前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化.简单总结下用法,以后用时可直接找来用. 首先考虑一个问题:clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里? GO的注释信息来自Bioconductor,提供了19个物种的org类型的GO注释信息,如下表所示.Bioconductor中更多的注释包可参考http://www.bioconductor.org/packages/rel

在GWAS分析的结果中,偶尔会遇到到pvalue为0的SNP位点,这时如果直接做曼哈顿或QQ图,会出错,因为log0无意义. 此时,该如何处理? 如果你用的是Plink1.9来做的GWAS,可加一个参数: --output-min-p 1e-99,即将小于1e-99的pvalue都当成1e-99,0也不例外. 如果你用的是其他软件,手动将结果改动.可先用NA填充,再以最小值或更小值替换,如: dat[dat==0] <- NA dat[is.na(dat)] <- min(dat$P,na.r

手把手教你看KEGG通路图! 亲爱的小伙伴们,是不是正关注代谢通路研究?或者你正面对数据,绞尽脑汁?小编当然不能让亲们这么辛苦,今天就跟大家分享KEGG代谢通路图的正确解读方法,还在迷糊中的小伙伴赶紧mark起来吧~ 怎么看KEGG中代谢通路图? KEGG,Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,京都基因和基因组百科全书,是系统分析基因功能,联系基因组信息和功能信息的知识库.其中包含有大量的通路图,如下图所示:   1.代谢通路中各种符号标识: 代谢通路图

1.安装,加载所用到到R包 用BiocManager安装,可同时加载依赖包 source("https://bioconductor.org/biocLite.R") BiocManager::install("clusterProfiler") library(clusterProfiler) ##富集分析library(topGO) ###画GO图library(AnnotationHub) ##获取数据库library(BiocFileCache) ##依赖包

KEGG数据库的使用方法与介绍 KEGG的数据 KEGG中的pathway是根据相关知识手绘的,这里的手绘的意思可能是指人工以特定的语言格式来确定通路各组件的联系:基因组信息主要是从NCBI等数据库中得到的,除了有完整的基因序列外,还有没完成的草图:另外 KEGG中有一个“专有名词”KO(KEGG Orthology),它是蛋白质(酶)的一个分类体系,序列高度相似,并且在同一条通路上有相似功能的蛋白质被归为一组,然后打上KO(或K)标签.下面就首先来讲一下KEGG orthology. 任找一个

KEGG, 简称京都基因组百科全书,包含了许多的数据库,对于研究基因功能来说,KEGG orthology 数据库是最基本的一个数据库: KEGG Orthology 简称KO, 对于每个功能已知的基因,会把和其同源的基因所有基因都归为一类,就是每一个KO, 并赋予一个K number, 用该基因的功能作为这个KO的功能: 基于同源基因具有相似功能的假设,把每个基因的功能进行了扩充,对于某个物种中功能研究的很清楚的基因,在不同的物种间搜寻该基因的同源基因,将这些同源基因定义为一个ortholog

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G

  给定一个数据集,数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况,称之为汇总统计或者概要性统计.一般的概要性统计用于概括一系列观测值,包括位置或集中趋势(比如算术平均值.中位数.众数和四分位均值),展型(比如四分位间距.绝对偏差和绝对距离偏差.各阶矩等),统计离差,分布的形状,依赖性等.除此之外,spark.mllib库也提供了一些其他的基本的统计分析工具,包括相关性.分层抽样.假设检验,随机数生成等. 一.概括统计 summary statistics 我们通过统计学中提供的函数colStats

MetaboAnalyst是做代谢的R包,功能十分强大.也开发了web版本,代谢组学的分析这里不介绍,主要讲讲它开发的多组学分析的相关内容. 既然是做代谢的工具,即使是增加了多组学内容,肯定也是以代谢为核心.以代谢组为中心的多组学分析想想无非就是以下几点:多元变量统计分析.网络分析.pathway分析以及mGWAS或宏组学等,这个工具就有网络分析和pathway分析.下面我们一起来试试. 网络分析 我们先看看网络分析.我这里使用软件提供的demo数据,点击进去后,会有两种ID类型供选择.第一种是

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

  Simple, fast implementation of Fisher’s exact test. . For example, for the following table: o Having the property Not having the property Selected 12 5 Not selected 29 2 Perhaps we are interested in whether there is any difference of property in se

何为功能富集分析? 功能富集分析是将基因或者蛋白列表分成多个部分,即将一堆基因进行分类,而这里的分类标准往往是按照基因的功能来限定的.换句话说,就是把一个基因列表中,具有相似功能的基因放到一起,并和生物学表型关联起来. 何为GO和KEGG? 为了解决将基因按照功能进行分类的问题,科学家们开发了很多基因功能注释数据库,.这其中比较有名的一个就是Gene Ontology(基因本体论,GO)和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(京都基因与基因组百科全书,K

提前说明: class object  指VM中的class 对象,因为python一切对象,class在VM也是一个对象,需要区分class对象和 class实例对象. class instance 指 某个class的 instance ,这个instance 的 ob_type指向某个 class object python中 类对象有两种相关的class需要我们特别关注: 1.metaclass: metaclass关乎class object(不是 class instance)的创建

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

参考:KEGG数据库中文教程 - 博奥  &[学习笔记]KEGG数据库 - 微信 学习一个技能最主要的事情你必须知道,那就是能通过它来做什么? KEGG数据库里面有什么? 如何查询某一特定的代谢途径(pathway)的信息,例如Glycolysis / Gluconeogenesis? 如何查询某一化合物的信息,例如Pyruvate? 如何查询Pyruvate涉及了哪些生化反应? 如何查询某一基因的信息,例如gltA ? 如何知道Bacillus subtilis是否有gltA? 如何查询 gl

以下是NPOI导入导出EXCEL通用类,是在别人的代码上进行优化的,兼容xls与xlsx文件格式,供参考,可直接使用在WinForm项目中,由于XSSFWorkbook类型的Write方法限制,Write完成后就自动关闭流数据,所以无法很好的支持的Web模式,网上目前也未找到好的解决方案,大家如果有知道的还请告之,谢谢! 注意:若直接使用在WinForm项目中,必需先下载并在项目中引用NPOI2.0或以上版本的组件才可以正常使用,下载地址:http://npoi.codeplex.com/rel

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html,http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPHHRFO9CdqhBNeUj-nb8dRwtqRN2oGqu8u1kN6IsqgYy-H8ggB7jOkPXhx703oM9YW9ftfOlh2dz7KJmlliOhDa4-WZFEEus_,http://www.dxy.cn/bbs/thread/28263194#28263194 一.假设检验基

在应用中嵌入Python 前面的章节讨论如何扩展Python,如何生成适合的C库等.不过还有另一种情况:通过将Python嵌入C/C++应用以扩展程序的功能.Python嵌入实现了一些使用Python更合适的功能.这可以有很多用途,一个例子是允许用户裁减需要的Python功能.也可以用于默写使用Python编写更加方便的功能. 嵌入Python与扩展很像.扩展Python时,主程序是Python解释器,但是嵌入Python则主程序并不是Python的-是程序的其他部分调用Python来实现一些功

线程堆栈:简称栈 Stack托管堆: 简称堆 Heap 使用.Net框架开发程序的时候,我们无需关心内存分配问题,因为有GC这个大管家给我们料理一切.如果我们写出如下两段代码: 1 代码段1: 2 3 public int AddFive(int pValue) 4 { 5 int result; 6 result = pValue + 5; 7 return result; 8 } 1 代码段2: 2 3 public class MyInt 4 { 5 public int MyValue;

知识学而不用,就等于没用,到真正用到的时候还得重新再学.最近在看几款开源模拟器的源码,里面涉及到了很多关于Properties类的引用,由于Java已经好久没用了,而这些模拟器大多用Java来写,外加一些脚本语言Python,Perl之类的,不得已,又得重新拾起.本文通过看<Java编程思想>和一些网友的博客总结而来,只为简单介绍Properties类的相关操作. 一.Java Properties类 Java中有个比较重要的类Properties(Java.util.Properties),

知识学而不用,就等于没用,到真正用到的时 候还得重新再学.最近在看几款开源模拟器的源码,里面涉及到了很多关于Properties类的引用,由于Java已经好久没用了,而这些模拟器大多用 Java来写,外加一些脚本语言Python,Perl之类的,不得已,又得重新拾起.本文通过看<Java编程思想>和一些网友的博客总结而来,只为简 单介绍Properties类的相关操作. 一.Java Properties类 Java中有个比较重要的类Properties(Java.util.Propertie