本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见,其实COX生存分析也能用森林图展示. 之前分享过绘制KM曲线R|生存分析(1),诺莫图展示COX结果Nomogram(诺莫图) | Logistic.Cox生存分析结果可视化,本文将简单的介绍如何使用R-survminer包绘制Cox生

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. 上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot(森林图) | Cox生存分析可视化,本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值(置信区间区间)的结果直接绘制森林图的方法. 其中点估计值(置信区间)的结果可以是COX也可以是logistic回归等其他方法的结果,适

SPSS详细操作:生存资料的Cox回归分析 一.问题与数据 某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果,将70名肺癌患者随机分为两组,分别采用该新药和常规药物进行治疗,观察两组肺癌患者的生存情况,共随访2年.研究以死亡为结局,两种治疗方式为主要研究因素,同时考虑调整年龄和性别的影响,比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异.变量的赋值和部分原始数据见表1和表2. 表1.  肺癌患者生存的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 二.对数据结构的分析 该研究以死亡为结局,治疗方式为主要研究因素,每个研究

1.生存曲线 基础包survival+扩展包survminer. survival包内置肺癌数据集lung. library(survival) library(survminer) str(lung) #拟合模型 fit <- survfit(Surv(time,status)~sex,data=lung) #绘制生存曲线 ggsurvplot(fit, pval = TRUE, #添加log rank检验的p值 conf.int = TRUE, #添加置信区间 risk.table = TR

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/CGz51qOjFSJ4Wx_qOMzjiw 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 甘特图(Gantt chart),又常被称为横道图或者条状图,是现代企业项目管理领域运用最为广泛的一种图示.就是通过条形来显示项目的进度.时间安排等相关情况的. 项目管理外,也可以用来管理学习计划.绘制甘特图的工具有很多,本文介绍使用R-plotly包绘制交互式的甘特图,保存html链接后,即可

图的遍历DFS 与树的深度优先遍历之间的联系 树的深度优先遍历分为:先根,后根 //树的先根遍历 void PreOrder(TreeNode *R){ if(R!=NULL){ visit(R); //访问根节点 while(R还有下一个子树T) PreOrder(T); //先根遍历下一棵子树 } } 新找到的相邻结点一定是没有访问过的. 先根遍历序列:1,2,5,6,3,4,7,8 图的深度优先遍历 bool visited[MAX_VERTEX_NUM]; //初始值都为false vo

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/zdSit97SOEpbnR18ARzixw 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. ggstatsplot是ggplot2包的扩展包,可以同时输出美观的图片和统计分析结果,对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用. 一 准备数据 gapminder 数据集包含1952到2007年间(5年间隔)的142个国家的life expectancy, GDP per capita, 和 po

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/ZEjaxDifNATeV8fO4krOIQ更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理.建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢! 一 R资料+计划 R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划 二 Bioinfo R|fastqcr QC数据处理 :测序结果的数据质控及

meta-analysis是用统计的概念与方法,去收集.整理与分析之前学者专家针对某个主题所做的众多实证研究,希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式,可弥补传统的Review Articles(文献综述)的不足. 根据统计假设的不同可将Meta 分析方法分为两类:固定效应模型和随机效应模型,前者假设所有研究享有共同的真实效应大小,后者假设所有研究的真实效应大小不同,具体体现在计算所有研究平均效应的权重上.由于随机效应模型比较符合实际,得到了Meta分析家们的认可,正被广泛应用开来.

1.前言 回首过去的2014年,大家可以看到Docker在全球刮起了一阵又一阵的“容器风”,工业界对Docker的探索与实践更是一波高过一波.在如今的2015年以及未来,Docker似乎并不会像其他昙花一现的技术一样,在历史的舞台上热潮褪去,反而在工业界实践与评估之后,显现了前所未有的发展潜力. 究其本质,“Docker提供容器服务”这句话,相信很少有人会有异议.那么,既然Docker提供的服务属于“容器”技术,那么反观“容器”技术的本质与历史,我们又可以发现什么呢?正如前文所提到的,Docke

id数组和treesize数组变化情况: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 components 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 9 components 3 4 9 1 2 3 5 6 7 8 9 1 1 1 1 1 1 1 1 2 8 components 5 8 9 1 2 3 3 5 6 7 9 1 1 1 2 1 1 1 1 2 7 components 7 2 9 1 3 3 5 6

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 components 9 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 components 3 4 0 1 2 4 5 6 7 8 0 8 components 5 8 0 1 2 4 4 6 7 8 0 7 components 7 2 0 1 2 4 4 8 6 8 0 6 components 2 1 0 1 4 4 8 6 2 8 0 5 components 5 7 0 1 1 4 4 8 6 2 0 4 components 0 3 1

本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

题意 给你n个点m条边,并且保证整个图是仙人掌. 仙人掌:每条边仅属于1条或者0条回路 且无重边和自环 让你删掉一些边使其变成一棵树(拥有点数-1条边) 注意一个点也是森林 图可能是不联通的 思路 考虑环,显然一个环可以随便去掉几条边但是至少一条(也就是说不能是\(C_n^0\))\(2^{x}\)-1,然后考虑非环那么共有m-(所有环的边数),然后可以随便去除边共\(2^{m-cnt}\) 在找环时,求环的边数见\(dfs\) #include<iostream> #include<a

今天要给大家分享的统计方法是马尔可夫多态模型,思路来源是下面这篇文章: Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild cognitive impairment and dementia Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry 2021;92:136-142. 我们知道轻度认知损害

好多同学询问孟德尔随机化的问题,我再来尝试着梳理一遍,希望对大家有所帮助,首先看下图1分钟,盯着看将下图印在脑海中: 上图是工具变量(不知道工具变量请翻之前的文章)的模式图,明确一个点:我们做孟德尔的时候感兴趣的是x和y的关系,也就是小b,但是我们直接去跑x对y的回归肯定是不对的,因为有很多的U,因此我们借助工具变量G(关于工具变量我们之前的文章有详细的解释,请自行查阅),去估计我们感兴趣的小b. 现在有天然良好的工具变量G,也就是我们的基因变量,此时有上面的图,再次重申:我们感兴趣的,最终希望

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/BWpy3F-nEKXCdVXmY3GYZg 当然还有更多R语言,生物信息学相关知识...

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 18 16:23:17 2018 @author: acadsoc"""import scipyimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegres

有向无环图:无环的有向图,简称 DAG (Directed Acycline Graph) 图. 一个有向图的生成树是一个有向树,一个非连通有向图的若干强连通分量生成若干有向树,这些有向数形成生成森林. 在工程计划和管理方面的应用 除最简单的情况之外,几乎所有的工程都可分为若干个称作“活动”的子工程,并且这些子工程之间通常受着一定条件的约束,例如:其中某些子工程必须在另一些子工 程完成之后才能开始.对整个工程和系统,人们关心的是两方面的问题: 一是工程能否顺利进行,即工程流程是否“合理”: 二是