數(shù)學(xué)建模中有人用R語言嗎

1、R語言對(duì)數(shù)學(xué)建模有幫助。特別是R專統(tǒng)計(jì)方面。數(shù)學(xué)建模就是通過計(jì)算得到的結(jié)果來解釋實(shí)際問題，并接受實(shí)際的檢驗(yàn)，來建立數(shù)學(xué)模型的全過程。

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2、R語言是個(gè)開源項(xiàng)目，具有強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)計(jì)算及制圖能力，是大數(shù)據(jù)分析必備的工具，R語言正在被大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師作為數(shù)據(jù)分析主要工具。Eviews：這是一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)常用軟件，數(shù)學(xué)建模還是有不少題目和經(jīng)濟(jì)有關(guān)的。

3、可以在它的網(wǎng)站及其鏡像中下載任何有關(guān)的安裝程序、源代碼、程序包及其源代碼、文檔資料。 第二，R是一種可編程的語言。作為一個(gè)開放的統(tǒng)計(jì)編程環(huán)境，語法通俗易懂，很容易學(xué)會(huì)和掌握語言的語法。

4、R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中篩選，通過先進(jìn)的建模函數(shù)處理數(shù)據(jù)，以及創(chuàng)建平整的圖形來代表數(shù)字。它被比喻為是Excel的一個(gè)極度活躍版本。

5、而 SPSS 沒有。集成文檔發(fā)布。 R 完美地集成了 LaTeX 文檔發(fā)布系統(tǒng)，這意味著來自 R 的統(tǒng)計(jì)輸出和圖形可嵌入到可供發(fā)布的文檔中。

【R語言作圖】富集分析結(jié)果直方圖

最近小Q在做自然選擇分析，分析完之后簡單粗暴的對(duì)候選基因做了富集分析，并做了展示，比起氣泡圖，我模仿了另一種作圖方式，顯示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R語言畫富集分析示意圖（非氣泡圖）。

直方圖(Histogram)，又稱質(zhì)量分布圖，是一種統(tǒng)計(jì)報(bào)告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段組成，表示數(shù)據(jù)分布的情況。 一般用橫軸(X軸)表示數(shù)據(jù)類型，縱軸(Y軸)表示分布(相應(yīng)值的頻數(shù))情況。

R語言繪圖系列：標(biāo)度控制著數(shù)據(jù)到圖形屬性的映射，標(biāo)度將我們的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為視覺上可以感知的東西，比如大小、位置、顏色、形狀等。標(biāo)度也為我們提供了讀圖時(shí)所使用的工具，比如說坐標(biāo)軸和圖例。總的來說，可以稱為引導(dǎo)元素。

利用R包rworldmap & rworldxtra來作圖。已有的map數(shù)據(jù)中一個(gè)國家對(duì)應(yīng)一個(gè)坐標(biāo)，一個(gè)國家邊界，利用這些已有數(shù)據(jù)+用戶數(shù)據(jù)構(gòu)建新的畫圖數(shù)據(jù)（其他新添加的圖均是如此）。

步驟 新建一個(gè)空白的project，然后導(dǎo)入數(shù)據(jù)，可以粘貼復(fù)制，也可以用導(dǎo)入數(shù)據(jù)。請點(diǎn)擊輸入圖片描述 選中數(shù)據(jù)--點(diǎn) Plot Column/Bar/PieColumn，軟件就會(huì)自動(dòng)計(jì)算生成直方統(tǒng)計(jì)圖。

eg：ggplot(TZP_new，aes(x=Cell_type，y=Percentage，fill=Cell_type))+geom_bar(stat=identity)+coord_flip()+guides(fill= F)其中，corrd_flip()選項(xiàng)即為把圖像橫向的參數(shù)。guides為調(diào)節(jié)圖例隱藏的參數(shù)。

如何用cytoscape做go富集

1、對(duì)Tko組中特異性下調(diào)的基因進(jìn)行GO分析，發(fā)現(xiàn)這些基因在生物過程中顯著富集，主要可分為有機(jī)酸/羧酸/脂質(zhì)代謝過程、細(xì)胞對(duì)化學(xué)刺激的反應(yīng)以及參與與共生體相互作用的宿主細(xì)胞的自噬(圖7d)。

2、個(gè)人對(duì)富集分析的理解還是要有一堆基因才能做。 PPI分析 ：根據(jù)node degree篩選其中的hub基因（STRING和Cytoscape分析）。之后可以從hub基因中篩選與預(yù)后相關(guān)的基因。

3、通過蛋白互作網(wǎng)絡(luò)分析，我們構(gòu)建靶基因PPI網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合CytoHubba中的算法（Cytoscape中的插件），最終篩選出20個(gè)hub基因。同時(shí)，使用STRING數(shù)據(jù)庫，我們對(duì)預(yù)測出的靶基因進(jìn)行GO和KEGG富集分析。

4、可視化地圖和節(jié)點(diǎn)-邊屬性瀏覽會(huì)打開很多可視化選擇，比如把標(biāo)簽大小和富集得分或p-values進(jìn)行連接。

5、你好！如果你努力工作，你可以使用 r 語言來收集和可視化遺傳本體和路徑，r 包可以是 gosim (去分析) ，或者集群剖析器(gokegg)2細(xì)胞景觀的插件式聯(lián)盟可以愚蠢地顯示路徑的圖像，可以用來直接張貼(至少對(duì)于低分)。

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