新买的蓝牙耳机到了,试了试感觉还不错,低音也非常出色,窗外的颜色变得丰富了起来,看着街角那家咖啡店,仿佛回到了昨天,血色染红的天空在斑斓的世界之上,我匆匆茫茫的写下“这把火在我心底永远不会熄灭”。
最近在做免疫浸润方面的分析,主要是重现5.6分文章《Classification of triple-negative breast cancers based on Immunogenomic profiling》的分析内容。其中有一张免疫分型的热图,非常的重要,通过该图(下图)可以发现,乳腺癌可以很好的分成3个免疫亚型。今天就教大家采用pheatmap 重现这张图。
此次例子,我们选择了一套GEO数据库的肺癌数据,数据编号为GSE19804,120个样本,其中包含60个癌症样本和60个癌旁正常样本,前面我们使用t检验,并对p值进行BH校正,筛选fdr小于0.01的基因中前40个在癌症相对于正常样本中显著差异表达的基因进行热图绘制。
热图可以聚合大量的数据,并可以用一种渐进色来优雅地表现,可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。
热图是最常见的基因表达量数据的可视化方式,将每个单元格的表达量按照数值高低映射为不同的颜色,可以直观展示表达量在不同样本间的分布,再综合聚类的结果和基因/样本的注释信息,进一步丰富了展示的信息,一个经典的热图如下
热图绘制 - pheatmap 绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap.2等。 相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。那我们来看看效果怎样。 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;10
NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step))、批次效应处理等内容。
https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1E7WS
热图是科研论文中一种常见的可视化手段,因其丰富的色彩变化和饱满的信息涵盖量,往往是一篇文章中最引人注目的所在之一。上至CNS顶刊,下至1到2分小文,可以说热图无处不在,堪称文章C位。如何做出一张完美的热图,是居家旅行(科研写作),拜访亲朋好友(征服editor和reviewer的心)必备技能。本次教程,我们将为大家详细讲述如何使用R语言绘制高大上的热图。
首先,我们需要准备输入文件。比如,我想绘制热图来比较30个基因在6个组织里的表达情况。
source("http://biocoundctor.org/biocLite.R") biocLite("pheatmap")
随机生成,10个基因,每个基因4个处理,每个处理3个平行,表达量RPKM值在1-120之间,矩阵第一个RPKM数值为250:
·上下五条线的意思 中间的又黑又粗的—中位数;上下两条线是最大值和最小值;方框的上下两条线是75%和25%(四分位数);在外面的点-离群点
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如
但是如果添加多组注释信息的话,他的图例是从上到下依次排列,如果太多图例就会超过绘图边界,比如
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法,它具有丰富的色彩变化,并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包,今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法,一起来学习一下吧
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TCGAanalyze_LevelTab()将差异表达基因在正常和肿瘤组织中的表达量数据添加到差异表达分析结果中的主要用法:
pheatmap 是一个非常受欢迎的绘制热图的 R 包。ComplexHeatmap 包即是受之启发而来。你可以发现Heatmap()函数中很多参数都与pheatmap()相同。在 pheatmap 的时代(请允许我这么说),pheatmap 意思是 pretty heatmap,但是随着时间推进,技术发展,各种新的数据出现,pretty is no more pretty,我们需要更加复杂和更有效率的热图可视化方法对庞大的数据进行快速并且有效的解读,因此我开发并且一直维护和改进着 ComplexHeatmap 包。
pheatmap是热图中使用频率比较高一个R包,ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级,支持pheatmap 参数转换。
可以看到,两个分组差异是有的,但是肉眼其实看不清楚基因层面哪些高表达哪些低表达。因为不同基因的表达矩阵本身差异很大,但其实我们仅仅是关心同一个基因在不同分组样本的表达,我们并不会关系不同基因的表达量问题,所以需要按照基因(行)对表达矩阵进行zscore转换。
我这里不能拿学员真实项目数据来演示,所以还是用我们的老朋友,拿scRNAseq包的表达矩阵测试,见:使用monocle做拟时序分析(单细胞谱系发育)
工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为 DESeq2 的输入,使用 R 语言进行统计分析。
输入数据是数值型矩阵/数据框,颜色的变化表示数值的大小。有相关性热图和差异基因热图。
生成Group向量的三种常规方法,三选一,选谁就把第几个逻辑值写成T,另外两个为F。如果三种办法都不适用,可以继续往后写else if
https://figshare.com/articles/dataset/16S_rRNA_Microbiome_Datasets/14531724
使用pheatmap包绘制热图 一般而言,pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解,对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。 rm(list=ls()) setwd("E:\\Rwork") library(pheatmap) #创建数据集test测试矩阵 test = matrix(rnorm(400), 20, 20) colnames(test) <- paste("sample",1:20,sep = "") rownames(test) <- paste("ge
差异基因的生物学功能富集分析,除GO和KEGG外,另一种较为稳妥的生物学功能数据库注释是GSEA方法,研究者可以针对特定的通路基因进行研究,再加上基因的表达热图更为直观!(下面演示一个批量运行的示例)
下面这个get_var_genes_pseudotime函数是作者包装好的(https://github.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq/blob/master/scripts/XX_analysis_dm.R),很长但不难理解。只需要自己进入作者的代码,将其中的变量替换成自己现有的变量,一步步操作理解即可。
箱型图不显示原始数据点,而是采用样本数据,根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外,它们用星号显示落在箱须之外的离群值
今天下午7点到9点直播讲解如下代码,腾讯会议,感兴趣的参加,给推文打赏10元获取腾讯会议直播链接
PS :我看到实习生还自创了一个函数:pca_plot = function(dddd,ggggg),看起来是比较有编程天赋的,值得大力培养!
函数与参数 形式参数与实际参数 形式参数99%可以删除 图片 命名新的函数 > jimmy <- function(a,b,m = 2){ + (a+b)^m + }。#命名jimmy这个函数,自己设置 m=2是默认值 > jimmy(a = 1,b = 2) [1] 9 > jimmy(1,2) #省略写法 [1] 9 > jimmy(3,6) [1] 81 > jimmy(3,6,-2) #更改m的值 有2改为-2 [1] 0.01234568 图片 复习:绘图函数plot() par(mfrow
另外,注意最好每次运行代码之前,都要清空一下变量,然后设置不要将字符型变成因子型向量
ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包,它有助于数据绘图。在本实验中,我们将简要介绍该软件包的一些功能。如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息,我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。
链接:https://pan.baidu.com/s/13l8UtKvvDxFWL8ikzq7vJw 提取码:ttb4
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章,今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例,希望大家通过案例感受 R 语言的强大,同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感,在文献阅读时更加从容,今后也尝试去绘制这样炫酷的图,如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言?R 语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言,一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形,另一方面,大数据时代已经到来,每
还亲自写了一个提问参考范文:如果这样问问题,大家可能会更趋向于帮助我 ,都是非常值得大家学习的,不过对于简单的R代码咨询,主要都是一些ID转换,字符串操作技巧等等,我这里还有另外一个提问沟通指南。
热图是一种流行的可视化高维数据的图形方法,其中一个数字表被编码为彩色单元格的网格。矩阵的行和列按顺序排列以突出显示模式,并且通常伴随有树状图。热图在许多领域中用于可视化观察、相关性、缺失值模式等。
画热图的包有很多个,热图的绘制是作为科研人员的基本素养,绘制热图的包我知道的有5个,heatmap函数、ggplot2包、gplot包、lattice包。今天初学pheatmap绘制热图,迫不及待的想要分享:
各位小可爱大家好啊,虽然是周末但小编还是马不停蹄的给大家分享知识点。我们平时看文献的时候会看到各种好看的热图,瞬间觉得逼格就上来了,官方解释:热图可以简单地聚合大量数据,,并使用一种渐进的色带来优雅地表现出来,可以很直观地展现空间数据的相对大小。其实热图的绘制并不难,看完这篇文章,你也可以画出好看的热图。准备好了吗,是时候展现真正的技术了。
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DESeq2 工作流程的下一步是 QC,其中包括样本和基因程度上,以对计数数据执行 QC 检查,以帮助我们确保样本或重复看起来良好。
AnnoProbe是曾建明老师2020年开发的一款用于下载GEO数据集并注释的R包,收录在tinyarray里。 idmap##根据所给的GPL号,返回探针的注释 geoChina##根据所给的GSE号,下载对应的表达矩阵 annoGene##根据gencode中的GTF文件注释基因ID
---title: "GEO表达芯片数据分析"output: html_documentdate: "2023-03-20"---关于该流程代码的说明:(1)本流程仅适用于GEO芯片表达数据,以"GSE56649"为例(2)先在GEO数据库中确定是否为"Expression profiling by array",不是的话不能使用本流程!(3)注意需要自行修改或判断的代码一般放在了两个空行之间(4)代码的注释有一丢丢多,目的是为了更好地帮助大家理解1.下载数据,提取表达矩阵、临床信息和GPL编号rm(lis
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