欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...❞ 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后的绘图资料和代码更新，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale
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首先，我们运行Paul Bleicher创建的calendarHeat函数以显示日历热图。 其次，我们创建一些随机的时间序列数据。 最后，我们在两个调色板中绘制时间序列。...Sessions") calendarHeat(df$dates, df$sessions, varname = "Sessions", ncolors = 99, color = "r2b...values, ncolors=99, color="r2g...CA0020") #red to blue r2g...red to green w2b <- c("#045A8D", "#2B8CBE", "#74A9CF", "#BDC9E1", "#F1EEF6") #white to blue g2r
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。..., groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...layout = "davidson-harel", initial_layout = "reingold-tilford") 进行组间比较，并绘制树状热图...tax_data进行处理 obj$data$tax_data <- zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行...calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图
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...library(ggplot2) data$ID <- rownames(data) data_m <- melt(data, id.vars=c("ID")) View(data_m) data为9行10列的标准正太分布数据...scale_fill_gradient2('legend name', low = 'blue', high = 'red', mid = 'white') #修改图例名字以及图中颜色 大神Y叔也有画热图的
microbiome dynamics 中有这么一张补充图，介绍了本研究中涉及到的处理和取样的时间线。...这种图通常被称为时间热图或时间线图，结合了颜色块、标签和标记，我们按照以下步骤进行绘图： 数据准备：整理你的数据，确保每个时间点的数据都在正确的位置。...添加颜色块：根据数据在相应的时间点添加颜色块。 添加标记：如红点和绿点，表示“Metagenome”和“16S rRNA amplicon seq”等。...添加图例：确保图例清晰，与图中使用的颜色和标记一致。 优化和调整。...下面我们尝试用R复现此图 1生成示例数据 data <- data.frame( Category = c(rep("Control", 18), rep("Drought", 18)), TimePoint
使用pheatmap包绘制热图 一般而言，pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解，对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE treeheight_row=0, treeheight_col=0 # 在热图格子里展示文本 pheatmap(test...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE是否聚类,#可设置参数display_numbers将数值显示在热图的格子中，可通过number_format设置数值的格式...，较常用的有".2f"（保留小数点后两位），".1e"（科学计数法显示，保留小数点后一位），number_color设置显示内容的颜色： pheatmap(test, display_numbers...#pheatmap还能够根据特定的条件将热图分隔开； # cutree_rows, cutree_cols：根据行列的聚类数将热图分隔开； pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols
大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。...首先我们看下安装和载入，其安装通过bioconductor安装： source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("ComplexHeatmap...matrix(rnorm(40, -2), 4,10)) rownames(mat) = paste0("R", 1:12) colnames(mat) = paste0("C", 1:10) Heatmap...#下面是中间的热图提供数据，此处直接可以不绘制热图只绘制我们想要结合在一起的图。...其中主要的函数是： oncoPrint（）其为绘制热图的核心函数，其主要可以对热图的中的cell进行分割，更加细致显示数据的分布。其主要参数如下： ?
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(magrittr) library(WGCNA) library(linkET...# 转置 datExpr0 <- t(gene_exp) # 缺失数据及无波动数据过滤 gsg <- goodSamplesGenes(datExpr0,minFraction = 1/2) #基因的缺失数据比例阈值...datExpr <- datExpr0[gsg$goodSamples, gsg$goodGenes] WGCNA绘制模块热图 MEs2 % dplyr::select(1:20)...zlim = c(-1,1), main = paste("Module-trait relationships")) 绘制模块热图...2)) + scale_colour_manual(values = color_pal(3)) + guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r"
Corr 本文介绍了如何画两组变量（特征）的相关关系热图。 准备数据 两组变量的数据可以像下面这样处理，分别保存在两个csv文件中。...$ r2: num 2059 1987 1952 1927 1854 ... $ r3: num 513 601 682 497 463 ......简单热图 > # 构建相关关系矩阵 > library(psych) > data.corr <- corr.test(rows, cols, method="pearson", adjust="fdr...") > data.r <- data.corr$r # 相关系数 > data.p <- data.corr$p # p值 > > # 画热图 > library(pheatmap) > pheatmap...如果想进一步改变图形效果，可以参考pheatmap函数的用法，修改相应的参数。比如：聚类方式改为complete，加上标题等。
大热图一般是高水平SCI的标准配置，可以迅速提高文章的送审和接受率。
这个是有读者在B站给我的留言问到的问题 image.png 热图每隔三行分开一小段 怎么实现？我最开始的想法是用ggplot2来做，将数据拆分，每三行数据做一个图，最后采取拼图的方式来实现。...后来想起来R语言里有一个做热图功能非常强大的R包ComplexHeatmap应该能够实现这个目的，所以查了一下这个R包的帮助文档，找到了实现办法。...参考文档链接 https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/index.html ComplexHeatmap的安装方法，如果没有安装这个...R包，运行如下命令 https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/ComplexHeatmap.html if (!...install("ComplexHeatmap") 示例数据集 image.png 读取数据集 mat<-read.csv("20221230.csv",row.names = 1) mat 最基本的热图
热图美化 上一期的绘图命令中，最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转，最后出来的图比较难看。...p <- p + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1)) 最后的图应该是下边样子的。 ?...实际应用中，异常值的出现会毁掉一张热图，如下是一个例子。...Z-score转换 Z-score又称为标准分数，是一组数中的每个数减去这一组数的平均值再除以这一组数的标准差，代表的是原始分数距离原始平均值的距离，以标准差为单位。...调整行的顺序或列 如果想保持图中每一行的顺序与输入的数据框一致，需要设置因子的水平。这也是ggplot2中调整图例或横纵轴字符顺序的常用方式。
热图绘制 - pheatmap 绘制热图除了使用ggplot2，还可以有其它的包或函数，比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap...heatmap.2的使用就不介绍了，跟pheatmap有些类似，而且也有不少教程。 不改脚本的热图绘制 绘图时通常会碰到两个头疼的问题： 需要画很多的图，唯一的不同就是输出文件，其它都不需要修改。...为了简化绘图、维持脚本的一致，我用bash对R做了一个封装，然后就可以通过修改命令好参数绘制不同的图了。 先看一看怎么使用 首先把测试数据存储到文件中方便调用。...sp_pheatmap.sh的参数还有一些，可以完成前面讲述过的所有热图的绘制，具体如下： ***CREATED BY Chen Tong (chentong_biology@163.com)***...[Default FALSE] sp_pheatmap.sh是我写作的绘图工具s-plot的一个功能，s-plot可以绘制的图的类型还有一些，列举如下；在后面的教程中，会一一提起。
前面给大家介绍过 1.超详细的热图绘制教程(5000余字)，真正的保姆级教程 2.R语言绘制基因表达热图（简易版） 3.一个R函数搞定风险评估散点图，热图 4.R绘制甲基化和表达谱联合分析热图...其实每一张热图后面都对应一个表达矩阵。如上图所示，每一行是一个基因，每一列是一个样本。每一个小的色块，就是这个基因在这个样本中的表达量。...这个表达矩阵理论上可以包含所有基因，但在实际应用中，一般会去挑选差异表达的基因。...= 1, #设置列标签字体大小 scale="row" #按行做归一化 ) 得到热图如下 这个热图是使用默认配色方案来绘制的，前面我给大家介绍过 R语言中的颜色...： 1.超详细的热图绘制教程(5000余字)，真正的保姆级教程 2.R语言绘制基因表达热图（简易版） 3.一个R函数搞定风险评估散点图，热图 4.R绘制甲基化和表达谱联合分析热图 5.R语言中的颜色(一
想到热图我们往往联想到生物信息学，其实在其他行业也存在热图。今天我们就介绍一下在地域分布热图，下面我们以中国地图的热图为例。...近代、当代地图数据 国家基础地理信息中心 59 五十年代1:100万地形图 近代、当代地图数据 国家基础地理信息中心 我们今天利用R语言基于各省边界地图数据进行热图的绘制： 1....热图所需要的R包：”mapdata”, “maptools”,“ggplot2”, “plyr”, “mapproj”, “sp”, “maps”。 2....既然我们要画热图，那么少不了通过分布颜色的深浅体现分布情况。...热图已经绘制好，可是呢，似乎少了点什么。对的，每个省的名字并没有显示。
背景 在绘制地图时候，我们经常会用到热图，Density map，在ggplot2中可根据坐标产生相应的密度图，2d distribution， 那么在交互式地图中，如何制作Density Map， 本次文章...，主要介绍如何在Leaflet中，如何绘制热图。...英国伦敦霍乱地图 在该例子中，我们使用英国伦敦霍乱的数据来展示，在Leaflet中绘制Density map， 约翰·斯诺（John Snow）于1854年制作了一张著名的地图，显示了伦敦苏活区霍乱疫情造成的死亡以及该地区水源的位置...，但是这里产生的热图，只是根据经纬度生成的。...如何根据点上对应的value值，生成热图。这是很关键的一步。
❝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...； 加载R包 library(tidyverse) library(linkET) library(RColorBrewer) library(ggtext) library(magrittr) library...,"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...；此处的范围可根据需要自定义 ❞ cordata % left_join(....(-Inf, 0.01, 0.05, Inf), labels = c("= 0.05"))) 绘制相关性网络图
image.png 对照论文然后看数据和代码，能够更好的理解论文的设计和分析思路，非常好的学习素材。论文的主要研究内容还没有看太懂，好像是研究了越南和坦桑尼亚的一些厕所的微生物多样性。...数据集的部分截图，总共是81行，52列，行是物种，列是地点，数值代表物种丰度 ?...row.names=1指定第一列作为数据集的行名 check.names 参数我平时很少用，，查了一下帮助文档，作用是检查每列的名字是否符合规范 ?...(Samples),transform,rescale=sqrt(Value)) ggplot2画图 library(ggplot2) p <- ggplot(df, aes(Species, Samples...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
什么是热图(Heatmap) 热图是一个以颜色变化来显示数据的矩阵。Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。 ?...Toussaint Loua: 社会学统计 生物学中热图经常用于展示多个基因在不同样本中的表达水平。然后可以通过聚类等方式查看不同组（如疾病组和对照组）特有的pattern。 ?...相反如果是差异较小的两组样本，就很可能混在一起。 热图还可以用于展示其他物质的丰度比如微生物的相对丰度、代谢组不同物质的含量等等。当然，另一个热图的重要用处就是展现不同指标、不同样本等之间的相关性。...相关性的热图: 格子中的数值代表相关性系数 怎么做热图Heatmap 1）需要什么格式的数据 有很多的软件都可以做heatmap。我们要介绍的当然是R，R默认中提供了heatmap函数。...当然，R中也有很多具有heatmap功能的包，比如ggplot2,gplots。今天我们介绍含有heatmap.2功能的gplots包。
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