单细胞分析之metacell包分析流程
单细胞分析之metacell包分析流程
我们演示的数据集是GSE110547,可以从github中下载。
123456789101112131415161718192021222324setwd("D:\\R\\ll\\GSE110547")GSE110547<-read.
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tidyr包常用函数操作
12345library(dplyr)library(tidyr)tdata <- mtcars[1:10, 1:3]tdata <- data.frame(name = rownames(tdata), tdata)knitr::kable(tdata)
name
mpg
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reshape包常用函数操作
melt 宽边长; dcast 长边宽
1234567library(reshape2)x <- data.frame(k1 = c(NA, NA, 3, 4, 5), k2 = c(1, NA, NA, 4, 5), data = 1:5)y <- data.frame(k1
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dplyr包常用函数操作
12library(dplyr)knitr::kable(dplyr::filter(iris, Sepal.Length > 7))
Sepal.Length
Sepal.Width
Petal.Length
Petal.Width
Species
7.1
3.0
5.9
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dnorm pnorm qnorm rnorm详解
dnorm 返回值是正态分布概率密度函数值,比如dnorm(z)则表示:标准正态分布密度函数f(x)在x=z处的函数值.1dnorm(0, mean = 0, sd = 1)
1## [1] 0.3989423
1dnorm(0)
1## [1] 0.3989423
1dnorm(2, me
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DESeq2差异分析实战
解螺旋的例子,示例数据见https://github.com/M201575478/demoData/blob/master/gene_counts.xls.
读取文件1234library("DESeq2")counts <- read.table("gene_counts.xls", se
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单细胞之Seurat包实战
我们演示的数据集是E-MTAB-7704,可以从github中下载。
1. 特征描述1234567891011121314151617181920212223setwd("D:\\R\\lilei\\E-MTAB-7704")library(limma)library(Seur
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