家系図という面倒くさいグラフを描く
- 家系図を描くのは、結構面倒くさい
- Rではkinship2というパッケージのpedigree()関数を使う
test1 <- data.frame(id =c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14), mom =c(0, 0, 0, 0, 2, 2, 4, 4, 6, 2, 0, 0, 12, 13), dad =c(0, 0, 0, 0, 1, 1, 3, 3, 3, 7, 0, 0, 11, 10),sex =c(0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1)) affected<-sample(c(0,1),length(test1$sex),replace=TRUE) ptemp<-pedigree(id=test1$id,dadid=test1$dad,momid=test1$mom,sex=test1$sex,affected=affected) plot(ptemp)
Rによるバイオインフォマティクスデータ解析 第2版 ?Bioconductorを用いたゲノムスケールのデータマイニング?
- 作者: 樋口千洋
- 出版社/メーカー: 共立出版
- 発売日: 2011/01/08
- メディア: 単行本
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- 1. Rのインストール
- 2. Rの基本
- 3. 関数
- 4. オブジェクト指向
- 5. グラフィクス
- 6. パッケージ
- 7. データマイニング
- データマイニングとは
- モデル式
- 主成分分析PCA
- 独立成分分析ICA
- PLS(Partial Least Square)
- 多次元尺度法(MDS)
- Stochastic proximity embedding(SPE)
- 階層クラスタリング
- 非階層クラスタリング
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- 8. バイオ系データの解析
- 遺伝子配列の操作
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- 遺伝子配列の操作
- 9. 統合解析環境
- 10. データベースとの連携
- 11. インターネットアクセス
- 12. サーバ構築
- 付録 オペレーションシステムに依存する情報