/zenodo.org/record/6332981#.YroV0nZBzic https://github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天的推文重复一下论文中的...Figure1，涉及到5个图，分别是折线图，韦恩图，散点图，频率分布直方图，最后一个知识点是如何将这5个图组合到一起 image.png 首先是定义作图主题的内容 library(ggplot2)...，如果按照他的主题来做出图没有横纵坐标轴 第一个折线图的代码 library(readxl) df.peer <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet...坐标轴文本千分位用逗号分隔，论文中没有提供这个代码，可以参考链接 https://scales.r-lib.org/reference/label_number.html image.png 第二个韦恩图的代码...他这里的韦恩图是借助ggforce这个R包直接画了两个圆 df.venn <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet = "1b") library
实现图的深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图，并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。...下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。 一、图的表示方法 在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。...其中，startVertex表示起始顶点的索引。 三、图的拓扑排序 拓扑排序是对有向无环图（DAG）中所有顶点进行线性排序的过程。...在拓扑排序结果中，如果存在边(u, v)，则u在排序结果中出现在v之前。下面使用深度优先搜索实现图的拓扑排序： class Graph { // ......四、完整示例 下面是一个完整的示例，演示了如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序： import java.util.LinkedList; import java.util.Stack; class
#RSEM定量后直接生成FPKM，无需标准化#RNA-seq下游-1有些混乱，重新整理#与原文存在差异的原因是原文mRNA-seq要对注释gtf文件对进行过滤甲基化区域和polyA尾以及原文用的hg19...hclust 函数用于进行层次聚类，其中 method = "ward.D2" 表示使用最小方差法（ward's method）进行聚类，并且计算的是D2距离。...#plot(hc, hang = -1) 是绘制树状图。plot 函数用于绘制树状图，其中 hang = -1 表示树状图的横轴从底部开始绘制。...normal prior）#apeglm是apeglm包中的收缩估计量，自适应t先验分布（adaptive t prior）#ashr是ashr包中的收缩估计量。...如果还想看一下这个通路里面的基因是如何变化的，应该怎么办呢，pathview 可以帮到我们。
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。 1....看下 patchwork 包介绍：主要供 ggplot2 用户使用，无论组合图形多么复杂，确保 ggplot 图形对齐。 1....组合图形 下面来看看有哪些自定义组合方式。 在排版组合图形前需要将一个个 ggplot2 图形传递给一个参数，比如说上面的 p1，p2 等，然后使用这些参数来排版组合图形。...首先可以使用简单的+号运算符来将图形排在一起。 p1 + p2 如上图所示，两个图形的边边角角是对齐的。 p1 + p2 + p3 默认情况下，排版将按方形排列，按行的顺序来填充图形。...p1 + p2 + p3 + p4 如果我们要更改排列的样式，也可以调整 plot_layout() 函数来修改。 比如我们要调整图形为 3 列，按行排序。
好了，基础知识就介绍到这里，下面让我们来看如何绘制一张完美的火山图。 ? 首先，让我们先看一下数据。我们的数据使用的是RNAseq表达谱计算出来的差异基因，差异基因的计算方法为limma。...，所以我们需要对P值进行校正来降低结果的假阳性，常用的校正方法为FDR校正；第七列B为B统计量。...这个包是在ggplot2的基础上，整合了很多绘图函数，对用户十分友好。另外需要用到的一个包围ggthemes，这个包整合了很多ggplot2的绘图主题，对科研人员十分友好。 ?...然后我们使用添加了上调和下调基因的数据重新绘制火山图。在ggpubr中，使用color参数，可以指定点的颜色。代码和画出来的图就是这样的啦： ? ?...在ggplot2中，可以使用geom_hline和geom_vline分别添加横向和纵向的辅助线。 ? ?
#ggplot2学习笔记##第一节：尝试ggplot library(ggplot2) #使用的是R内置数据（mpg） qplot(displ,hwy,data=mpg,colour=factor(cyl...preds$height<-predict(model,preds)#通过混合线性模型预测排列组合的身高 oplot+geom_line(data=preds,colour="#3366FF",size...p+geom_tile()+ggtitle("geom_tile")#瓦片图 p+geom_polygon()+ggtitle("geom_polygon")#多边形填充图 #画分布的技巧（1）画密度...#density位统计量”密度“所以前后增加..binwidth取样区间0.1做取样 以cut做分组 #画分布的技巧（2）画分布 depth_dist+geom_histogram(aes(fill=cut...#改变点的类型 norm+geom_point(alpha=1/3)#使用透明度参数 #案例2 diamonds数据库 td<-ggplot(diamonds,aes(table,depth))+xlim
那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。...当然，有比较文艺和优雅的——ggplot2系统，看《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》。...4计量经济学 关于计量经济学，首先推荐一本很薄的小册子:《Econometrics In R》，做入门用。...然后，是《Applied Econometrics with R》，该书对应的R包是AER，可以安装之后配合使用，效果甚佳。计量经济学中很大一部分是关于时间序列分析的，这一块内容在下面的地方说。...投资组合分析类和期权定价类可以分别看《Portfolio Optimization with R》和《Option Pricing and Estimation of Financial Models
1 什么是ggplot2 ggplot2是用于绘图的R语言扩展包，其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射，即从数学空间映射到图形元素空间。...ggplot2需要一段时间的学习，但当你跨过这个门槛之后，就能体会到它的简洁和优雅，而且ggplot2可以通过底层组件构造前所未有的图形，你所受到的限制只是你的想象力。...如果时间紧张，需要在一两天之内为论文做一张图，那么推荐用lattice，如果时间充裕，推荐学习ggplot2。...一个图层好比是一张玻璃纸，包含有各种图形元素，你可以分别建立图层然后叠放在一起，组合成图形的最终效果。图层可以允许用户一步步的构建图形，方便单独对图层进行修改、增加统计量、甚至改动数据。...然后使用+号添加了两个新的图层，第二层是加上了散点，第三层是加上了loess平滑曲线。
交集 s 包含了同时出现在 pd 和 exp 中的样本名称。根据交集重新排序表达矩阵和临床信息数据框：exp = exp[, s]重新排列表达矩阵 exp 的列，使其顺序与交集 s 中的样本顺序一致。...sort()：将这些标准差按升序排序。tail(..., 1000)：取出排序后的最后1000个值，即标准差最大的1000个基因（基因探针编号）。names()：获取这些基因的名称（基因探针编号）。...#3.加change列,标记上下调基因#⭐阈值，可按需修改logFC_t = 1p_t = 0.05#⭐思考，如何使用padj而非p值k1 = (deg$P.Value < p_t)&(deg$logFC...fit = eBayes(fit)：使用贝叶斯方法计算统计量。...., space = "free_y", scales = "free_y")：使用 ggplot2 包中的 facet_grid 函数将不同GO分类的结果分开显示。
前两天介绍了一个开发中的单细胞数据分析相关R包，内置了，4（热图，气泡图，upset图，堆叠条形图）+4（密度散点图，半小提琴，山峦图，密度热图）美图，见 8种方法可视化你的单细胞基因集打分 ，蛮多小伙伴留言想问一下到底什么是基因集打分...高度灵活性，主要体现在基因集的来源。可以使用公共数据库如MsigDb，还可以根据研究目的自己构建。...）; 计算过程：给定初始统计量x, 沿着排序列表从top→bottom遍历每个基因，遇到属于基因集S的基因，则x = x+ai；若遇到不属于基因S的基因j，则x = x - aj…… 直到遍历所有基因。...【注意：a的值取决于基因i或基因j与分组性状的关联程度，关联越大，则a越大；反之，则越小】。ES即为该过程中的x的最大取值，对应加权的Kolmogorov-Smirnov样的统计量（ref7）。...test）; 构建零分布：对每个样本重新分配表型标签、重新排序所有基因、重新计算基因集S的ES值；以上过程重复1000次，该1000个ES值构成零分布（null distribution）; 计算P值：
目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。...那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。...当然，有比较文艺和优雅的——ggplot2系统，看《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》。...4计量经济学 关于计量经济学，首先推荐一本很薄的小册子:《Econometrics In R》，做入门用。...然后，是《Applied Econometrics with R》，该书对应的R包是AER，可以安装之后配合使用，效果甚佳。计量经济学中很大一部分是关于时间序列分析的，这一块内容在下面的地方说。
目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。...因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。...当然，有比较文艺和优雅的——ggplot2系统，看《ggplot2：Elegant Graphics forData Analysis》。...4.计量经济学 关于计量经济学，首先推荐一本很薄的小册子:《Econometrics In R》，做入门用。...然后，是《AppliedEconometrics with R》，该书对应的R包是AER，可以安装之后配合使用，效果甚佳。计量经济学中很大一部分是关于时间序列分析的，这一块内容在下面的地方说。
那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。...当然，有比较文艺和优雅的——ggplot2系统，看《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》。...特别推荐一下，中文版绘图书籍有谢益辉的《现代统计图形》。 4.计量经济学 关 于计量经济学，首先推荐一本很薄的小册子:《Econometrics In R》，做入门用。...然后，是《Applied Econometrics with R》，该书对应的R包是AER，可以安装之后配合使用，效果甚佳。计量经济学中很大一部分是关于时间序列分析的，这一块内容在下面的地方说。...投资组合分析类和期权定价类可以分别看《Portfolio Optimization with R》和《Option Pricing and Estimation of Financial Models
常用的关于厚尾的度量指标是偏度和峰度，但本文参考Poon et al.(2004)，使用Hill估计量的倒数来度量厚尾。...该算法使我们能够在保持原始收益分布及其原始线性相关性的同时消除非线性相关性。简而言之，该算法在保持原始收益率线性相关结构的同时，对原始收益率进行及时的重新排序。...简而言之，该算法的工作原理与IAAFT相对相似——它在保留原始时间序列的线性和非线性依赖结构的同时对其观测值进行重新排序。...使用IAAFT方法创建了不含波动性聚类的代理序列。厚尾和波动集聚都去除的代理序列是使用IAAFT方法创建的。时间轴右侧的灰色区域是回归分布的概率密度图。...使用IAAFT方法创建了不含波动性聚类的代理序列。尾部指数是使用Hill(1975)估计量的倒数计算的，阈值为k = 100。
这篇文章主要是为了展示如何拟合GLMM、如何评估GLMM假设、何时在固定效应模型和混合效应模型之间做出选择、如何在GLMM中进行模型选择以及如何从GLMM中得出推论的R脚本。...library(ggplot2) ggplot geom_smooth函数在ggplot2中默认不支持lmer模型，你可能需要手动计算预测值并添加到数据框中，或者使用其他包（如ggeffects...在 r 中，通过重复以下三个步骤来计算功效：(i) 使用提供的模型模拟因变量的新值；(ii) 将模型重新拟合为模拟因变量；(iii) 对模拟拟合应用统计检验。...为_x _和 _g 的 _每个组合提供一到五个观察结果 。图表明每年每个站点 4 次观测会给我们 80% 的效力。..._x 和 _g 的 _每个组合的观察数 从 1 ( _n = 30) 到 5 ( n = 150) 不等。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 上期小统和大家一起了解了STATA数据处理技巧与计量分析的背景介绍，这期小统和大家一起学习一下基本语句介绍。...常与bysort组合使用，功能非常强大！...help replace //替换数据，常结合if使用 help destring //数字变量处理 help encode //对个体变量进行编号，分组变量或者面板数据常用 eg: gen newVar...——计量分析第一步 help summarize //描述统计(观测数、均值、标准差、最小值、最大值) help tabstat //更为常用，可以自定义统计指标，并导出到excel help winsor...除非在你忘记命令如何写或者某些option不知道如何写的时候。 •对于任何指标的计算，本课程介绍的命令基本上可以解决90%以上。多思考。多层bysort+egen能发挥你意想不到的威力。
以下代码显示了在标准图表制作工作流程中应如何使用bbc_style（）。 这是一个非常简单的折线图的示例，使用了来自gapminder包的数据。...将左对齐标签添加到条形图 如果您想为条形图添加左对齐标签，只需根据数据设置x参数，而是直接使用数字值指定y参数。y的确切值将取决于数据范围。...按大小重新排序栏 默认情况下，R将按字母顺序显示数据，但按大小排列则很简单：只需将reorder（）包装在要重新排列的x或y变量周围，然后指定要变量 重新排序。 例如。...x =重新排序（国家/地区，流行）。...image.png 修改柱状图柱子顺序 有时，您需要以不按字母顺序或按大小重新排序的方式对数据进行排序。
ggplot2 Extension 转自：生信宝典(Bio_Data)，不一样的生信学习平台。 “ ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。...如下面这个例子以动态图展现了历年来诺贝尔获奖者出生地的变化情况，《利用gganimate可视化全球范围R-Ladies（R社区性别多样性组织）发展情况》一文中有更详细的事例展示如何使用此包。 ?...，而ggplot2本身没有强大的拼图语法，这时利用patchwork扩展包，使用几个简单的如/、+、*、^等符号就可以轻松实现拼图这件事。...，但它的构建是为了与ggplot2一起使用，这就意味着有很多东西可以让我们控制矩阵的外观，从改变颜色、形状或大小(如下面的圆形矩阵)，到添加系数标签，根据层次聚类重新排列矩阵等等，具体见 ggcorplot...但在描述性统计分析中，雷达图正在被越来越多的人使用，适用于显示三个或更多的维度的变量。 ?
在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...通常，在使用geom_*簇函数绘制几何图形之前，都会添加ggplot函数生成图形对象，它们的组合形式如下： ggplot(…) + geom_*(…) + geom_*(…) + … 在如上的语法格式中...如上图所示，使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内，其中左图是使用geom_bar函数直接生成的原始图形，右图则是在左图的基础上添加了三项功能，分别是条形图的排序（代码中reorder...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。
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