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在以三油酸甘油酯加铵峰(m/z 902.817 Da)为例子,学习R包xcms提取DDA二级质谱数据时,发现在用MSDIAL打开的原始数据中确实有902.8左右的母离子,也有产生这个母离子的二级谱,在用findChromPeaks函数检测MS1峰后也能看到有几个一级峰在902.8左右。但在用chromPeakSpectra函数提取了MS2图谱后,出现了两个问题:(1)后续用m/z 902.817找MS1时,有多个一级峰编号,而xcms说明包中的示例数据只有一个一级峰编号;(2)根据一级峰编号提取二级谱图的时候,发现并没有与902.817匹配的二级图谱,与原始数据不符。初步推测可能有两个原因:(1)文件是profile而不是centroid,影响了后续处理;(2)函数的一些参数没有优化。求大佬救命解答TOT library(xcms) library(faahKO) library(RColorBrewer) library(pander) library(magrittr) library(pheatmap) library(SummarizedExperiment) library(msdata) #设置工作目录,方便进行复杂的反复读取文件 setwd("C:/Users/sx/Desktop/桌面/xcms学习/Data") #获取文件名(实际数据) dda_file<- list.files(path="C:/Users/sx/Desktop/桌面/xcms学习/Data",pattern = ".mzML") #示例数据 #dda_file <- system.file("TripleTOF-SWATH/PestMix1_DDA.mzML",package = "msdata") #读入数据 dda_data <- readMSData(dda_file,mode="onDisk") dda_data <- filterRt(dda_data, rt = c(700, 1000)) #观察一级谱和二级谱数量 table(msLevel(dda_data)) #确定CentWave的关键参数:peakwidth和ppm #挑选一个峰进行观察,确定提一级谱的peakwidth rtr <- c(700,1000) mzr <- c(902.7,902.9) chr_raw <- chromatogram(dda_data, mz = mzr, rt = rtr) plot(chr_raw, col = "green") #挑选几个峰进行观察,确定一级谱的ppm dda_data %>% filterRt(rt = rtr) %>% #先按保留时间过滤原始对象,然后传递到下一步 filterMz(mz = mzr) %>% #然后按m/z过滤,然后传递到下一步 plot(type = "XIC") #用findChromPeaks函数进行MS1的色谱峰检测 cwp <- CentWaveParam(snthresh = 5, noise = 100,ppm = 10,peakwidth = c(5, 50)) dda_data <- findChromPeaks(dda_data, param = cwp) #peaks <- chromPeaks(dda_data)#已识别出的峰 nrow(chromPeaks(dda_data)) #提取已识别MS2的峰 dda_spectra <- chromPeakSpectra(dda_data) length(dda_spectra) #挑选一个质荷比的母离子,设置好ppm,选出已识别的MS1中可能是这个母离子的碎片的MS1,这步出现第一个问题 ex_mz <- 902.817 chromPeaks(dda_data, mz = ex_mz, ppm = 20) ex_id <- rownames(chromPeaks(dda_data, mz = ex_mz, ppm = 20)) #按照MS2编号返回在dda_spectra的位置,这一步出现第二个问题 ex_spectra <- dda_spectra[mcols(dda_spectra)$peak_id == ex_id] ex_spectra #用combineSpectra缩减为单个质谱图,minProp确定在80%图谱中出现的峰被放入最终结果中 ex_spectrum <- combineSpectra(ex_spectra, method = consensusSpectrum, mzd = 0, ppm = 20, minProp = 0.8, weighted = FALSE, intensityFun = median, mzFun = median) plot(ex_spectrum[[1]])  

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#include<iostream> #include<stdio.h> #include<string> using namespace std; typedef struct LNode {     int data;     struct LNode* next; }LNode ,*Linklist ; //不带头节点 //bool InitList(LNode *&L)   //初始化单链表 //{ //    L = NULL;  //空链表,暂时没有任何节点,以防止又其他脏数据 //    cout << "1" << endl; //    return true; //} //带头节点的单链表 bool InitList(LNode*& l) {     l = (LNode*)malloc(sizeof(LNode));     if (l == NULL)         return false;     l->next = NULL;     return true; } //代码测试 //头插法创建单链表 ( 每个新插入的数据都在头结点的后面)  Linklist Creatlist1(Linklist& l) {     LNode* s; int x;     l = (LNode*)malloc(sizeof(LNode));         if (l)     {         l->next = NULL;     }     cout << "请输入节点的值";     //scanf("&d", &x);     不兼容     cin >> x;     while (x!= 1000)            //输入1000时自动退出循环     {         s = (LNode*)malloc(sizeof(LNode));   //创建一个新的节点         if (s)              //判断s是否为空         {             s->data = x;             s->next = l->next;         }         l->next = s;         cout << "请再次输入节点的值";     //    scanf("%d", &x);    不兼容         cin >> x;     }     l->next = NULL;     return l; } //尾插法创建点链表 Linklist Creatlist2(Linklist &l) {     LNode* s, * r = l; int x;     l = (LNode*)malloc(sizeof(LNode));     cout << "请输入节点的值 :";     cin >> x;     while (x != 1000)     {         s = (LNode*)malloc(sizeof(LNode));         if (s && r) {             s->data = x;             r->next = s;             r = s;         }         cout << "请再次输入节点的值 :";         cin >> x;     }     if (r)     {         r->next = NULL;     }     return l; } //按照顺序输出单链表 void Getlist(Linklist l) {     //LNode *p = NULL;          LNode* p = l->next;    //将头结点赋给一个指针     while (p)              //当p为空时退出     {         cout << p->data;         cout << "  ";         p= p->next;     }     cout << endl; } void  Getlist2(Linklist &l) {     //LNode *p = NULL;          LNode* a = l->next;    //将头结点赋给一个指针          while (a)              //当p为空时退出     {         cout << a->data;         cout << "  ";         a = a->next;     }     cout << endl;      } Linklist  LocateElem(Linklist l, int e) {     LNode *p = l->next;     while (p != NULL && p->data != e)     {         p = p->next;     }     return p; } void test() {     Linklist l;     InitList(l);     Creatlist1(l);     //Creatlist2(l);          int i; LNode* p;     cout << "请输入查询的数据" << endl;     cin >> i;     p = LocateElem(l, i);     if (p)     {         cout << p->data << endl;     }     //Getlist(l);     //Getlist2(l);     //cout << "1" << endl; } int main() {     test();     system("pause");     return 0; }

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用INSTALL_opts="--no-multiarch"下载了brms64位版本(根据可能的版本不适用);CPU可以执行AVX系列指令;电脑电源性能已调最大 这是版本信息

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怎么让多个图的自定义坐标轴统一 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") #调用biomanager BiocManager::install("Mfuzz") library("Mfuzz") gene <- read.table("compairing with 0d_FPKM.csv",header = T,row.names=1,sep=",") gene_tpm <- data.matrix(gene) eset <- new("ExpressionSet",exprs = gene_tpm) gene.r <- filter.NA(eset, thres=0.25) gene.f <- fill.NA(gene.r,mode="mean") tmp <- filter.std(gene.f,min.std=0) gene.s <- standardise(tmp) c <- 12 m <- mestimate(gene.s) cl <- mfuzz(gene.s, c = c, m = m) cl$size write.table(cl$cluster,"compairing with 0d_FPKM.csv",quote=F,row.names=T,col.names=F,sep=",") mfuzz.plot(gene.s,cl,mfrow=c(3,4),new.window= FALSE) mfuzz.plot(gene.s,cl,mfrow=c(3,4),new.window= FALSE) axis(1,at=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),labels=c("0_h","C1h","C3h","C6h","C12h","C1d","C3d","C7d","C28d")) 后面自定义了坐标轴,但只有最后一张图变了

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假设有一数据集: 可以通过什么方式整理数据为以下样子呢? (数字表示频数)

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我想做森林图,但生成的图中各变量被按照首字母重新排序了,有没有什么指令能让它不改变我的原始顺序呢

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hotel <- read.csv("D:/Download/评论.txt") segmentCN (hotel) edit(hotel) segmentCN("D:/Download/评论.txt") 前两行代码报错:Error in segmentCN(hotel) : Please input character! 第三行代码数据表 第四行代码结果:[1] "D"        "Download" "评论"     "txt"          问:为什么不能直接读取文件来分词?

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  请问一下我想在地图上根据各州的数量显示不同的颜色,但是我的图出来像下面那样只有澳大利亚整体地图并没有按不同的州显示,附上数据和图还有代码,有大佬知道怎么改吗,求问。     library(jsonlite) library(geojsonio) library(highcharter)   dtstates1 <- read_csv('states_homeless1.csv') ausgeojson <- GET("https://raw.githubusercontent.com/johan/world.geo.json/master/countries/AUS.geo.json") %>%   content() %>%   fromJSON(simplifyVector = FALSE) %>%   as.json() names(dtstates1) <- c("hc-key", "value") knitr::kable(head(dtstates1)) highchart(type = "map") %>%   hc_title(text = "Homeless in Australia ") %>%   hc_subtitle(text = "Homeless in Australia") %>%   hc_add_series(mapData =ausgeojson,                  showInLegend = TRUE,                 data = dtstates1,                     name = "region",                     value = "value",                     joinBy = c("hc-key", "value")) %>%   hc_mapNavigation(enabled = TRUE)%>%    hc_colorAxis(auxpar = NULL)         

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用arrange降序排序后是这样的,按位数从前到后比大小

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在安装GitHub上的 PStestR 包时,报错了,如下所示,求各位大神帮忙解决问题 E  creating vignettes (10.5s)    --- re-building 'PStestR.Rmd' using rmarkdown    Error: processing vignette 'PStestR.Rmd' failed with diagnostics:    The 'rmarkdown' package should be installed and declared as a dependency of the 'PStestR' package (e.g., in the 'Suggests' field of DESCRIPTION), because the latter contains vignette(s) built with the 'rmarkdown' package. Please see https://github.com/yihui/knitr/issues/1864 for more information.    --- failed re-building 'PStestR.Rmd'        SUMMARY: processing the following file failed:      'PStestR.Rmd'        错误: Vignette re-building failed.    停止执行 错误: Failed to install 'PStestR' from GitHub:   System command 'Rcmd.exe' failed, exit status: 1, stdout + stderr (last 10 lines): E> --- re-building 'PStestR.Rmd' using rmarkdown E> Error: processing vignette 'PStestR.Rmd' failed with diagnostics: E> The 'rmarkdown' package should be installed and declared as a dependency of the 'PStestR' package (e.g., in the 'Suggests' field of DESCRIPTION), because the latter contains vignette(s) built with the 'rmarkdown' package. Please see https://github.com/yihui/knitr/issues/1864 for more information. E> --- failed re-building 'PStestR.Rmd' E>  E> SUMMARY: processing the following file failed: E>   'PStestR.Rmd' E>  E> 错误: Vignette re-building failed. E> 停止

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请问:我在使用Rstudio时,每次退出anaconda后再次进入,都需要重新安装(install)Rstudio。这是什么原因呢?anaconda中别的,如spyder并不存在这种问题。()

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用R做中介效应分析,自变量是二分类变量,中介及因变量均为连续型变量,样本量3万。mediate指令可以顺利运行,但是使用medsens进行敏感性分析的时候报错 Error in m.coefs[T.out, ] : 下标出界,求各路大神指点一下,可能是什么错误。R语言初学者,这个错误代码英文是什么意思都不知道

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请问LMM模型中估计值(estimate)具体含义是什么呀,Y为因变量,假定A相较于B,estimate=0.1,P<0.05,那么该如何解读呢?我在操作过程中把A,B两组赋值换了一下,estimate绝对值没变,符号相反,想不通是为什么?求大神们指点一下,谢谢!

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library(swirl) Error: package or namespace load failed for ‘swirl’ in loadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[j]]):  there is no package called ‘bitops’ > install.packages("bitops")   There is a binary version available but the source version is later:        binary source needs_compilation bitops  1.0-6  1.0-7              TRUE Do you want to install from sources the package which needs compilation? (Yes/no/cancel)  installing the source package ‘bitops’ trying URL 'https://mirrors.e-ducation.cn/CRAN/src/contrib/bitops_1.0-7.tar.gz' Content type 'application/x-gzip' length 10809 bytes (10 KB) ================================================== downloaded 10 KB * installing *source* package ‘bitops’ ... ** package ‘bitops’ successfully unpacked and MD5 sums checked ** using staged installation ** libs xcrun: error: invalid active developer path (/Library/Developer/CommandLineTools), missing xcrun at: /Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrun ERROR: compilation failed for package ‘bitops’ * removing ‘/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/library/bitops’ The downloaded source packages are in     ‘/private/var/folders/9t/mjy2f0ds26d5ttj00_ct2rqm0000gn/T/RtmpdKR5zE/downloaded_packages’ Warning message: In install.packages("bitops") :   installation of package ‘bitops’ had non-zero exit status 下载安装完swirl包后,加载swirl包后提示缺少bitops 选择安装bitops包后,提示出错,求大神解决一下,谢谢!

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#install.packages("survival") #install.packages("forestplot") library(survival) library(forestplot) setwd("D:\\BaiduNetdiskDownload\\98panCancer\\09.cox")                       #设置工作目录 rt=read.table("expTime.txt",header=T,sep="\t",check.names=F,row.names=1)    #读取输入文件 rt$futime=rt$futime/365 gene=colnames(rt)[3] #对肿瘤类型进行循环 outTab=data.frame() for(i in levels(rt[,"CancerType"])){     rt1=rt[(rt[,"CancerType"]==i),]     cox=coxph(Surv(futime, fustat) ~ rt1[,gene], data = rt1)     coxSummary = summary(cox)     coxP=coxSummary$coefficients[,"Pr(>|z|)"]     outTab=rbind(outTab,                  cbind(cancer=i,                        HR=coxSummary$conf.int[,"exp(coef)"],                        HR.95L=coxSummary$conf.int[,"lower .95"],                        HR.95H=coxSummary$conf.int[,"upper .95"],                        pvalue=coxP) ) } write.table(outTab,file="cox.result.txt",sep="\t",row.names=F,quote=F)    #输出基因和p值表格文件 ############绘制森林图函数############ bioForest=function(coxFile=null,forestFile=null,forestCol=null){     #读取输入文件     rt=read.table(coxFile,header=T,sep="\t",row.names=1,check.names=F)     data=as.matrix(rt)     HR=data[,1:3]     hr=sprintf("%.3f",HR[,"HR"])     hrLow=sprintf("%.3f",HR[,"HR.95L"])     hrHigh=sprintf("%.3f",HR[,"HR.95H"])     pVal=data[,"pvalue"]     pVal=ifelse(pVal<0.001, "<0.001", sprintf("%.3f", pVal))     clrs <- fpColors(box=forestCol,line="darkblue", summary="royalblue")      #定义颜色     tabletext <-        list(c(NA, rownames(HR)),            append("pvalue", pVal),            append("Hazard ratio",paste0(hr,"(",hrLow,"-",hrHigh,")")) )   #定义图片文字     pdf(file=forestFile,width = 9,height = 6,onefile = FALSE)     forestplot(tabletext,                 rbind(rep(NA, 3), HR),                col=clrs,                graphwidth=unit(50, "mm"),                xlog=T,                lwd.ci=4,                boxsize=0.6,                xlab="Hazard ratio",                txt_gp=fpTxtGp(ticks=gpar(cex=1.1),xlab=gpar(cex = 1.25))                )     dev.off() } ############绘制森林图函数############ bioForest(coxFile="cox.result.txt",forestFile="forest.pdf",forestCol="red") 但运行出来的文件是空的,错误提示是:Error in read.table(coxFile, header = T, sep = "\t", row.names = 1, check.names = F) :    no lines available in input

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错误: package or namespace load failed for ‘org.Hs.eg.db’:  loadNamespace()里算'org.Hs.eg.db'时.onLoad失败了,详细内容:   调用: l$contains   错误: $ operator is invalid for atomic vectors

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1.想用基于bootstrap的ks检验判断两个物种累积经验分布函数是否具有差异性显著 2.基于bootstrap的ks检验判断模型拟合效果 详细描述如图  看了ks.boot()和ks.test()的帮助文件也没有理解并实现 请各位大佬指教  

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是我的代码:read.table(file = 'mRNAmatrix.txt',header = T,row.names = 1)

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I meet:stanfit <- stan(fit = model, data = input.data,                                                 init = "random",                                                warmup = 4000,                                               iter = 14000,                                                  chains = 8) but Warning message:                                      In .local(object, ...) :                                      some chains had errors; consider specifying chains = 1 to debug I donot know why,look for help

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  如图,我用R语言做出来的CoVaR动态图横坐标时间夹杂中文和数字,如何能改成第二幅图全是数字的日期 

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> library(org.Hs.eg.db) 错误: package or namespace load failed for ‘org.Hs.eg.db’:   loadNamespace()里算'org.Hs.eg.db'时.onLoad失败了,详细内容: 调用: l$contains 错误: $ operator is invalid for atomic vectors

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创建一个用户定义的函数,如果输入x和n,该函数计算从1到n中所有x的倍数之和(例如,输入3和10将输出18)。 下面是我写的代码,运行不出来, 希望大家帮我看一下 sumN=function(x,n){    i = 0    for(x in 1:n){     if(n%%x==0)       i=i+x   } } sumN(3,10)

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  前天还用得好好的,今天就不知道为什么用不了了,重新装了R安装了包也还是报错,有没有生信大佬能指导一下,实在万分感谢!

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看大佬的代码可以绘制出当天的图,想知道怎么看之前的图,能不能把他们汇总起来?

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请问如何使用R软件制作出GARCH-M模型,谢谢

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运行代码: xx2161<-getSymbols("^SSEC",from="2015-01-01",to="2015-08-01",auto.assign = FALSE) 显示如下 Warning: ^SSEC download failed; trying again. Error in getSymbols.yahoo(Symbols = "^SSEC", env = , verbose = FALSE, : Unable to import “^SSEC”. 缺少参数"conn",也没有缺省值

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假设有一数据集,如上图所示。在value 一列中,存在"$"以及“M” 两个符号,我应该怎么做才能把这两个符号去除,从而使这一列中的值全部为数字呢?