𝕠ncomine是一个很好的肿瘤数据库，功能很强大，也有可视化的操作，但是最大的问题是数据不能很好的获得，，而且自带的图很丑（而且只是png），关于oncomine的教程有很多，比较经典有解螺旋的教程，比如下面这个，基本涵盖了常用的功能： […] 然而，大神yikeshu0611默默的为我们付出，之前开发了一个R包叫ROncomine可以很方便的获得数据，并且再次出图，不过最近又更新 … 阅读全文 →

在科研工作中，使用较多的应该就是两独立样本的显著性检验，也就是我们常说的比较两个组有没有统计学差异，比方说我们收集了身高数据，想比较男性和女性的身高有没有差别，这就是两独立样本的显著性检验，而最让人耳熟能详的就是t检验，然而有时候（我认为更多的适合）却又有一个非参数检验，其实统计学不那么严谨的话，基本都是用t检验，然而这样暴力的选择并不科学，那么到底该如何选择才是最科学的呢？ 目前常用的统计软件 … 阅读全文 →

最近一直在学习用RStudio建博客和写文章或书什么的，有了Rmarkdown的支持，可以渲染很有有用的可视化效果，但是很多语句都是基于markdown语言来写的，虽然markdown作为一款轻量级的语言，很适合用来写东西，而不是来排版，但是一直用代码，也是很烦人的，尤其我又是一个懒人，我要的是效果，而不是代码。 虽然有很多在线编辑器，也有Typora这种可视化的软件支持，但都是拆东墙补西墙的办 … 阅读全文 →

使用blogdown搭建hugo博客，关于hugo网上教程很多，要安装好多好多软件,还要好多代码,这里只说R-studio,因为只要安装一个就够了,我现在说下可能会遇到的坑 […] 可以看这个：https://cosx.org/2018/01/build-blog-with-blogdown-hugo-netlify-github/ […] 我的是MacOS,当然有一定 … 阅读全文 →

ℂCK8数据主要是统计OD450的吸收值，一般的数据形式如下，保存为csv格式 […] cck8 <- read.csv("~/Desktop/cck8.csv") ## 宽数据转换为长数据 library(reshape2) cck8_long<-melt(cck8, id.vars = c('Time'), … 阅读全文 →

其实有很多教程指导怎么下载count，最简单当然还有xena，但是我们知道TCGA的肿瘤样本中包括了肿瘤了正常样本，而且有些样本还是重复的，所以需要去重，还需要把肿瘤和正常过滤，现在推荐一下我自己摸索的一个办法 使用的是GDCRNATools，这个包可以下载RNA、miRNA和lncRNA，数据也是count，有人说能不能下载FPKM或者TPM，其实count才是最原始的，自己找一个包转换成TPM … 阅读全文 →