火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P value(P值),值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧!
火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P value(P值),值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
链接:https://pan.baidu.com/s/1niWjcaJOuimO4NQHzHmvIA 提取码:q6am
若元素个数不一致,会发生循环补齐,且根据最长元素的对象来定(输出结果中会出现warning,但不影响结果的正确性!)
这个时候我还是推荐了Y叔的clusterProfiler ,就去找了找其官网,的确可视化方法又多了几个:
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
提示:R-project网站 https://www.r-project.org/
之前也有人在公众号 留言问过如何用DNA序列做主成分分析,当时我也不知道,但是大体有一个思路 就是先比对,然后把比对的数据转换成通常用的snp数据应该就可以了,但是也仅限于思路,完全不知道如何操作,今天坐车回家,路上无聊,翻了一下电脑上保存的一些资料,发现了一个办法:可以借助R语言的adegenet包,用到的函数是fasta2genlight() fasta2genlight()函数的只要作用 The function fasta2genlight extracts SNPs from alignments
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
R包export可以轻松的将R绘制的图和统计表输出到 Microsoft Office (Word、PowerPoint和Excel)、HTML和Latex中,其质量可以直接用于发表。
CXCL9:SPP1 macrophage polarity identifies a network of cellular programs that control human cancers.
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
需要使用C++编译器,安装方法取决于操作系统,Linux:一般安装了R就会安装了;Mac:Xocode;Windows:Rtools,与版本要对应。需要用到的包:microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
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
>,<,>=,<=,==,!=。 (大于,小于,大于等于,小于等于,等于,不等于。)
这是一个表达量芯片数据集:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE117261,是很经典的的两分组:58 PAH and 25 control lung tissues,然后我也默认走了标准差异分析,以及读取了作者的文献附件里面的差异分析结果,简单的对比了一下:
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
对,就是瀑布图,你没看错。而且是使用ggplot现有图层叠加构造,并没有用任何ggplot的外挂插件。 作图理念是在数据源的构造上,方法与《Excel图表之道》《Excel图表拒绝平庸》中的方法一致,我只是加入了自己的技巧。 library("reshape2") library("ggplot2") library("ggmap") library("Cairo") 构造瀑布图数据源: Item<-c("Before","Factor A","Factor B","Factor C","Factor D"
基因集富集分析是很常见的分析内容,可视化展示的方式也多样。本文提供两组分组间的差异表达基因集的功能富集结果的一些相对美观的可视化方式。
这周曾老师给我分享了一篇文章,TCGA-STAD队列肿瘤样本EBV分型后的差异表达基因出现了上下调数量不平衡,想让我看看是不是样本数量的问题
Hawk和Griffin是DeepMind推出的新型循环神经网络(RNNs),2月刚刚发布在arxiv上。Hawk通过使用门控线性递归(gated linear recurrences)超越了Mamba的性能,而Griffin则是一种混合型模型,结合了门控线性递归和局部注意力(local attention),与Llama-2的性能相当,但使用的训练数据明显较少。Griffin在处理比训练时更长的序列时表现出色。这两种模型在硬件效率方面与Transformer相当,但在推理过程中具有更低的延迟和更高的吞吐量。Griffin的规模已扩展到了140亿个(14B)参数。
我们不建议使用这种方式,因为一个无效测量不代表所有测量都是无效的。此外,如果数据质量不高,若对每个变量都采取这种做法,那么你最后可能会发现数据已经所剩无几!
条形图是科研中常用的图,但是有时候可能你会觉得普通的条形图过于平平无奇。还有些时候展示的空间有限,数据却很庞大,这时再用普通的条形图可能就不利于展示信息了。那么要怎么办呢?不如考虑一下使用环状条形图。我们先来看几个关于环状条形图的例子。
数据包: ALL, CLL, pasilla, airway 软件包:limma,DESeq2,clusterProfiler 工具包:reshape2 绘图包:ggplot2
前几天有一个读者在公众号留言问上面这幅图应该如何实现,我想到一个办法是利用ggplot2分别画散点图和密度图,然后利用aplot包来拼图,aplot包是ggtree的作者新开发的一个包,非常重要的一个作用就是解决拼图的时候坐标轴对齐的问题。这个aplot包的用法大家可以在微信搜索里直接搜aplot就可以直接找到原作者写的推文的介绍,而且这个公众号经常推送R语言的学习内容,非常好,作者是真正的大神级别的人物了。
先前我介绍过ggrepel 这个包:[[67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记(火山图的实现)]]
在科研菌公众号聊天框回复“forest779”即可获得输入数据。也可以自己根据表达矩阵与临床信息生成,如下:
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:
在NGS科研领域,做ChIP-seq/CLIP-seq等研究蛋白与DNA/RNA结合规律的时候,经常会用到peak calling的算法。这个方法会在全基因组/转录组范围内找DNA结合位点,一般先通过确定测序数据的depth peak,然后用case vs control样本,看depth peak的改变的倍数来确定正真的peak的分布。
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接,其实是对左边的数据框取子集
最近忙的厉害,产量下降的有点严重,感谢各位还没取关的小伙伴儿。 一周前更新了一篇数据地图上的气泡散点图的内容,不知怎地,这段时间就是跟地图死磕上了,今天还是数据地图,不过是在数据地图上呈现条形图、柱形图。 之前的一篇因为有现成的作图包支持,geom_scatterpie函数不用花费太大力气就解决了数据地图上的气泡散点图问题。 可是到目前为止我还没有发现支持对应坐标位置的条形图、柱形图,这一篇是参考了知乎上大神提供的思路。 加载包: library(maptools) library(ggplot2) lib
全国巡讲课程结束后的一个月持续答疑环节,被问的最多的问题居然是如何在差异分析后的火山图上面标记出来感兴趣的基因,这里有必要派我们杰出能干的小洁老师出马!
图片 专题1 玩转字符串 图片 检测字符串长度 代码1 str_length(x) if(!require(stringr))install.packages('stringr') library(stringr) x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x [1] "The birch canoe slid on the smooth planks." str_length(x) [1] 42 ### 1.检测字符串长度,包含空格和符号 le
专题一:玩转字符串1.检测字符串长度x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."xstr_length(x)#检测字符串内的字符数,空格也算length(x)#向量里面元素的个数2.字符串拆分str_split(x," ")#以空格为分隔符号将字符串拆分开x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")str_split(y," ")str_split(y,"
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
TCGA数据下载就易用性来说,RTCGA包应该更好用,且由于是已经下载好的数据,使用比较稳定。但是也由于是下载好的数据,不能保证数据都是全新的。TCGAbiolinks包是实时调用GDC的API,所以可以获取最新的数据。
一个案例,告诉你如何灵活的运用ggplot2来制作花样繁多的信息图! 虽然ggplot2的内置图层只有屈指可数的几十个,可是图表组合之后的可能性是无限的。 实际上还是万变不离其宗,就如同使用Excel
在图形上显示文本,或者标签(与文本的区别是在文本外有一个矩阵边框)是常规需求。用 ggplot2 画图时,有一个默认的几何对象 geom_text 在图上添加文本,但有时候表现得并不好,比如文本与点重叠在一起,文本与文本之间重叠在一起。
ATACseq - 使用转座酶并提供一种同时从单个样本的转录因子结合位点和核小体位置提取信号的方法。
上节我们对选择现有的列进行了介绍与习题解答,现在对数据框添加新列进行介绍,这里使用mutate()函数,注意:mutate()总是将新列添加在数据集的最后。
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
在分析RNAseq和microarray数据的差异基因的时候,常常用到火山图,需要的数据是包含Fold change(FC) 和pvalue的矩阵,通常横坐标用log2(FC)表示, 纵坐标用-log10(pvalue)表示。差异越大的基因位于左上角和右上角。
基于微生物组数据绘制Co-occurence network的方法网上已有非常多的教程,但在试过多种方法以后,我发现还是R包 microeco最简单,再加上Gephi进行美化一般能做出可用于发表的图。
碎碎念:这个没啥好仔细展示的,含义也很直观,主要是要记住有这个函数,等需要用的时候回来找
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