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。
上一讲我们提到了66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)[2]
geom_point():用于绘制散点图 参数 color:点的颜色 size:点的大小 shape :点的形状
umap/tsne图作为单细胞转录组的王牌图形之一,当seurat 或者 singleR 直接绘制的umap/tsne 图需要调整的时候,可能比较难调整,当然AI或者PS都可以办到 。但是本次主要分享使用ggplot2进行可视化,能比较方便的进行后期的微调 ,也学习回顾了ggplot2的基本参数。
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!
https://github.com/plemey/SARSCoV2origins
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
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
在进行数据可视化作品绘制时,我们需要在相应位置添加文本标签进行标注或者解释说明使用,少量数据点进行标注时相对简单,也比较明确,当需要标注的数据较多、或集中在一个区域时,标注文本就会产生相互叠加,影响标注内容和美观。如下:
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
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?
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]]。
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!
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。
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
ggpubr包做火山图https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/reference/diff_express.html#examples
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。
有了基因集文件除了做scRNA分析|单细胞GSVA + limma差异分析-celltype分组?样本分组?GSVA分析,还可以计算每个细胞的目标基因集评分 。
在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。
今天在找R shiny的教程的时候发现了一幅比较漂亮的散点图,配色很好看,代码记录在这里。
上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程,本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作,主要涉及的知识点如下:
AUCell可以识别sc-RNA数据中具有活跃基因集或基因模块的细胞,即可以将某个通路的富集情况展现在聚类的细胞上,从而可以鉴定具有特定基因特征的细胞群。 AUCell使用“Area Under the Curve”(AUC)来计算输入基因集的关键子集是否在每个细胞内富集。AUC分数在所有细胞中的分布允许探索基因的相对表达。由于计分方法是基于排名的,因此AUCell不受基因表达单位和标准化程序的影响。此外,由于对细胞进行了单独评估,因此可以轻松地将其应用于更大的数据集,并可以根据需要对表达式矩阵进行分组。
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」
[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]
有时候画图需要给样本添加标签,当样本比较多,在图形中添加标签容易出现标签遮盖的问题,这个时候可以用ggrepel包的geom_text_repel()解决样本标签重叠问题。 当用geom_text()添加标签时会出现重叠现象:
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。
张杰.《R语言数据可视化之美-专业图表绘制指南(增强版)》第11章 地理空间型图表: https://www.cnblogs.com/zzj420133722/p/13789195.html
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
https://www.nature.com/articles/s42255-022-00629-2#Sec15
想到了一个方法:获取球员的薪资水平和场均得分,然后按照场均得分除以薪资得到单位薪水场均得分,然后由小到大排序,越靠前说明性价比越差。当然单纯用得分来衡量一个球员的能力肯定是有失偏颇的,纯属娱乐,不必较真。
数据总共三列,一列x,一列y,还有一列是文字标签,想给哪个点添加文字标签,对应就在这一行写上文字标签的内容,不想添加就是空白
差异分析可视化 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata") # 火山图 library(dplyr) library(ggplot2) dat = distinct(deg,symbol,.keep_all = T) p <- ggplot(data = dat, aes(x = logFC, y = -log10(P.Va
首先我们需要构造一个示例数据集用于接下来的演示,这里我使用的是我的微信好友数据里面的省份、城市、性别变量。这个数据可以用下面的 Python 脚本获取:
https://www.nature.com/articles/s41467-022-29438-7
多重IHC(mxIHC)和 CIBERSORT显示成纤维细胞亚群占据空间离散的小生境和不同的NSCLC组织亚型富集
介绍下绘制火山图和热图的方法,如何在火山图或者热图中标记特定的基因,顺便学习下EnhancedVolcano包绘制火山图。
看到很多答主都给出了全面的回答,包括数据处理,统计建模等方面。而在这篇推文中,我将对自己较为擅长的领域(R语言可视化)进行详细的介绍。
当我们处理大量数据时,以图形方式显示该信息以获得更多信息,可能很有用。在本课中,我们将让您开始使用探索差异基因表达数据时常用的一些基本和更高级的图,但是,其中许多图也有助于可视化其他类型的数据。
气泡图是一种多变量图表,是散点图的变体,也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列,和散点图一样。气泡图通过气泡的位置及面积大小,可分析数据之间的相关性。
Genomic insights into the origin, domestication and diversification of Brassica juncea
geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包,它使用sna包计算网络布局,并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。
❝本节来介绍如何绘图韦恩点图及对其进行注释,图表主要使用「ggplot2」,「UpSetR」,「ggplotify」等包来实现,此图我想介绍的重点在于图形格式的转换及拼图下面来进行具体介绍, A highly conserved core bacterial microbiota with nitrogen-fixation capacity inhabits the xylem sap in maize plants ❞ library(tidyverse) library(UpSetR) library
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
ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法,丰富了ggplot2文本的表现力。
今天给大家介绍GSEA,基因集富集分析,的可视化!主要是带你详细了解如何自定义GSEA的经典图形。
总共4个分组的差异分析,频率为4的基因就是共同的差异表达基因。我们选择3个来显示:
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31113-w
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