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木舟总结 |2021年推文笔记分类汇总
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高分文章图表复现系列
- 跟着CELL学作图|1.火山图
- 跟着Cell学作图 | 2.柱状图+误差棒+散点+差异显著性检验
- 跟着 Cell 学作图 | 3.箱线图+散点+差异显著性检验
- 跟着 Cell 学作图 | 4.小提琴图
- 跟着Cell学作图 | 5.UMAP降维分析
- 跟着Cell学作图 | 6.时间序列分析(Mfuzz包)
- 跟着Cell学作图|7.富集分析(Metascape数据库)
- 跟着Cell学作图|8.富集分析网络图(Cytoscape/ClueGO)
- 跟着Cell学作图|9.PPI分析(GeNets数据库)
- 跟着Cell学作图|10.复杂热图
- 跟着Cell学作图| 11.Ingenuity Pathway Analysis(IPA)
- 跟着Cell学作图 | 12.韦恩图(Vennerable包)
- 跟着Cell学作图 | 13.随机森林分类及其可视化(R包randomForest)
- 跟着Nature学作图 | 配对哑铃图+分组拟合曲线+分类变量热图
- 跟着Nat Commun学作图 | 1.批量箱线图+散点+差异分析
- 跟着Nat Commun学作图 | 2.时间线图
- 跟着Nat Commun学作图 | 3.物种丰度堆积柱状图
- 跟着Nat Commun学作图 | 4.配对箱线图+差异分析
- R实战 | 对称云雨图 + 箱线图 + 配对散点 + 误差棒图 +均值连线
R实战
- R绘图实战|GSEA富集分析图
- R绘图| Kaplan-Meier曲线及美化
- 番外 |使用ComplexHeatmap绘制围棋盘
- 主成分分析(PCA)及其可视化的基础指南
- 答疑| ggplot 绘制火山图并添加文字标签
- 单组学的多变量分析|1.PCA和PLS-DA
- 单组学的多变量分析| 2.稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）
- R实战 | 文章第一表:三线表的绘制
- Q&A | 如何用R批量绘制并导出生存曲线图
- Q&A | R做生存分析如何取最佳cutoff(截断)
- R实战 | OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析)筛选差异变量(VIP)及其可视化
- R 实战 | 使用clusterProfiler进行多组基因富集分析
- R实战 | 利用upset展示实验设计分组(ggupset)
- Q&A | 如何使用clusterProfiler对MSigDB数据库进行富集分析
- R实战|卡方检验及其可视化
R包指南
- ggsci | 让你的配色Nature化
- ggpubr|让数据可视化更加优雅
- ggcorrplot | 简单的相关性热图绘制
- survminer | 生存分析及其可视化
- 使用ComplexHeatmap绘制复杂热图|Note1:简介
- 使用ComplexHeatmap绘制复杂热图|Note2:单个热图(上）
- 使用ComplexHeatmap绘制复杂热图|Note2:单个热图(万字超详细教程）
- ggcor | 相关分析和可视化的扩展工具
- WGCNA 简明指南|1. 基因共表达网络构建及模块识别
- WGCNA 简明指南|2. 模块与性状关联分析并识别重要基因
- WGCNA 简明指南|3.使用WGCNA实现网络可视化
- 单细胞转录组|Seurat 4.0 使用指南
《R数据科学》学习笔记
- 《R数据科学》学习笔记|Note1:绪论
- 《R数据科学》学习笔记|Note2:使用ggplot2进行数据可视化(上）
- 《R数据科学》学习笔记|Note3:使用ggplot2进行数据可视化(下）
- 《R数据科学》学习笔记|Note4:使用dplyr进行数据转换(上）
- 《R数据科学》学习笔记|Note5:使用dplyr进行数据转换(下）
- 《R数据科学》学习笔记|Note6:使用tibble实现简单数据框
- 《R数据科学》学习笔记|Note7:使用readr进行数据导入
- 《R数据科学》学习笔记|Note8:使用dplyr处理关系数据
- 《R数据科学》学习笔记|Note9:使用stringr处理字符串(上）
- 《R数据科学》学习笔记|Note10:使用stringr处理字符串(下）
- 《R数据科学》学习笔记|Note11:使用forcats处理因子
- 《R数据科学》学习笔记|Note12:使用magrittr进行管道操作
- 《R数据科学》学习笔记|Note13:函数
- 《R数据科学》学习笔记|Note14:向量
- 《R数据科学》学习笔记|Note15:使用purrr实现迭代(上)
- 《R数据科学》学习笔记|Note16:使用purrr实现迭代(下)
R语言基础
- aggregate | 在R中进行分组统计
- apply | R中函数的简单循环
- R 中几个常见的合并数据集方法
- R 中几个常见的数据重塑函数
- R 中的 IF, ELSE, ELSE IF 语句的简单用法
- R绘图基础指南 | 1.条形图
- R绘图基础指南 | 2.折线图
- R绘图基础指南 | 3. 散点图(一)
- R绘图基础指南 | 3. 散点图(二)
- R绘图基础指南 | 3. 散点图(三)
读文献
- 文献解读|2019-nCoV感染后胆管细胞特异性ACE2表达可能导致肝损伤
- Cell | SnapShot:微生物群对宿主生理的影响.
- Nat Commun&JAMA INTERN MED|浅析两篇LASSO+Logistic/Cox 套路文章
- 文献解读|柳叶刀：基于机器学习的急性冠脉综合征不良事件预测：一项汇集数据集的建模研究
- 文献分享|代谢组学分析揭示了新冠肺炎的阶段性特征
- Nature Reviews Genetics | 在基因组学中应用机器学习的常见陷阱
- 分享一篇 Science 里不同批次的单细胞数据整合及批次校正方法
机器学习基础
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note1:机器学习绪论
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note2:单变量线性回归
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note4:线性代数回顾
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note6:正规方程及其推导(内附详细推导过程)
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note7:逻辑回归
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note8:正则化
