提取集群成员(pheatmap)

提取集群成员(pheatmap)是一个用于在R语言中进行热图绘制和聚类分析的函数。它可以帮助用户可视化高维数据集中的模式和关系。

热图是一种通过颜色编码来展示数据矩阵的可视化方式。在热图中，每个数据点都用一个颜色来表示其数值大小，从而使得用户能够直观地观察到数据的模式和趋势。

pheatmap函数的主要参数包括数据矩阵、聚类方法、颜色映射、行列标签等。用户可以根据自己的需求调整这些参数，以获得最佳的可视化效果。

pheatmap函数的优势在于其简单易用和灵活性。它提供了丰富的参数选项，使用户能够自定义热图的外观和布局。此外，pheatmap还支持多种聚类方法，包括层次聚类和K均值聚类，以帮助用户发现数据中的群组结构。

pheatmap函数在生物信息学、基因表达分析、药物研发等领域有广泛的应用。例如，在基因表达分析中，研究人员可以使用pheatmap函数将基因表达数据可视化为热图，以便观察基因的表达模式和样本之间的相似性。

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QQ群成员怎么提取？ 1分钟提取一个群的成员信息

大家在做QQ营销推广的时候，经常需要把别人QQ群的成员信息导出来，自己在用来营销推广。怎么才能快速的把别人的QQ群成员信息提取出来呢？今天古圣教大家一个方法，最快1分钟可以提取1个群的成员信息。...图片我们可以打开QQ群的官网，进入登录自己的QQ号码，然后选择需要提取群成员信息的群，就可以看到所有的群成员信息列表。...然后我们可以用过在线正则表达式，通过正则把这些群成员的QQ号都提取出来，但是这个方法要懂正则才可以，不然也是很麻烦的。...当然除了这个方法，我们把这个技术也开发成了一款工具，通过工具可以快速的提取出Q群的成员。图片用软件可以筛选导出的条件，例如昵称、Q龄、性别、加群时间、最后发言都可以筛选的。...以上就是古圣给大家分享的提取Q群成员的技术。

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【C++类和对象】const成员函数及流插入提取

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成员网研会：在本地Kubernetes集群的海洋中航行（视频+PDF）

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通过集群成员变更来看 etcd 的分布式一致性

集群成员变更一直是 etcd 最棘手的问题之一，在变更过程中会遇到各种各样的挑战，我们稍后一一来看。为了把问题描述清楚，首先需要了解 etcd 内部的 raft 实现。...所以新加入的节点很容易对集群造成影响，无论是 leader 选举还是将后续的更新传播给新成员，都很容易导致集群不可用。 ? 网络隔离如果发生了网络隔离，集群还会正常工作吗？...一旦集群无法满足 quorum，就再也无法完成集群成员变更。 ? 多节点集群类似。例如一个拥有 3 个节点的集群，新加入一个配置错误的节点后，quorum 大小从 2 变为 3。...相对于其他方面来说，leader 选举对 etcd 集群的可用性有着至关重要的影响：有没有办法在集群成员变更的时候不改变集群的 quorum 大小？...或者有没有更安全的办法来完成集群成员变更的操作（新加入节点配置错误不会导致集群的容错能力下降）？集群管理员新加入节点时需要关心网络协议吗？

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pheatmap 排序

解析 hclust hclust 的顺序是靠order 和 labels 两个数据控制，labels 是有顺序的名称，其座次可以被索引提取。...library(pheatmap) set.seed(13) test = matrix(rnorm(200), ncol = 10, nrow = 20, dimnames...= paste0("Geno", 1:20), col_names = paste0("Test", 1:10) )) # heatmap pheatmap...# reorder row_clust index <- seq(1,20, by = 1) hclust_mat$order <- index pheatmap(test, cluster_rows...= hclust_mat) reorder 函数 reorder.dendrogram {stats}可以通过一个值向量实现聚类树次序重排，从而控制pheatmap的顺序，这样做的好处是实现了局域型排序

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etcd v2文档(2) -- 客户端http请求管理集群成员api

列出成员返回一个HTTP 200 OK响应代码和所有成员在etcd集群中的表示。...如果成员存在于集群中，或者过去某个时刻存在于集群中，则返回HTTP 409。如果群集中存在任何给定的peerURL，则返回HTTP 409。...从集群中删除成员。...如果该成员不存在于集群中，则返回HTTP 500（TODO：fix this）。如果集群无法在超时期间处理请求，则返回HTTP 500，尽管稍后可能会处理该请求。...如果该成员不存在于集群中，则将返回HTTP 404。如果群集中存在任何给定的peerURL，则返回HTTP 409。

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拟时序分析的热图提取基因问题

当然具体参数理解需要自行发力哦，见：使用monocle做拟时序分析（单细胞谱系发育）用法只是最基础的知识而已，更多的时候，我们需要活学活用，比如课程学员提到的问题，就是因为做不到活学活用，他想知道下面的拟时序分析的热图提取基因...rows. hclust_method = "ward.D2" return_heatmap Whether to return the pheatmap object to the user...很明显，这个函数其实就是pheatmap的一个包装罢了，本质上也是调用 hclust 而已，使用的是ward.D2距离。...实际上学员提问是有问题的因为学员之间丢出这个热图，然后咨询如何在图片里面提取基因名字，所以大家只能是问是pdf还是png的图片呢？是不是可以AI或者PS解析它，拿到基因名字呢？...如果学员是直接问：使用monocle的plot_pseudotime_heatmap函数绘制的热图里面的基因聚集成为3类，该如何提取基因名字，其实就很简单了。

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获取pheatmap聚类后和标准化后的结果

pheatmap是简单常用的热图绘制包，可以快速、简单、可定制的绘制漂亮热图。具体见R语言学习-热图简化和免费高颜值可定制在线绘图工具 ImageGP。...) # 绘图同时存储绘图结果 (a <- pheatmap(mat, cluster_rows = T, cluster_cols = T)) ?...提取聚类后的原始矩阵 # 查看绘图数据的结构 # 直接查看会很大，这里只展示其前2层 # str: structure str(a, max.level = 2) # Rstudio中 # View(...(a <- pheatmap(mat, scale="row", display_numbers = T)) ?...直接提取不太方便。这可以自己先对数据scale标准化处理，再排序。

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指定通路绘制gsea图热图和火山图

gsub('/','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后批量针对每个通路绘制热图，需要提取每个通路里面的基因列表...) pheatmap(dat[cg,],show_colnames =F,show_rownames = F) #对那些提取出来的1000个基因所在的每一行取出，组合起来为一个新的表达矩阵 n=t(...=F,show_rownames = F) ac=data.frame(group=group_list) rownames(ac)=colnames(n) pheatmap(n,show_colnames...) pheatmap(dat[cg,],show_colnames =F,show_rownames = F) #对那些提取出来的1000个基因所在的每一行取出，组合起来为一个新的表达矩阵 n=...t(scale(t(dat[cg,]))) # 'scale'可以对log-ratio数值进行归一化 n[n>2]=2 n[n< -2]= -2 n[1:4,1:4] pheatmap

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R07-R语言的综合应用

x) # 1.检测字符串长度str_split(x," ") # 2.字符串拆分（以空格隔开的字符串拆分）拆分后以列表格式呈现str_sub(x,5,9) # 3.按位置提取字符串...，提取5-9的字符str_detect(x2,"h") # 4.字符检测str_starts(x2,"T") # 4.字符检测，字符串是否以T开头str_ends(x2,"e") #...::pheatmap(x3) 2....嵌套，代码不易读pheatmap::pheatmap(head(as.matrix(select(iris,-5)),50))3.管道符号传递，简洁明了iris %>%select(-5) %>%as.matrix...() %>%head(50) %>% pheatmap::pheatmap()3.条件和循环一、条件语句if(一个逻辑值){ } 如果()中的条件T成立，{}中的函数被运行，如果F不成立，则不执行

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R语言-03数据框、矩阵和列表

读取文件 df2<-read.csv("gene.csv") df2 #读取"gene.csv"文件，赋值df2 3.数据框属性 4.数据框取子集 df1$gene #"$"前是数据框名称后是列名；提取该列的向量...colnames(df1){2} <- "CHANGE" #修改一个列名 6.两个数据框的连接按照共同的列名取交集，后连接两个数据框列中有交集时既可以使用，自动连接矩阵新建和取子集矩阵画热图 pheatmap...::pheatmap(m) #热图结果默认聚类 pheatmap::pheatmap(m,cluster_cols = F,cluster_rows = F) #修改默认聚类列表新建和取子集（列表可装万物

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利用cutree划分pheatmap聚类结果

之前小编教大家使用pheatmap快速绘制热图，直接利用cluster_rows对行进行聚类，但是聚类后我们怎么得到聚类结果呢？今天小编就教大家利用cutree划分pheatmap聚类结果。...## 加载R包 library(pheatmap) ## 导入文件 exp <- read.table("input.txt",sep="\t",header=T,row.names = 1) ## 绘制热图...p <- pheatmap(log2(exp+1),cellwidth=20, cellheight=10,cluster_cols=F,cluster_rows=T,cutree_rows = 3)...现在我们来提取每类的基因ID。 ## 对基因进行分类 row_cluster <- cutree(p$tree_row,k=3) 需要注意的时，k后的数字要与前一步cutree_rows的数字相同。

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突变特征可视化--sigminer

sigminer包，帮助用户从基因组改变记录中提取、分析和可视化签名，从而为癌症研究提供新的见解。...数据获取 library(sigminer) data("simulated_catalogs") mat <- t(simulated_catalogs$set1) mat[1:5, 1:5] 提取...rm_space = TRUE) 计算与 COSMIC 参考signature的相似度 sim <- get_sig_similarity(obj, sig_db = "SBS") if (require(pheatmap...)) { pheatmap::pheatmap(sim$similarity) } 小编总结作为最新发布的突变特征提取和可视化R包，sigminerd的使用是非常简单的，但是一定要注意输入数据的内容要包含关键信息

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转录组-样品表达总体分布及质控可视化

)pheatmap(dat[cg,],show_colnames =F,show_rownames = F) #对那些提取出来的1000个基因所在的每一行取出，组合起来为一个新的表达矩阵n=t(scale...= F)ac=data.frame(Group=group_list)rownames(ac)=colnames(n)pheatmap(n,show_colnames =F,show_rownames...= F, annotation_col=ac)#～～～top1000热图p3～～～p3 <- pheatmap::pheatmap(n,...colD=data.frame(Group=group_list)rownames(colD)=colnames(exprSet)pheatmap::pheatmap(cor(exprSet),...annotation_col = colD, show_rownames = F)#～～～样品相关性热图p4～～～p4 <- pheatmap::pheatmap(cor

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使用NMF代替层次聚类

前面我们在教程：使用R包deconstructSigs根据已知的signature进行比例推断，顺利的把508个病人，根据11个signature进行了比例推断，得到的比例矩阵以普通的热图，以及pheatmap...) pheatmap(nmf.input) 其中代码里面的escc_denovo_results.Rdata文件，来自于教程：使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature...第一步：判断最佳分组就是多次运行 nmf 函数，然后提取cophenetic系数： library(NMF) ranks <- 2:10 estim <- lapply(ranks, function...basismap 第三步：使用挑选出的signature再次NMF nmf.input2 <- nmf.input[sig.order,] library(pheatmap) pheatmap(nmf.input2...= F,cluster_cols = F,annotation_col = ac) pheatmap(nmf.input2,show_colnames = F,annotation_col = ac

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表达芯片数据分析3——基因差异分析绘制火山图及差异基因热图

看一下数据，差异基因或者组内差异较大的基因；g = names(tail(sort(apply(exp,1,sd)),1000)) #day7-apply的思考题n = exp[g,]library(pheatmap...pheatmap# 关于scale的进一步学习：zz.scale.R芯片分析后的数据整理：图片二分组差异分析rm(list = ls()) load(file = "step2output.Rdata"...Group)#模型矩阵fit = lmFit(exp,design)#线性拟合fit = eBayes(fit)#贝叶斯检验deg = topTable(fit,coef = 2,number = Inf)#提取结果...模型矩阵 fit = lmFit(exp,design)#线性拟合 fit = eBayes(fit)#贝叶斯检验 deg = topTable(fit,coef = 2,number = Inf)#提取结果...) = colnames(n) pheatmap(n,show_colnames =F, show_rownames = F, scale = "row",

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零基础R语言绘制热图

第一步安装： install.packages("pheatmap") #安装pheatmap包install.packages("RColorBrewer") #安装RColorBrewer包library...(pheatmap) #加载pheatmap包library(RColorBrewer) #加载RColorBrewer包这里稍微给大家介绍一下RColorBrewer包：RColorBrewer is...C:/Users/dell/Desktop/id.tmp") #读取需要画图的基因fit.sel <- fitness[which(rownames(fitness) %in% id$ID), ] #提取需要画图的数据并保存...fontsize 表示热图中字体显示的大小 number_color 设置显示内容的颜色 pheatmap(fit.sel, cellheight=9, cellwidth=18, treeheight_row

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阿榜的生信笔记7—R语言的综合运用1

3、str_sub():按位置提取字符串 ### 3.按位置提取字符串 str_sub(x,5,9) 4、字符检测 ### 4.字符检测 str_detect(x2,"h") str_starts(x2...::pheatmap(x3) # 2....嵌套，代码不易读 pheatmap::pheatmap(head(as.matrix(select(iris,-5)),50)) # 3.管道符号传递，简洁明了 iris %>% select(-...(iris,-5)、x2 = as.matrix(x1)、x3 = head(x2,50)、pheatmap::pheatmap(x3)：这段代码首先通过select函数从iris数据集中选择了除了第5...列（即最后一列）之外的所有列，然后将结果转换成矩阵（as.matrix），接着再选出前50行（head函数），最后使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图。

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「Workshop」第十五期：热图

https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1E7WS 参考资料 pheatmap包的Document pheatmap介绍：https://www.jianshu.com...简单介绍 pheatmap包中的pheatmap函数能够对输入数据进行 k-means聚类和层次聚类，但是数据的行数超过1000时无法进行聚类。 2....> pheatmap(test, cluster_row = FALSE) 参数需要设置布尔值，cluster_row = FALSE 即不对行聚类 K-means聚类 > pheatmap(test...Gene15 Gene16 Gene17 Gene18 Gene19 Gene20 1 1 1 1 1 1 1 可以进一步提取聚类中包含的变量...色块内部信息 > pheatmap(test, display_numbers = TRUE) > pheatmap(test, display_numbers = TRUE, number_format

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