数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列

关于ggplot包(二) 关于ggplot包(二) 标尺(Scale) 从前面可以看到,画图其实就是在做映射,不管是映射到不同的几何对象上,还是映射各种图形属性.在对图形属性进行映射之后,使用标尺可以控制这些属性的显示方式,如坐标刻度,如颜色属性. > ggplot(small)+geom_point(aes(x=carat,y=price,shape=cut,colour=color))+scale_y_log10()+scale_colour_manual(values=rainbow(7)

1)介绍 我们用SRAdb library来对SRA数据进行处理. SRAdb 可以更方便更快的接入  metadata associated with submission, 包括study, sample, experiment, and run. SRAdb 包通过 NCBI SRA数据库中的metadata信息 作用. 首先dbConnect ()接入 R system 中的local database systems, 所有的搜索就在本地文件的基础上进行.the queries we

最近打算开始写一个多组学(包括宏基因组/16S/转录组/蛋白组/代谢组)关联分析的R包,避免重复造轮子,在开始之前随便在网上调研了下目前已有的R包工具,部分罗列如下: 1. mixOmics 应该是在多组学领域知名度最高的一个R包,有专门的团队,做了十余年了,引用量也比较高. 官网:http://mixomics.org/ 文章:mixOmics: An R package for 'omics feature selection and multiple data integration Gi

1.综述 越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建,其中一部分原因是devtools包使得开发R包1变得更加简单.devtools包不仅让开发R包变得简单,而且用于分发R包. 当开发者发布一个R包的时候,CRAN2一般是最常用的.使用install.packages()函数可以安装发布在CRAN上的R包.例如,如下方法可以安装dplyr包: install.packages('dplyr') devtools包的install_github()函数用于从Github上安装R包. library(

目前GWAS方向发了很多文献,但是并没有一个很完善的R包对这些文献的数据进行汇总. 接下来推荐的这个是最新发表的GWAS数据汇总R包​.看了一下功能齐全,但是数据不是收录的很齐全​. 下面具体讲一下.​ 在R上安装 install.packages("remotes") remotes::install_github("ramiromagno/gwasrapidd") 查询是否有发表关于自身免疫性疾病的文章 library(gwasrapidd) my_studie

randomForest 包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能:我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用 首先安装这个R包 install.packages("randomForest") 安装成功后,首先运行一下example library(randomForset) ?randomForset 通过查看函数的帮助文档,可以看到对应的example data(iris) set.seed(71) iris.rf <- randomForest(Species

DT 包提供了 JavaScript 库 DataTables 的一个R接口,它使得R对象(矩阵或数据框)可以在HTML页面上显示为表格. 该包的DataTables函数生成的表格提供了数据的筛选.分页.排序及其他功能,目前依法不再CRAN上. 安装方法 install.packages("DT", repos="https://cloud.r-project.org/") 查看文档 ??DT 使用方法 该包的一个主要函数是 datatable().这个函数通过创建

TCP报文段首部格式 大部分TCP报文头部都是20个字节,有的数据包要加上选项. 上面一行代表4个字节,源端口和目的端口都是2个字节. TCP协议是面向字节流的协议 TCP是一段一段分块的发送数据的 序号指的就是你当前分段的数据块的第一个字节在整个文件中的位置,就是对应的序号.对端收到数据之后,按照序号的从小到大重新组装起来,得到的就是我们要发送的文件.所以TCP是面向字节流的协议. 确认号: 如果被叫收到了序号是1的数据段,该数据段的长度是4个字节,最后一个字节的是4,那么下次我想收到的数据段

目录 简介 GS示例代码 简介 R包sommer内置了C++,运算速度还是比较快的,功能也很丰富,可求解各种复杂模型.语法相比于lme4包也要好懂一些. 建议查看文档:vignette("v1.sommer.quick.start") 混合线性模型关键在于协方差结构的建立,有以下几类: 复合对称(Compound Symmetry,CS),所有方差相等,所有协方差也相等,对应于单变量方法.但是对于不同尺度的变量是无意义的. 方差组分(Variance Components),每个方差都

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以

[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据 openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据 googlesheets:读取google电子表格数据 haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网

目录 使用wireshark抓包分析-抓包实用技巧 前言 自定义捕获条件 输入配置 输出配置 命令行抓包 抓取多个接口 抓包分析 批量分析 合并包 结论 参考文献 使用wireshark抓包分析-抓包实用技巧 前言 本文整理一下日常抓包使用的一些方法及抓包分析的一些方法. 本文基于wireshark2.2.6版本进行抓包处理.其他版本使用方式大同小异. 自定义捕获条件 wireshark可以将抓包数据保存到硬盘上.若需要长时间抓包的话,需要防止内存过大,因此一般需要指定一定大小切包,释放内存.

R语言的使用,很大程度上是借助各种各样的R包的辅助,从某种程度上讲,R包就是针对于R的插件,不同的插件满足不同的需求,截至2013年3月6日,CRAN已经收录了各类包4338个. 一. R语言包的安装 1.通过选择菜单: 程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定. 2.使用命令 install.packages("package_name","dir") package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写. dir:包

JSON数据由 JSONObject.JSONArray.key_value 组合而成.通常来说,JSONObject 可以包含 JSONObject.JSONArray.key_value:JSONArray只能包含 JSONObject 的列表:key_value 为最小单元,且只能在 JSONObject 中获取.获取 JSONObject.JSONArray.key_value 三种数据的方法如下所示: 获取 JSONObject:JSONObject.getJSONObject(key

R不必说,数据统计分析可视化的必备语言,R包开发的门槛比较低,所以现在随便一篇文章都会发表一个自己的R包,这样有好处(各种需求早有人帮你解决了)也有坏处(R包太多,混乱,新手上手较难).作为生信工程师,日常就是查看别人写的R包,分析数据,然后借鉴.修改,根据自己的需求开发新的R包. 参考: http://blog.fens.me/r-build-package/ R包开发 如何系统地学习 R 语言的各种 packages? Developing Packages with RStudio To

层次聚类 stats::hclust stats::dist    R使用dist()函数来计算距离,Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是样本矩阵或者数据框 method: 表示计算哪种距离 euclidean              欧几里德距离,就是平方再开方. maximum              切比雪夫距离 manhattan            绝对

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

snownlps是用Python写的个中文情感分析的包,自带了中文正负情感的训练集,主要是评论的语料库.使用的是朴素贝叶斯原理来训练和预测数据.主要看了一下这个包的几个主要的核心代码,看的过程作了一些注释,记录一下免得以后再忘了. 1. sentiment文件夹下的__init__.py,主要是集成了前面写的几个模块的功能,进行打包. # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals import os import

JUC源码分析-线程池篇(二)FutureTask JDK5 之后提供了 Callable 和 Future 接口,通过它们就可以在任务执行完毕之后得到任务的执行结果.本文从源代码角度分析下具体的实现原理. 1. 接口介绍 1.1 Callable 接口 对于需要执行的任务需要实现 Callable 接口,Callable 接口定义如下: public interface Callable<V> { V call() throws Exception; } 可以看到 Callable 是个泛型

数据集的概念 数据集通常是由数据构成的一个矩形数组,行表示观测,列表示变量.表2-1提供了一个假想的病例数据集. 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量 (variable),数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field),数据挖掘和机器学习学科的研 究者则把它们叫作示例(example)和属性(attribute). 我们在R中使用术语:观测和变量.可以清楚地看到此数据集的结构(本例中是一个矩形数组)以及其中包含的内容和数据类型