估计阅读时长: 10 分钟https://github.com/xieguigang/ms-imaging Order by Date Name Attachments HR2MSI_mouse_urinary_bladder_S096_RGB • 7 MB • 467 click 2021年11月13日peerj-cs-07-585 • 16 […]
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 之前在阅读一篇单细胞组学数据分析的文献，觉得在文献之中有一些三维散点图用于展示降维聚类结果的效果非常的好看。于是自己在R#语言之中的ggplot程序包的2D绘图的功能基础之上，进行了三维图形数据可视化功能的开发。 (A) t-SNE map projecting myeloid cells from BC1-8 patients (all tissues). Cells are colored […]
哈哈，Thanks♪(･ω･)ﾉ
哈哈。这个R程序包用来做代谢组数据的biomarker分析确实挺方便的呢
This clarifies everything perfectly.
其实，你不应该直接跑原始表达矩阵的。因为在原始表达矩阵中，基因的特征数量可能会非常多，做随机森林或者SVM建模就会会非常久。应该先用limma程序包对矩阵筛选一次，例如用log2fc绝对值按照阈值cutoff筛选一次，或者对log2fc绝对值排序后取前1000个特征，得到小一些feature集合的矩阵后再使用这个程序包做机器学习分析。
Thanks for taking the time to create this.