r语言degseq2_R语言中知识点总结（二）

一些函数不知道什么意思要查，看数值例子，做笔记，知道函数的功能，函数和返回值。

网页上查找关键词，巧用查找(ctrl+F)

数据读取处理，有read.table   read

read.table函数：read.table函数以数据框的格式读入数据，所以适合读取混合模式的数据，但是要求每列的数据数据类型相同。

read.table读取数据非常方便，通常只需要文件路径、URL或连接对象就可以了，也接受非常丰富的参数设置：file参数：这是必须的，可以是相对路径或者绝对路径(注意：Windows下路径要用斜杠'/'或者双反斜杠'\')。

header参数：默认为FALSE即数据框的列名为V1,V2...,设置为TRUE时第一行作为列名。

data1

data2

read.csv、read.csv2、read.delim是read.table函数的包装，分隔符分别对应逗号，分号，制表符，同样接受read.table所有参数。

read.csv函数header参数默认为TRUE，不同于read.table。

data3

data4

#下文示例采用read.csv函数，两种写法效果相同

gc.data=read.table("count_new.txt",header=TRUE,sep="t")#

# head(gc.data)

count数据

原数据csv转成txt后再做

library("DESeq2")

coldata

"condition"->names(coldata)

names(coldata)

rownames(coldata) = colnames(exprSet)

rownames() 行名                                colnames()  列名

gctestnew=gc.data[seq(1,10),seq(1,4)]

exprSet = as.matrix(gc.data[,-1])

矩阵提取相应的行，现在还在越界，已解决：

id=up_diff_result$Row.names

name=gc.data[id,1]

代码的形式更改镜像下载包source("http://bioconductor.org/biocLite.R")

options(BioC_mirror="")

biocLite('WGCNA')转置 as.data.frame

datExpr0= as.data.frame(t(femData[, -c(1:8)])); #去除数据 1 到 8列 转置后生成数据框。

names(datExpr0)= femData$substanceBXH;

R语言的一些基础补充

sampleTree = hclust(dist(datExpr0), method = "average");

sampleTree = hclust(dist(datExpr0), method = "average");

dim(femData); #查看数组(矩阵)的大小

plot(sampleTree，….)sizeGrWindow(width, height)

widthdesired width of the window, in inches.

heightdesired heigh of the window, in inches.

datExpr0[seq(1,10),seq(1,4)]  #显示1-10行，1-4列

datExpr0 = as.data.frame(t(femData[, -c(1:8)])); #去除数据 1 到 8 列 转置后生成数据框。

nGenes = ncol(datExpr) #  3600L?  多少列

#郭：例子：matrix(1:20,nrow=4,ncol=5,byrow=FALSE) 分析: 矩阵A的数据是1-20,在R语言中1-20就是1:20,4*5的意思就是4行5列。

nSamples = nrow(datExpr) # 多少列

F2_2   行   样本134，  MMT0000044   列  是基因3600          134*3600      排序了

> text

> sub("w", "W", text)

[1] "We are the world"    "We are the ch