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诗盛
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置顶: (2016-03-26 22:59)
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skyline

dia

dda

数据处理

非依赖型数据采集

也可到楼主自己编写的网站上去查看更多内容,网址:http://www.omicsolution.org/wu-kong-beta-linux/main/

1.    Skyline简介

Skyline(https://skyline.gs.washington.edu/labkey/project/home/software/Skyline/begin.view)是由美国华盛顿大学MacCoss实验室开发,这一款完全开源的软件,软件代码公布(http://sourceforge.net/p/proteowizard/code/HEAD/tree/branches/)[小编温馨提示,如果使用者具有比较强的

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r语言图像处理

图层

素描画

铅笔画

       忙碌的生活中总要找些乐趣,近来学习用R语言处理图像,搜索资料时发现大牛们发的一些很有意思的博客,于是就整理学习了下。另外,对于咱们技术宅(虽然咱现在属于初级的^_^),向喜欢的人表达感情的方式中有一招就是用代码表达出滔滔不绝的情愫。没错,你猜对了,整理好后我就尝试着将我喜欢的人的图片处理了下,哈哈,效果还不错,不过在这里就不展示了,嘿嘿。如果你觉得有意思,也可以尝试下,如果不感冒,那就直接绕过吧~~(建了个群,交流学习: 553621380。

也可到楼主自己编写的网站上去查看更多内容,网址:http://www.omicsolution.org/wu-kong-beta-linux/main/

       在这里我们使用教材中经常使用的一张图片做下展示,如下图:

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androidstudio

环境与系统变量

vt-x

disable

A.      配置Android studio环境

在网上可以找到很多关于配置Androidstudio的环境,如果你按照网上其他的资料配置好了,那么OK,这篇博客你几乎没啥必要往下继续看了,但是如果你没有配置成功,那么也许此篇博客可以帮得到你(建了个群,交流学习: 553621380。)。

配置环境时,在这里说明几点:

1.        如果你的电脑配置比较低(比如4GB内存以下的),到后面运行软件时你的电脑会比较吃力,会显得比较卡。所以建议在学习Android编程时,使用的电脑配置稍微高点。

2.        在配置环境是最重要的是安装JDK

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r语言

改变坐标轴

x轴

y轴

常常会有朋友会想着怎样在R语言里面对坐标轴进行一些修改,以达到自己的目的,这里面就介绍一种简单的修改方法(建了个群,交流学习: 553621380。):

也可到楼主自己编写的网站上去查看更多内容,网址:http://www.omicsolution.org/wu-kong-beta-linux/main/

比如说我们要画下面的这个数据的点图:

xx<-c(1:9)

yy<-c(41,48, 61, 47, 55, 48, 45, 57, 48)

原始的点图是这样的:

plot(xx,yy,xlab='Level', ylab='Rate',pch=16)

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pls-da

pca

偏最小二乘判别分析

主成分分析

一.概念简述:

主成分分析的思想主要是将高维数据降到低维数据,俗称降维。但是,如果你的数据行数小于列数,或者在你的数据中各列数之间本身相关性就不大,那么这时候你会发现使用主成分分析的效果其实不是很好。这个时候,我们可以考虑一下偏最小二乘法判别分析,该方法是结合多元线性回归和主成分分析的优点,在很大程度上解决了上述所说的问题。(建了个群,交流学习哈: 553621380。

也可到楼主自己编写的网站上去查看更多内容,网址:http://www.omicsolution.org/wu-kong-beta-linux/main/

二.代码实现。

比如说我们现在有这样的一批数据,取56个人(正常组:28,病灶组(胰腺癌):28)胰腺组织,做蛋白质组学数据分析。上样,跑质谱,搜库(这些步骤非本节内容,在此省略)。得到最后如下数据:

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因子载荷

主成分得分

主成分分析

pca

也可到楼主自己编写的网站上去查看更多内容,网址:http://www.omicsolution.org/wu-kong-beta-linux/main/

在分析自己的数据过程中经常使用到主成分分析,现在就自己查找的资料与一些体会记录如下,望与大家交流学习(建了个群,交流学习哈: 553621380。)。

         一.主成分分析原理简介

主成分分析的主要思想就是降维,即将高维的数据用低维的数据表示出来,并且使其丢失的信息最少。在《医学统计学》一书中介绍的比较详细,其数学模型摘录如下:

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skyline

dia

数据输出

模型构建完毕后,每一个肽段都会得到相应的分值,也会有一个qvalue来指示该段肽的可信度,这里我们可以取值0.01,小于0.01的肽段我们认为是可信的肽段。在这里我们介绍导出的两种结果形式:mProhet的结果和Report的结果(建了个群,交流学习哈: 553621380。)。

1.1 导出mProphet的结果

点击“File”-->“Export”-->“mProhet Features”,跳出如下对话框:

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skyline

dia

模型构建

数据处理

数据输入

建了个群,交流学习哈: 553621380。

1.1  将谱图库中的肽段导入到目标肽段栏中

点击“View”-->“Spectral library”,跳出对话框如下图:

在这里就展现你所见谱图库中所有肽段的信息,接下来我们勾选“Associate proteins”关联每一段肽属于哪一个蛋白质,然后点击“AddAll”,即可将谱图库中的肽段导入“Targets”一栏中:

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skyline

dia

数据处理

离子设置

transitionsettings

A.2离子的参数设置(TransitionSettings)

点击“Settings”-->“transition Settings”,开始进行离子的参数设置。在“Filter”中设置如下:

图中标识1设置母离子的价态(Precursor charges),设置子离子的价态(Ion charges),设置离子的类型(Ion types),离子中的p表示的是母离子,b,y是指子离子类型中的b离子和y离子;标识2中,“From---To”的意思

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skyline

dia

蛋白质组学

构建谱图库

肽段修饰设置

1.4 

构建谱图库

在这里,分析DIA数据,我们首先构建一个谱图库,给后面数据分析一个先验的知识。创建谱图库步骤如下:

如果已经有现存的谱图库,那么直接勾选即可,否则就点击“Build”开始构建,如下图:

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r语言

mysql

数据库

连接

新浪

R语言连接MySQL数据库。这几天在网上也查询了好多相关的资料,但是按照网上的介绍,操作比较晦涩,对于很多像我这种初学者来说学习起来比较困难,现在将自己的一些操作流程记录在此(建了个群,交流学习哈: 553621380。):

我是在Windows 7 + 64位 的操作系统下完成的,配置ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库连接)进行数据库连接。

步骤:

1. 从这里:http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc​下载相应的odbc连接包,如下图:

​根据你的操作系统,自己选择对应的版本,上图中椭圆里面是对应的是Windows系统的安

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