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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）
如果您是数据科学家或机器学习工程师，那么您应该熟悉最高效的机器学习 IDE。IDE（集成开发环境）是 允许软件开发人员更轻松地编写、测试、调试和使用代码的工具。它的其他用途还有代码验证、文本编辑器、语法突出显示、补全、上下文建议、调试工具、方法和类规范、资源管理以及轻松访问帮助。IDE 通常具有广泛的功能集合。因此，它们也有利于数据科学编程。它们使程序员的生活变得更加轻松。...阅读全文>&... 阅 读 全 部 >
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。这里所说的解决方案不仅是指R语言里面有诸多的图形语法系统（比如base系统、grid系统、lattic系统等），更重要的是它拥有（目前比较成熟的）系统级输出方案，你可以理解为如何在项目中从一而终的组织你的分析内容、图形布局、输出方法等。其一是shiny+shinydashboar... 阅 读 全 部 >
R Markadown 作为一款通过R语言创建动态文档的写作排版工具，为数据科学提供了现成的写作框架。通过 R Markdown 不仅可以运行和保存R代码，还可以生成高质量的数据分析报告并以HTML、PDF或者word的形式分享。1，get started很早就对R语言可以制作高质量的报告有所耳闻，但也没有很强的意愿去研究一番。究其缘由在于写公众号时无法不会优雅的插入代码块，便有意...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
博士生涯终于走到了最后一步了。这次全程用 R 和 Rmarkdown 相关的包完整写完了论文，现在总结一下个人经验和踩过的坑，希望给后来人提供参考经验，同时安利一下 Rmarkdown 这个提高生产力的工具。选择 Rmarkdown 的理由大部分大学的毕业论文对排版都着严格的排版要求，具体需要注意的细节可能有图表要编号，并经常需要在文中交叉引用引...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
如何用Rmarkdown生成中文自动化报告？本文总结Rmarkdown的使用，主要回答以下问题：Rmarkdown是什么？如何使用Rmarkdown?如何使用Rmarkdown生成中文文档？Rmarkdown应用举例？Rmarkdown是什么？Analyze. Share. Reproduce.Your data tell...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
火山图（Volcano plot）是一种比较“远古”的一种散点图，广泛应用于转录组、蛋白组等组间差异分析结果的展示。图表的横轴一般展示差异倍数的变化，而纵轴表示差异分析结果的可靠性。我这里对传统的火山图做了进一步的优化，比如通过调整点的大小突出展示感兴趣基因对应的点，并将感兴趣基因的名称以标签的方式展示出来，如下。那么，如何绘制这般个性又好看的火山图呢？我这里主要用到的还是最常见的ggplot2包... 阅 读 全 部 >
使用Perseus软件进行1D和2D annotation enrichment分析某天，小编在某篇蛋白组学文献中看到这么一个分析，称为2D annotation enrichment的方法。作者使用2D annotation enrichment比较了自己的蛋白组数据集和先前研究中蛋白组数据集的蛋白表达的差异，并将这种差异关联到富集的通路上进行比较，以阐述二者的一致性和区别。图B是2D...阅读... 阅 读 全 部 >
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向） 伪码农，R语言爱好者，爱开源编者按： 数据可视化 是解析、理解和展示数据不可缺少的一部分。炫或不炫看个人喜好和功底，能否达意是最基本的要求---最合适的图示和配色表达最直观的含义。长文多图预警，这是关于ggplot2使用的极详细教程（190+图），是入门和晋级参考的不二手册。 前面部分是关于qplot的使用，后面是 ggplot2...... 阅 读 全 部 >
taoyan：伪码农，R语言爱好者，爱开源。个人博客: https://ytlogos.github.io/library(ggplot2)#使用数据集mtcars演示ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color="red")+geom_text(aes(wt, mpg, label=rownames(mtcars)))+theme_cl...阅读全... 阅 读 全 部 >
昨天我们介绍了一些网络分析当中用到的一些基础的知识（相互作用网络分析基础 ）。对于基因组数据分析而言的话，我们能用到网络分析的就是蛋白相互作用分析(protein-protein ineraction, PPI)分析了。蛋白相互作用分析的数据库有很多，至于为什么选择STRING，还是在于其强大的可视化，以及自定义功能。这样我们可以得到数据结果的同时，还可以得到相对好看的图。下面我们就来介绍一下ST... 阅 读 全 部 >