原创 Cox比例風險模型與R實現

Cox比例風險模型(cox proportional-hazards model),簡稱Cox模型 是由英國統計學家D.R.Cox(1972)年提出的一種半參數迴歸模型。該模型以生存結局和生存時間爲應變量,可同時分析衆多因素對生存期的影

原创 升級qiime2

# 安裝miniconda軟件管理器:用於安裝QIIME2及依賴關係 https://conda.io/miniconda.html wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3

原创 微生物研究十問十答

轉自公衆號《宏基因組》 Q1:基於高通量測序的微生物多樣性檢測技術優勢以及原理是什麼? A:常規的微生物研究方法包括基因克隆文庫、變性梯度凝膠電泳DGGE等,但這些方法的通病是信息量太小,且自然界中99%的微生物在實驗室都沒有辦法純化培養

原创 R語言中啞變量的設置

原文來源:https://www.sohu.com/a/199698358_489312 在構建迴歸模型時,如果自變量X爲連續性變量,迴歸係數β可以解釋爲:在其他自變量不變的條件下,X每改變一個單位,所引起的因變量Y的平均變化量;如果自變

原创 R中package not avalible問題

我們在加載之前安裝的R包時,有時會出現加載失敗的情況。常規做法是remove.packages(""),然後重新安裝,但是有時候會出現安裝失敗的情況,如下: 1. 針對not writable的問題,可能是安裝包路徑問題。可以用.lib

原创 Bray-curtis,unifrac,weighted unifrac,jaccard計算方法比較

原文鏈接:https://www.jianshu.com/p/066d90b556ad 1、微生物β多樣性 利用宏基因組、16s rRNA測序等高通量測序技術分析微生物羣體結構的時候,常見到有α和β多樣性兩個指標。α多樣性主要反映樣本內多

原创 線性混合模型及R實現

原文鏈接:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51636011 一般統計模型中的橫截面迴歸模型中大致可以分爲兩個方向:一個是交互效應方向(調節、中介效應)、一個是隨機性

原创 生存分析及R實現

生存分析是研究生存時間的分佈規律,以及生存時間和相關因素之間關係的一種統計分析方法 其主要應用領域: Cancer studies for patients survival time analyses(臨牀癌症上病人生存分析) S

原创 boxplot圖添加連線(R實現)

在處理時序性變量時,通常需要比較前後變化趨勢,這個時候需要將匹配的變量連線起來,從而可以直觀地展示個體數據的變化。 如何繪製連線,有兩種方法。 第一種:ggpubr包中的ggpaired函數 library(ggpubr) before

原创 典型相關分析原理(CCA)

 CCA典型相關分析 (canonical correlation analysis)利用綜合變量對之間的相關關係來反映兩組指標之間的整體相關性的多元統計分析方法。它的基本原理是:爲了從總體上把握兩組指標之間的相關關係,分別在兩組變量中提

原创 DESeq2篩選差異OTU

1.DESeq包安裝 install.packages("BiocManager") library(BiocManager) BiocManager::install("DESeq2") library(DESeq2) 2.數據準備

原创 列聯表與卡方分析

原文鏈接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5de124240101rcn1.html 原文鏈接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5de

原创 卡方檢驗之事後檢驗

t<- as.table(rbind(c(2, 8, 30), c(6,16,18), c(1,13,26))) dimnames(t) <- list(group=c("甲","乙","丙"),effect=c("低","中","高"

原创 Linux常見命令

Linux所有目錄都在根目錄下,用/表示。在訪問目錄是一般加上/指示相對於絕對路徑。登錄上之後即在家目錄下(~或/home/ct) 一、目錄結構 /:根目錄,所有的目錄、文件、設備都在/之下,/就是Linux文件系統的組織者,也是最上級的

原创 qiime 2分析菌羣數據代碼

1. installation 有Linux服務器的夥伴推薦使用Conda安裝,想在windows筆記本上體驗的朋友可使用Virtualbox虛擬機安裝並學習 #install conda conda update conda #升級