2302_80012625的博客

重点：介绍了dplyr包中用于操作数据框的工具，包括行操作、列操作和组操作。下一步：深入学习特定类型数据的转换方法（如数字、字符串、日期等）。

R提供了丰富的统计函数，用于计算各种描述性统计量。这些函数不仅可以直接应用于数值向量，还可以通过参数调整来满足不同的需求。函数描述用例mean(x)平均数返回值为2.5median(x)中位数返回值为2.5sd(x)标准差返回值为1.29var(x)方差返回值为1.67mad(x)绝对中位差（median absolute deviation）返回值为1.48求分位数返回x的30%和84%分位点range(x)求值域返回值为c(1,4)求值域的差返回值为3sum(x)求和返回值为10滞后差分。

【代码】学习笔记：使用 `CMplot` 绘制 SNP 密度图。

看这个https://mp.weixin.qq.com/s/3O618tFVccxD2KJ9Es7EGQ。以及~/yiyaoran/jupyter/mean-p-R/PH_EH/表型数据分析.ipynb。

希望这份总结对你有帮助！如果有其他问题，欢迎随时提问。

在R语言中，将数据导出到不同格式的文件是数据分析过程中的一个重要步骤。在R语言中，读取不同格式的数据文件是数据分析的第一步。

R语言的数据类型包括向量、矩阵、数组、数据框、因子和列表。数据框（Data Frame）是R中最常用的数据结构。基础操作包括算术运算、逻辑判断、数据类型操作等。统计与可视化：R提供了丰富的统计分析功能，如均值、标准差、相关性分析和绘图功能。

以下是处理基因注释数据、筛选匹配基因以及输出结果的关键步骤。我们使用的数据包括Excel文件 (excel_data) 和GTF文件 (gtf_df)，目标是提取匹配的基因并生成新的文件。

加载所需包：使用读取 GTF 文件，使用writexl或openxlsx导出数据。读取数据：通过import()函数导入 GTF 文件，转换为数据框。数据筛选：可以根据seqnames等字段对数据进行过滤，选择感兴趣的染色体或区域。因子操作：处理因子型数据时，需根据需要重新设置因子水平。导出数据：针对大数据集，将其分割后导出到多个 Excel 文件中。希望这份笔记对你理解和处理 GTF 文件数据有所帮助！如果有任何问题或需要进一步的解释，请随时提问。

默认情况下melt会认为全部为数值的每一列都是带有变量的值，包括月份和日期，都合并在了一起，标题行置于variable列，数值置于value列。但是有的时候我们想知道每月里面每一天空气指标臭氧、太阳、风和温度的值，这个时候我们可以设置id.vars=c(“”)来去除指定的列，只将其他数据做变形。v2 = melt(v1, measure.vars = c()) 可以用measure.vars指定只用某些进行改变。可以选择指定工作表名或工作表索引。

从数据结构的角度来看，这段代码的核心是操作一个列表对象 ，并使用逻辑检查操作（）对其内容（基因名称）进行处理，以找到哪些基因缺失于目标数据集 中。以下是逐步的解读： 是一个 列表，它包含两个基因集，每个基因集是一个 字符向量，代表基因的名称。 是一个列表，包含两个元素： 是一个字符向量，长度为 6。 是另一个字符向量，长度为 6。2. 数据结构： 是一个 字符向量，通常来自 Seurat 对象的行名，表示数据集中所有基因的名称。 是一个长度为 4 的字符向量，代表数据集中实际

提取某些细胞群并细分为亚群（如成纤维细胞分为 FIB1、FIB2、FIB3）后，需要将这些细分注释的结果合并回大群，形成完整注释。结果： 的 metadata 中新增一列 ，整合了原始分群和亚群注释。在可视化中显示如：用途：用于保存细化的细胞注释，方便在后续分析中直接使用。从大群中提取某些特定的亚群，或删除少量不需要的亚群。通过 提取：提取分群编号为 0 和 2 的细胞。通过 提取：提取细胞类型为 “Naive CD4 T” 和 “Memory CD4 T” 的细胞。

是一个用于分析单细胞转录组数据的 R 包，主要用于进行和。它提供了一整套处理和可视化单细胞RNA-seq数据的工具，尤其擅长于分析细胞在动态生物学过程中（如发育、分化、疾病进展等）的变化。

找出每个细胞群体的标记基因，过滤条件包括对数折叠变化和最小表达比例。：从每个群体中筛选出最显著的 2 个基因，这些基因具有最大的对数折叠变化，是群体的代表性标记基因。这种分析方法通常用于细胞类型标注或群体特征识别，帮助我们理解不同细胞群体之间的差异和特征基因。

是一个非常实用的函数，特别是在需要从每个分组中提取 top n 或 top比例记录的情况下。它通过排序选出每个分组中符合条件的最大值记录，常用于选择 top 记录（如基因表达数据、销售数据等）。先分组是为了确保是在每个cluster内部进行操作。这样可以确保在每个分组（如细胞群体）内找到最大值，而不是在整个数据集上寻找。如果没有group_by()，你将无法按群体分别选择最大值，而是会选出所有数据中的前两个最大值，从而丧失了按组进行分析的目的。

选择高变基因：选择用于整合的基因（通常是变异性较大的基因）。找到锚点：通过选择的基因在不同数据集之间找到共享的细胞特征。数据整合：基于找到的锚点整合不同数据集的表达数据。设置整合数据为默认数据：将整合后的数据作为默认的数据源，以便进行后续分析。这种数据整合方法是Seurat中非常常用的一种方式，旨在减少不同数据集之间的批次效应，使得跨样本或跨实验的分析更加可靠。这段代码的主要目的是整合多个数据集，并进行基因选择和数据整合。以下是每个步骤涉及到的 Seurat这段代码展示了如何在 Seurat。

apply()：适用于矩阵或数据框，按行或按列操作，返回向量或矩阵。lapply()：适用于列表或数据框，返回一个列表，即使函数结果是向量。sapply()：适用于向量或列表，返回一个简化的对象（向量或矩阵），如果可能的话。数据框data.frame）和列表list）使用lapply()，因为它们的每一列或元素可以是不同的数据类型。向量使用sapply()，因为我们通常希望返回一个简化的结果。矩阵（或二维数据）使用apply()，因为它提供了对行或列的操作能力。

nomatch。

which()非常有用，它可以帮助你根据某些条件筛选数据或获得特定条件下的元素索引。在处理数据框、向量或矩阵时，经常用来找出满足某个条件的元素位置，方便进一步的处理。

which()非常有用，它可以帮助你根据某些条件筛选数据或获得特定条件下的元素索引。在处理数据框、向量或矩阵时，经常用来找出满足某个条件的元素位置，方便进一步的处理。

通过上述代码，您可以可视化身高与体重之间的关系，并使用线性回归模型来分析和预测体重。使用summary()函数可以深入了解模型的性能和显著性。

在 R 语言中，sink()函数用于将输出重定向到一个文件，而不是默认的控制台。使用sink()可以有效地保存脚本的输出结果，尤其是在进行数据分析时。以下是sink()

ggboxplot 是 ggpubr 包中的一个函数，主要用于绘制箱线图（boxplot），它能够直观地展示不同组之间的数据分布和比较。

grepl是 R 语言中的一个函数，专门用于在字符串中进行模式匹配，返回一个逻辑向量，指示每个元素是否匹配给定的正则表达式。