Programación y data wrangling

exportar a ppt / powerpoint

a veces quiero meter varios graficos directamente en un ppt, eso lo hice con ayudade chatGPT y estas referencias I made a tutorial on setting up Powerpoint templates to automate presentations with R and officeR : r/rstats https://www.reddit.com/r/rstats/comments/m5gfo8/i_made_a_tutorial_on_setting_up_powerpoint/

officeverse https://ardata-fr.github.io/officeverse/

En el proyecto “pareados.ra223” hice un loop de plots e hice que cada plot se imprima en una nueva slide, quedo muy bien

trabajar con listas

How to Append to List in R? | 5 Methods (With Examples) https://favtutor.com/blogs/r-append-to-list

paralelizaciones o correr cosas en paralelo

lo estuve explorando en el proyecto de gse46691, estos 2 recursos me gustaron 22 Parallel Computation | R Programming for Data Science https://bookdown.org/rdpeng/rprogdatascience/parallel-computation.html#hidden-parallelism

Parallel Processing in R https://dept.stat.lsa.umich.edu/~jerrick/courses/stat701/notes/parallel.html

esta es otra opcion interesante: Standard regression functions in R enabled for parallel processing over large data-frames https://www.bioconductor.org/packages/release/data/experiment/vignettes/RegParallel/inst/doc/RegParallel.html

agregar columna con el numero de fila

kw: rownumber, nro de fila Add an index (numeric ID) column to large data frame - Stack Overflow https://stackoverflow.com/questions/23518605/add-an-index-numeric-id-column-to-large-data-frame

# base
data$ID <- seq.int(nrow(data))

# tidy
data <- tibble::rowid_to_column(data, "ID")

# dplyr
df <- df %>% mutate(id = row_number())

remover string letras character despues de algo

Remove part of string after “.”. El punto es un caso especial por eso hay que “ecapar” https://stackoverflow.com/questions/10617702/remove-part-of-string-after

a <- c("NM_020506.1","NM_020519.1","NM_001030297.2","NM_010281.2","NM_011419.3", "NM_053155.2")

gsub("\\..*","",a)
# [1] "NM_020506"    "NM_020519"    "NM_001030297" "NM_010281"    "NM_011419"    "NM_053155"

remover quitar cambiar mas de un patron con GSUB, varios

hay muchas formas de hacerlo, descripto acá: Combining gsubs to replace multiple patterns https://www.roelpeters.be/combining-gsubs-to-replace-multiple-patterns-in-r-solved/

acá la mejor solucion, pero hay varias opciones descriptas en la pagina

s <- 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'

library(stringi)

s <- stri_replace_all_regex(s, c('fox','over','dog'), c('horse','on','wolf'), vectorize=F)

descargar / download desde internet

ejemplo

link="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/download/?acc=GSE46691&format=file"

options(timeout=300) # aca configuro el tiempo porque tiene que alcanzar para hacer toda la descarga

# opcion 1
download.file(link, "prueba.tar")
# opcion 2
download.file(link, "prueba.tar", method = "curl") # me da las estadisticas de la descarga, y no me queda claro si corta si se le acaba el tiempo

limpiar tablas

sacar columna con alguna NA

tabla[ , colSums(is.na(tabla)) == 0]
tabla[ , apply(tabla, 2, function(x) !any(is.na(x)))]

library(dplyr)
tabla %>%
    select_if(~ !any(is.na(.)))


# Remove columns where all values are NA
tabla %>% 
  select(where(~!all(is.na(.))))

# Remove columns with at least one NA  
tabla %>% 
  select(where(~!any(is.na(.))))

Pegar en clipboard :

https://statisticsglobe.com/copy-data-frame-clipboard-r

#esto es para que no corro nninguno de los codigos que están en los chunks
clipr::write_clip(dato.a.pegar)

Que la funcion apply me devuelva un dataframe:

dataframe - R: apply-like function that returns a data frame? - Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/36982755/r-apply-like-function-that-returns-a-data-frame

  1. apply: as.data.frame(apply(iris[, 1:4], 2, summary))

  2. sapply: as.data.frame(sapply(iris[, 1:4], summary))

  3. lapply: do.call(cbind, lapply(iris[, 1:4], summary))

Cambiar los valores de una columna en base a una tabla de equivalencias:

Recode values based on look up table with dplyr (R) - Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/66231321/recode-values-based-on-look-up-table-with-dplyr-r

# You can use recode with unquote splicing (!!!) on a named vector

library(dplyr)

# vector of new IDs
recode_vec <- recode_table$new
# named with old IDs
names(recode_vec) <- recode_table$old

data %>% 
  mutate(id = recode(id, !!!recode_vec))

funciones interactivas

seleccionar nombres de una lista larga de nombres

seleccionar.nombres.interes=function(lista.entrada){
  require(shiny)
  require(clipr)
  
  # Define la UI
  ui <- fluidPage(
    titlePanel("Selecciona nombres"),
    sidebarLayout(
      sidebarPanel(
        # Crear una lista de checkbox
        uiOutput("checkboxes"),
        actionButton("copy", "Copiar selección")
      ),
      mainPanel(
        textOutput("selected_names")
      )
    )
  )
  
  # Define el servidor
  server <- function(input, output, session) {
    # Lista de nombres de ejemplo
    nombres <- lista.entrada
    
    # Generar dinámicamente los checkboxes
    output$checkboxes <- renderUI({
      checkboxGroupInput("names", "Nombres", choices = nombres)
    })
    
    # Mostrar los nombres seleccionados
    observeEvent(input$copy, {
      # Formatear los nombres seleccionados como un vector de caracteres
      selected_names <- paste0('"', input$names, '"', collapse = ", ")
      formatted_names <- paste("c(", selected_names, ")", sep = "")
      
      output$selected_names <- renderText({
        formatted_names
      })
      
      # Copiar los nombres seleccionados al portapapeles
      write_clip(formatted_names)
    })
  }
  
  # Ejecutar la aplicación
  shinyApp(ui = ui, server = server)
}

encontrar caracteres especiales

funcion

# Función para encontrar caracteres especiales en un vector de strings
encontrar_caracteres_especiales <- function(vector_cadenas) {
  # Definir caracteres especiales
  caracteres_especiales <- c("!", "@", "#", "$", "%", "^", "&", "*", "(", ")", "-", "+", "=", 
                             "{", "}", "[", "]", ":", ";", "'", "\"", ",", "<", ">", "?", "/", 
                             "\\", "|", "~", "`", " ", "°")
  
  # Inicializar un vector para almacenar los caracteres especiales encontrados
  encontrados <- c()
  
  # Recorrer cada cadena en el vector
  for (cadena in vector_cadenas) {
    # Recorrer cada carácter especial
    for (caracter in caracteres_especiales) {
      # Si el carácter especial está en la cadena, añadirlo al vector de encontrados
      if (grepl(caracter, cadena, fixed = TRUE)) {
        encontrados <- unique(c(encontrados, caracter))
      }
    }
  }
  
  # Devolver los caracteres especiales encontrados
  return(encontrados)
}

# Ejemplo de uso
# vector_cadenas <- c("hola@mundo", "mi variable", "mi-variable", "test#123")
# caracteres_encontrados <- encontrar_caracteres_especiales(vector_cadenas)
# print(caracteres_encontrados)

uzarlo para reemplazar cosas

nombres.ajustados=stri_replace_all_regex(colnames(tabla), 
                                         c(" ", "%" ,"\\(", "\\)" ,"-" ,">", "°"),
                                         c("_", "percent","_", "_", "_", "mayor.a", "_"),
                                         vectorize=F)

Nomogramas (nomograms)

los hice para el analisis de nirolas de RIRS, tengo el codigo en esa carpeta del proyecto de R y en el github, las referencias: Drawing Nomograms with R: applications to categorical outcome and survival data - PMC https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5451623/

Biostatistics for Biomedical Research – 9  Introduction to the R rms Package: The Linear Model https://hbiostat.org/bbr/rmsintro#nomograms-overall-depiction-of-fitted-models

ESTA FUE LA REFERENCIAS MAS IMPORTANTE: RPubs - Demo of a nomogram https://rpubs.com/clayford/nomogram

nomogram function - RDocumentation https://www.rdocumentation.org/packages/rms/versions/6.8-0/topics/nomogram

Heatmaps

crear heatmap con ggplot y geom_tiles: ES MUY IMPORTANTE COMO SE REORDENA LA DATA

r - Create heatmap with values from matrix in ggplot2 - Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/14290364/create-heatmap-with-values-from-matrix-in-ggplot2

Plots en general

subscript subindice en leyendas leyend labels en GGplot o ssurvplot

ejemplo

library(survival)
library(survminer)

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
p=ggsurvplot(fit,
           legend.labs=c("leyenda A","leyenda B"))

p

# cambiar y poner la leyenda que quieras
# la barra "/" gnera problemas, seguro hay soluciones... pero hay que buscar
# queriamos poner una "/", pero genera problemas
p$plot +
  scale_color_discrete(labels=c("a",bquote(S[L])))

GGplot

volcano plot en ggplot

referencias:

Ejemplo basado en la referencia de samdsblog

# data inventada
grafico=structure(list(nombre = c("Angiopoetin.2", "G.CSF", "SCF", "GM.CSF", 
"Tenascin.C", "IFN.gamma", "BMP.9", "IL.1.alpha", "Leptin", "IL.1.beta", 
"IL.2", "TRAIL", "IL.4", "sIL.6R", "IL.5", "EGF", "IL.6", "Endoglin", 
"IL.7", "Endothelin.1", "IL.9", "FGF.2", "Dkk.1", "IL.10", "HGF", 
"IL.12.p40", "IL.12.p70", "Periostin", "PIGF.2", "IL.13", "IL.15", 
"Galectin.1", "IL.17", "IP.10", "KC", "MCP.1", "MIP.1.alpha", 
"SDF.1", "MIP.1.beta", "Osteonectin", "FGF.23", "MIP.2", "Galectin.3", 
"RANTES", "VEGF", "TNF.alpha", "HGFR", "Vitronectin", "IGF.1", 
"MMP.2", "Osteopontin", "MMP.9", "Axl", "TGFbeta.1", "TGFbeta.3", 
"TGFbeta.2"), p.val = c(0.839225653739129, 0.590331216274014, 
0.110405888258566, 0.726427295531733, 0.712632870904764, 0.609797293096357, 
0.791116679604495, 0.924051281290938, 0.625065524381482, 0.164216632209828, 
0.0374188783270202, 0.253926026382899, 0.00502033890552983, 0.0444988131513101, 
0.500973981436344, 0.135623397748239, 0.385677256244151, 0.0592602010981502, 
0.26372607315013, 0.741082397494451, 0.0473399025871028, 0.0807895503656673, 
0.0460078024864051, 0.252268947025709, 0.0189131478245569, 0.108798850299131, 
0.0265230280265309, 0.0568692491885416, 0.172952122260311, 0.033878092031299, 
0.0636308655535189, 0.647343978309613, 0.24783807917475, 0.00461818386311467, 
0.6805106862445, 0.765356450812079, 0.606535475416779, 0.0042714310750879, 
0.141301107979996, 0.0678153116263779, 0.00360003777822301, 0.269324261087968, 
0.143996669034468, 0.000172278830267783, 0.0526939946746104, 
0.213647361245845, 0.958857640884594, 0.91020693922827, 0.647411858024726, 
0.218442725468614, 0.187707075647927, 0.162796779100887, 0.27569271077264, 
0.767878211810357, 0.565229408870377, 0.933523072679823), fold.change = c(1.14462198648667, 
1.63943467769735, 0.672828326984325, 1.54121687929343, 0.927610425019125, 
1.28894866621834, 0.901481481481481, 1.02705627705628, 1.12426708672442, 
0.412400225751834, 1.31049679487179, 0.64589759407773, 0.434742220157919, 
0.503091983477087, 1.39625167336011, 0.523105380321981, 0.81758345086977, 
0.427227147661266, 0.413375113383359, 0.969568892645816, 4.68827872634979, 
0.475721990010142, 0.27665161539576, 0.585392427720923, 0.337235750602087, 
0.579612685113732, 0.378520604802846, 2.32735849056604, 0.569377990430622, 
0.598081952920663, 0.173809813709972, 1.07024567788899, 0.625175808720112, 
0.346467697579009, 0.855351976856316, 0.892391398220917, 0.882838621630843, 
0.527358897027143, 0.541313320825516, 1.80747522889753, 0.560338335989353, 
0.547165155160713, 0.755162030398624, 0.336429739414814, 0.0683343502135448, 
0.540880503144654, 0.967997236542355, 1.05568057686929, 0.84081690089142, 
1.36532656301803, 1.65575498433849, 0.248127204693699, 0.658866602992678, 
1.46657726598184, 1.65849949307198, 1.07646565951504), Expression = c("Unchanged", 
"Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", 
"Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Up-regulated", 
"Unchanged", "Down-regulated", "Down-regulated", "Unchanged", 
"Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", 
"Up-regulated", "Unchanged", "Down-regulated", "Unchanged", "Down-regulated", 
"Unchanged", "Down-regulated", "Unchanged", "Unchanged", "Down-regulated", 
"Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Down-regulated", "Unchanged", 
"Unchanged", "Unchanged", "Down-regulated", "Unchanged", "Unchanged", 
"Down-regulated", "Unchanged", "Unchanged", "Down-regulated", 
"Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", 
"Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", "Unchanged", 
"Unchanged", "Unchanged")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-56L))
library(tidyverse)
library(ggrepel)

# para colorear segun el cambio
grafico <- grafico %>% 
  mutate(
    Expression = case_when(fold.change > 1 & p.val <= 0.05 ~ "Up-regulated",
                           fold.change < 1 & p.val <= 0.05 ~ "Down-regulated",
                           TRUE ~ "Unchanged")
  )

top=10
# paraa agregar labels
top_genes <- bind_rows(
  grafico %>% 
    filter(Expression == 'Up-regulated'),
  grafico %>% 
    filter(Expression == 'Down-regulated'),
  grafico %>% 
    filter(Expression == 'Unchanged') %>% 
    arrange(desc(abs(log2(fold.change)))) %>% 
    head(top),
  grafico %>% 
    filter(Expression == 'Unchanged') %>% 
    arrange(p.val) %>% 
    head(top)
)


# en caso de tener labels repetidas
top_genes=top_genes[!duplicated(top_genes$nombre),]

# graficar
ggplot(grafico, aes(x=log2(fold.change), y=-log10(p.val)))+
  geom_point()+
  # geom_vline(xintercept = c(-0.6, 0.6), col = "gray", linetype = 'dashed') +
  geom_vline(xintercept = 0, col = "gray", linetype = 'dashed') +
  geom_hline(yintercept = -log10(0.05), col = "gray", linetype = 'dashed') + 
  geom_point(aes(color = Expression))  +
  xlab(expression("log"[2]*"FC")) + 
  ylab(expression("-log"[10]*"p-val"))+
  scale_color_manual(values = c("dodgerblue3", "gray50", "firebrick3")) +
  guides(colour = guide_legend(override.aes = list(size=1.5))) +
  geom_label_repel(data = top_genes,
                   mapping = aes(x=log2(fold.change), y=-log10(p.val), label=nombre),
                   size = 3)+
  ggtitle("Right: Tratamiento vs Control")

grafico con perros gatos cats dogs

Gatos en ggplot2 con ggcats | R CHARTS https://r-charts.com/es/miscelanea/ggcats/

asignar colores vector con nombres / named color / named vector

para evitar cierta aleatoriedad de la hora de agregar colores a factores o caracteres, esta bueno directamente hacer un vetor con nombres que denpues matchee nombre a color

eje x arriba, on top:

r - Putting x-axis at top of ggplot2 chart - Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/26838005/putting-x-axis-at-top-of-ggplot2-chart

scale_x_discrete(position = "top")

cambios nombres de genes

mapIds

cambiar nombres genes, convertir nombres mapear codigos ID: https://www.gungorbudak.com/blog/2018/08/07/convert-gene-symbols-to-entrez-ids-in-r/

mapIds(org.Hs.eg.db, listanombres, 'loquequiero', 'loquetengo')

AnnotationDbi::columns(org.Hs.eg.db::org.Hs.eg.db) # para ver las posibilidades

nuevos=AnnotationDbi::mapIds(org.Hs.eg.db::org.Hs.eg.db,
                      genes.que.tengo,
                      'ENSEMBL', # lo que quiero
                      'SYMBOL',  # lo que tengo,
                      multiVals = "first")

biomaRt

atributos duplicados, el mismo id me da mas de un resultado

genes homologos humano raton: esto lo explico muy bien en un mail que le mande a pablo sanchis, usando biomart

Problemas de conexion de biomart:

BioMart: connection fails: https://www.biostars.org/p/315520/

biomaRt server error, and mirrors do not help: https://support.bioconductor.org/p/9143914/

buenas referencias para biomart:

Accessing Ensembl annotation with biomaRt : https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/biomaRt/inst/doc/accessing_ensembl.html

how to retrieve mouse (mm10) gene information from Ensemble using Biomart in R :https://www.biostars.org/p/147351/

Quarto

Guia: https://quarto.org/docs/guide/

fechas / date: https://quarto.org/docs/reference/dates.html

# ejemplos en el yaml
---
date: 03/07/2005
date-format: long
---
  
---
date: today
date-format: long
---

Figuras e imagenes

https://quarto.org/docs/authoring/figures.html

** ojo! figura no es lo mismo que imagen. La figura tiene caption y la imagen no veo que esto esta generando muchos problemas y funciona en forma difernte segun la version de quarto (ej: 3.5 vs 5) https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/issues/6509 https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/issues/4415 https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/discussions/3508 https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/discussions/5701

las figuras tienen “auto-strech”, asique una opciones es ponerle caption a las imagenes parq que tengan la propiedad de auto strech y center si asi lo quisiera

![&nbsp;](images/Placeholder.png)

presentaciones

codigo frecuente presentaciones

:::{.incremental}
- Eat spaghetti
- Drink wine
:::


:::: {.columns}

::: {.column width="40%"}
contents...
:::

::: {.column width="60%"}
contents...
:::

::::

exportar en PDF

Aunque una crea que deberia ser mas facil, no hay una manera de hacer en simultaneo que exporte presentacion y PDF. Por userte alguien hizo una extension gratuita que parece que puede hacer eso: Quarto Templates for Lecturers and Educators https://jmablog.com/post/quarto-templates/

aca tambien hay info al respecto How to convert R reveal.js presentation to pdf? - Stack Overflow https://stackoverflow.com/questions/40778333/how-to-convert-r-reveal-js-presentation-to-pdf

formato en general en quarto

Quarto – Using R https://quarto.org/docs/computations/r.html

Quarto – Execution Options https://quarto.org/docs/computations/execution-options.html

How can I specify global and local chunk options for a quarto pdf book? - Stack Overflow https://stackoverflow.com/questions/73264233/how-can-i-specify-global-and-local-chunk-options-for-a-quarto-pdf-book

cambiar tamaño texto en slide o presentacion

Make Text Smaller in a Section / List · quarto-dev/quarto-cli · Discussion #3696 https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/discussions/3696

---
title: "Untitled"
format: revealjs
---

## Slide

### H1

::: {style="font-size: 50%;"}

- Generating a random number.
- Generating array of samples.
- Visualizing data.

:::

### H2

- Generating a random number.
- Generating array of samples.
- Visualizing data.

agregar una tabla

Si al tengo en el enviroment, y quiero que me la renderice, las opciones son las que estan acá

lo de simplemardown no lo pude intalar, asique no lo prome el metodo de knit parece andar bien, pero despues la tabla me queda demasiado grande para la slida. La colución rapida que aplica fue achicar la letra

library(knitr)
library(kableExtra)

kable(tabla) %>%
  kable_styling(font_size = 15)

Markdown (y notebooks)

Aca hay libro de referencia: R Markdown: The Definitive Guide https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/html-document.html#code-folding

de donde saque algunas cosas del theme o formato, especialmente el capitulo 3 tiene buenas cosas del YAML para HTML https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/html-document.html

en particular, para la parte de los themes, aca hay 2 referencias:

https://bootswatch.com/3/ (esto se usa por default en la parte de theme)

---
title: "nombre doc"
output:
  html_document:
    theme: united
    highlight: tango
---

aca hay otra referencia interesante para themes https://rpubs.com/ranydc/rmarkdown_themes

no evaluar los chunks

r - Is there a global command line knit option as eval=FALSE for all chunks? - Stack Overflow https://stackoverflow.com/questions/68031768/is-there-a-global-command-line-knit-option-as-eval-false-for-all-chunks

knitr::opts_chunk$set(eval = FALSE)

agregar fecha

agregar la fecha, date, r - YAML current date in rmarkdown - Stack Overflow https://stackoverflow.com/questions/23449319/yaml-current-date-in-rmarkdown

4.8 Update the date automatically | R Markdown Cookbook https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html

ejemplos

date: "`r Sys.Date()`"
date: "`r format(Sys.time(), '%d %B, %Y')`"
date: "Last compiled on `r format(Sys.time(), '%d %B, %Y')`"

Survival

GGsurvplot

guardar los graficos de GGsurvplot

usualmente es medio problematico guardar los datos que escupe ggsurvplot

Metodo 1: consiste en crear una funcion que o hace compatible con GGsave. Simpleente se ejecuta esta funcion una vez, y despues cuando hacemos el ggsave, funciona fuente: https://stackoverflow.com/questions/75071135/kaplan-meier-curve-with-ggsurvplot-with-transparent-background

grid.draw.ggsurvplot <- function(x) survminer:::print.ggsurvplot(x, newpage = FALSE) # esto se corre solo una vez para que la funcion este en el enviroment


ggsave("test_survplot.png", surv_plot_out)

metodo 2: imprimir el plot

fuente: https://stackoverflow.com/questions/48631144/ggsurvplot-save-output-with-correct-dimensions

# forma A
ggsave("myplot.jpg", plot = print(plot))

# forma B, incompleta por ahora

png()
print(plot)
dev.off()

shiny apps

arme 2 shiny apps muy basicas para el proyecto de nicolas de RIRS, estan los srcrips en las carpetas “analisis.nicolas.app” y ” analisis.nicolas.app.eco”

Las referencias para hacer esto fueron + Shiny - Hosting and deployment: https://shiny.posit.co/r/deploy.html

mis apps

las que están funcionando las puedo ver aca; https://www.shinyapps.io/admin/#/applications/running

estadística

Curvas ROC y AUC

graficar 2 o mas curvas ROC juntas siempre es medio un dolor de cabeza y no encuentro un metodo ideal.

La mejor aproximación que estoy usando es esta de aca, que es un paquete con muchas opciones:

Generate ROC Curve Charts for Print and Interactive Use: https://cran.r-project.org/web/packages/plotROC/vignettes/examples.html un buen uso de ese paquete es en el trabajo de nicolas RIRS.

un recursos para graficar muy rapidamente: Graphs in R using ggplot2: Receiver Operating Characteristic Curves: https://rowannicholls.github.io/R/graphs/ggplot2/receiver_operating_characteristic.html

para generar data sintetica o simulaciones de datos que respondan a un AUC r - Generate synthetic data given AUC - Cross Validated https://stats.stackexchange.com/questions/422926/generate-synthetic-data-given-auc

otros recursos que paren interesantes, per no los exploré: Some R Packages for ROC Curves · R Views https://rviews.rstudio.com/2019/03/01/some-r-packages-for-roc-curves/

How to pool ROC curves in R to better understand a model’s performance (CC135) https://riffomonas.org/code_club/2021-08-09-roc-curves

cosas hechas o resueltas

comparaciones pro post ADT / CRPC

esto lo hice en muchos lugares, incluido tesis, pero la version mas prolija CREO que es la que dejé en proyectos r>ADT_santi y el archivo es analisis_general_pre_y_post_ADT

Bioinformática

GSVA

How to use GSVA for the RNA-seq RPKM file https://www.biostars.org/p/291284/

DGE

recursos utiles y frecuentes

DESeq2 and edgeR should no longer be the default choices for large-sample differential gene expression analysis | by Jingyi Jessica Li | Towards Data Science https://towardsdatascience.com/deseq2-and-edger-should-no-longer-be-the-default-choice-for-large-sample-differential-gene-8fdf008deae9

Shiny

estos recursos me resultaron interesantes, todo lo que hice lo aprendi con el proyecto del garrahan Shiny UI Editor Project Walkthrough || Nick Strayer || RStudio - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=gYPnLiudtGU&ab_channel=PositPBC

Nick Strayer | A new way to build your Shiny app’s UI | RStudio (2022) - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=UIaigpCAIqE&ab_channel=PositPBC

Bioestadistica

multiples regresiones univariables

multiple univariate regressions https://stackoverflow.com/questions/71637805/tidy-multiple-univariate-regressions

armado de firmas de expresion gpenica gene expression signatures

Estos 3 recursos me gustaron mucho y me parecieron bien descriptos

Performing univariate and multivariate logistic regression in gene expression data https://www.biostars.org/p/373752/

Building a predictive model by a list of genes https://www.biostars.org/p/357735/#357739

Resources for gene signature creation https://www.biostars.org/p/273798/#273805

PCA

el PCA me suele ser mas complicado de lo que espero, parece bastante straight foward, pero siempre algo me hace lio, especialmente la parte de graficarlo es mas engorrosa de lo que yo considero deberia ser.

El principal metodo para graficarlo es factoextra https://rpkgs.datanovia.com/factoextra/reference/fviz_pca.html

que permite graficar los siguietntes parametros - fviz_pca_ind(): Graph of individuals, es decir, grafica los puntos - fviz_pca_var(): Graph of variables, es decir, grafic las linesas - fviz_pca_biplot(): Biplot of individuals and variables

colores y formas de los puntos

uno de los problemas frecuentes con esto es ajustar los colores y las formas de los puntos, nunca me sale bien de una. Aca lo discuten y dan una posible solucion https://stackoverflow.com/questions/46934303/pca-change-colours-of-clusters

library(factoextra)
res.pca <- prcomp(iris[, -5],  scale = TRUE)

# problema
fviz_pca_ind(res.pca,  geom="point",  pointsize = 1, habillage=iris$Species, addEllipses=TRUE, ellipse.level=0.95)

# solucion
fviz_pca_ind(res.pca,  geom="point",  
             pointsize = 1, 
             habillage=iris$Species, 
             addEllipses=TRUE, 
             ellipse.level=0.95, 
             palette = c("green", "orange", "grey") #change colors
) + 
  scale_shape_manual(values=c(2, 2, 2)) #change shapes, aca pongo 3 veces lo mismo para que de 3 veves el mismo forma