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太久没有更新了，也不知道写点什么。最近继续读了下VEP的文档，基本上单独用VEP可以取代以前snpeff+annovar的方案了。 以前也写过一篇VEP的安装和使用，这篇是更新版本。 以下均是基于GRCh37来写的。 安装 建议使用docker安装 docker pull ensemblorg/ensembl-vep:release_111.0 在集群中，一般使用singularity（已经改名叫apptainer了） singularity pull ensembl-vep.111.sif docker://ensemblorg/ensembl-vep:release_111.0 数据库 下载VEP官方提供的cache，一般采用refseq的转录本编号，因此我只下了...

2023年的年终总结。 2023年，工作上，又双叒叕跳槽了。老实说，还是一如既往的觉得这个行业不太行，想看看能不能自己搞点小本生意。但是每次回到家，都累摊在那，不想想啥方案。想的方案又觉得成功不了，主要是觉得没有本钱可以亏。 个人生活上依旧一塌糊涂，目标没有达成。今年玩了塞尔达王泪，还是熟悉的味道，任天堂YYDS。没有玩博德之门3，等着以后继续。去年定下的购车计划，最终买了毛豆歪（是的，也是一个事与愿违）。 个人的成长上，没有长进。有车之后漫无目的四处兜风，最无聊的是为了看一个商场是不是真的不限时长免费停车，从天河区开了一个多小时车去白云区。回程的时候发现了一条风景宜人的路，从村道一直开到堤坝路，又从堤坝路一直开到山道，又从山道开到车很少的省道，刚好又是一场雨之后，非常舒服。 ...

使用maftools来绘制瀑布图，很多内容没办法自定义，这里用complexHeatmap来画图。 还是先使用maftools来读入maf文件，这样需要调整的格式比较少，我把UTR和同义突变都纳入统计，实际不用 library(ComplexHeatmap) library(maftools) library(dplyr) library(tidyr) # 读入数据 clin <- "clinical.txt" # 需要统计的突变类型 nonSyn_list <- c( 'Frame_Shift_Del', 'Missense_Mutation', 'Nonsense_Mutation', 'In_Frame_Del', 'Frame_Shift_I...

目标是使用ggplot2绘制出类似maftools中somaticInteractions()模块产生的三角热图。 maftools产出如下： maftools这副三角热图用于展示共突变基因的相关度。首先构建出一个文本文件，格式类似下面这个表格，这里使用的是fisher精确检验，绘制热图时，主要使用的是P值，但同时会根据OR值是否大于1来判断是正相关还是负相关。 x y value OR PMS2 TP53 0.0036828676433501074 0.2 PMS2 TET2 0.4199168731045784 0.6547619047619048 PMS2 SH2B3 0.5570301431667071 1.7105263157894737 PMS2 SETD2 0.5...

OR值计算 目标是不使用非python自带的模块完成fisher精确检验的计算。包括OR值、P值以及置信区间。   GroupA GroupB StatusA a b StatusB c d fisher精确检验是小样本下对二联表进行计算。其中odds ratio即OR值的计算方式比较简单 \[OR = ad / bc\] 由于4个值中可能会存在0，导致计算所得的OR值为0或者无限大，这时可以进行haldane-anscombe校正，即将所有值都加上0.5 def cal_fishe...

介绍 这个脚本主要靠python-docx实现。同时使用pandas来处理输入的表格。基于python3。使用复杂度没有docxtpl那么高。解决了之前版本标签跨run后无法识别的痛点。 需要安装 pip install python-docx pip install pandas pip install WordWriter 脚本地址： WordWriter 脚本原理 使用python-docx，通过导入模板docx文件，寻找模板文件中预先保留的tag，对tag进行替换，最后重新保存docx文件达到自动输出报告的效果。支持对模板中的tag进行处理，替换后的字符串格式会完全跟随模板中对应tag的格式。仅支持docx格式的word文档，不支持doc格式word文档。 目前...

maftools的瀑布图的上、左、右三个柱形图（条形图）都可以拿自己的数据进行修改，对于左右两侧的条形图，只需要基因可以匹配得上即可；对于上侧的柱形图，只需要样本可以匹配的上即可。参考这篇文章。 以TCGA-LAML数据为例，首先读入maftools内置的TCGA数据 library(maftools) laml.maf <- system.file("extdata", "tcga_laml.maf.gz", package = "maftools") laml.clin <- system.file('extdata', "tcga_laml_annot.tsv", package = "maftools") laml <- read.maf(maf = l...

记录一下几种统计学方法的python写法 fisher精确检验 odds ratio：两个事件的相关度，大于1为正相关，小于1为负相关，等于1为不相关； p-value：置信度 置信区间：odds ratio在此区间内置信度为p-value import pandas as pd from scipy.stats import fisher_exact from scipy.stats import norm import math def fisher_own(dataframe, groupAname, groupBname, yates=True): groupA_muts = dataframe.loc["突变", groupAname] group...