总共是26个基因,它们都是在case 和 control两个分组需要看表达量差异,而且case 和 control两个分组内部都是10个病人。
在用ggplot画图的过程中,我们常常希望能够循环某个变量同时画很多图。如我们的数据是testdata
1.字符串图片1.str_length图片x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."x### 1.检测字符串长度str_length(x)length(x) #返回字符串的个数2.str_splitsplit返回列表,但是列表不能进行计算,对列表进行取子集### 2.字符串拆分str_split(x," ")x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")st
基因集可视化是很常见的分析内容,山脊图使用较少,原因可能是默认生成的图片不美观。本文提供山脊图的美化后的效果图,供选择。
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合,使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中,我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
1、elder-frog/OpenCourseCatalog: Bilibili 公开课目录[1]妈妈,我在霹雳霹雳念了个大学。
setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pic") # Plot separate ggplot figures in a loop. library(ggplot2) # Make list of variable names to loop over. var_list = combn(names(iris)[1:3], 2, simplify=FALSE) # Make plots. plot_list = list() for (i in
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
韦恩图大家应该都不陌生,主要用来展示不同事物或者组之间的数学或逻辑关系,主要用于集合的运算结果展示。今天给大家介绍一个在R语言中更加高级的展示形式,实现此功能的R包是UpSetR。首先看下包的安装:
https://www.nature.com/articles/s41467-022-29438-7
一般meta中的森林图是这样的: 见到过高端文章里比较复杂的是这样的,每个物种有很多个效应量: 那么就来尝试一下实现这种图。 读入数据: >library(ggplot2) >eff_size <-
[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]
介绍一个R包UpSetR,专门用来集合可视化,当多集合的韦恩图不容易看的时候,就是它大展身手的时候了。
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
在先前的内容里:[[66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)]],我们提到过添加文本的方法。但是,对于散点图来说,我们需要找到的是一个坐标,而这个坐标,最好可以反映位置散点的中心或附近区域,对这个坐标进行标识。
关系正确返回TRUE 否则FALSE== 相等 != 不相等>大于< 小于 ps:字母多的字符串比少的大
没有特别系统的学习 tidy evaluation 这方面的高级操作,最近有空准备补一补,学习下这方面的知识。
在【r<-绘图|ROC】ROC的计算与绘制这篇文章中我讲了ROC曲线的本质以及如何计算和绘制ROC曲线。注意,我这里谈到的ROC并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测,而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量(二分类)的影响(真阳性率、假阳性率)。
为了确定我们的分群是否可能是由于细胞周期阶段或线粒体表达等人工因素造成的,可视化探索这些指标以查看是否有任何簇表现出富集或与其他簇不同,这是很有用的。然而,如果观察到特定簇的富集或差异,它可以用细胞类型来解释,那就可以不必担忧。
一旦基因的表达被定量了,就将其概括为表达矩阵,其中每行对应于基因(或转录物),并且每列对应于单个细胞。通过检查该矩阵,去除在读取QC或mapping QC步骤中未检测到的劣质细胞。在此阶段未能移除低质量细胞可能会增加技术noise,这可能会模糊下游分析中感兴趣的生物信号。
导读:ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成,内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。希望感兴趣的读者修此剑术,保家卫国~~你的剑,就是我的剑!
https://www.nature.com/articles/s41559-023-02253-z
继续上回的内容[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]。
通过比较图7.6和图7.13,很明显基于read的过滤比基于UMI的分析去除了更多的细胞。如果您返回并比较结果,您应该能够得出结论,ERCC和MT过滤器对于基于read的分析更严格。
正好来复习一下前面[[111-R可视化35-结合grid与ggplot输出]] 的用法。
为什么CD14+ Mono和 Memory CD4 T 有怎么多的点,却没有小提琴呢?
要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示,需要计算出每个变量组合中的观测数量。常用的两种方法有:
上一期我们对《R数据科学》第3.7节进行了内容介绍和习题解答,细心的读者可以发现,这里直接跳转到了5.3节了。原因在于中间各节内容干货较少,也没有习题,所以就跳过了。
我核心的想法是预测房价。然而,我不打算使用任何arima模型;相反,我将使用数据的特性逐年拟合回归。
其实简单的R 拼图,我喜欢patchwork 的加减乘除。但这种4x4 布局的图片,对象又多,一个个创建不现实;代码写起来,也非常不优雅。
在AutoIt和Python之间进行加密和解密转换,通常涉及使用相同的加密算法和密钥。以下是一个示例,演示如何在AutoIt和Python中使用AES对称加密算法进行加密和解密。
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
有许多分层数据的例子。例如,地理数据通常按层次分组,可能是全球数据,然后按国家和地区分组 。一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性,或者属于一个级别的属性,然后是家族。一个商业例子可能是业务部门和细分的员工满意度。每个学科都有许多例子,其中观察以某种形式的层次结构进行分组。
今天就说下ggplot在绘制多图时候的一些骚操作。R里面的ggplot绘图很强大,有时候一张图可能满足不了我们的需求,需要分组展示,同时放在同一个Panel内。这时候ggplot里面的(facet_wrap() and facet_grid())[https://www.r-graph-gallery.com/ggplot2-package.html]就提供了极大的便利。 本文主要介绍:
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
感觉ggplot 绘图中的图例/legend,完全可以作为一个单独的内容讲很久,特此来总结一下。
本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
大数据文摘出品 编译:睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图?下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时,还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点(nodes)为地理位置的网络图进行可视化时,比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系,因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中,节点的分布取决于
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
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