生信笔记

最近在用SQL处理数据库时，遇到对于时间数据的一些问题，刚好结合网上资料以及一些网上课程（DataCamp数据分析）整理下：

推荐一个R tutorial，刚好解决了我一个问题：

推荐一篇文章：Interaction revisited: the difference between two estimates

这篇文章有意思的地方在于其通过我们熟知的比较两个估计值的方法，推导出比较两个relative risks（或者odds ratios）的计算方法

Python用了有一段时间了，平时用到Numpy的时候，都是随用随查，这次抽时间整理下常用的用法

NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库，在数组矩阵运算、逻辑运算以及Scikit-learn、pandas和tensorflow等包中被大量使用

上一篇我们测试了怎么运行容器，下面则看看镜像

最近工作上碰到了docker了，之前买了书却一直没开始学习，这次借机会好好整理下了。。。网上docker教程很多，但是对于一些的概念以及运行逻辑来说，还是得好好了解下

之前在AWS上的梯子过期了，最近想给博客挪个窝（现在有时总是宕机）；在网上看看云服务器是否有做活动时，刚好看到腾讯云有个299/年香港服务器的活动，果断买了作为一台国外服务器，其中一个功能当然可以用来撘梯子咯，而且网速也更加稳定点

T-SQL作为SQL的扩展语言，是SQL程序设计语言的增强版，它是用来让应用程序与SQL Server沟通的主要语言

SQL作为结构化查询语言，是标准的关系型数据库通用的标准语言；T-SQL是在SQL基础上扩展的SQL Server中使用的语言

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通过DataCamp数据分析在线学习平台中Introduction to SQL Server教程的学习，对于初学SQL（一）进行知识点的补充，都是些简单的用法。。。

当shiny app包含多个页面以及繁杂的代码，这时如果单纯的将所有代码写在一个app.R中可能难以维护以及管理，这时则需要考虑将其各个部分模块化；将一些重复代码封装到一个个模块中，方便多次调用

对于上述需求，shiny官方已有了很好的解决方案，如Modularizing Shiny app code

SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的简称，是一种数据库查询和程序设计语言，用来访问和操作数据库系统

数据分析中SQL是必不可少的一项技能，因为需要从数据库中通过SQL来获取需要的数据进行分析，现在数据分析软件如Python，R，SAS等都支持SQL命令

在工作中会遇到需要在一台离线的服务器上配置一些Python包，这是常见的Python安装方法就无法胜任了，需要先下载二进制whl文件，然后copy到服务器上进行安装；一般常见的第三方库可以在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

但是一些Python包会有一些依赖包，这时单靠二进制whl文件是无法离线安装这些依赖包的，这时我们需要知道所要安装的包对应的依赖文件有哪些：

• 如果Python环境中已经有了pdfminer包，那么用pip show即可查看
• 如果有source code安装包，则可以通过安装包内的requires.txt文件查看
• 对于在环境中已存在的包，也可以用pkg_resources包的一些函数来查看
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Hugo是一个用Go语言编写的静态网站生成器。静态网页是指存放在服务器中的的HTML文件，经渲染后呈现给用户，相比一些动态网站，其内容相对稳定，不需要数据库支持

前段时间加入了Openbiox组织，其是由社区驱动建立的生物信息学创新协作社区；个人觉得这个是国内首个具有开源创新精神的生物信息社区，其中有不少比较有意思的项目以及学习任务可供大家选择参与，拓展技能以及实践操作

因此向大家推荐一下，欢迎加入

• 官方主页：https://openbiox.org/
• 知乎主页：https://zhuanlan.zhihu.com/openbiox
• Github主页：https://github.com/openbiox
• openbiox 公约：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58821121
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前段时间参加了生物信息学创新协作小组 Openbiox 中的XenaShiny开发小组（主要根据Xena数据库的API，以shiny app形式展示，提供数据下载及相关分析等功能，已打包成R包可供下载安装），第一次参与协作开发任务，才发现自己原来所掌握的Git知识点还是过于简单了，因此买了本Git相关书籍从头了解下，并做笔记以便查阅（当然有时翻书更加方便）

之前在生信媛公众看到一篇软文GOplot 可视化基因富集分析结果，刚好我也对一些可视化方法蛮感兴趣，因此学习了下，感觉蛮有意思的，其提出了一些新的GO富集可视化思路；因此在官方提供的测试数据基础上，尝试用下常规的GO富集数据格式

GOplot使用了zscore概念，其并不是指Z-score标准化，而是用于表示参与某个GO Term下基因的上下调情况，公式：$zscore=\frac{(up-down)}{\sqrt{count}}$

前段时间终于结束了一些事情，一个月来没好好坐下来看些资料了，接下来打算把之前计划的事情都一一完成下，先从stringr包开始，这个R语言的工具包值得做些笔记以便平时自己的查询及使用（记性不太好），可以提高不少处理数据的效率

stringr包有众多处理字符串的函数，一般都是以str_开头命名，非常好理解和记忆；相对一些相同功能的基础函数，其更加高效及便捷

给R包加上一个shinyapp是一个不错的想法，可以将shiny交互方式作为R包的usage instructions的补充，user在使用前能先了解下这个R包能做的事。。。。

比如shinyjs的作者Dean Attali就给这个R包做了一个shiny网页，如：https://daattali.com/shiny/shinyjs-demo/

继续整理shiny的几个用法

Download existing file

在shiny用法整理（三）中，提到对于多个文件的下载，可在downloadHandler中将多个输出文件进行压缩后作为单个文件进行下载，比如我有100个文件要生成：

最近看到一篇文献Sex-specific transcriptional signatures in human depression，其中提到了用Rank-rank hypergeometric overlap (RRHO)方法来寻找不同类型样本之间的overlap基因

文章研究在Major depressive disorder（MMD）下，对6个brain regions(vmPFC, OFC, dlPFC, aINS, NAc, vSUB)进行转录组测序，研究不同性别下与MMD相关的6个brain regions的一些表达特征；通过RRHO来寻找brain regions的overlapping patterns，相当于找一些有共同影响作用的基因