摘要： embed函数 R语言 多组样本的N种组合 对于单个基因在多个样本组中的差异表达，通常使用方差分析，即，将多个组比较在一起以获得P值。如果p值显著，说明多组基因表...
embed函数 R语言 多组样本的N种组合
对于单个基因在多个样本组中的差异表达，通常使用方差分析，即，将多个组比较在一起以获得P值。如果p值显著，说明多组基因表达有显著差异。然而，我们不能知道两组之间或两组之间的基因表达是否有显着性差异，因此我们需要细化分组，此时，我们需要使用排列和组合！在R语言中，可以使用 combn（） 函数从一个向量中获得所有可能的元素组合：(All combinations of X elements of M are generated at one time).
sumifs函数和sumproduct哪个运算更快?-Excel函数
今天，我了解到Excel报表需求看起来像这样： Excel数据库中将维护大约150,000行数据。会有数十个报告，每个报告都有数百种不同的过滤器设置。（不同的产品，部门等）数据将每月更新。报告可以使用SUMPRODUCT或SUMIFS来获取数据。我一直觉得SUMIFS比SUMPRODUCT快，但这是检验这种想法的原因。
例如，我们现在有4种Stage分期，现在要得到所有可能的两两组合，以进行差异表达分析：labels = c（“I“, “II“, “III“, “IV“）res = t（combn（labels, 2））res[,1] [,2][1,] “I“ “II“[2,] “I“ “III“[3,] “I“ “IV“[4,] “II“ “III“[5,] “II“ “IV“[6,] “III“ “IV“可见，两两一组共有6种可能，需要在每种可能的组合内进行两组间差异表分析！如果此时你已经写好了一个名为 limma_dea（） 的差异表达分析函数，则可以很方便的在 combn 内部调用该函数：combn（labels, 2, FUN = limma_dea）如果只想取某位与其相邻下一位的组合：p_load（gtools）index = combinations（length（labels）, 2） ＃ 返回的是下标res[index[,2] == index[,1] 1,] ＃ 基于满足条件的下标取原数据子集[,1] [,2][1,] “I“ “II“[2,] “II“ “III“[3,] “III“ “IV“不过，有更加简单的实现方式， embed 函数：Results each row of the matrix consists of sequences x [t] and x [t-1]…,X [t-dimension 1], where t is the original index of X.comps = embed（labels,2）[,2:1]但是，由于 embed 没有调用函数的接口，所以可以使用 lapply 函数：my_comparisons = lapply（1:nrow（comps）, function（x） comps[x,]）lapply（my_comparisons, limma_dea）＃ 或者lapply（split（comps, 1:nrow（comps））, limma_dea）
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