主要内容如下： R-ggpubr包主要类型函数介绍 R-ggpubr包主要案列展示 R-ggpubr包主要类型函数介绍 虽然在Python中我们也可以通过使用Matplotlib定制化出符合出版要求的图表...ggqqplot(): QQ图 「绘制两个变量-X和Y，离散X和连续Y」 ggboxplot(): 箱形图 ggviolin(): 小提琴图 ggdotplot(): 点图 ggstripchart()...(): 将具有P值的相关系数添加到散点图中 stat_stars(): 将星星添加到散点图中 ggscatterhist(): 具有边际直方图的散点图 「比较均值并添加p值」 compare_means...(): 均值比较 stat_compare_means(): 将均值比较P值添加到ggplot stat_pvalue_manual():手动将P值添加到ggplot stat_bracket()、geom_bracket...(): 将带有标签的括号添加到GGPlot 其他更多优秀函数，小伙伴们可自行查阅官网进行探索。
本文作者蒋刘一琦 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。 什么是箱形图 箱形图（Box-plot）是一种用作显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。...箱形图能显示出一组数据的最大值(Maximum)、最小值(Minimum)、中位数(Median)及上下四分位数(1st/3rd Quartile),同时还可以显示逸出值(Outlier)。 ?...箱形图怎么画 (1) 需要什么格式的数据 我们需要的数据只要两列，一列为x，一列为y。本次我们使用R中提供的iris数据。 ?...比如我们想要探究不同物种的花萼长度差异。 (2) 如何使用ggplot2做箱形图 利用ggplot2画图的核心命令是geom_boxplot。我们先来尝试做一个最最基础也是最丑的boxplot图。
但可以添加参数theme()手动改变它。由于我们将此图层添加到最上层（即代码的最后），因此更改的任何细节都会覆盖在theme_bw()中的设置的。...已经有了用ggplot2进行绘图所需的所有信息，可以尝试绘制一个箱线图。...箱形图提供了基于五分位数的数据分布图。框的顶部和底部代表第一和第三个四分位数（分别为25%和75%）。框内的线代表中位数（50%）。在框的上方和下方延伸到的点代表数据集的最大值和最小值。...将图片导出到文件 有两种方法可以将图输出到文件中（而不是简单地在屏幕上显示）。第一种（也是最简单的）是直接从RStudio“Plots”面板导出，点击绘图面板上方的Export。...注2： 如果在关闭设备之前已经制作了任何其他图表，它们将全部存储在同一个文件中; 除非另有说明，否则每个图通常都会有自己的页面。 ?
： 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置的点形 5.4 将连续变量映射到点的颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...将数据分箱，并用六边形表示 4.使用箱线图 #法一：半透明的数据点...("text", x = 16.5, y = 52, label = "r^2==0.42"，parse=T)#这里是数学公式 *ggplot中的文本不能直接以表达式对象作为输入，其参数通常是字符串...，接收后通过parse（）参数将字符串转化为公式。...##将点图置于箱型图的旁边（一般是左边） ggplot(heightweight, aes(x = sex, y = heightIn)) + geom_boxplot(aes(x = as.numeric
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...geom_errorbar 误差线（通常添加到其他图形上，比如柱状图、点图、线图等） geom_errorbarh 水平误差线 geom_freqpoly 频率多边形（类似于直方图） geom_hex...二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图 stat_density 绘制密度图 stat_density2d 绘制二维密度图...coord_map 地图投影 coord_polar 极坐标投影 coord_trans 变换笛卡儿坐标 分面函数 描述 facet_grid 将分面放置在二维网格中 facet_wrap 将一维的分面按二维排列
五月份的学徒专注于GEO数据库里面的表达量芯片数据处理，主要的难点是表达量矩阵获取和探针的基因名字转换，合理的分组后就是标准的差异分析，富集分析。...probe_id 和symbol的转换至表达矩阵 获取芯片注释信息 library(stringr) ids=idmap('GPL570') #超级好用的函数，首选，如果不行再尝试其他 可以看到此芯片的探针与基因...按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat #把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 rownames(dat)=ids$symbol dat[1:4,1:4] table(group_list...(exprSet)#问题-exprSet设置成转置后的exp p4 <- pheatmap::pheatmap(cor(exprSet),#热图对样本-列 操作 annotation_col...分析结果p7 p7<- ggplot(dat, aes(x=reorder(Description,order(pvalue, decreasing = F)), y=pvalue, fill=group
使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。 这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...例如，条形图使用条形图，折线图使用线条图，箱形图使用箱形图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...左边的图使用点geom，右边的图使用光滑的geom，一条适合数据的平滑线。 要更改绘图中的geom，请更改添加到ggplot（）的geom函数。...这里，4代表四轮驱动，f代表前轮驱动，r代表后轮驱动。 如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意，此图包含同一图表中的两个geom！
例如，以下R代码将数据集初始化为ggplot，然后将一个图层（geom_point（））添加到ggplot上，以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width： library...改变颜色形状 也可以通过分组变量（此处为Species）控制点的形状和颜色。 例如，在下面的代码中，我们将点颜色和形状映射到Species分组变量。...按小组将图片分成多个面板 使用scale_color_manual（）和scale_fill_manual（）函数手动更改颜色和填充 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length,...ggpubr用于发布准备好的图 ggpubr R软件包有助于为具有非高级编程背景的研究人员创建基于ggplot2的漂亮图形（Kassambara 2017）。...image.png 创建一个箱形图,并且比较不同组P值： # Groups that we want to compare my_comparisons <- list( c("setosa", "
但是，如果说你要根据固定的基因去选择，你可以尝试一下三种差异分析的方法，看看效果再决定。...在本文中，我们拟通过三个「check上调基因的箱线图」说明三种差异分析方法没有造成上下调差异基因结果相反的情况；通过「Veen图」查看了差异基因在三种差异分析方法间的交集情况，通过「相关性分析」看看不同差异分析方法分析共同差异基因...（箱线图与PCA图） ## 01绘制整体表达的箱线图 exprSet <- express_cpm class(express_cpm) ## [1] "matrix" "array" data <-...「总结：」从韦恩图中可见，三种差异分析的差异基因大部分一样，但是因为判定的标准不同，有些差异基因在某些方法中是差异基因，在某些方法中不是差异基因。...相关性分析结果表明，三种差异分析方法中两种差异分析获得的共同差异基因的logFC判定具有非常强的相关性，表明它们的趋势基本完全相同。 感兴趣的小伙伴可以尝试分析一下这个数据集哈。
五月份的学徒专注于GEO数据库里面的表达量芯片数据处理，主要的难点是表达量矩阵获取和探针的基因名字转换，合理的分组后就是标准的差异分析，富集分析。...R包加载 rm(list = ls()) library(AnnoProbe) library(GEOquery) library(ggplot2) library(ggstatsplot) library...按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat #把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 rownames(dat)=ids$symbol dat[1:4,1:4] table(group_list...(exprSet)#问题-exprSet设置成转置后的exp p4 <- pheatmap::pheatmap(cor(exprSet),#热图对样本-列 操作 annotation_col...分析结果p7 p7<- ggplot(dat, aes(x=reorder(Description,order(pvalue, decreasing = F)), y=pvalue, fill=group
，画GSEA热图 3- 箱线图复现 3.1 左侧箱线图（lumiR.batch读取矩阵） 3.1.1 数据准备 GEO Accession viewer (nih.gov)下载以下2个文件放在工作目录...duplicated(deg$symbol),] # logFC_t=with(deg,mean(abs(logFC))) # 绘制火山图 library(dplyr) library(ggplot2)...= 0.05 up组：没有重合的，其实正常lumi组只有一个基因 down组：lumi组14个有3个重合的 条件2：logFC_t = 0.5; pvalue_t = 0.05 up组图：上调基因有重合...下调 lumiR组： getGEO组： 6个能对上2个 行吧 6-小结 1- 原本以为用负值做分析会出现报错，没想到竟然能画出图来... 2- 从火山图看，表达矩阵的数值过大差异直接导致火山图变形...5- 另外我觉得还有一点，在我设置logFC_t = 1; pvalue_t = 0.05为上下调基因条件时，上调结果的韦恩图没有交集基因，但下调结果是有2个交集基因的。
然而，由于数据中有大量的点，我将绘制对carat进行分区的箱线图，需要注意的是，装箱宽度的选择很重要，如果宽度太大，就会模糊任何关系;如果宽度太小，箱中的值可能变化太大，无法揭示潜在的趋势： ggplot...color与price之间存在微弱的负相关关系。钻石颜色的等级从D(最好)到J(最差)。目前，color的级别顺序是错误的。在绘图之前，我将重排color的顺序，使它们在x轴上的质量顺序递增。...因为这是连续(carat)和分类(cut)变量的示例，所以可以用箱形图将其可视化。...安装lvplot包，并尝试使用geom_lv()函数来显示价格基于切割质量的分布。你能发现什么问题？如何解释这种图形？ 解答 像箱形图一样，字母值图的箱形图对应于分位数。...然而，它们包含的分位数远比箱形图多。它们对于大型数据集非常有用，因为， 更大的数据集可以给出超过四分位数的精确估计。并且更大的数据集应该有更多的异常值(以绝对值计算)。
"为例（2）先在GEO数据库中确定是否为"Expression profiling by array"，不是的话不能使用本流程！...log：#箱线图如果表现为压得很扁，说明没取log#2）检查并处理异常样本：#如果有样本的表达量整体低于其他的一大截，运行如下代码去除异常#exp = limma::normalizeBetweenArrays...--library(dplyr)library(ggplot2)dat = distinct(deg,symbol,.keep_all = T) #按symbol列去重复#去掉添加ENTREZID后多的行...#防止需要添加到图中的symbol重复出现#1）作火山图p <- ggplot(data = dat, aes(x = logFC, y = -log10...[order(dat$pvalue,decreasing = F),] gk_plot <- ggplot(dat,aes(reorder(Description, pvalue), y=pvalue
首先大家要对每种免疫浸润方法的结果有一个大体的认知，比如cibersort的结果是各种免疫细胞在样本中的比例，所以一个样本中所有的免疫细胞比例加起来总和是1！ 但是ssGSEA就不是这样了。...，还可以画箱线图，热图。...常用的还是箱线图这种样式的。...，其他的免疫浸润结果也是同样的可视化思路，这里就不再重复了，大家自己尝试下即可。...P值，所以我知道大家想自己画的更加花里胡哨一点，在很久之前我就介绍过了这个方法了：R语言ggplot2画相关性热图 画图前先准备下数据，把P值数据和相关系数数据整合到一起，所以借助linkET包也是有缺点的
split选项将页面分割为一个指定行数和列数的矩阵，然后将图形放置到该矩阵中。...它弥补了R中创建图形缺乏一致 性的缺点，使得用户可以创建有创新性的、新颖的图形类型。ggplot2中最简单的绘图方式是利用qplot()函数，即快速绘图函数。... 按住Ctrl键不动，将鼠标移动到某幅图形中点、条、箱线图或线上，该对象的详细信息将会在一个弹出窗口中显示出来。 右击任何对象，便可在右键菜单中获得一些选项。...你可尝试在柱状图（gears）窗口选择三号和五号齿轮条。...16.4.5 rggobi GGobi有许多吸引眼球的优点，包括：交互式散点图、柱状图、平行坐标图、时间序列图、散点图矩阵和三维旋转的综合使用；窗口刷和点识别；多变量变换方法；复杂的探索平台，如导向动画的和手动的
cowplot包提供了很多函数用于注释图形，包括图形下方的注释，图内数学表达式，组合图的总标题等。因为ggplot2 v2.2.0本身就支持这些特性，所以推荐优先使用ggplot2本身的方法。...未来两种相同的功能将从cowplot移除。 使用数学表达式注释 我们通常想要使用数学表达式注释图形，比如我们想要在图形中显示一个统计分析结果。...在最后一行代码中，rel_heights的值需要合适地选择以让图形的标题看起来正确。此处，标题占据了整个图形9%的高度（0.1/1.1）。...最后，我们也可以将注释移动至图形内部。注意坐标x是相对于图形板左边边界的度量，而y是相对于已经添加到图形下方的空间（有点疑惑，需要尝试才知道），它们不是以绘制的数据度量的。...这保证了多个数据不同的图形可以将注释绘制在相同的位置。
R 数据可视化 02 | 火山图 文章目录 R 数据可视化 02 | 火山图 一. 示例数据准备 二. 环境需求 三. 绘制火山图 1. 火山图 2. 标记基因的火山图 四....环境需求 Rstudio： 如果系统中没有 Rstudio，先下载安装：https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download ggplot2...包： 如果没有安装该R包，执行以下代码： install.packages('ggplot2') 三....设置工作目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization") 在R的执行过程中，为了方便，需要指定一个获取文件和输出文件所在的目录，这样就不需要每次设置全路径，...(dataset$gene),"") 将需要标记的基因放置在label列, 这里设置logFC值大于5的差异基因来标记 需要注意的是标记的基因不能太多，Rstudio容易卡死 ?
DESeq2帮助文档 我的R语言版本是3.6.1 安装分析过程需要用的的R包 DESeq2 差异表达分析 BiocManager::install("DESeq2") 使用library(DESeq2...)加载的时候遇到报错 ：载入了名字空间‘rlang’ 0.4.0，但需要的是>= 0.4.2 解决办法：将rlang包手动删除，rlang所在的路径是\R-3.6.1\library\rlang。...然后使用命令install.packages("rlang")重新安装就可以了 pasilla 使用这个R包中的数据 BiocManager::install("pasilla") 读入数据 library...) ggplot(data=DEG,aes(x=log2FoldChange,y=-log10(pvalue),color=change))+ geom_point(alpha=0.4,size=1.75...image.png 绘制火山图学到的新的ggplot2知识点 theme_bw(base_size=20)改变了图片中整体字体的大小 theme(plot.title = element_text(size
之前已经有师妹发布了一篇关于使用enrichplot可视化的文章，写的文笔很好，内容讲解也挺细致。enrichplot一直在开发中，会不断有新的功能出现。...，可能每个月都会给enrichplot增添新的特性。因此如果想尝试更多的新功能的朋友可以安装它的开发版： if(!...这时你看到提示安装失败的R包后，还可以手动下载它们的安装包（源码格式或者二进制格式都可以），然后手动安装。 绘图函数 01 点图 很多人问这种点图是怎么做出来的： 其实很简单。...dotplot支持ggplot2的各种操作，只需要一个分面就完成啦。...如果大家跑这段代码发现参数错误，那可能是我们更新了参数，或者大家的R包版本太老了的缘故。只要在R中输入"?cnetplot"查看一下你们电脑里相应版本的文档即可。
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