在联盟对接的时候，团购站会推送一个返利值，称为“推送返利”，联盟后台又会计算一个返利值，称为“计算返利”。当团购站的推送返利与计算返利相同的时候，我们才认为这个团购站在返利上对接完成。那么，怎么样才能快速对比推送返利与联盟返利是否一致呢？
方法一：使用if函数
操作步骤：在C2中填写函数【=IF(A2=B2,&相同&,&不同&)】，C3-C30同公式下拉。
完成效果图：
可以看到，这样的方法虽然找出了相同与不同，但分辨起来却很费劲，所以我们找到了第二种方法。
方法二：条件格式→突出单元格规则
操作步骤：
1、选中B2-B29单元格列（即需要进行对比数据的单元格），在菜单顶部点击【条件格式】→【突出显示单元格规则】→【其他规则】
2、【只为包含以下内容的单元格设置格式】→【不等于】→选中A2→将$A$2修改为$A2（将绝对位置变为相对位置）→格式（不相同数据绿色背景显示），设置完成后点击确定。
如下图：可以看到，A列与B列中同一行的不相同数据，以绿色背景进行显示，极易分辨。
&-----------------------------------------华丽分割线------------------------------------------------
每个月，联盟用户都会发生变化，联盟出帐的排序也会发生变化，怎么样才能在默认的排序下，挑选出上个月已确认的联盟用户与本月新出帐联盟用户的相同用户？如下图，如果我们想查找A列和C列中均有出现的联盟（即老联盟），要怎么比较呢？
方法：使用vlook函数
操作步骤：
在E2中插入函数【=VLOOKUP(C2,$A$2:$A$30,1,FALSE)】即可，E3-E30进行同相对函数下拉。
此函数意思为，从C2开始，对A2-A30的数据进行查找，若A列数据中有与C2相同的数据，则在E2进行显示。C2-C30依此类推。
效果如下：
&-----------------------------------------华丽分割线------------------------------------------------
在做联盟系统时，不同用户名对应不同计费名，不同用户名同时对应不同的业务经理，如何将用户名列举出相对应的业务经理？
解决方法：使用vlookup函数进行查找；
示例：A表格，需要填入业务经理的表格；B表格，有联盟用户名及业务经理对应名称；
前提：B表格只有A、B两列，同时由于精确查找，不允许单元格有空格出现，所以需要检查空格。
步骤一：在A表格的联盟用户名后插入D列【业务经理】：
步骤二：在A表格D2中，填写公式的开头部分，并选中C2，公式内容【=vlookup(C2,】
步骤三：将鼠标光标跳转到B表格，选中A、B两列，并在公式区写入逗号【,】，公式变成【=vlookup(c2,[B表格.xlsx]Sheet4!$A:$B,】
步骤四：在公式中输入【2，】，选择【false-精确匹配】，选择完成后直接回车即可，公式变为：=vlookup(c2,[B表格.xlsx]Sheet4!$A:$B,2,FALSE)；
【2，】代表如果匹配，将第2列的值填入表格。
步骤五：此时D2结果已返回，将D2的结果下拉copy至整列，全线搞定
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&&&|&Powered by【R高级教程】专题二：差异表达基因的分析
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|个人分类:|系统分类:|关键词:R，Bioconductor，高级教程，基因芯片，表达谱，差异表达基因，科学网
&&&&&&& 应学生及个别博友的要求，尽管专业博文点击率和反应均很差，但在去San Diego参加PAG会议之前，还是抽时间给出【R高级教程】的第二专题。专题一给出了聚类分析的示例，本专题主要谈在表达谱芯片分析中如何利用Bioconductor鉴定差异表达基因。
&&&&&&& 鉴定差异表达基因是表达谱芯片分析pipeline中必须的分析步骤。差异表达基因分析是根据表型协变量（分类变量）鉴定组间差异表达，它属于监督性分类的一种。在鉴定差异表达基因以前，一般需要对表达值实施非特异性过滤（在机器学习框架下属于非监督性分类），因为适当的非特异性过滤可以提高差异表达基因的检出率、甚至是功效。R分析差异表达基因的library有很多，但目前运用最广泛的Bioconductor包是limma。
&&&&&&& 本专题示例依然来自GEO数据库中检索号为GSE11787 的Affymetrix芯片的数据，数据介绍参阅专题一。
&library(limma)&design &- model.matrix(~ -1+factor(c(1,1,1, 2,2,2)))
&&&&&&& 这个是根据芯片试验设计，对表型协变量的水平进行design，比如本例中共有6张芯片，前3张为control对照组，后3张芯片为实验处理组，用1表示对照组，用2表示处理组。其他试验设计同理，比如2*2的因子设计试验，如果每个水平技术重复3次，那么可以表示为：design &- model.matrix(~ -1+factor(c(1,1,1, 2,2,2, 3,3,3, 4,4,4)))。接上面的程序语句继续：
&colnames(design) &- c(&control&, &LPS&) &fit &- lmFit(eset2, design) &contrast.matrix &- makeContrasts(control-LPS, levels=design) &fit &- eBayes(fit) &fit2 &- contrasts.fit(fit, contrast.matrix) &fit2 &- eBayes(fit2) &results&-decideTests(fit2, method=&global&, adjust.method=&BH&, p.value=0.01, lfc=1.5)&summary(results)
&vennCounts(results)&vennDiagram(results)
&&&&&&&&比较遗憾的是，目前limma自带的venn作图函数不能做超过3维的高维venn图，只能画出3个圆圈的venn图，即只能同时对三个coef进行venn作图。上面的venn图只有一个coef，太简单了。下面是一个由本实验室芯片数据得出的三个coef的venn图例：
&heatDiagram(results,fit2$coef)
&&&&&&& 红色为control中（与LPS相比）的高表达基因，绿色为control中（与LPS相比）的低表达基因，x轴的数字表示差异表达基因在eset2中所处的位置。
&x&-topTable(fit2, coef=1, number=10000, adjust.method=&BH&, sort.by=&B&, resort.by=&M&)&write.table(x, file=&limma.xls&, row.names=F, sep=&\t&)
&&&&&& 将结果写入limma.xls文件中，内容包括AveExpr值（比较组间绝对值的平均差异值）、logFC值（差异倍数）、t值、P值、q值（即adj.P.Val值）和B值。一般logFC值、P值、q值和AveExpr值用来作为差异表达的判断标准，比如差异倍数在2倍以上、绝对差异表达在10以上、P值小于0.01等。在Excel文件中，根据各项判断标准排序，可以很容易地得到差异表达基因列表，这个列表可以用来进行后续的分析，如GO注释、基因网络绘制等。
&&&&&&& 专题一中提到实际研究中，一般只用差异表达基因进行聚类分析，在R中，根据差异表达结果过滤表达值很简单（具体的值可以依据芯片数据的实际情况设定，比如P值可以设宽松点0.05、logFC的绝对值也可设为1或2、绝对表达差异也可设低一点，如6或8这样的值）：
&y &- x[x$P.Value & 0.01 & (x$logFC & 1.5 | x$logFC & -1.5& x$AveExpr & 10),]&length(y$ID)&eset3&-eset2[y$ID,]
&&&&& 经过上面P值、表达倍数差异和绝对差异的过滤，eset3中就只包含差异表达基因了，这样eset3可用来进行聚类分析了。
【除Bioconductor的logo，所有图片均由程序运行所得】
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A&&=COUNTIF(A:A,A1)&1 OK!
,AB , &&=EXACT($A1,$B1)=FALSE, OK!
,,A\B,D\G.
&&=COUNTIF($A1:$D1,A1)=1,
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基因、基因组真核生物与原核生物基因的异同点.真核生物与原核生物基因组的相同点.
UA天际0965
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真核生物中除某些低等类群（如甲藻等）的细胞以外,染色体上都有5种或4种组蛋白与DNA结合,形成核小体 ；而在原核生物则无.真核细胞在细胞周期中有专门的DNA复制期（S期）；原核细胞则没有,其DNA复制常是连续进行的.真核生物在进化上是单源性的,都属于三域系统中的真核生物域,另外两个域为同属于原核生物的细菌和古菌.但由于真核生物与古菌在一些生化性质和基因相关性上具有一定相似性,因此有时也将这两者共同归于Neomura演化支.真核原核间基因的不同（1）真核基因组比原核基因组大得多,大肠杆菌基因组约4×106bp,哺乳类基因组在109bp数量级,比细菌大千倍；大肠杆菌约有4000个基因,人则约有10万个基因.（2）真核生物主要的遗传物质与组蛋白等构成染色质,被包裹在核膜内,核外还有遗传成分(如线粒体DNA等),这就增加了基因表达调控的层次和复杂性.（3）原核生物的基因组基本上是单倍体,而真核基因组是二倍体.（4）如前所述,细菌多数基因按功能相关成串排列,组成操纵元的基因表达调控的单元,共同开启或关闭,转录出多顺反子(polycistron)的mRNA；真核生物则是一个结构基因转录生成一条mRNA,即mRNA是单顺反子(monocistron),基本上没有操纵元的结构,而真核细胞的许多活性蛋白是由相同和不同的多肽形成的亚基构成的,这就涉及到多个基因协调表达的问题,真核生物基因协调表达要比原核生物复杂得多.（5）原核基因组的大部分序列都为基因编码,而核酸杂交等实验表明：哺乳类基因组中仅约10%的序列为蛋白质、rRNA、tRNA等编码,其余约90%的序列功能至今还不清楚.（6）原核生物的基因为蛋白质编码的序列绝大多数是连续的,而真核生物为蛋白质编码的基因绝大多数是不连续的,即有外显子(exon)和内含子(intron),转录后需经剪接(splicing)去除内含子,才能翻译获得完整的蛋白质,这就增加了基因表达调控的环节.（7）原核基因组中除rRNA、tRNA基因有多个拷贝外,重复序列不多.哺乳动物基因组中则存在大量重复序列(repetitive sequences).用复性动力学等实验表明有三类重复序列：①高度重复序列(highly repetitive sequences),这类序列一般较短,长10－300bp,在哺乳类基因组中重复106次左右,占基因组DNA序列总量的10－60%,人的基因组中这类序列约占20%,功能还不明了.②中度重复序列(moderately repetitive sequences),这类序列多数长100－500bp,重复101－105次,占基因组10-40%.例如哺乳类中含量最多的一种称为Alu的序列,长约300bp,在哺乳类不同种属间相似,在基因组中重复3-×105次,在人的基因组中约占7%,功能也还不很清楚.在人的基因组中18S/28SrRNA基因重复280次,5SrRNA基因重复2000次,tRNA基因重复1300次,5种组蛋白的基因串连成簇重复30-40次,这些基因都可归入中度重复序列范围.③单拷贝序列(single copy sequences).这类序列基本上不重复,占哺乳类基因组的50-80%,在人基因组中约占65%.绝大多数真核生物为蛋白质编码的基因在单倍体基因组中都不重复,是单拷贝的基因.
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这个很多啊，，相同点比如他们都是由AGCT四种碱基组成的，都有诸如启动子等一类调控序列，都有编码蛋白的编码区以及不编码蛋白的非编码区。不同点比如真核的编码区由内含子和外显子组成等等。。
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