R中使用WGCNA筛选中位绝对偏差前75%的基因,至少MAD大于0.01的代码
时间: 2024-02-24 19:55:56 浏览: 20
使用WGCNA筛选中位绝对偏差前75%的基因,至少MAD大于0.01的R代码如下:
```R
library(WGCNA)
# 假设你的表达矩阵为 expression_data
# 将数据转化为WGCNA所需的数据框格式
expression_data_df <- as.data.frame(t(expression_data))
# 计算中位数绝对偏差
MAD <- apply(expression_data_df, 1, mad)
# 筛选出MAD大于0.01的基因
filtered_genes <- names(which(MAD > 0.01))
# 将筛选出的基因转化为WGCNA所需的数据框格式
filtered_data <- t(expression_data_df[filtered_genes,])
# 使用WGCNA进行进一步分析
# ...
```
其中,`expression_data`为原始的表达矩阵,`MAD`为计算得到的中位数绝对偏差,`filtered_genes`为筛选出的基因,`filtered_data`为筛选出的基因所对应的表达矩阵。你可以根据需要进行后续的WGCNA分析。
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python 中位数绝对偏差
在python中,中位数绝对偏差是一种衡量数据集中变异性的统计量。中位数指的是数据集中处于中间位置的数值,可以简单地理解为将数据集按大小排序后位于中间的数值。绝对偏差是某个数据点与中位数之差的绝对值,它描述了整个数据集对于中位数的偏离程度。
中位数绝对偏差的计算方法如下:
1. 首先计算出数据集的中位数。
2. 对于每一个数据点,计算它与中位数的绝对偏差。
3. 求出所有绝对偏差的平均值,即为中位数绝对偏差。
相比于标准差,中位数绝对偏差更具有鲁棒性,能够更好地处理一些极端值或异常值。同时,在数据集的分布不对称或存在离群值的情况下,中位数绝对偏差也能更好地反映真实情况。因此,它在数据分析和统计模型中广泛应用。在python中,可以使用numpy包中的mad函数来快速计算中位数绝对偏差。
中位数绝对偏差归一化
中位数绝对偏差归一化(Median Absolute Deviation Normalization)是一种常用的数据归一化方法,用于将数据转换到相同的尺度上。它的计算步骤如下:
1. 首先,计算数据集的中位数。
2. 然后,对于每个数据点,计算它与中位数的绝对偏差(即该数据点与中位数之间的距离)。
3. 接下来,计算所有数据点的绝对偏差的中位数,称为中位数绝对偏差(MAD)。
4. 最后,对于每个数据点,将它与中位数的绝对偏差除以中位数绝对偏差,即可得到归一化后的值。
这种归一化方法可以有效地消除数据中的异常值的影响,使得数据更具有可比性。它常用于统计分析、机器学习等领域中。