AddModuleScore_联合单细胞转录组和空间转录组数据 AddModuleScore函数是Seurat包中的一个函数,主要功能就是为基因集来进行打分,提到打分是不是觉得很熟悉,我们经常使用的GSEA或者GSVA不也是进行打分,免疫浸润分析中ssGSEA也是进行打分,那么我就可以简单对打分进行一个简单的定义——通过算法给基因集一个分数 然后要想学...
R语言Seurat包 AddModuleScore函数使用说明返回R语言Seurat包函数列表 功能\作用概述: 计算每个程序(簇)在单细胞水平上的平均表达水平,减去控制特征的聚合表达集合。全部基于平均表达式对分析后的特征进行分块,并从每个分块中随机选取控制特征。 语法\用法: AddModuleScore( object, features, pool = NULL, nbin =...
添加置信区间 代码语言:javascript 复制 p2<-ggscatter(mydf,x="DPS",y="ISG",add="reg.line",conf.int=T) 更改坐标轴标签 代码语言:javascript 复制 p3<-ggscatter(mydf,x="DPS",y="ISG",add="reg.line",conf.int=T)+labs(y="Mean ISG module score",x="Days post-symptom onset") 添加相关...
4.GSEA软件及R包完成GSEA分析 5.通过GSVA,AddModuleScore,AUCell等计算基因集得分 第八节课:多种拟时序分析方法介绍及实操 1.monocle拟时序分析细胞及基因选择、降维及细胞排序 2.monocle拟时序各种常用图形绘制 3.monocle拟时序差异表达基因鉴定及功能富集 4.RNA速率方法介绍及流程讲解 5.CytoTRACE进行拟时间分析 第...
add = "reg.line", conf.int = T) 1. 2. 3. 更改坐标轴标签 p3<-ggscatter(mydf,x="DPS",y="ISG", add = "reg.line", conf.int = T)+ labs(y = "Mean ISG module score", x = "Days post-symptom onset") 1. 2. 3.
svm.f1[i] <- F1_Score(val$Revenue, svm.pred, positive = "TRUE") svm.acc[i] <- sum(svm.pred == val$Revenue)/nrow(val) } svm.grid$f1[k] <- mean(svm.f1) svm.grid$acc[k] <- mean(svm.acc) print(paste("finished with:", k)) ...
我们大家应该对通路富集分析都很熟悉,比如GSEA,DAVID等。都是在大量文章中常见的通路富集方法,那么今天我们也给大家介绍一个更加复杂的通路富集分析的前期数据处理包GSVA(gene set variation analysis)。是一种非参数的无监督分析方法,主要用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。主要是通过将基因在不同样品间的表达量矩...
在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分,可视化中,基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示,那如何进行统计检验以及添加P值呢?本文主要解决以下几个问题 生信补给站 2023/03/08 3.8K0 R语言之可视化⑥R图形系统续目录 其他 ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初...
"Module colors", dendroLabels = FALSE, hang = 0.03, addGuide = TRUE, guideHang = 0.05, cex.dendroLabels = 1.5, cex.colorLabels = 1.5) dev.off() #1.导入临床信息 #data_clin <- read.csv('GSE1456_clinical.csv',header = T)
svm.f1[i] <- F1_Score(val$Revenue, svm.pred, positive = "TRUE") svm.acc[i] <- sum(svm.pred == val$Revenue)/nrow(val) } svm.grid$f1[k] <- mean(svm.f1) svm.grid$acc[k] <- mean(svm.acc) print(paste("finished with:", k)) ...