$predictions: num [1:200] 0.613 0.364 0.432 0.14 0.385 ...
基因表达差异火山图 提到差异火山图，相信很多同学肯定不陌生。因为形似火山（喷发），所以称为火山图。差异火山图最常见于转录组数据的分析中，在基因表达层面，用于展示两组间表达量上调和下调的基因。...如下图示例，癌组织与正常组织的基因表达的差异火山图。...作为一种对差异分析结果的可视化呈现方式，差异火山图实质上就是一种散点图。我们只要准备已经计算好的带有Fold Change值以及显著性p值等信息的做图文件，作图就可以了。
优点：该检验不依赖于要测试的累积分布函数，相比于卡方拟合检验（卡方检验需要50个以上的样本），不需要大量的样本。...绘制Kolmogorov-Smirnov检验的ECDF曲线 绘制Kolmogorov-Smirnov检验的ECDF曲线以及分布之间的最大距离（D）的一个快速R例子。...使用ggplot2和基础R绘图的例子 require(ggplot2) # 模拟两个分布 - 您的数据放在这里！...geom_point+ geom_point+ 非 ggplot 绘图示例 ######################### 非 ggplot 示例 ##交替，使用ecdf的标准R图
由于ggplot2中的geom_line()函数只能绘制折线图，需要用到ggalt提供的geom_xspline()函数绘制光滑的曲线图 geom_line 将所有点连接起来，是折线图但不平滑 geom_smooth.../stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线，不会遍历所有数据点 实现遍历所有点的光滑曲线需要用到插值原理 一个更好的选择是使用插值splines.这也是一个使用多项式的插值,但不是只使用一个(...",color="black"), axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black") ) image.png 通过R自带的...spline函数获得一系列插值点后用geom_line()绘制的曲线明显光滑了 spline_int <- as.data.frame(spline(mydata$x, mydata$y)) ggplot...axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black") ) image.png也可以直接用geom_xspline()函数 绘制填充面积的曲线图
p=6236 ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。...ROC曲线 ? ?...AUC-PR曲线 精确回忆曲线绘制阳性预测值（PPV，y轴）与真阳性率（TPR，x轴）。...AUC-PR是一个好的分类器 将两个类分开但不完美的分类器将具有以下精确回忆曲线： ? 可视化分类器在没有任何错误的正面预测的情况下达到约50％的召回率。
1、roc曲线的意义 ROC曲线就是用来判断诊断的正确性，最理想的就是曲线下的面积为1，比较理想的状态就是曲线下的面积在0.8-0.9之间，0.5的话对实验结果没有什么影响。...2、代码部分 install.packages("pROC") install.packages("ggplot2") library(pROC) library(ggplot2) #建立曲线...aSAH$wfns) rocobj3<-roc(aSAH$outcome,aSAH$ndka) #计算full AUC auc(rocobj1) auc(rocobj2) auc(rocobj3) #绘制曲线...green","red"),max.auc.polygon=TRUE,auc.polygon.col="skyblue",print.thres=TRUE,reuse.auc=FALSE) #比较两个曲线...提供三种方法比较“delong”, “bootstrap”或“venkatraman” roc.test(rocobj1,rocobj2,method = "bootstrap") #ggroc(功能仍在测试中)绘制
本节目标： （1）总结常用的绘制ROC和PR曲线的R包 （2）生存预测模型的时间依赖性ROC曲线 第一部分：总结常用的绘制ROC曲线的R包： （1）ROCR - 2005 ROCR包已经存在了近14年...，是绘制ROC曲线最常用的工具，这个也是我本人最喜欢用和最常用的R语言包。...例如，要生成precision-recall曲线，您需要输入prec和rec。 下面的代码使用包附带的合成数据集并绘制默认的ROCR ROC曲线。在本文中，我将使用相同的数据集。...#################################### #ROCR包绘制ROC曲线 #################################### library(ROCR...其相对于ROCR最吸引人的两个特点：（1）计算AUC或ROC曲线的置信区间。（2）可以检验多个ROC曲线之间是否有差异 计算AUC或ROC曲线的置信区间
非常有意思的数据可视化案例 ，原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ；于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...image.png 还是Plos系列学术论文2006-2020年间作者数量的数据，这次用 经验累积分布曲线来展示数据。这个图我还是第一次听说。...image.png 好了，今天的内容就到这里了 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学
p=6087 根据生存曲线的估计，可以推断出相比组之间存活时间的差异，因此生存曲线非常有用，几乎可以在每个生存分析中看到。...例 在我们将对象放入ggsurvplot()函数之后，我们可以创建简单的生存曲线估计。让我们来看看患有卵巢癌（卵巢浆液性囊腺癌）和患有乳腺癌（乳腺浸润癌）的患者之间存活时间的差异 。...conf.int = TRUE, # 曲线的置信区间....ggtheme = theme_minimal(), # 画图主题 risk.table.y.text.col = T, # 文字颜色 risk.table.y.text = FALSE # 用条形图代替文字标注...每个参数都在相应的注释中描述，但我想强调xlim控制X轴限制但不影响生存曲线的参数，这些参数考虑了所有可能的时间。 比较 基础包 ? 看起来很漂亮..... ?
R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的...R&bioconductor包（非常适用于基因组数据分析） 首先使用ggplot2画简单热图 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叔也有画热图的
今天我们介绍在R语言中如何绘制Circos图。 首先我们看下Circos的官网（http://circos.ca/），其实他们提供了自己的绘制工具包，为了更加方便绘制Circos。...我们利用了R语言中的circlizeR包进行Circos的绘制。 ? 1. Install.packages(“circlize”)#安装R包。 2. R包的载入之后的状态 ? 3....我们看下R包中可以实现的功能函数列表。...circos.genomicInitialize 基因染色体分布图形绘制不带条图 circos.genomicHeatmap 绘制热图 circos.genomicDensity 基因密度图绘制 circos.genomicLabels...circos.track(ylim = c(0, 1),panel.fun = function(x, y) { circos.points(runif(10), runif(10)) }) 我们可以再添加一层绘制曲线以及带阴影区域
火山图是用于差异表达分析结果可视化的一种有效方法。...今天，我们来介绍一个用于增强火山图绘制的强大 R 包：EnhancedVolcano ，该包拥有强大的绘图功能，用户可以简单的通过设置颜色、形状、大小和阴影等参数定义不同的绘图属性，此外通过可以通过添加连线的方式有效避免数据点之间的重叠现象...使用 EnhancedVocalno 包绘制的火山图基本可以直接用于文献发表，可以说非常简单又实用的一款神器了。 1. 下载与安装 R 版本：3.6.1。...c('Spp1','S100a11','Mgp','LOC498555','Sh3bgrl', 'Ring1','Apoe','Tcn2','Ager','Mc1r'...EnhancedVolcano 包绘制火山图就先介绍到这里。
布局函数 layout() 上面的方法创建的子图大小是相同的，而 layout() 就要高级不少。...layout() 将图片内部区域分割为一组行和列，但行高和列宽度可以分别控制，并且每个子图可以占据超过一行或一列的位置。 layout() 用矩阵作为参数来表示上述的思想，矩阵的值就是子图的序号。...如果某子图序号多次出现，那么该子图就会占据多个区域。 layout(matrix(1:4, byrow=TRUE, ncol=2)) layout.show(4) ?...巧妙地设定矩阵，就可以自由实现多种组图方式了。不过显然到这里，还感觉差一些东西：默认情况下，所有的行高和列宽尺寸都是相同的， 而且内部也是以这种方式分割。怎么实现自定义的行高或列宽？...这里 heights 设定的是一个相对占比，比如子图 1 占 5/(5+3)。同样的操作可以应用到 widths上。
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。...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE treeheight_row=0, treeheight_col=0 # 在热图格子里展示文本 pheatmap(test...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE是否聚类,#可设置参数display_numbers将数值显示在热图的格子中，可通过number_format设置数值的格式...#pheatmap还能够根据特定的条件将热图分隔开； # cutree_rows, cutree_cols：根据行列的聚类数将热图分隔开； pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols
在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。...森林图的类型主要包括以下两种： 1. 二值变量的森林图 当研究对象为二值变量（如发生与不发生）时，采用RR和OR作为统计学指标。...连续性变量的森林图 分析指标是连续变量，也称数值变量，可选择加权均数差(WMD)或标准化均数差(SMD)为合并统计量。...以上就是森林图的理论知识。接下来我们介绍其是如何在R语言中实现的。 首先我们需要导入R包forestplot。具体的安装载入不再赘述。 下面我们看下其主要的函数forestplot。 ?...Graph.pos主要是定位森林图所在的位置。通过数字来确定为第几列。 hrzl_lines以list形式设置表中线的类型以及长度。
对于网络图，其实我们并不陌生，用的比较普遍的是Cytoscape这个软件。不过，我们今天的主角是R包---igragh。...一、安装并加载所需R包 install.packages("igraph") library(igraph) 二、使用方法 对于图 graph 这种数据结构而言，最基本的元素包括节点（node） 和 边...（1）构建graph数据结构： 前面已经说过，igraph这个R包提供了很多种创建graph的方式。...#无向图 gl <- gl <- graph_from_literal(A:B:C---D:e:f,g--h,o) plot(gl) # 有向图 plot(graph_from_literal( A +...有向图 ?
箱图 简单点数就是像一个箱子的图，用于表征数据的分布。 百度定义：箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。...箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱子；再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。...数据 使用R自带的数据 代码 导入数据,不想解释各行各列没什么意义，分为两类，一个单一箱图，一个并列的箱图 input1<- mtcars[,c('mpg')] input2 <- mtcars ?...做一个单一的箱图，就是只是一个mpg boxplot(input1, main = "Box plot", ylab = "mpg"，xlab='x')!...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 箱图修改每个箱子的标签 boxplot( mpg ~ vs, input2, names = c(
火山图是用于差异表达分析结果可视化的一种有效方法。...今天，我们来介绍一个用于增强火山图绘制的强大 R 包：EnhancedVolcano ，该包拥有强大的绘图功能，用户可以简单的通过设置颜色、形状、大小和阴影等参数定义不同的绘图属性，此外通过可以通过添加连线的方式有效避免数据点之间的重叠现象...使用 EnhancedVocalno 包绘制的火山图基本可以直接用于文献发表，可以说非常简单又实用的一款神器了。 1. 下载与安装 R 版本：3.6.1。...c('Spp1','S100a11','Mgp','LOC498555','Sh3bgrl', 'Ring1','Apoe','Tcn2','Ager','Mc1r'...coord_cartesian(xlim=c(-6, 6)) + ggplot2::scale_x_continuous( breaks=seq(-6,6, 1)) EnhancedVolcano 包绘制火山图就先介绍到这里
前面给大家讲了☞【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比，有小伙伴对文中的两个堆积柱形图比较感兴趣。那么今天我们就来聊聊这两张图是如何绘制出来了。...我们还是以☞【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比中的数据为例 #读入数据 a <- read.table(file="sample_bacteria_percentage.txt",sep="\...稍微宽一些，可以放置<em>图</em>注 par(mar=c(5,4,4,10)) #<em>绘制</em>堆积柱形<em>图</em>，样本名字垂直摆放，利用rainbow生成20种颜色 barplot(as.matrix(a),las=2,col=rainbow...png(file="after.png",width=540,height=400) #设置图片右边空白宽度，稍微宽一些，可以放置图注 par(mar=c(5,4,4,10)) #绘制堆积柱形图，样本名字垂直摆放...) dev.off() 就可以得到如下两张突击柱形图 删除行之前 删除行之后
在多组学联合分析中，需要用得到九象限图来对两个组学获得得基因结果进行可视化，例如下面这样得，因此这两天主要是对这个内容进行整理。...图形绘制#=====================# 绘制所有点散点图，注意可以修改X轴和y轴范围；# 可利用type = "n",记得改坐标轴范围大小plot(x,y,pch=16,cex = 1,...cex.lab=1.2,main=main ,col="grey80", xlab="gene expression", ylab="ribo expression")#利用次级函数绘制不同象限的图...bty = "n",cex = 0.8,text.font = 2)#dev.off()总结代码里面很多是参数是可以换的，其实还是数据得质量怎么样，如果数据质量好一些，图片结果应该还是很漂亮得，上面得图得代码还是基本得
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