介绍 Metafor 程序包由Viechtbauer 开发，除可完成 二分类及连续性变量的Meta 分析外，还可行Meta 回归分析、累积Meta 分析及对发表偏倚的Begg’s 检验和Egger’s...检验，同时可以绘制森林图（forest plot）、漏斗图（funnel plot）、星状图（radial plot）、 拉贝图（L’Abbé plot）以及 Q-Q 正态分位图（Q-Q normal...plot）。...此外，Metafor 程序包是R 软件Meta 分析程序包中唯一可以进行混合效应模型（包括单 个、多个分类或连续性变量）拟合运算的程序包， 还可以检验模型系数并获得可信区间，以及对参数 进行精确检验如置换检验...rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) my_data <- read.csv('da.csv', header = T) library(metafor
今天我们给大家介绍一个在R语言中进行meta分析的工具metafor包。我们通过这个包把相应的meta分析的常规的一些图为大家介绍下。 1....Plot ofInfluence Diagnostics 主要是评估模型的中研究质量，从而发现对分析主要的影响的研究以及偏差很大的研究。...其中residuals主要越大说明研究偏差越大；diffits主要评估偏离均值的大小，越大偏离均值越大；cook.d也可以称马氏距离，其值越大则对研究影响越大；cov.r协方差比率，其绝对值越大则相互作用越强...Radial(Galbraith) Plot 主要反应各研究的异质性，从而发现异质性的点。此处以固定效应模型为例。...fitrandom-effects model res <-rma(ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat.bcg, measure="RR") ### draw L'Abbéplot
metawho是一个非常简单的R包，实现了deft 元分析方法（见后面参考文献），相比于之前的元分析方法，deft方法先在研究内进行比较，然后再评估所有研究结论的一致性。...该方法被我用于19年发表的文章（见参考文献）中，不过当时我是基于metafor包用几行代码试了一下，然后用邮件咨询文章作者，他使用的是Stata，开发了一个叫ipdmetan的包（比我厉害多了~），最后也是使用...因为对元分析一知半解，当时对包开发也是力不从心，后面请教作者想了解下它开发的stata包的结构也没用回信，此时就不了了之了。...然后我跟他说我这个包根本就没写，已经弃疗一年了，叫他去找Stata包，然后附送了之前使用的R代码。因为他是一个R用户，所以回信跟我说有个R包就好了。...于是我就简单粗糙地造了一个，就有了真正可以用的metawho package，并把我文章的数据放在里面重复了一下结果。
理论上讲，被纳入Meta分析的各独立研究效应的点估计，在平面坐标系中的集合应为一个倒置的漏斗形，因此称为漏斗图。...这一部分小编主要介绍多种漏斗图(Funnel Plots)的绘制方法，具体包括R和Python的绘制方法，主要如下： R-FunnelPlotR包绘制 R-FunnelPlotR包是专门为绘制漏斗图(...size = 12) ) Example01 Of R-FunnelPlotR funnel_plot() 「注意」：由于 R-FunnelPlotR包hi基于ggplot2绘制的，则可以通过...plot() 函数对其进行更好的定制化操作(如介绍的例子) R-metafor包绘制 有一种表现形式更加易被理解的漏斗图形式(contour-enhanced funnel plots),这里用到R-metafor...[3]R-metafor包: https://www.metafor-project.org/doku.php/plots。
理论上讲，被纳入Meta分析的各独立研究效应的点估计，在平面坐标系中的集合应为一个倒置的漏斗形，因此称为漏斗图。...这一部分小编主要介绍多种漏斗图(Funnel Plots)的绘制方法，具体包括R和Python的绘制方法，主要如下： R-FunnelPlotR包绘制 R-FunnelPlotR包是专门为绘制漏斗图(...size = 12) ) Example01 Of R-FunnelPlotR funnel_plot() 「注意」：由于 R-FunnelPlotR包hi基于ggplot2绘制的，则可以通过...plot() 函数对其进行更好的定制化操作(如介绍的例子) R-metafor包绘制 有一种表现形式更加易被理解的漏斗图形式(contour-enhanced funnel plots),这里用到R-metafor...[3] R-metafor包: https://www.metafor-project.org/doku.php/plots。
理论上讲，被纳入Meta分析的各独立研究效应的点估计，在平面坐标系中的集合应为一个倒置的漏斗形，因此称为漏斗图。...这一部分小编主要介绍多种漏斗图(Funnel Plots)的绘制方法，具体包括R和Python的绘制方法，主要如下： R-FunnelPlotR包绘制 R-FunnelPlotR包是专门为绘制漏斗图(...size = 12) ) Example01 Of R-FunnelPlotR funnel_plot() 「注意」：由于 R-FunnelPlotR包hi基于ggplot2绘制的，则可以通过...plot() 函数对其进行更好的定制化操作(如介绍的例子) R-metafor包绘制 有一种表现形式更加易被理解的漏斗图形式(contour-enhanced funnel plots),这里用到R-metafor...) 标准contour-enhanced 漏斗图 更改colour的contour-enhanced 漏斗图 更多 详细例子可参考：R-metafor包绘图介绍[3] Python-funnelpy
ABB DSMC112 数字通信协议变得不可或缺图片与其他着色技术相比，主要区别在于，与参考实现相比，多级任务依赖图方法尊重计算的数据依赖顺序。这意味着达到相同残差所需的迭代次数没有损失。...然而，这种技术并不总是有利的。尽管考虑了数据相关性，但计算顺序实际上被修改了，因为相关性已被解决的节点现在被并行计算。在高斯-塞德尔方法的顺序实现中i-th行是在i-th迭代。...当使用多级任务依赖图技术时i-th只要满足了行的依赖关系，就处理行，而不考虑初始迭代空间，因此可以一次处理多行。正如我们之前看到的，当改变计算顺序时，空间和时间局部性受到负面影响。...PP886HABB 3BSE069297R1ABB 3BSE030221R1ABB CI854AABB 5SHY4045L0001 3BHB018162R0001ABB 5SHY4045L0001ABB...3BHB018162R0001ABB KUC755AE106 3BHB005243R0106ABB KUC755AE106ABB 3BHB005243R0106ABB PFTL101A 0.5KN 3BSE004160R1ABB
PFSK130 3BSE002616R1 数据结构可以重新排序图片与其他着色技术相比，主要区别在于，与参考实现相比，多级任务依赖图方法尊重计算的数据依赖顺序。...在高斯-塞德尔方法的顺序实现中i-th行是在i-th迭代。这种顺序确保了当i-th已处理行。...当使用多级任务依赖图技术时i-th只要满足了行的依赖关系，就处理行，而不考虑初始迭代空间，因此可以一次处理多行。正如我们之前看到的，当改变计算顺序时，空间和时间局部性受到负面影响。...SC520ABB 3BSE003816R1ABB MB510 3BSE002540R1ABB MB510ABB 3BSE002540R1ABB SR511 3BSE000863R1ABB SR511ABB...3BSE000863R1ABB CS513 3BSE000435R1ABB CS513ABB 3BSE000435R1ABB SC520M 3BSE016237R1ABB SC520MABB 3BSE016237R1ABB
这些细胞层面的基因表达概况与标准的单细胞RNA测序数据相似，可以运用相同的分析工具进行处理。...例如，我们可以通过小提琴图来查看每个细胞中的基因数量（nFeature_Xenium）和每个细胞中的转录本计数（nCount_Xenium）。这些图表帮助我们对数据集的质量有一个直观的了解。...DimPlot() 在 UMAP 空间中根据每个细胞的聚类对每个单元格进行着色，或者使用 ImageDimPlot() 覆盖在图像上，从而可视化聚类结果。...() 为上一步中确定的簇标签着色的细胞位置着色。...为了执行RCTD分析，我们首先需要从GitHub上安装名为spacexr的R包，该包提供了RCTD功能的实现。
今天这篇推文小编继续推出easystats中的parameters包，该包可以帮助使用者更好的理解自己构建模型的参数，主要作用如下： 提供用于处理各种统计模型参数(p值、CI和贝叶斯指数等)。...促进和简化统计模型结果报告生成过程，包括对标准化估计或稳健标准误差和p值的计算。 接下来将通过一定数据可视化的手段来展示R-parameters包的独特魅力。...(resulit01) Example01 Of parameters::model_parameters() 「样例二」：Meta-Analysis 模型参数 library(metafor) mydat...，更多关于其他函数的可视化操作，可参考：R-parameters 函数可视化案例[1] 总结 小编今天介绍了easystats体系中的parameters模型参数统计包，该包可以帮助使用者更好的理解自己构建的模型参数...喜欢统计分析和感兴趣的小伙伴可以学习下哈~
导语 GUIDE ╲ ggthemr为ggplot2提供了近20种主题，可以直接使用，也可以根据需要设置配色，或改变图表细节。...R包的安装 与常规的R包不同，ggthemr没有在发布在CRAN上，因此我们需要使用devtools中的install_github()从github上安装： devtools::install_github...03 定制调色板 在ggthemr包中还提供了非常个性化的选择，我们可以通过define_palette（）函数制作自己的主题，就像上面的各种调色板一样，这些主题可以传递给ggthemr（）。...[1L], upper = random_colours[2L]) ) ggthemr(ugly) example_plot + ggtitle(':(') 我们可以使用define_palette...04 布局设置 布局设置可以设置主题中网格线和文本的外观和位置，可以通过我们个人的喜好对这些进行更改！
======================= ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。...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。...分面板 您还可以根据分组变量将绘图拆分为多个面板。 R函数：facet_wrap（）。 ggplot2的另一个有趣特性是可以在同一个图上组合多个图层。...例如，使用以下R代码，我们将： 使用geom_point（）添加点，按组着色。 使用geom_smooth（）添加拟合的平滑回归线。...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）。
Alluvial plot 冲积图绘制Alluvial plot（冲积图）是一种流程图，最初设计用于展示网络结构随时间的变化。...这种图表特别适用于展示数据中的分类如何从一个组别流向另一个组别，例如在分析不同子类型样本中的细胞如何在不同聚类中分布，或者在不同数据集中的细胞如何在不同聚类中分布的情况。...Alluvial plot 通过水平或垂直的流带（ribbons）来表示数据流，这些流带的宽度可以表示数据量或者数据的比例。在R语言中，可以通过ggalluvial包来创建这种图表。...今天在工作中需要绘制这么一张冲积图：将表格形式改成冲积图形式，即菌-代谢产物-基因的联系，其中这张表格展示了不同的肠道菌群（乳杆菌属、埃希氏菌属、梭菌属等）及其相关菌种，并列出了与这些菌群相关的基因或代谢标志物...Genus 着色 geom_stratum(aes(fill = Genus), width = 0.3) + # 层次块根据 Genus 着色 geom_text(stat = "stratum
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图，支持简单的 3D 图形，包括曲面、线框、散点图和条形图。 1....效果图 1.1 3D线效果图 3D线图效果如下： 可自定义线的颜色及点的样式； 1.2 3D散点效果图 3D散点图（标记了着色以呈现深度外观）效果如下： 1.3 3D随机颜色散点效果图 3D随机颜色散点图效果如下...ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='c', rstride=10, cstride=10) plt.show() # 曲面图，默认情况下，它将以纯色的阴影着色...= np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) Z = np.sin(R) # 绘制曲面图 # 绘制使用冷暖色图着色的 3D 表面。...=False)[..., np.newaxis] # 将polar极坐标（半径、角度）转换为cartesian笛卡尔坐标（x、y） # （0，0）在此阶段手动添加，因此（x，y）平面中的点不会重复
Github在：https://github.com/cliffren/PENCIL/ 这里我根据作者的说明文档，跑了Python版本和R语言版本的，过程中遇见一些小bug，我也一一做了解决。...a、b是一个模拟示例，展示了学习到的预测模型，其中红线作为边界，根据预测分数h(x)=0来分离两个预测类别；学习到的拒绝模型使用绿线作为边界，根据置信度分数r(x)=0来拒绝细胞； c、PENCIL的输入是单细胞数据矩阵和所有细胞的条件标签...； d、通过UMAP可视化前2000个最有价值基因（MVGs）的单细胞表达矩阵，并根据条件标签给细胞着色； e、PENCIL的三个可训练组件：基因权重w、拒绝模块和预测模块； f、PENCIL的输出是置信度分数...通过虚线椭圆指示每个条件中富集的区域； l、例如Milo的差异丰度分析和PENCIL的分类模式只能从k中的数据中识别出静态的与表型相关的细胞亚群； m、连续表型回归的PENCIL分析拒绝了不相关的细胞，...群集0、2和9被用作真实群组（GT群组），在每个真实群组中，将90%的细胞设置为同一类别，并将剩下的10%随机分配其他类别标签，以模拟表型富集的亚群。其他细胞将随机分配一个类别标签作为背景干扰。
基本画图设置 ggplot2[2]是一个基于图形语法来创建图形的包，因此我们可以使用 ggplot() 函数和以下元素创建一个图： 想要可视化的数据； 指定数据的几何形状，如点或条。...其中，aes() 用于将数据中的变量映射为对象的视觉属性； 可选的元素，如标尺、标题、标签、图例和主题等。 我们可以使用 geom_sf() 函数和一个简单特征对象（ sf 类）来创建地图。...如果可用的数据是 SpatialPolygonsDataFrame 类的空间对象，可以用 sf 包的 st_as_sf() 函数轻松地将其转换为 sf 类的简单特征对象。...更多设置 在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...年北卡罗来纳州婴儿猝死的地图 例子2： 或者使用该包自带的函数plot_ly()进行可视化。
plot(g) 我使用数据集，代表了观察到的 18 位女性参加 14 场社交活动的情况。 不考虑这个图是二向图，让我们尝试将图划分为社区。有自然的分界线吗？...让我们根据节点所属的社区为节点着色： community(g) col <- membership + 1 plot 正如我们所看到的，该算法找到了2个社区，乍一看，这种划分似乎是合理的。...对于这些，我们改变它们的形状。 shape <- "squa" shape <- "cice" plot(g) 如何从给定的网络中提取社区？ 在网络中寻找社区是复杂系统范式下的一项常见任务。...有几种方法可以使用非常不同的包对图进行社区分区。 网络社区检测算法 walktrap.community 该算法通过执行随机游走找到密集连接的子图。...plot # 现在，让我们根据节点的成员资格为其着色 removed.edges color=membership # 让我们为图选择一个布局 layout # 绘制 plot # 使用
这些对象可以是单独的对象，或者在单轨迹数据的情况下，是包含在 SingleCellExperiment 对象中的元素。...SlingshotDataSet 对象主要用于可视化，因为包中包含多种绘图方法。下面，我们将单轨迹数据的推断谱系可视化，并用伪时间着色的点。...对于我们的模拟数据，slingshot 选择聚类 1 作为起始聚类。然而，我们通常建议根据先验知识（样本采集时间或已建立的基因标记）来规范初始簇。...使用基于所有单元的平滑曲线可以消除单元投影到分段线性轨迹顶点上的问题，并使slingshot对聚类结果中的噪声更具robust。...这允许用户指定曲线的分辨率（即唯一点的数量）。虽然 MST 构造在聚类上运行，但随着数据集大小的增长，将所有点迭代投影到一条或多条曲线上的过程可能会变得计算繁重。
2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据 这里我们用一下准备好的示例数据，出自这篇paper： https://...cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 100) cds ---- plot_pc_variance_explained(cds) 5细胞聚类 默认使用UMAP哦...-5) plot_cells(cds) ---- 经过cluster_cells处理后，细胞会被分为partition，大家可以根据partition可视化一下。...这里我们根据pseudo_R2试试。...~ WGCNA | 值得你深入学习的生信分析方法！~ ComplexHeatmap | 颜狗写的高颜值热图代码！ ComplexHeatmap | 你的热图注释还挤在一起看不清吗！？
在本文中，我们基于探索关联规则的R扩展包arulesViz，提出几个已知的和新颖的可视化技术。...图2 > plot(rules, measure = c("support", "lift"), shading = "confidence") 图2中的y轴是lift，这里可以比较清晰地看出很多的规则都有高...从图中可以看出，order和supp有着很强的负相关性。这在关联规则中也是熟知的。 散点图方法提供了互动功能的选择和缩放，可以使用interactive=TRUE来实现。 ?...图4中选择了lift较高的几个点，并且使用inspect按钮，在终端的界面上便显示了这些规则。...相对于频繁项集的其他聚类结果，这种方法得出含有替代品的分组(如“黄油”和“人造黄油”)，这些通常是很少一起购买的，但因为他们有着相似的RHS。相同的分组方法也作用于后项。
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