简单使用limma做差异分析 Posted: 五月 12, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先需要说明的是,limma是一个非常全面的用于分析芯片以及RNA-Seq的差异分析,按照其文章所说: limma is an R/Bioconductor software package that provides an integrated solution for analysing data from gene expressi

limma:Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/limma.html 安装 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("l

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

转:http://blog.chinaunix.net/uid-21556133-id-120228.html libpcap详解 2010-12-01 22:07 libpcap(Packet Capture Library),即数据包捕获函数库,是Unix/Linux平台下的网络数据包捕获函数库.它是一个独立于系统的用户层包捕获的API接口,为底层网络监测提供了一个可移植的框架.   一.libpcap工作原理 libpcap主要由两部份组成:网络分接头(Network Tap)和数据过滤器

http://blog.chinaunix.net/uid-21556133-id-120228.html libpcap(Packet Capture Library),即数据包捕获函数库,是Unix/Linux平台下的网络数据包捕获函数库.它是一个独立于系统的用户层包捕获的API接口,为底层网络监测提供了一个可移植的框架.   一.libpcap工作原理 libpcap主要由两部份组成:网络分接头(Network Tap)和数据过滤器(Packet Filter).网络分接头从网络设备驱动程

libpcap详解 2010-12-01 22:07 libpcap(Packet Capture Library),即数据包捕获函数库,是Unix/Linux平台下的网络数据包捕获函数库.它是一个独立于系统的用户层包捕获的API接口,为底层网络监测提供了一个可移植的框架.   一.libpcap工作原理 libpcap主要由两部份组成:网络分接头(Network Tap)和数据过滤器(Packet Filter).网络分接头从网络设备驱动程序中收集数据拷贝,过滤器决定是否接收该数据包.Libp

转发自http://blog.chinaunix.net/uid-21556133-id-120228.html libpcap(Packet Capture Library),即数据包捕获函数库,是Unix/Linux平台下的网络数据包捕获函数库.它是一个独立于系统的用户层包捕获的API接口,为底层网络监测提供了一个可移植的框架.   一.libpcap工作原理 libpcap主要由两部份组成:网络分接头(Network Tap)和数据过滤器(Packet Filter).网络分接头从网络设备

RTP:实时应用程序传输协议   摘要 本文描述RTP(real-time transport protocol),实时传输协议.RTP在多点传送(多播)或单点传送(单播)的网络服务上,提供端对端的网络传输功能,适合应用程序传输实时数据,如:音频,视频或者仿真数据.RTP没有为实时服务提供资源预留的功能,也不能保证QoS(服务质量).数据传输功能由一个控制协议(RTCP)来扩展,通过扩展,可以用一种方式对数据传输进行监测控制,该协议(RTCP)可以升级到大型的多点传送(多播)网络,并提供最小限度

前面的话 margin属性在实际中非常常用,也是平时踩坑较多的地方.margin折叠部分相信不少人都因为这样那样的原因中过招.margin负值也是很常用的功能,很多特殊的布局方法都依赖于它.它看似简单,实际上却蛮复杂,本文就margin负值作详细介绍和梳理 [注意]关于margin部分的基础知识移步至此 表现 虽然margin可以应用到所有元素,但display属性不同时,表现也不同 [1]block元素可以使用四个方向的margin值 [2]inline元素使用上下方向的margin值无效 [

在numpy包中我们可以用数组来表示向量,矩阵和高阶数据结构 首先导入numpy包: from numpy import* 初始化numpy数组有多种方式,比如说 1.python列表或元祖 2.使用arrange,linspace函数 3.从文件中读取数据 例:列表生成numpy数组: v=array([1,2,3,4]) M=array([[1,2],[3,4]]) v和M对象都是numpy模块提供的ndarray类型 v,M区别在于他们的维度不同 可以通过ndarray.shape获得他们

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分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

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前言 margin属性在实际中非常常用,也是平时踩坑较多的地方.margin折叠部分相信不少人都因为这样那样的原因中过招.margin负值也是很常用的功能,很多特殊的布局方法都依赖于它. 表现 虽然margin可以应用到所有元素,但display属性不同时,表现也不同 [1]block元素可以使用四个方向的margin值 [2]inline元素使用上下方向的margin值无效 [3]inline-block使用上下方向的margin负值看上去无效 [注意]inline-block使用上下方向的m

转载果子学生信  https://mp.weixin.qq.com/s/Ph1O6V5RkxkyrKpVmB5ODA 前面我们从GDC下载了TCGA肿瘤数据库的数据,也能够把GDC下载的多个TCGA文件批量读入R 今天我们讲一下TCGA数据的标准化,以及差异分析,得到了标准化后的数据,我们就可以按照以前的帖子,做一系列操作 Y叔推荐的这个图有毒! 图有毒系列之2 多个基因在多亚组疾病中的展示 在得到了差异分析的结果后,我们可以完成热图,火山图,GO分析,KEGG分析,GSEA分析,就跟这个帖子中

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