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  • 左手python右手R

    寫在前面 最近在學習python,結合一個實際案例,寫一下python和R在做數據分析上的差異。本人還不是特別熟練python,所以python的代碼來自于kagle的一個高...

  • 看代碼這是將空值直接寫為0值?這樣會不會直接了?為何不用填補缺失值的方法進行填缺?

    將ICGC的基因表達數據處理成表達矩陣(perl)

    小程序的目的 最近在搞ICGC的數據庫,想作為TCGA數據挖掘的驗證集,然后發現ICGC下下來的數據不能夠直接用于分析,于是寫個小的perl處理了一下,能夠分別輸出標準化過的...

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    比較三種機器學習模型(隨機森林,支持向量機,邏輯回歸)的分類效果

    我把這個思路搬運到我的課題里,復現圖如下: 相似度:75%。a和b是用AI畫的,所以今天分享下c和d的代碼 一 差異分析 假設我們有了這樣的一個表達矩陣,叫Expr_all。...

  • @NICE_AGIS 兩個我都試過了,都是存在的,我也很納悶為什么會出現負值的情況。

    困擾的batch effect

    一、什么是批次效應 批次效應(batch effect),表示樣品在不同批次中處理和測量產生的與試驗期間記錄的任何生物變異無關的技術差異。批次效應是高通量試驗中常見的變異來源...

  • 這個5折交叉檢驗有得有點怪怪的,說不上來,難道5折交叉驗證后不應該取的是5個折的結果中取平均類別嗎?樓主做5個交叉驗證只是每個折的結果簡單的疊加會不會不妥?這樣是不是只是分成5個部分做的預測而不是實質上的5折交叉驗證呢?看著怪怪的,但是又指不出來應該怎樣做,有哪位大佬能說說以上的過程到底合不合適呢?

    比較三種機器學習模型(隨機森林,支持向量機,邏輯回歸)的分類效果

    我把這個思路搬運到我的課題里,復現圖如下: 相似度:75%。a和b是用AI畫的,所以今天分享下c和d的代碼 一 差異分析 假設我們有了這樣的一個表達矩陣,叫Expr_all。...

  • @小潔忘了怎么分身 還有就是我做了一些肉眼的對比,發現UCSC隊列TCGA_TARGET_GTEx里面的數據和單純的GTEx隊列里面的數據是一樣的(TPM數據),但是TCGA_TARGET_GTEx里面的TCGA數據就跟自己轉化的有些差別,所以就能夠得出:“在TCGA_TARGET_GTEx隊列里面的數據UCSC只是做了單純的合并而沒有去除批次差異”這樣的結論了嗎?如果是去除的話TCGA_TARGET_GTEx隊列里面的GTEx部分應該和單純的GTEx數據不同,所以這樣理解是合適的嗎?另外就是,對于這種TCGA樣本內既有腫瘤又有樣本的數據怎么和GTEx數據合并、處理才合適呢?還是說這種情況是不能合并分析的呢?很多文獻說的這兩個數據庫的合并只是一筆帶過,具體的處理過程都是很模糊的,真是發了愁了。:sob:

    TCGA和GTEx的數據聯合分析實戰

    0.緣起 很多文章中用到GEPIA這個網頁工具來進行TCGA和GTEx表達量的聯合比較,但在此之前我不知道要怎樣在R語言中實現。?這個GEPIA的文章里說: The imba...

  • @小潔忘了怎么分身 老師您好,我在做數據合并的時候,通過聚類分析和PCA發現Gtex和TCGA里面的正常樣本還是分得比較很開,而且相對于Gtex的樣本,TCGA腫瘤樣本和TCGA正常樣本分得還要開,(怎么可能正常和正常比正常和腫瘤分得還要開?)請問這是什么原因引起得呢?如果是UCSC已經去除了批次,按道理來說Gtex和TCGA正常組織應該靠的比較近才對,但是現在不是這樣的,現在是正常&正常分得比正常和腫瘤還要開。另外,我用的就是UCSC隊列里面的TCGA_TARGET_GTEx的TPM數據做的聚類和PCA。請問這種現象是正常去除批次后的現象嗎?還需不需要自己去除批次呢?另外老師是怎么知道說UCSC已經去除了不同平臺得批次效應呢?還是說應該理解為UCSC已經重新計算各個平臺的數據而沒有去除各個平臺的批次呢?希望老師能夠看到解答一下??????,謝謝小潔老師???

    TCGA和GTEx的數據聯合分析實戰

    0.緣起 很多文章中用到GEPIA這個網頁工具來進行TCGA和GTEx表達量的聯合比較,但在此之前我不知道要怎樣在R語言中實現。?這個GEPIA的文章里說: The imba...

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