前面我们详细讲解过，sanger研究所科学家【1】提出来了肿瘤somatic突变的signature概念 ，把96突变频谱的非负矩阵分解后的30个特征，在cosmic数据库可以学习它。不同的特征有不同的生物学含义【2】，比如文章【3】 就是使用了 这些signature区分生存！主要是R包deconstructSigs可以把自己的96突变频谱对应到cosmic数据库的30个突变特征。
guide函数作为scale_类函数中的一个内函数，通常配合比例尺函数一起使用，但是由于取其内含有众多的参数，因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿，因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。
之前写了8篇推文详细介绍了complexheatmap画热图，大家可以在公众号后台搜索即可看到！
介绍一个R包UpSetR，专门用来集合可视化，当多集合的韦恩图不容易看的时候，就是它大展身手的时候了。
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源。
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地，本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路，详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接
单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ，在Seurat中均可以实现，但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式；在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图，坐标位置 ，颜色 ，大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法；在 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图，你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。
如何很多朋友留言问，为什么不使用现成的工具呢，比如SingleR就构建自定义细胞亚群数据库。我们当然知道这样的工具很好用，但是我们要分享的是技术细节，如果一切都使用现成的工具，就都被包装起来了，成为了一个黑匣子。
热图是一种流行的可视化高维数据的图形方法，其中一个数字表被编码为彩色单元格的网格。矩阵的行和列按顺序排列以突出显示模式，并且通常伴随有树状图。热图在许多领域中用于可视化观察、相关性、缺失值模式等。
ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图，能满足日常以及文章所需，本次先简单的介绍单个热图绘制的内容。
今日头条屏幕适配方案终极版，一个极低成本的 Android 屏幕适配方案，项目地址：https://github.com/JessYanCoding/AndroidAutoSize
我们很多时候都很好奇作者的r包是如何写出来的，手痒的时候就想学习一下源码，顺便改一改
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap，遵循图形语法，最大的好处是直接使用长数据画热图，这是目前其他画热图的R包所不具备的。
AI 研习社按：作为目前最常见的一种可视化手段，热图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 R 语言，在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数库和工具包。 因此，对从业者而言，用 R 语言绘制热图就成了一项最通用的必备技能。本文将以 R 语言为基础，详细介绍热图绘制中遇到的各种问题和注意事项。原文作者 taoyan，原载于作者个人博客，AI 研习社获授权。 简介 本文将绘制静态与交互式热图，需要使用到以下R包和函数
之前我们已经说过一些拼图的知识了：[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] [[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] [[119-R可视化37-利用循环实现ggplot批量作图并拼图]]
最近刚完成一个版本的迭代，所有抽空学习了下自定义view，简单实现了一个可定制的圆形进度条，首先看下效果图： 效果.gif 下面一步一步来介绍这里我是怎么实现的。首先推荐一篇文章，关于自定义view的
肿瘤分型分析是生信文章中的常客，大致是通过将基因的表达量进行聚类或者非负矩阵分解，发现新的亚型，然后对不同亚型的临床特征，免疫特征等进行比较分析，文章末尾简单的列了一些应用。
热图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。
有几个经典流派的R包customLayout、grid、gridExtra、cowplot 等等。
今天在群里看到一个非常漂亮的热图，我以为是什么奇怪的新R包画的，转了一圈发现原来还是大名鼎鼎的ComplexHeatmap丫。今天的代码都是在作者写的书基础上探索学习的，书在：https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
在谈及数据可视化的时候，我们通常都会使用到matplotlylib，pyecharts这些可视化的手段。但是，今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库。大家参考开源项目地址：
前面我们以Time series 图表为例，学习了面板的配置参数，在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表，配置参数大同小异。
今天给大家介绍来自纽约大学Nan Wu等人发表在IEEE TMI上等一篇文章“Deep Neural Networks Improve Radiologists’ Performance in Breast Cancer Screening”，文章提出了一个深度卷积神经网络，用于乳腺癌筛查检测的分类。在筛查人群中预测是否存在乳腺癌的精度达到了0.895.这个模型由一个乳房级别对自定义的基于ResNet的网络和一个高容量patch级别的辅助网络共同组成。此外还在相关任务，筛选BI-RADS分类上进行预训练，并且对每个角度进行集成的输入来提升性能。最终通过reader study，证明本文的模型对于同样的数据，可以达到与经验丰富的放射科医生一样精确。并且展示一个由模型预测和放射科医生预测平均而来的混合模型比分别由模型和放射科医生预测的精度更高。
偶尔逛朋友圈发现一年前跟着我们生信技能树学生信的研究生开发了自己的单细胞数据分析相关R包，4（热图，气泡图，upset图，堆叠条形图）+4（密度散点图，半小提琴，山峦图，密度热图）美图吸引了我的注意力，果断邀稿，希望可以介绍他的R包使用方法，以及开发新的体会！
同学们，猜猜以下6款游戏分别是TapTap上面的哪6款产品呢？？欢迎在留言区留言哦~ 【我们会在接下来教大家怎么一键生成大家喜爱的游戏产品评论热词词云】
pheatmap 是一个非常受欢迎的绘制热图的 R 包。ComplexHeatmap 包即是受之启发而来。你可以发现Heatmap()函数中很多参数都与pheatmap()相同。在 pheatmap 的时代（请允许我这么说），pheatmap 意思是 pretty heatmap，但是随着时间推进，技术发展，各种新的数据出现，pretty is no more pretty，我们需要更加复杂和更有效率的热图可视化方法对庞大的数据进行快速并且有效的解读，因此我开发并且一直维护和改进着 ComplexHeatmap 包。
本书是对ComplexeHeatmap包的中文翻译（1-6章），部分内容根据自己的理解有适当的改动，但总体不影响原文。如有不明之处，以原文为准。原文请见：https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
本文描述了二维复合变换的基本方法和思想，根据鼠标位置坐标获取起始点pStart和终止点pEnd的坐标，设计实现每个基本图形的画图方法，根据pStart和pEnd即可确定基本图形的控制点，进而绘制对应图形。规范化齐次坐标以后，图形几何变换可以表示为图形控制点点集合的规范化齐次坐标矩阵与二维变换矩阵相乘的形式，分别设置二维变换矩阵的参数信息，设计实现对应的方法，即可实现图形的二维变换功能。
KM法即乘积极限法（product-limit method），是现在生存分析最常用的方法，是由Kaplan和Meier于1958年提出，因此称Kaplan-Meier法，通常简称KM法。KM法是这样估计生存曲线：首先计算出活过一定时期的病人再活过下一时期的概率（即生存概率），然后将逐个生存概率相乘，即为相应时段的生存率。
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
如上图，可以看到中间的分割点，此中心代表likert反应的中心。两边分别是低水平和高水平分别对应的百分比是柱状图两侧的数值。当然，我们如果不是通过中心定义高低水平，那么可以自定义，也可以不用标注：
seaborn主要利用heatmap绘制热图，可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法
NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
这个view的唯一要提前确定的就是文字的位置,文字的位置确定需要知道所有文字的长度,左右间距,计算出中间的白色间隔 代码如下
upset plot我们已经介绍了多种画法，包括最流行的UpsetR，还介绍了使用complexHeatmap包画upset plot，以及ggupset包。这些包各有各的特色，基本用法差不多，在一些组合图形方面各有不同，大家可以翻看之前的文章。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ，Seurat均可以实现，但文献中的图大多会精美很多。比如
基因表达的差异性分析是生物信息学中的必经之路。那么，基因表达差异的可视化展示也就具有了很重要的地位。首先我们介绍下目前在基因表达差异性可视化中的集中展示形式：
（温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部）
ComplexHeatmap包有一个densityHeatmap()函数用来对一组分布进行可视化。例如下面的例子：
在生物信息分析中，经常会做序列分析图（sequence logo），这里的序列指的是核苷酸(DNA/RNA链中)或氨基酸(在蛋白质序列中)。sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性，据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征，如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
SVG图标是SVG图像，用作Web应用程序或移动应用程序内的图标或图像按钮。SVG图标也可以用于徽标。文章说明了SVG图标如何创建自己的SVG图标，以及在何处可以下载高质量的预制SVG图标。
论文认为当前的anchor-based方法虽然性能很高，但需要枚举所有目标可能出现的位置以及尺寸，实际上是很浪费的。为此，论文提出了简单且高效的CenterNet，将目标表示为其中心点，再通过中心点特征回归目标的尺寸。
零、前言 [1].ImageView地位：直接继承自View,安卓源码1600+，算是个小类，但图片显示基本上都用它 [2].scaleType有点小烦，不过看图还是挺清晰的 [3].cropToPadding、adjustViewBounds、tint [4].图片设置 源码中ImageView的自定义属性： * @attr ref android.R.styleable#ImageView_adjustViewBounds * @attr ref android.R.styleable#
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