#感兴趣基因/样本的相关性图---- rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata...#相关性热图 pheatmap(M) #相关性圆圈图 library(paletteer) my_color = rev(paletteer_d("RColorBrewer::RdYlBu"))...# 拼图（相关性图属于另外一个拼图体系） #load("pca_plot.Rdata") pdf("cor_plot.pdf", width = 10, height = 10) plot_grid...sig.level = 0.01, insig = "blank", tl.col = "black", tl.srt=45) dev.off() 相关性弦图...## 相关性弦图 library(circlize) library(tidyr) library(tibble) library(ComplexHeatmap) mat = M df = mat %
第四单元第三讲：多个基因集相关性热图 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 这次还是要对基因集进行操作，因此也是需要进行上一次的colMeans()操作，...9.600401 13.33230 17.61368 10.475556 TCGA-AC-A8OS-01A 9.998759 14.07297 19.24798 11.932741 最后做相关性热图
欢迎关注R语言数据分析指南 结果图 图形解读 ❝此图作为一张基础的相关性热图，通过代码将r值与p值进行结合直接展示在图中，同时对色块通过透明度来区分数据是否显著，其余方面没做过多的调整，其主要思路是筛选数据进行分类添加图层
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友询问如何使用「pheatmap」绘制相关性热图，小编之前已经写过各种ggplot2风格的热图，但是对于pheatmap却是很少涉及，这一节就来介绍一下「pheatmap...绘制相关性热图」，希望各位观众老爷能够喜欢。...genus.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names = FALSE) %>% t() %>% as.data.frame() 相关性分析...column_to_rownames(var = "env") 定义颜色 在此使用昨天介绍的「scico」包制作一个调色板 mycol <- scico(100, palette = "vik") pheatmap绘制热图...# 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度，使用自定义颜色映射 pheatmap(rvalue, scale
genus.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names = FALSE) %>% t() %>% as.data.frame() 相关性分析...column_to_rownames(var = "env") 定义颜色 在此使用昨天介绍的scico包制作一个调色板 mycol <- scico(100, palette = "vik") pheatmap绘制热图...# 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度，使用自定义颜色映射 pheatmap(rvalue, scale
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，也常常用相关性热图的形式进行展示。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热图来进行绘制。...这是一种经常会用到的图形，不同于我们之前讲过的常规热图（参考往期教程：热图绘制）。常规热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，也更美观的相关性热图。 ?...Step3 相关性热图绘制 使用ggcorplot绘制基因与基因之间相关性热图。 ? ? 这样，一张漂亮的基因与基因相关性热图就绘制出来啦~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，左上角和右下角的图其实是一样的，这样绘制比较占版面。只绘制左上角的热图，可以让我们的图看起来没有那么臃肿。 ? ?...这样基因相关性热图就相当完美了，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。
在科研可视化中，热图（heatmap） 是用来展示高维基因表达矩阵的经典利器，能够清晰地揭示样本间和基因间的表达模式。...而 森林图（forest plot） 则以其直观的置信区间和效应量展示能力，在分析基因与临床特征的关联中大放异彩。 但你有没有想过 —— 当热图遇上森林图，会擦出怎样的火花？...今天分享一套完整 R 代码教程，手把手教你如何将热图与森林图组合起来，一张图同时展现： ️ 基因表达差异（热图主体） 基因与临床结局的关联 OR 值及置信区间（热图左侧森林图） ️ 样本的临床信息（热图顶部多层注释...ht <- Heatmap( as.matrix(expr_scaled), # 使用标准化后的表达矩阵作为热图主体数据（矩阵格式） left_annotation = forest_anno...draw(ht, annotation_legend_side = "right", # 注释图例在右边 heatmap_legend_side = "right", # 热图图例也在右边
❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现，可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图，以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行；果然绘图还得多思考；本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图...read.delim("genus.xls",header =T,sep="\t",row.names = 1,check.names = F) %>% t() %>% as.data.frame() 相关性分析...genus","r","p","p_signif")) 转换数据格式 ❝在此处以前一直以为必须使用「linkET::mantel_test」函数生成特定格式才能用于后面绘图，直到某次看了数据才明白导入外部的相关性分析数据也能用于后期绘图...breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf), labels = c("= 0.05"))) 绘制相关性网络图
可视化—转录组基因表达相关性热图 整理下转录组基因表达相关性热图 主要需要传入2个参数 表达矩阵exp：count矩阵需要标准化，array矩阵可以直接用 需要绘制的基因related_gene 函数...绘制热图 p <- ggplot(plot_df, aes(x = Gene1, y = Gene2, fill = Correlation)) + geom_tile(color = "white...file_path, p, width = width, height = height) return(p) } 调用示例 #triangle参数控制上三角还是下三角 #label_type参数控制相关性显示
们已经公布了：6个小时的表观调控13张图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张图之一证明基因干扰有效性 现在我们再解读一下第二张图，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张图，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张图能带领大家学会表观调控数据分析的一般流程，...热图一 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('.....热图二 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。 ?
，然后绘制密度图： ?...相关性密度图 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图...也可以使用小提琴图来展示： # 二、可视化之——小提琴图 ------- # 1.数据 data_used <- data[,c(1:6,13)] # 宽变长 data_used 图 手动注释如下： # st ep4.
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。...，然后绘制密度图： 相关性密度图 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图...也可以使用小提琴图来展示： # 二、可视化之——小提琴图 ------- # 1.数据 data_used <- data[,c(1:6,13)] # 宽变长 data_used <- tidyr::
欢迎关注R语言数据分析指南公众号 ❝本节来介绍如何使用R绘制相关性网络热图，此图之前已经做过很多次介绍，本次主要介绍如何批量转换特殊化学字符进行绘图。图形数据为随意构建无实际意义，整个过程仅供参考。...结果图 图形解读 ❝此图作为常见的相关性网络热图已经有很多案例介绍了，此次主要通过自定义函数来批量转换化学表达式来使其正确在图中展示。...= c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf), labels = c("= 0.05"))) 绘制热图
默认图 精修图 ❝此图只展示个别列文本添加，其余列处理方法均一致。 ❞ 图形解读 ❝此图主要在常规相关性热图的基础上进行了细节的精细调整，通过自定义构建数据的方式来调整文本角度完美解决文本添加问题。...在线同步更新 2024年案例图展示 2023年案例图展示
相关性分析是揭示变量间联系的基础，本文通过大型语言模型（LLM），Claude和DeepSeek进行相关性分析并绘制显著性星号标记的热图。...本文聚焦于“相关性分析与‘星号’标记热图绘制”这一具体场景，旨在对比评测Claude与DeepSeek在任务理解、代码生成、交互体验以及最终实现高效绘制目标上的表现差异，探讨不同AI风格对特定科研任务效率的实际影响...期望成果展示 图1 图1 使用AI辅助生成并调试的R代码绘制的相关性热图。颜色代表相关系数（例如，橙色表示正相关，紫色表示负相关），颜色的深浅表示相关性强度。...包绘制聚类热图，X和Y轴分别为环境因子和OTU，确保热图的格子的宽和高都为0.7，格子的描边为白色，粗细为1.2，聚类树的高度为1.5cm，热图的配色方案为：#9370DB，white，#FF7F24，...图12 Claude代码绘图 图13 Deepseek代码绘图 通过针对“相关性分析与‘星号’标记热图绘制”任务的对比实践，我们清晰地看到了Claude与DeepSeek在辅助科研编程时的显著特性差异。
3cor_plot.R https://www.nature.com/articles/s41467-022-34206-8#Sec22 论文中提供的数据在 Source data 部分获取 环境变量的相关性对应的论文中的...raw_data% select(-c(1,2,3)) 计算相关性...corrmatrix <- cor(raw_data, method = "spearman") corrmatrix 相关性检验 res1 <-corrplot::cor.mtest(corrmatrix...cl.offset = 0.5 ) title(main="Correlation coefficient of 19 environmental variables",cex.main=2.1) 出图效果...axis.text.x = element_blank(), panel.grid = element_blank(), legend.position = c(0.8,0.3)) 组合图
热图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绘制热图 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热图绘制需要的数据格式即为上图
群里经常接到一些粉丝提问：单细胞不同亚群间的相关性怎么计算？经过简单检索，发现有两种类型的 相关性热图在已发表的文献中出现过，他们表示的含义不一样，一起来看看吧。...第一种：使用细胞亚群基因表达均值计算亚群间的相关性热图绘制 这种相关性热图计算的是单细胞亚群间伪bulk基因表达的相关性，这里有两个应用。...Figure 2 实战：基于基因表达 计算相关性热图绘制 这里就简单一点，使用经典的pbmc3k数据进行绘制。...文献案例1 这种图比下面那个传统热图颜值要高！...我们以 GSE236581为例子，给大家演示 第二种 细胞比例 相关性热图绘制。
circlize软件包从0.4.10版本开始，可以使用circos.heatmap()，画圆形热图，圆形热图不但漂亮，而且可以缩小图片占用的面积。...circos.heatmap()功能 大大简化了环状热图的创建。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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