PairedGroupedBars_SEM_StarAnnotations本期图片Doi：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.12.016复现结果代码主体部分由R1、Grok3、o3-mini-high生成。3 个大模型在显著性检验的添加上都使用了 stat_compare_means()，且都错了。感兴趣的读者可以自行尝试。使用代码时请按需修改，切勿全部套用。

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Cytoscape网络可视化 | 以WGCNA结果的网络可视化为例Cytoscape是一个开源的软件平台，用于可视化分子相互作用网络和生物路径，并将这些网络与注释、基因表达谱和其他状态数据进行整合。虽然Cytoscape最初是为生物研究设计的，但现在它是一个复杂网络分析和可视化的通用平台。Cytoscape核心版提供了一套基本的数据整合、分析和可视化功能。额外的功能...

序言下面的例子是慕尼黑大学机器学习入门讲座的一部分内容。该项目的目标是为手头的问题创建并比较一个或几个机器学习管道，同时进行探索性分析并对结果进行阐述。准备mlr3的详细指南见：mlr3 book (https://mlr3book.mlr-org.com/index.html)##安装与加载所需包install.packages('mlr3verse')insta...

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先来感受下仅需1秒的极速出图流程和一键随机修改配色功能，性能遥遥领先：之前一直在复现CNS级别的文章图表，今天躺平放松下降低点要求，复现一篇来源于针对公共数据库中，对上万常规体检数据的纯生信挖掘文章。本次复现的图表来源于Frontiers in Endocrinology期刊上（IF=5.2）题目为《Gamma-glutamyl transferase to high-density lipopr

用最简单的步骤画最好看的图，用最简单的方法做最复杂的分析！根据水平和投入的学习时间，医学科研数据分析段位6个层次：青铜分段：啥也不会，图也不认识；白银分段：会用Excel画一些简单的图；黄金分段：会使用SPSS、Origin、GraphPad Prism之类的框架式软件进行分析；钻石分段：除上述软件外初步掌握了R语言、python等编程式数据分析技能，但只会画一些简单的图比如饼图、柱状图、常规热图

今天我们来跟进一步学习Pthview包的功能，设计的内容主要是Pathview包的数据整合能力。1. 数据整合功能Pathview提供为数据整合提供了强大的支持。包括基因表达量、蛋白质表达...

聚类分析R中有各种各样的聚类分析函数。本文主要介绍其中的三种方法:层次聚集、划分聚类、基于模型的聚类。数据准备聚类分析之前，可以对数据进行预处理，如包括缺失值的处理和数据的标准化。以鸢尾花数据集（iris）为例。#数据预处理mydata<-iris[,1:4]mydata<-na.omit(mydata)#删除缺失值mydata<-...

搜索“基因组Genome”，轻松关注不迷路生科云网址：https://www.bioincloud.tech/单细胞测序近几年相当热门，这个技术能让我们获取每个测的细胞的转录组信息，但问题是单细胞测序相当大的数据量给后续的数据分析带来了不少挑战。为解决这一难题，深圳微科盟公司旗下《基因组Genome》公众号联合《Biomamba 生信基地 》公众号共同推广免费单细胞转录组测序分析视频课程。视频课程