library(ggpubr) Data_summary <- as.data.frame(compare_means(Expression~Group, exprSet, method =...
PRH2_expression <- t(paired_expr_data["PRH2",] ) %>% data.frame(PRH2 = .) PRH2_expression$group <- paired_phe$group PRH2_expression$paired <- paired_phe$subject PRH2_expression = PRH2_expression[order(as.numeric(paired_phe$subject)),] #这里需要按照配对信息排序好,以做后需的配对差...
TCGA官网在2024年2月8号发布了重大更新,这次更新是自2016年GDC data portal上线以来最大的更新了,直接更新到了2.0,界面和使用方式完全不一样了!旧版页面目前(2024.2.12)还能访问,但是不久后将彻底下线! 首先是页面大更新,全新的使用界面: 新版界面 这次更新最大的改变是采用了以队列为中心的工作流程,用户可以自己...
_paired.Rdata")library(ggpubr)library(ggstatsplot)library(ggsci)gene="YTHDF1"## 选择要查看的基因ggpaired(expr_paired,x="Type",y=gene,color="Type",line.color="lightblue",point.size=1.5,font.label=list(size=16,color="black"),ggtheme=theme_bw(),repel=TRUE,Tile=gene,ylab="Expression(...
RTCGA.miRNASeqs=rownames(LUAD.miRNASeq)[seq(1,nrow(LUAD.miRNASeq),by=3)]expr<-expressionsTCGA(LUAD.miRNASeq)dim(expr)expr[1:40,1:4]expr=as.data.frame(expr[seq(1,nrow(expr),by=3),3:ncol(expr)])mi=colnames(expr)expr=apply(expr,1,as.numeric)colnames(expr)=srownames(expr)=...
require("ggpubr")) install.packages("ggpubr") 再安装easyTCGA包: devtools::install_github("ayueme/easyTCGA") 主要功能 解决TCGA(GTEx)数据下载和整理问题,顺便实现一些常见的分析和可视化 getmrnaexpr 只需要提供正确的TCGA project名字即可; 自动下载并整理mRNA和lncRNA的counts,tpm,fpkm共6种表达矩阵(...
pal(5,"Set1")))+ geom_signif(comparisons = compaired, step_increase = 0.1, map_signif_level = T, margin_top = 0.2, test = "wilcox.test")+ labs(y= paste0("The expression of ",g,"\nlog2(RPM + 1)"),title= proj)+ theme_classic()+ theme(panel.background=element_rect(fill=...
采用R包ggpubr分析FOXO1基因与肝癌的临床病理特征的相关性。 1.4 分析TCGA数据库中FOXO1表达与肝癌患者预后关系 根据病理组织类型,从TCGA数据库中获取到3类肝癌,分别为HCC、FL-Ca及HCC-CC。按FOXO1 mRNA表达水平的中位数将所有肝癌病例分为高、低表达组...
泛癌是个筐，啥都能往里装~有人说泛癌是热点终结者，当出现泛癌研究的时候这个热点也就凉了；也有...
支持XENA网站下载的gene expression和临床数据的整理 支持XENA泛癌数据的整理,对电脑内存要求较高,正在优化代码中... 增加对miRNA的差异分析支持 增加对miRNA的批量生存分析支持 增加对自定义表达矩阵/自定义分组差异分析的支持 增加对多分组差异分析的支持 增加对...