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教研科研 | 如何在四大检索发表职教研究文章（附部分期刊介绍）
CNV变化的GISTIC_2.0分析大家好，我是阿琛。在基因组水平，除了单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP）水平的改变，拷贝数(Copy number variation, CNV)的变化同样是一个十分重要的改变因素。拷贝数变异，是由基因组发生重排而导致的, 一般指长度为 1 kb 以上的基因组大片段的拷贝数增加或者减少,主要表现为亚显微水平的缺失... 阅 读 全 部 >
变异的分类（目前主要分为三个大类）单碱基变异，即单核苷酸多态性(SNP)，最常见也最简单的一种基因组变异形式；SNP是针对群体而言的，其在人群中发生的概率一半大于1%。在整个地球上所有的人群中，小于1%的这种变异，大家把它通称为突变，叫mutation；超过了1%的这种变异，就叫做polymorphism。有时候也用5%作为cutoff 。variation或者var...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
作者简介野菜团子，R语言中文社区专栏作者 博客：https://ask.hellobi.com/blog/esperanca forcats包用于处理因子，可以更高效地对因子进行修改。1. 生成因子R语言的base包中函数如dataframe等默认因子在分类变量读入时就会生成，而tidyverse包中的readr等包则会保留数据读入时的原样不做改变，要生成因子则可以使用parse_factor函数... 阅 读 全 部 >
数据，已经渗透到当今各行各业和业务职能领域。但如何处理已获得的复杂数据并从中挖掘出有效的信息成为了大家关注的问题。其中数据可视化是极其重要的一个方面，因为 无论如何对数据进行分析处理，能够简明准确的展示最终结果，才是数据可视化的点睛之笔。在前几期的介绍中，王老师带领大家一起盘了许多FlowJo®插件，也针对数据分析软件的实际应用进行了分析， 那么本期，王老师将继续从生物学角度，带大家了解数... 阅 读 全 部 >
10X Genomics测得的单细胞数据是包含细胞及其表达量在内的高维数据，无论是PCA还是tSNE都是纯数学的数据降维方式，以此得到的细胞分群不具有生物学意义，故而我们通常需要赋予细胞分群以生物学含义即完成细胞亚群到细胞亚型的映射。在这一过程中，我们需要解决两个问题：（1）已知细胞亚型的鉴定，如外周血样品中鉴定红细胞、单核细胞等对应哪些细胞亚群；（2）未知细胞亚群或罕见细胞亚型的鉴定，如肝脏样品... 阅 读 全 部 >
这一周R语言学习，记录如下。01行去重操作在一个实际数据项目，获取数据后，发现数据的行（样本）有重复，需要把重复行删除掉。dplyr包distinct函数，可以做行去重。# dplyr包library(dplyr)data <- data.frame(Column1 = c( 'P1', 'P1', 'P2', 'P3', 'P1'...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
1 什么是整洁数据？2 tidyverse怎么使用？tidyverse是由RStudio首席科学家Hadley Wickham开发的R套装的集合。 这些包作为大数据分析管道的一部分可以很好地协同工作。要了解这些工具及其协同工作的更多信息，请阅读R for data science。 对于R的新手，请查看我之前的Storybench教程：RStudio笔记本中的R入门。以下教程将介绍...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
发表期刊：Microbiome (IF=14.652)发表时间：2022.2合作单位：南京农业大学样本类型：土壤DOI: 10.1186/s40168-022-01236-9研究背景在土壤微生物中，植物生长促进细菌 (PGPB) 是工程微生物组应用于农业的重要环节，包括改善生物控制和植物生长，PGPB 可以加强植物的养分吸收或调节植物激素水平，或通过抑制各种病原体和增强免...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
前言条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。ggplot2的语法讲解如果读者对...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
作者：路遥马亡R语言中文社区专栏作者知乎ID：https://zhuanlan.zhihu.com/c_13540979700布局参数先介绍一个布局参数：#par(mfrow=c(a,b)) #表示在PLOTS区域显示a行b列张图 par(mfrow=c(3,1)) x <- rnorm(100) y <- rnorm(100) plot(x, y, xlim=c(-5,5),...阅... 阅 读 全 部 >