RStudio数据分析及简单做图

       R语言是一种用于统计计算与绘图的编程语言,它免费、开源,被广泛应用于统计分析、数据挖掘等领域。是应用于统计计算和统计制图的优秀工具。

完整代码放在最后 

一、数据收集

       所使用数据下载自GEO(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geoprofiles/)网站,以保证真实性。

       GSM基因表达矩阵预览。其中,第一列为探针名,第一行为样本名,其余为不同样本中各个基因的表达量统计。

二、数据处理及数据清洗

       通过第一部分中下载好的平台数据对表达矩阵进行预处理和数据清洗。将探针ID替换为基因名,处理掉重复的基因表达量,为后续的limma数据分析流程做准备。

*第一列已经替换为基因ID

三、数据分析

       通常处理高通量数据输出差异表达分析会使用DESeq2、edgeR、limma等数据处理包,适用于处理不同特点的数据。它们都可输出logFC和P-value值。

*这里使用的是limma包,这是一个标准化的过程 

       标准limma流程会生成两个矩阵,分别为基因表达差异矩阵和分组矩阵,我们会在后续基因差异分析中使用到。

### 使用 RStudio 进行数据分析与制 #### 数据导入 为了有效地进行数据分析,在RStudio中首先要加载所需的数据集。可以利用`read.csv()`函数来读取CSV文件中的数据,或者通过连接数据库的方式获取更复杂的数据源[^1]。 ```r data <- read.csv("path/to/your/file.csv") ``` 对于从SQL数据库提取数据的情况,可以通过安装加载相应的包如`DBI`和特定数据库驱动程序(例如`RMySQL`, `RODBC`),建立到目标数据库的链接,执行查询语句以检索所需的表格或记录集合。 #### 基本探索性分析 一旦拥有了工作区内的活跃数据框对象之后,就可以开始对其进行初步调查了。这通常涉及到计算描述统计量以及绘制简单形来直观理解变量之间的关系: - **查看前几行** ```r head(data) ``` - **总结统计数据** ```r summary(data) ``` 这些命令有助于快速掌握整个数据集的大致情况及其内部结构特点。 #### 可视化创建 当准备好了干净整洁的数据后,下一步就是制作图表啦!这里会重点介绍两种常见的绘方式——散点和箱形。 ##### 散点展示基因表达差异 假设有一个包含基因名称、对数倍数变化(logFC)及负十进制P值(-log10(P))三个字段的数据表,则可以根据这两个数值构建一个二维坐标系上的分布,其中每个点代表单个基因的位置;而那些偏离中心较远且处于顶部区域者往往意味着它们表现出强烈的变化趋势且具备较高的置信水平[^5]。 ```r library(ggplot2) ggplot(data, aes(x=logFC, y=-log10(pvalue))) + geom_point()+ theme_minimal() ``` ##### 箱线比较组间特征 如果想要对比不同类别样本间的某项指标是否存在明显区别的话,那么箱型无疑是一个很好的选择。它能够清晰地呈现出各分位数位置的信息,帮助识别潜在异常值的同时也便于观察总体分布形态。 ```r ggplot(data,aes(x=group,y=value))+ # 'group' 是分类变量,'value' 是连续测量的结果 geom_boxplot(notch = TRUE)+ labs(title="Box Plot of Value by Group",x="Groups",y="Values")+ theme_classic() ``` 以上就是在RStudio环境下完成基本数据分析流程的一个概览说明,包括但不限于数据输入、预处理阶段的操作指南以及最终成果呈现部分的具体实例演示。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值