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多个基因集相关性

前言 第四单元第三讲:多个基因集相关性 课程链接在:http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html? cid=53 基于前面的两节,这一节变得更容易理解 文章正文还是以乳腺癌为例,绘制了6个数据集和两个亚型基因集之间的相关性 ? 9.600401 13.33230 17.61368 10.475556 TCGA-AC-A8OS-01A 9.998759 14.07297 19.24798 11.932741 最后做相关性

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【高阶绘图】相关性,这样画才好看!

除了基因集之间,其他方向,比如免疫细胞群体之间相关性,样本的相关性,也常常用相关性的形式进行展示。总而言之,往大了说,任何表征相关性的数值都可以用相关性来进行绘制。 这是一种经常会用到的图形,不同于我们之前讲过的常规(参考往期教程:绘制)。常规图中的每行代表一个观察值,每列代表一个样本,而我们在本次教程中,将为大家带来更高级,也更美观的相关性。 ? Step3 相关性绘制 使用ggcorplot绘制基因与基因之间相关性。 ? ? 这样,一张漂亮的基因与基因相关性就绘制出来啦~那么,我们教程是否到这里就结束了? 因为相关性之间其实是有对称在的,左上角和右下角的其实是一样的,这样绘制比较占版面。只绘制左上角的,可以让我们的看起来没有那么臃肿。 ? ? 这样基因相关性就相当完美了,可以直接放在文章图中,而且比PLoS Medicine那篇文章看起来更漂亮呢。

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    表观调控13张之二相关性看不同样本相关性

    们已经公布了:6个小时的表观调控13张视频课程免费大放送哦 其实很多朋友并没有留意到我们不仅仅是有视频,还有配套的学徒解读: 表观调控13张之一证明基因干扰有效性 现在我们再解读一下第二张,如果你对视频感兴趣 关于视频审查员 我把表观调控数据分析,拆分成为了13张,分别录制为13个视频,即将免费发布在B站,这个期间我们的视频编辑师还在兢兢业业的奋斗,希望这13张能带领大家学会表观调控数据分析的一般流程, 图一 通过基因的表达量来计算样品相关性 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) a = read.table('.. 图二 分析deeptools软件的multiBigwigSummary和plotCorrelation得到的相关性结果 linux 中运行: multiBigwigSummary bins -b 样品内的相关性显著高于样品间的相关性。说明数据重复性很好,可以进行进下一步。 ?

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    如果你觉得相关性不好看,或者太简陋

    前面的教程:混合到同一个10X样品里面的多个细胞系如何注释,我们提到了可以使用细胞系的表达量矩阵去跟细胞亚群表达量矩阵进行相关性计算。 ,然后绘制密度相关性密度 其实也很容易实现啊! 首先拿到全部的细胞系和全部的具体的每个单细胞的表达相关性矩阵(Pearson correlation coefficient),代码如下: sce <- readRDS(".. # legend("right", samplenames, text.col=col, bty="n") } 使用上面的 plot_density 函数 先看一个细胞亚群里面的全部的细胞的相关性系数的密度 也可以使用小提琴来展示: # 二、可视化之——小提琴 ------- # 1.数据 data_used <- data[,c(1:6,13)] # 宽变长 data_used <- tidyr::

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    如果你觉得相关性不好看,或者太简陋

    ,然后绘制密度: ? 相关性密度 其实也很容易实现啊! # legend("right", samplenames, text.col=col, bty="n") } 使用上面的 plot_density 函数 先看一个细胞亚群里面的全部的细胞的相关性系数的密度 也可以使用小提琴来展示: # 二、可视化之——小提琴 ------- # 1.数据 data_used <- data[,c(1:6,13)] # 宽变长 data_used <- tidyr:: 小提琴 手动注释如下: # st ep4.

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    HeatMap(

    是数据分析的基本图形之一,可以方便的表示大量数据的关联关系。 在这里我们使用seaborn绘制热 我这里直接上代码了 因为是用jupyter notebook做的 #! flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers") # In[8]: flights # In[9]: #那么很明显了,seaborn绘制需要的数据格式即为上图

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    circlize画

    circlize软件包从0.4.10版本开始,可以使用circos.heatmap(),画圆形,圆形不但漂亮,而且可以缩小图片占用的面积。 circos.heatmap()功能 大大简化了环状的创建。下面是circos.heatmap()功能的用法。 首先,我们生成一个随机矩阵并将其随机分为五个组。

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    绘制-pheatmap

    绘制-pheatmap 概述 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“

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    pheatmap()函数

    那么我们应该怎么合理使用这些参数让你的看起来更加高大上呢? 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绘制 基因名和样本名乱成一堆,也看不出来那些样本聚类到了一起… 参数调整: #颜色参数: color 表示颜色,用来画的颜色,可以自己定义,默认值为colorRampPalette(rev(brewer.pal annotation_names_row 逻辑值,是否显示行标签名称 annotation_col 数据框格式,用来定义所在列的注释条 annotation_names_col 逻辑值,是否显示列标签名称 如下: 当然还有一些其他的用到不多的参数 留给读者自己去实验一下吧… #小格子参数设置 是由一个个的小四方格子组成的,每一个小格子代表一个基因在一个样本内的表达情况 fontsize_number

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    使用Python绘制点击

    via: http://blog.csdn.net/wenyusuran/article pyHeatMap是一个使用Python生成的库,基本代码是我一年多之前写的,最近把它从项目中抠出来做成一个独立的库并开源 目前这个库可以生成两种图片:点击。 点击效果如下: ? 效果如下: ? 绘制图片时,还可以指定一个底图,这个底图可以是任意图像,也可以是另一个点击。 关于绘制热图中用到的方法,可以参考我以前的文章,比如 关于网页点击、 http://oldj.net/article/page-heat-map/ 关于的色盘 http://oldj.net /article/heat-map-colors/ 其中绘制中还用到了 Bresenham画圆算法 http://oldj.net/article/bresenham-algorithm/

    1.6K40

    一个函数完成数据相关性计算和展示

    让我们将整个数据集直接用ggcorr进行分析,计算每一列数值列之间的相关性,并绘制一个下三角展示: ggcorr(nba) ## Warning in ggcorr(nba): data in column 相关性矩阵是一个对称阵,这里用下三角展示全部信息。每个格子的颜色代表对于行与列的相关性,颜色越红正相关性越强,越蓝负相关性越强。 coefficients, using strictly complete observations ggcorr(nba[, -1], method = c("all.obs", "spearman")) R语言 - 绘制 (heatmap) R语言 - 简化 R语言 - 美化 绘图参数 控制色阶 默认情况下,ggcorr使用从-1到+1的连续色标显示矩阵中表示相关性的强度。 相关矩阵中的变量标签可能会出现的一个问题是,变量标签太长而无法在的左下方完整显示。

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    scatterpie绘制气泡饼及corrplot绘制相关性

    导语 GUIDE ╲ 回顾之前我们介绍的BIB发表的工作:人类致癌通路的全面综述,文章中的绘图都很漂亮,小编发现文中主要的数据展示的绘图方法有饼、堆积条形、网络、箱式、翻转条形,都是一些比较常见的绘图方法 气泡饼 当然,这个包非常实用的是,还可以根据一些指标调整饼的大小(即圆的直径)。 install.packages("corrplot") library(corrplot) data(mtcars) M <- cor(mtcars) #计算相关性系数 set.seed(0) # cl.length = 21, order = "AOE", addCoef.col = "grey",number.cex=0.7,tl.col="black") #method,相关性矩阵的可视化方法 ,还介绍了绘制相关性的方法,都是很实用的数据展示方式,大家动手操作一下吧~

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    R 绘制heatmap①

    R.package heatmap():用于绘制简单的函数 heatmap.2():绘制增强的函数 d3heatmap:用于绘制交互式的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂的 R&bioconductor包(非常适用于基因组数据分析) 首先使用ggplot2画简单 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames scale_fill_gradient2('legend name', low = 'blue', high = 'red', mid = 'white') #修改图例名字以及图中颜色 大神Y叔也有画

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    R 绘制heatmap②

    使用pheatmap包绘制热 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绘制软件。 cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE treeheight_row=0, treeheight_col=0 # 在格子里展示文本 pheatmap(test cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE是否聚类,#可设置参数display_numbers将数值显示在的格子中,可通过number_format设置数值的格式 #pheatmap还能够根据特定的条件将分隔开; # cutree_rows, cutree_cols:根据行列的聚类数将分隔开; pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols

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    多张的排版技巧

    当我们想要在一幅图中展示多个时,采用传统的一页多的方式,会导致排版的混乱,第一个例子,同时展示两幅以及对应的图例,代码如下 >>> import matplotlib.pyplot as plt 可以看到,默认的宽高比情况下,图例的高度大大超过了的高度,这种情况相下,可以通过调节figure的宽高比来使得图形显示比例正常。 第二个例子,还是显示两幅,但是这显示一个图例,代码如下 >>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) >>> im1 = ax1.imshow(data) >>> 对于多副的排版问题,在matplotlib中,可以通过ImageGrid方法来调节。 对于多副的排版而言,通过ImageGrid可以大大提高处理的简便性。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧— 原创不易,欢迎收藏,点赞,转发!

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    「R」数据可视化13 : 相关性

    多种多样的相关性 下图是几张很典型的相关性。 ? 相关性 不过上图中给的信息相对冗余,因为颜色和图形大小都与相关性的大小有关。 在我们作图的过程中可以考虑将相关性的大小和pvalue用颜色和大小分别表示。 当然除此之外,还有更加复杂的展现相关性。 可以发现很多时候数据之间的相关性可能并不是简单的线性相关,而只提供相关性检验结果可能会造成信息缺失。 怎么做这些相关性 1)需要什么格式的数据 我们使用R自带的数据mtcars,之前我们已经多次使用过这个数据集,在此不过多介绍。 ? 首先我们来计算以下参数间的相关性,然后再画图。 然后我们来制作一张比较好看的

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    【Origin教程】origin 画

    origin 画 作为目前最常见的一种可视化手段,因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。 同时,专用于大数据统计分析、绘图和可视化等场景的 origin,在可视化方面也提供了的选项。 作者:许志伟 步骤 假如要画3个变量随着时间迭代的

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    pheatmap|暴雨暂歇,“”来袭!!!

    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。 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的。 绘制热 绘制默认 pheatmap(test) ? 设定 text 图中展示数值 # display_numbers = TRUE参数设定在每个格子中显示相应的数值,#number_color参数设置数值字体的颜色 pheatmap(test, order_row = A$tree_row$order #记录的列排序 order_col = A$tree_col$order # 按照的顺序,重新排原始数据 result = R的当前工作目录下即可查看的结果。

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    答应我,告别俗套的相关性,好吗?

    当然,这类高级相关的展示可以有很多种,小编为大家整理如下: Figure1_Circle. 点的颜色和大小代表相关性强弱。 用饼代表正负向相关性的强弱。 Figure4_heatmap. 常规代表相关性强弱。 Figure5_Num. 展示出相关性系数,颜色深浅代表相关性强弱。 上三角。 Figure6_upperOrlowerAddp.上三角,并显示出p值显著的相关性,不显著的用叉号表示。 Figure7_upperOrlower_ColorNum. 组合相关性系数(圆点)+相关性数字的高级组合。 Figure8_upperOrlower_BlackNum. 组合相关性系数(圆点)+相关性p值(叉号)+相关性数字。 组合相关性+相关性数字组合。

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