在生物领域我们常常使用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。
下图是来自文献中的一个示例图,展示了不同亚型之间risk score值的差异分析结果
提到R语言,总会想到它强大的绘图包ggplot2,甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如,python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下,总结了一些日常绘图中常用的命令。
在之前的文章中,我们分享了多个基因差异分析的可视化,使用的是ggpubr这个R包,ggpubr在标记p值时,可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线,非常方便,但是无法指定添加的p值的位置,在某些时候会缺乏灵活性,今天要介绍的是另外一个R包ggsignif,其帮助手册链接如下
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。
箱线图 - 一步绘制 绘图时通常会碰到两个头疼的问题: 有时需要绘制很多的图,唯一的不同就是输入文件,其它都不需要修改。如果用R脚本,需要反复替换文件名,繁琐又容易出错。 (R也有命令行参数,不熟,有经验的可以尝试下) 每次绘图都需要不断的调整参数,时间久了不用,就忘记参数怎么设置了;或者调整次数过多,有了很多版本,最后不知道用哪个了。 为了简化绘图、维持脚本的一致,我用bash对绘图命令做了一个封装,通过配置修改命令行参数,生成相应的绘图脚本,然后再绘制。 首先把测试数据存储到文件中方便调用。数据矩阵存储
参考:R绘图系列-带有significant信息的boxplot | showteeth's blog[1]GitHub - const-ae/ggsignif: Easily add significance brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")")
geom_boxplot(position=position_dodge(),width=0.5)+
ggtext的geom_richtext可以使用Markdown或者html语法来拓展ggplot2的文字图层geom_label用法。最近在使用ggtext时,有一个需要geom_text的效果的需求,但是ggtext的图层效果都是类似于geom_label的,要想使用geom_text效果可以通过参数设置来实现。geom_label和geom_text的视觉区别在于是否有一个边框区域。
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写,功能非常强大,主要由 graphics 包和 grDevices 包组成,它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数,一类是高水平作图函数,另一类是低水平作图函数。
FASTX-Toolkit 最初是由 Hannon Lab 开发的一个为处理高通量测序数据(尤其是从 Illumina 测序平台获得的数据)设计的软件包。这个工具包包含了一系列命令行工具,用于对 FASTA 和 FASTQ 文件进行预处理操作,如质量控制、数据过滤、数据转换等。其特性包括:
Boxplot是对数据分布进行可视化的绝佳方法。但是,请注意,箱型图可以隐藏单个数据的值。因此,强烈建议在箱线图中显示所有观察结果值。而如果有许多观察结果,小提琴图可能是一个有趣的选择。 (15)在箱型图上添加数据点
新建——New directory——New project——选择路径——下次打开直接从文件夹里打开Rstudio
R 是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库,处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领
R 是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库,处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具,并且已集成到多个商用包中,比如 IBM SPSS® 和 InfoSphere®,以及 Mathematica。 本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。 为什么选择 R? R 可以执行统计。您可以将它视为 SAS Analytics 等分析系统的竞争对手
R 是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库,处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具,并且已集成到多个商用包中,比如 IBM SPSS® 和 InfoSphere®,以及 Mathematica。
❝本节来介绍如何使用R语言来做统计分析,通过「rstatix」包进行统计检验,完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化,使用add_pvalue,stat_pvalue_manual两个函数来自定义添加p值 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggprism) library(ggpubr) library(ggsci) 数据清洗 df <- ToothGrowth %>% mutate(dose=as.factor(d
❝今天又遇到观众老爷提问如何给多组箱线图添加置信区间及P值与R值,想着可能其他朋友也有需求,那么就废话不多说直接开干,还是之前的绘图方案做了一些细微的改动,下面来看具体案例; ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(gapminder) library(ggsci) library(ggprism) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggpmisc) 数据清洗 df <- gapminder %>% filter(year
❝本周「VIP群」有个朋友询问下面这张图的绘制方法,需要对两组数据做统计分析并且只给差异显著的添加阴影背景,那么肯定是要全部通过代码来自动实现这些需求;即然观众老爷有需求那小编就来详细拆解一下这张图的代码,下面来看具体案例 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) library(GGally) library(ggsci) 导入数据 df <- read_csv("easy_input.csv") ❝由于要根据显著性来添
t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计,还是研究生阶段的生物统计学,里面都会提到t检验。
ggplot2 添加显著性标记方法类似,可参考以下内容https://zhuanlan.zhihu.com/p/644988686
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。
研究者常常要比较两组数据是否有统计学差异,并且要将这种差异在图形上通过线和注释标注出来。
在一些常见的统计图表中经常需要在一些图表中添加P值,那么今天小编给大家汇总一下关于统计图表中P值的添加方法。今天推文的主要内容如下:
发现这款软件在小样本,常见的临床问题中可以快速的解决我们大部分问题,其简单操作界面以及菜单式操作方式成为很多人选择它的理由。但是,当我们遇到某些大数据,或者复杂统计运算时,如果还拿SPSS作为自己的救命稻草,那可能就是一出损招了,甚至会一度click到想要剁手。
相信大家都用Excel处理过数据,对于使用R的人来说,更是经常需要从Excel中把数据读入到R中做进一步处理。虽然Excel统计和绘图也很强大,但是还是是有一些局限性的。
数据包: ALL, CLL, pasilla, airway 软件包:limma,DESeq2,clusterProfiler 工具包:reshape2 绘图包:ggplot2
ggeconodist是开发者受Economist杂志独特风格的启发,开发的一款与普通绘制的箱型图不同风格的R包。
参数说明:(7条消息) R语言中的绘图技巧1:plot()函数参数汇总_zoujiahui_2018的博客-CSDN博客_plot()参数
函数功能: 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名: plt.bar(x, y) 参数说明:
箱线图展示的就是分位数,中间的线表示的是中位数,也就是50%分位数,如果非要在箱线图上画上表示平均值的线段也是可以实现的,今天介绍一下实现代码
❝本节来复现「nature genetics」上的一张图,自定义绘制误差线图;下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图;❞ 📷 图形展示 📷 ❝此图作为基础图形系列,但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化,如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现,此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标;那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggtext
【1.当不确定自己输入的代码是否正确时,可以用attach()括号内填入你想使用的数据,这样当你想用a数据里面的某列名字时,可以直接用Tab打出他的名字并且不会出错
但是现在遇到一个问题是所有的线都变成虚线了,我想要矩形的边框变成实线,那该如何实现呢?经过搜索找到了一个解决办法 链接是 https://stackoverflow.com/questions/53170465/how-to-make-a-base-r-style-boxplot-using-ggplot2
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。
R包下载设置镜像 >options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #安装R包 >if(!require(ggplot2))install.packages('ggplot2',update = F,ask = F) >if(!require(ggpubr))install.packages('ggpubr',update = F,ask = F) >if(!require(eoffice))install.packa
变量可以分为很多种,如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时,我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化,这时散点图中则会出现大量重叠,而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
图形窗口、线条、曲面和注释等都被看作是MATLAB中的图形对象,所有这些图形对象都可以通过一个被称为“句柄值”的东西加以控制,例如可以通过一个线条的句柄值来修改线条的颜色、宽度和线型等属性。这里所谓的“句柄值”其实就是一个数值,每个图形对象都对应一个唯一的句柄值,它就像一个指针,与图形对象一一对应。例如可以通过命令h = figure返回一个图形窗口的句柄值。
rnorm(n,mean,sd)函数用于从具有特定均值和标准差的正态分布生成n个随机值。
先安装R再安装Rstudio 【R软件和R包安装】 https://www.bilibili.com/video/BV1J44y1R7ci/?share_source=copy_web&vd_sour
还是先总结一下今天吧,早上一起来发现自己流感中招了,但是还是硬着头皮去了6周没去过的手术室,去做了台jj增粗延长加包皮环切术,因为我是个不合格的一助,硬是做了5个小时才下台,把我老板坑惨了,真是怀疑啥事我去做都会变得不幸。。不过还是学到了很多东西,算是唯一值得开心的事。回来睡了一觉然后就去开会,去吃了个饭回来19:17正式开始今天的学习~7天已经过半!继续加油哇!
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;
用仿写软件的方法来学习编程 我首先仿写了fastqc软件,学会了很多基础知识: 仿写fastqc软件的一些功能-R代码 仿写fastqc软件的部分功能-perl代码 仿写fastqc软件的部分功能
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第三篇。学习R语言ggplot2包画箱线图。
论坛君:你很可能已经听说过 R,或许你知道 R 是一种编程语言,而且知道它与统计学有关,但它是否适合您呢?本文作者将试图向大家讲解他对R的看法,分享他认为试用开源数据分析平台的4个不错的理由。 R 是
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