摘要：library(clusterProfiler ) #cat test.txt gene_symbol EXOSC10ARHGEF10LVWA5B1SRRM1PTAFRCSMD2SH3GLB1GBP6ZNF326AKNAD1STRIP1GOLPH3L............... a <- read 阅读全文

摘要：首先准备数据：表达矩阵 ACC.uncv2.mRNAseq_RSEM_normalized_log2.txt（以下载的TCGA的数据，log之后的） 上面数据中01为tumor，11为normal 我们进行差异分析，就是看两组的表达值，是否差异，而检验的方法就是T检验 a=AVERAGE(B2:G2 阅读全文

摘要：pacman::p_load(knitr, wakefield, MatchIt, tableone, captioner)set.seed(1234)library(wakefield)df.patients <- r_data_frame(n = 250, age(x = 30:78, name 阅读全文

摘要：下载GSEA 网址：http://software.broadinstitute.org/gsea/downloads.jsp gsea2-2.2.2.jar c2.cp.kegg.v5.1.symbols.gmt P53.cls P53_hgu95av2.gct HG_U95Av2.chip 运行 阅读全文

摘要：做差异表达的软件DEseq和edgeR所需要的数据格式必须是原始counts,经过normalization和log2后的数据都不适合，所以对于做差异表达计算的童鞋可以使用ExperimentHub下载TCGA的原始数据。 GEO地址：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ 阅读全文