單細(xì)胞6萬多的細(xì)胞的特異性基因,特異性基因我是一個(gè)一個(gè)看的,我選的標(biāo)...

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    用MCP法計(jì)算TCGA樣本中的免疫浸潤(rùn)

    下載TCGA FPKM數(shù)據(jù) 下載TCGA臨床數(shù)據(jù) XENA官網(wǎng)下載整合好的數(shù)據(jù) 整理表達(dá)矩陣 提取mRNA和gene名轉(zhuǎn)換 表達(dá)矩陣和臨床數(shù)據(jù)融...

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