首先需要将GSVA的矩阵结果转换成如下格式: 然后使用如下代码进行作图 infile <- "draw_pre_violin_heatmap.txt" data <- read.table(infile,header=TRUE,sep="\t") data$group <- factor(data$group,levels=c("WT","TG","M"),ordered=TRUE) da…

GSVA的简介 Gene Set Variation Analysis,被称为基因集变异分析,是一种非参数的无监督分析方法,主要用来评估芯片核转录组的基因集富集结果.主要是通过将基因在不同样品间的表达量矩阵转化成基因集在样品间的表达量矩阵,从而来评估不同的代谢通路在不同样品间是否富集.其实就是研究这些感兴趣的基因集在不同样品间的差异,或者寻找比较重要的基因集,作为一种分析方法,主要是是为了从生物信息学的角度去解释导致表型差异的原因.它的主要输入文件为表达量的矩阵和基因集的文件,通过gsva的方法…

谈完并行执行的原理,咱们再来谈谈优化,到底并行执行能给我们带来哪些好处,我们又应该注意什么呢,下面展开. Amdahl’s  Law 再谈并行优化前我想有必要谈谈阿姆达尔定律,可惜老爷子去年已经驾鹤先去了.…

rm(list=ls()) library(GSVA) library(GSEABase) library(GSVAdata) library(msigdbr) library(org.Hs.eg.db) library(Seurat) library(Rtsne) setwd("/heartdata8t_A/zhangpeng/Final.results/Final_Project_III/GSVA") ### Merging the cannicalc2BroadSets data…