​分享小知识点,顺便考考ChatGPT

简介: ​分享小知识点,顺便考考ChatGPT

生信GPT的小知识点分享

最近OpenAi公司的智能对话工具很火,今天看新闻有学术版的ChatGPT,简直是妥妥的生产力工具,那么问题来了:生信领域中ChatGPT能带来哪些创新呢?文末彩蛋记得看~

分享几个小知识点,顺便考考ChatGPT:

R语言中如何向列表追加值?

要向列表中追加值,可以使用c()函数将新的值添加到原始列表中。假设现有一个列表mylist,它包含两个元素,可以按以下方式将新值newval追加到列表中:

mylist <- list(a = 1, b = "hello")
newval <- "world"
mylist <- c(mylist, list(c = newval))

在这个例子中,newval被添加到一个新的列表中,该列表只包含c元素,并使用c()函数将这个新的列表和原始列表mylist连接起来。现在mylist包含三个元素:a = 1b = "hello"c = "world"

解释一下R中sym()作用

在R语言中,sym()rlang包提供的一个函数,用于将字符向量转换为符号(symbol)对象。符号对象类似于一个表达式,但不会被立即求值,而是保持它所对应的名称或变量的原始形式。

dplyrtidyverse中,符号对象常常用于向函数中传递变量名,以达到动态传参的目的。通过将变量名转换为符号对象,我们可以避免变量名被函数解读成普通字符而产生歧义。

例如,我们可以使用sym()将字符型的变量名转换为一个符号对象,再用!!反引用符号对象并将其插入到表达式中,例如:

library(dplyr)
# 假设我们有一个字符型的变量名 a,需要将其传入到 arrange 函数中
a <- "column_name"
# 将 a 转换为符号,使用 !! 反引用符号并将其插入到表达式中
df %>%
  arrange(!!sym(a))

在这个例子中,sym(a)将字符中的变量名a转换为符号对象,!!将符号对象反引用为变量名,并将其插入到arrange函数中的表达式中。此时,表达式会将column_name当做变量名进行解析,达到了动态传参的目的。

怎么防止函数中的参数变量被误识别?

dplyr中,可以使用函数!!sym来将变量名转换为符号并进行反引用,达到对一个变量进行排序的目的。

如果你提前设置了一个变量a的值为test,并且希望在arrange函数中使用test而不是a,则可以将变量名先转换为符号,再使用反引用符!!将符号插入到表达式中。具体代码如下:

library(dplyr)
# 假设此时变量a的值为test
a <- "test"
# 将变量名转换为符号,使用!!符号进行反引用
df %>%
  arrange(!!sym(a))

此时,arrange函数中的实际效果为arrange(test),而不是arrange(a),成功将变量a转换为具体的变量值。

如何通过admixture计算群体结构?

在生物信息学中,Admixture是一种非常常用的用于计算群体结构的软件。以下是使用Admixture计算群体结构的步骤:

  1. 准备输入文件

Admixture的输入文件是一个以空格或制表符分隔的文本文件。每一行代表一个个体,每一列代表一个位点。每个位点的值通常是一个单核苷酸多态性(SNP)的基因型。文件的第一列应该是个体名称(例如“Sample1”、“Sample2”等),后面的列应该是位点名称(例如“rs1234”、“rs5678”等)。文件的最后一列应该是该位点的分型信息(例如“AA”、“AT”、“TT”等)。

  1. 运行Admixture

运行Admixture的命令通常如下所示:

admixture input_file K

其中,input_file是输入文件的名称(包括路径),K是你想要分析的群体数目(一般从2到10不等)。Admixture将使用最大似然方法计算每个群体和每个个体在每个群体中的分数。输出将是一个文本文件,包含每个个体在每个群体中的分数。

  1. 选择最佳的K值

使用Admixture计算群体结构时,需要选择合适的K值来表示群体数目。一般使用交叉验证法来确定最佳的K值。具体来说,可以运行以下命令:

admixture --cv input_file K

其中,input_fileK的含义与前面相同。此命令将对输入文件进行交叉验证,并输出每个K值的交叉验证误差(CV error)。选择CV error最小的K值作为最佳的K值。

  1. 可视化群体结构

最后,可以使用一些可视化软件,如R或Python,将Admixture输出的群体结构可视化。在可视化时,可以根据每个个体在每个群体中的分数,将个体分组并分配到不同的颜色。这将使得不同群体在可视化图表中具有不同的颜色和形状,帮助你更好地理解你的数据。

以上就是使用Admixture计算群体结构的主要步骤。


使用方法:关注下方微信→左下角菜单“ChatGPT”→直接使用


END

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