geo数据挖掘

人工智能学术前沿(真)1 年前
人工智能·数据挖掘·生信分析·r·geo数据挖掘·基因数据分析
GEO生信数据挖掘(九)肺结核数据-差异分析-WGCNA分析(900行代码整理注释更新版本)WGCNA分析 分段代码(附运行效果图)请查看上节运行后效果WGCNA关系网络的构建完毕,绘图找核心基因,Cytoscape 到底怎么玩?
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数据挖掘·生信分析·r·geo数据挖掘·基因数据分析
GEO生信数据挖掘(八)富集分析(GO 、KEGG、 GSEA 打包带走)第六节,我们使用结核病基因数据,做了一个数据预处理的实操案例。例子中结核类型,包括结核,潜隐进展,对照和潜隐,四个类别。第七节延续上个数据,进行了差异分析。 本节对差异基因进行富集分析。
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机器学习·数据挖掘·生信分析·r·geo数据挖掘·基因数据分析
GEO生信数据挖掘(九)WGCNA分析目录加载数据,进行聚类初次聚类观察自己定义红线位置,进行切割划分载入性状数据增加形状信息后,再次聚类网络构建
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GEO生信数据挖掘(七)差异基因分析上节,我们使用结核病基因数据,做了一个数据预处理的实操案例。例子中结核类型,包括结核,潜隐进展,对照和潜隐,四个类别。本节延续上个数据,进行了差异分析。
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GEO生信数据挖掘(六)实践案例——四分类结核病基因数据预处理分析前面五节,我们使用阿尔兹海默症数据做了一个数据预处理案例,包括如下内容:GEO生信数据挖掘(一)数据集下载和初步观察
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生信分析·geo数据挖掘·基因数据分析
GEO生信数据挖掘(一)数据集下载和初步观察检索到目标数据集后,开始数据挖掘,本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例目录GEOquery 简介
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GEO生信数据挖掘(五)提取临床信息构建分组,分组数据可视化(绘制层次聚类图,绘制PCA图)检索到目标数据集后,开始数据挖掘,本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例上节做了很多的基因数据清洗(离群值处理、低表达基因、归一化、log2处理)操作,本节介绍构建临床分组信息。
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GEO生信数据挖掘(二)下载基因芯片平台文件及注释检索到目标数据集后,开始数据挖掘,本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例目录下载平台文件1.AnnotGPL参数改为TRUE,联网下载芯片平台的soft文件。(国内网速奇慢经常中断)