不管我们做什么组学分析,分析到最后总是躲不过富集分析。富集分析我们可以使用R包" clusterProfiler "进行(具体教程见使用clusterProfiler对非模式生物进行富集分析)。
使用install.packages()函数来安装包,括号中写上要安装的包的包名。以安装ggplot2包为例:
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
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。
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
韦恩图的画法实在是太多了,今天再介绍一个ggvenn,之前介绍过同类型的ggVenndiagram,但是对于边框颜色的更改不友好还介绍过一个非ggplot语法的venndiagram。
如上图所示,准备四列数据,分别为X轴、Y轴、数值(控制气泡大小)和分类(控制气泡颜色,可为字符或数字),以"Tab"为分隔符。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
GO注释的结果通常是两列,第一列是GO号,第二列是好多基因名,用逗号分隔。就是下面这种
geom_smooth()函数不需要指定任何参数,自己直接就添加的是二次方程的拟合曲线,当然以上结果是因为自己的数据非常标准,是直接用二次方程来生成的
在前面我们学习了基础绘图系统和 ggplot2 绘图系统的图形排版组合,具体可见下面推文。
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
Land Temperature Change in the Continental US 1850-2013
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。
生存分析作为分析疾病/癌症预后的出镜频率超高的分析手段,而其结果展示的KM曲线也必须拥有姓名和颜值!
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
在使用ggplot2初步绘制(ggplot2|详解八大基本绘图要素)出需要展示的图形后,还需要对标题,坐标轴(ggplot2|theme主题设置,详解绘图优化-“精雕细琢”)和legend(ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢)上的对象进行一系列的设置,包括但不限于名称更改,颜色,大小,位置和角度的调整。
写在前面 R语言不仅在生物信息数据处理中发挥着重要作用,也是其它主流数据处理人士的首选工具。现在非常多自学生物信息学的小伙伴必须学的就是R,所以写一个R的系统性入门指导是非常有必要的。我作为老一辈的生信工程师,所以喜欢perl一点,排斥python。我也稍微看过一些python的语法,个人认为R和python几乎是一模一样的。R的特点就是内置了大量的函数,基本上你认识的英文单词都可以是一个函数,即使不是,你也可以自定义为函数。搞清楚了函数和变量,就可以看懂大部分的R代码了。 那么多编程语言,有何异同? 下面
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
拥有财富、名声、权力,这世界上的一切的男人 “海贼王”哥尔·D·罗杰,在被行刑受死之前说了一句话,让全世界的人都涌向了大海。“想要我的宝藏吗?如果想要的话,那就到海上去找吧,我全部都放在那里。”,世界
ggplot画图是画图中的战斗机,但是往往在我们用ggplot2画图时候,需要根据需求更改坐标,图例等,最常见的就是更改x,y坐标系的名称。在ggplot2中,坐标系与比例尺和参考线是自动生成的,并且生成得很好。
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
提供了一个绘图系统,旨在改进R基本图形。 安装软件包后,使用R命令install.packages(“lattice”)。格子包中的主要功能:
提示:R-project网站 https://www.r-project.org/
可视化的展示方式可以使数据更易读,且容易看出一些数据下隐藏的“结果”,而添加注释则可以进一步聚焦到想重点展示的“信息”。
ggplot2里画折线图的函数是geom_line(),这个函数是按照y值的大小从左往右,如果要实现上图所示折线的方向可以向左拐,可以使用geom_path()函数,比如
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”,
主要内容是探索了NBA 14/15赛季常规赛MVP排行榜前四名 库里 哈登 詹姆斯 威少的投篮数据。今天重复第一个内容:用R语言的ggplot2画山脊图展示以上四人的投篮出手距离的分布。
在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分,可视化中,基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示,那如何进行统计检验以及添加P值呢?本文主要解决以下几个问题
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
R 作为入门级编程语言,被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图,我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先,需要有一张空白的画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后,我们还可以在画布上添加额外信息,例如图表名称,图例等,当然
类似2021年CELL 文章Single-cell landscape of the ecosystem in early-relapse hepatocellular carcinoma,单细胞文献的Fig1一般会有细胞类型的全局umap图,分样本 和 分组的umap图 ,以及分样本 和 分组的细胞类型比例柱形图。
ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节,通过更加精细的修改来提升图像的美感,ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能
偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图,个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值,因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小,还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置
继续“一图胜千言”系列,箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点(outlier),通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释,比如GO或者KEGG的注释,注释好以后通常是富集分析。如果是研究比较多的物种,可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好,最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。但是如果是比较小众的物种,没办法借助clusterProfiler这个R包的话,如何得到和clusterProfiler一样的可视化结果呢?今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而,虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法,但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法,使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中,其结果在图形上接近于corrplot函数的结果,这是优秀的arm包的一部分。
生信分析中经常会得到一些基因,然后做GO富集分析,达到对基因进行注释和分类的目的。
在所有这些艰苦的工作之后(除非你已经有了干净的数据),是时候享受一些乐趣了。现在您已经获得并清理了数据,您可以继续进行 OSEMN 模型的第三步,即探索数据。
本期推文我们开始介绍基础柱形图(条形图)的绘制推文,其目的就是让大家希望大家可以一步步打好基础,为以后绘制更加复杂、更加精美的可视化设计作品做准备。本期主要涉及的知识点如下:
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器,我在(数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍,其渲染出的图像以浏览器为载体,非常精美,且绘制图像的自由程度堪比ggplot2,其为R也提供了接口,在plotly包中,但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言,自然是不太乐意转向plotly的学习,有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly(),可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像,且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签,最重要的是其使用方法非常傻瓜式,本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用;
set.seed()这个函数大家可能经常会看到这个函数,他的作用是保证自己模拟的数据和示例代码完全一致
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1:https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
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