今天给各位分享r语言中melt函数的知识，其中也会对r语言melt函数在哪个包进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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R语言数据集行列互换技巧
读取wet.txt需要转换的目标矩阵，显示原行列。
矩阵不能用 $ 符号取子集 t（）：转置函数，行与列的互换 as.data.frame（）：转换，把矩阵变为数据框 ，用as.matrix（）函数也能把数据框变为矩阵 聚类，相似的行，相似的列会聚在一起。
首先读入这个表格，有相应的函数，在R中就是一个数据框结构，类似矩阵。
R语言t数据转置中一个简单的小问题，不注意就会犯错。
像矩阵一样，数组中的数据也只能拥有一种模式。从数组中选取元素的方法与矩阵相同。 数据框 Data Frame 这是R语言最常用的数据类型。不同的列可以包含不同模式的数据。
宏基因组,代谢组:高分文章中物种与代谢物相关性热图是怎么画的?_百度...
1、热图经常用于展示多个基因在不同样本的表达水平，然后通过聚类等方式查看实验组和对照组特有的方式。 如上图所示，每一列代表一个样本，每一行代表一个基因，颜色代表表达量（这张图的图例看出，颜色越偏红色，数值越大，基因表达量越高）。
2、[代谢组学与 16S 的检测主要是物种类别或者丰度与代谢产物丰度的关联。而宏基因组与代谢组学的关联主要是其代谢通路与基因功能和代谢产物的关联。
3、宏基因组和宏转录组中的生物功能在有很高的一致性【下图】；4）个体间的稳定性：宏基因组 宏转录组 微生物群落；5）多数基因在RNA水平上的变异 DNA水平上的变异。
4、问题一：如何用宏基因组测序？ 10分 宏基因组即生境中全部微小生物遗传物质的总和。
5、另一种策略：two-tiered approach，即挑取少部分样本，既做 16s rDNA 测序，又做 shotgun metagenomics 测序，对比这两个层次的结果来评估实验结果的稳健性。
6、宏基因组，是以特定生境中的整个微生物群落作为研究对象，提取环境样本DNA后，采用二代测序技术，通过组装获得环境中所有微生物基因信息总和。用于研究样品中全部微生物群落的多样性及群落功能差异。
R语言tidyr包的使用
tidyr包的作者是Hadley Wickham。这个包常跟dplyr结合使用。 本文将演示tidyr包中下述四个函数的用法： gather—宽数据转为长数据。类似于reshape2包中的melt函数 spread—长数据转为宽数据。
install.packages（）：安装第三方包。 library（package）：加载第三方包。 useNamespace（library）：使用指定的命名空间中的函数和变量。 import（）：导入指定的包并使用其中的函数和变量。
在R包中，最常用的包有下面四个：ggplotdplyr、readr、tidyr。ggplot2用于数据可视化，dplyr用于数据整理，readr用于将电子表格数据导入R，tidyr用于转置数据。而这四个R包，可以通过tidyvers包一并加载出来。
使用tidyr包的replace_na（）函数。使用tidyr包的fill（）函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。
