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;
Molcular Profile Cox Analysis 输入一个你想要的基因,比如RAC3,`Select Measure for plot可以设置OS,PFI,DSS和DFI`,然后点上方的搜索🔍,就可以看到出的图了 需要的结果 继续往下滚动鼠标,就可以看到数据了,而且还可以下载 数据在这 得到数据以后就可以用R画图了,注意,这里的HR和CI都是Log过的结果,跟别的地方计算的Cox结果有些不一样,可能是方法不一样吧,是因为网站计算的HR结果相差太大了吗? 由于是log过的结果,所以森林图
继续“一图胜千言”系列,直方图(Histogram)又称柱状图,是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况,也可以展示数据的概率分布情况。
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中,我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析,那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析,也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包:ggplot2
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
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
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!
另存为csv格式,存储到Rstudio的工作目录下。这边我命名为 example_1.csv
生存分析作为转录组文章中的VIP,太常见了,那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢?
color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度
❝本节来介绍如何「对堆砌条形图来进行图形拆分」; 加载R包 library(tidyverse) library(patchwork) 定义主题 theme_niwot <- function(){ theme_minimal()+ theme(axis.text = element_text(color = "black",size = 6), strip.text = element_text(color = "black",hjust = 0,
链接:https://pan.baidu.com/s/1niWjcaJOuimO4NQHzHmvIA 提取码:q6am
在之前的推送中,曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法,其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单,非常易于操作。 这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。 接下来我以几个案例的形式对图表辅助线操作进行演示: library(ggplot2) library(reshape2) library(ggthemes) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌",
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01146-6#Sec44
MAplot转录组差异基因表达展示_maplot r语言_TS的美梦的博客-CSDN博客自己也顺着这线索另外找了教程
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。
火山(Volcano Plot)图在一张图中显示了两个重要的指标(Fold change/pvalue),可以非常直观且合理地筛选出在两样本间发生差异表达的基因。检验分析出两样本间显著差异表达的基因后,以log2(fold change)为横坐标,以T检验显著性检验P值的负对数-log10(pvalue)为纵坐标,即可得火山图(Volcano Plot)。
现在很多文章开始出现这样的一种情况,在绘制火山图中,显示我们所关注的基因,那么如何去显示呢?很多人可能会这么做,在绘制普通的火山图之后,使用AI对图进行修改,添加部分基因,但是现在我要介绍的是如何用R绘制 library(ggpubr) library(ggthemes) data <- read.csv(“easy_input_limma.csv”, head=T,sep=’,’) #绘制基本热图 data l o g p < − − l o g 10 ( d a t a logp <- -log10(data logp<−−log10(dataadj.P.Val) ggscatter(data,x=“logFC”,y=“logp”)+theme_base()
小编已经搭建了一套稳定的真核转录组分析流程,可以完成「从原始数据分析到最终出结果分析文档」基本包含目前RNA_seq文章的所有分析内容。「有数据分析需求的朋友可联系小编进行咨询」
粗略一看,似乎没有什么特别困难的地方,好像之前也看到过类似的图,但是看到老师发来的链接才发现这居然是Nature出版期刊(Horticulture Research)的配图。volume)上的配图!
由于老板给定的研究方向是做单细胞组学的,跟以往的组学都是不太一样的,导致学的相当吃力,同时网上的一部分的代码是分段的,有的时候学习不到相关的分析的思路,因此看到这篇文章,作者把全部的代码都整理到一个网站上了,然后提供给相关的研究人员进行后面的复现,真是太优秀了,必须打call,复现好香,自己不用调试代码,自己最近调试到要疯,希望自己变成哪吒,三个脑子。
https://www.nature.com/articles/s42255-022-00629-2#Sec15
https://github.com/z3tt/TidyTuesday/blob/main/R/2019_16_DataVizMistakes.Rmd
在查阅文献的过程中,看到了几幅非常不错的出版图,今天就跟着小编一起学习下,他们是怎么使用 R 绘制出来的。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04664-7#Sec33
PCA分析和可视化常用的是FactoMineR和factoextra的组合,分析和出图都很方便,比如将iris数据集的四个参数降维(示例使用):
今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。
当有了聚类结果(cluster)或注释结果(celltype)后就可以 找不同cluster/celltype间,不同样本间 或者 不同分组间的差异,为后面的 机制探索 或者 样本间/组间异质性研究 提供一些帮助。
于是乎就有了今天这篇帖子,旨在搜罗网上比较全的颜色贴,好好滴总结一波,希望可以帮到同样是选择困难症的你。
主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换,从而投影为一系列线性不相关变量的值,这些不相关变量称为主成分(Principal Components)。具体地,主成分可以看做一个线性方程,其包含一系列线性系数来指示投影方向(如图)。PCA对原始数据的正则化或预处理敏感(相对缩放)。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下,这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构,从而更好的解释数据的变量的方法。
用PCA做为GWAS的协变量,相当于将品种结构考虑进去。它类似将不同品种作为协变量,或者将群体结构矩阵Q作为协变量。
最近着手准备使用R-ggpot2进行图表绘制,当然,Python可视化图表绘制也不能落下,所以,后面的推文我尽量会推出两种教程
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
此次带来的是带标签的火山图,众所周知我们在差异分析后会得到logFC和P值的表格,继而就是经典的火山图了。那么如何做出一张好看的火山图呢?
散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一,添加点,线,箭头,线段,注释,甚至函数,公式,方差表都没有问题。
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时,会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据,查看存储在 merge_seurat对象的 meta.data中的数据帧:
现在我们已经处理了 Greenleaf ATACseq 双端数据,我们可以开始处理比对。
整体的思路就是Y轴的坐标轴标签去掉,用geom_text()函数添加文本注释的办法作为标签,这样有了坐标位置添加横线表示分组就很方便了
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时,会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据,查看存储在 merge_seurat 对象的 meta.data 中的数据帧:
https://www.nature.com/articles/s41467-020-16881-7#Sec15
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