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李农 / 生信代码们

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生信代码们

前言

自用的生信代码,一方面是为了开源方便大家使用(杂志要求开源),另一方面是为了在互联网是留下印迹(年纪大了容易忘代码)。

在此要感谢澳门大学曾建明老师,生信技能树、单细胞天地、生信菜鸟团等公众号,以及在CSDN、简书、知乎、B站等网站上分享自己生信学习经验的老师和小伙伴们,正是你们的分享让我的生信以及科研之路不再孤单。祝大家科研顺利!多发文章!多出成果!多赚钱~~

Geo.R里的主要内容,针对bulk-seq数据

  • GEOquery包下载GEO中的数据。(有时候下不下来还是需要自己手动下载读取)
  • limma包对芯片数据进行差异分析。
  • DESeq2包对测序数据进行差异分析。
  • MEGENA包构建共表达图谱。
  • e1071包实现mSVM-REF识别并筛选关键基因(mSVM-REF函数是John Colby教授写的链接点我,另外参考了的Maryam教授的并行代码链接点我,并进行了改进)
  • glmnet包实现lasso回归筛选
  • randomForest包实现随机森林筛选。
  • venn包绘制韦恩图。
  • pROC包检验预测效果。
  • CIBERSORT进行免疫浸润分析(函数代码点我)。
  • 用ggplot2,南方医科大学余光创教授的aplot等包进行了一些可视化。

该代码的文章已经发表,如果对您有所帮助,方便的话请引用我的文章(PMID: 36930329 点我直达

scRNA.R里的主要内容,针对scRNA-seq数据

  • 使用Seurat包进行单细胞数据的预处理,降维聚类,确定细胞类型,分析差异基因。
  • 使用CellChat包进行细胞互作分析。
  • 使用SCENIC包进行调控网络分析。
  • 使用Monocle3包进行拟时序分析。
  • 使用SMR软件进行SMR分析。(不是用r跑的,只是将代码放在一起)
  • 使用GEO里的数据做了个差异分析。
  • 以及一些未使用,但测试可用,不知道用来干啥的代码,放在一起记录一下。

代码写的有点乱,先鸽了,有时间再来整理。

CAMR.R里的内容为用TwoSampleMR包做的关于21种危险因素与心脏骤停的孟德尔随机化

MIT License Copyright (c) 2023 李农 Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

简介

自用生信代码, 花费好多个月写下来的。包含了对bulk-seq、scRNA-seq等的分析。 展开 收起
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