Seurat对象的堆叠小提琴图_带有分割小提琴的分组小提琴图_在R中为集成的Seurat对象创建层次聚类树形图？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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scRNA分析| Seurat堆叠小提琴图不满足？那就ggplot2 堆叠各种元素

本次介绍Seurat 以及 ggplot2绘制，优化堆叠小提琴图的方法。一载入R包，数据仍然使用之前注释过的sce.anno.RData数据，后台回复 anno 即可获取。...2，Seurat-堆叠VlnPlot图 Seurat的VlnPlot函数中stack 参数可以实现堆叠小提琴图，flip 是否翻转 #Seurat 的stack 函数 a <- VlnPlot(sce2...的堆叠小提琴图其实已经可以了，当然也可以使用ggplot2进行更多的自定义。...三 ggplot2-堆叠小提琴图 1，提取，转化数据首先使用FetchData提取出marker gene的表达量，celltype /seurat_clusters（宽数据），然后转为ggplot2...TRUE) + facet_grid(rows = vars(gene), scales = "free", switch = "y") 3，ggplot2 绘制-优化上述是ggplot2绘制堆叠小提琴图的核心代码

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Seurat中小提琴图，热图顺序的调整

改变小提琴横坐标的顺序 seurat.object_copy <- seurat.object my_levels <- c(set_your_order_of_clusters) Idents(seurat.object_copy...) <- factor(Idents(seurat.object_copy), levels= my_levels) VlnPlot(seurat.object_copy, features = c("...some_gene")) 因为顺序变了，要是想保持原来每个样本对应的颜色的话，也要改变小提琴的颜色.如：原始的样子 VlnPlot(=combined,features = T,log = F,slot...如果不知道原来的颜色： library(scales) show_col(hue_pal()(4)) Heatmap调整热图颜色为scale_fill_gradientn() DoHeatmap(object...image.png 如果要修改gene的顺序的话，修改level后重新运行FindAllMarkers.

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ggplot重新画seurat对象的聚类图

library(tidyverse) library(ggplot2) library(RColorBrewer) umap_tx =seurat.integrated@reductions$umap...@cell.embeddings %>% as.data.frame() %>% cbind(tx = seurat.integrated@meta.data$celltype) ggplot(umap_tx...values=colorRampPalette(brewer.pal("Set1",n=9))(17)) 参考：https://stackoverflow.com/questions/59101791/seurat-dimplot-highlight-specific-groups-of-cells-in-different-colours

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僵小鱼的故事

许多年之后，面对同一个作图需求，僵小鱼将会回想起，在微信群里提出相同问题的那个遥远的上午在那个遥远的上午，百无聊赖地做着项目，用Seurat[1]画着一个又一个单细胞marker基因小提琴图，“这种图真是够了...，她在心里想着，“是时候该换一种风格了，最好能够把多个基因的小提琴图规则美观的合并在一起，这样就能直接用在文章里了”。 ?...今天再一次翻看了scanpy教程[3]，scanpy堆叠小提琴图的风格和Nature文章里的那个图很像，下面是scanpy教程里的小提琴图，在风格上还真是很像： ?...scanpy教程里一样，挑选的marker基因在各个亚群中的表达小提琴图，规则的排布在了一起，基本实现了当初的想法。...，修改一些设置，让其由纵向增加小提琴图变为横向增加小提琴图就可以了。

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8种方法可视化你的单细胞基因集打分

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...3.输入对象和数据清洗：我们允许直接输入单细胞表达矩阵或者Seurat对象。我们内置了Seurat包，可以将多种基因集的富集分数矩阵直接保存到Seurat对象中。...，半小提琴图主要由Seurat包和gghalves包生成；山峦图主要由Seurat包和ggridges包生成。...④.堆叠条形图堆叠柱状图具体展示每种基因集富集分析方法中每种细胞亚群中上调、下调和没有统计学差异的基因集数目；上方的条形代表每个亚群中不同方法中差异的基因数目，红色代表上调的差异基因集，蓝色代表下调的差异基因集...半小提琴图同时以小提琴图（左边）和箱线图（右边）进行展示。

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认识Seurat的空间单细胞对象结构

示范数据（10x技术）来源于：https://satijalab.org/seurat/articles/spatial_vignette.html#x-visium 因为我们要介绍的是Seurat的空间单细胞对象结构...简单的看看里面的结构发现第一层就有13个子对象，我们可以一个个来看看 > str(brain) Formal class 'Seurat' [package "SeuratObject"] with 13...的空间对象，就可以可视化啦。...的空间单细胞对象，所以基本上跟上面介绍的小鼠的大脑的空间切片单细胞转录组同样的数据分析思路。...标准10x技术空间单细胞文件的导入后的对象结构需要理解Seurat包的一些跟10x技术空间单细胞文件的导入相关的函数，比如： Read10X Load in data from 10X Read10X_h5

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stack plot(堆叠图)的数值排列问题

Mark一下昨天遇到一个问题，我想将图1按照G1（灰色柱子）的数值，由大到小进行排列作图（预想的结果如图2所示）。求助了GPT, 但总是没得到解决的办法。可能是我输入问题不够精准。。。

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Seurat对象的构建和信息提取

本期来介绍一下单细胞分析的第一步，Seurat 对象的构建和信息提取。...后续的分析在R语言中用 Seurat 包完成，需要将表达数据导入 R，并构建 Seurat 对象。以数据GSE134809[1]的 GSM3972009 为例，在 GEO 界面选中并下载后解压。...Seurat对象可以发现有非常多的信息，我们该如何理解Seurat对象？...又该如何提取其中的细胞信息表和表达矩阵呢？仍以数据 GSE122960 的 GSM3489182 为例。 Seurat对象的理解先来看看它的文件类型，可以理解为一个变量。...> dim(Seurat_object) [1] 19520 7222 最后来理解一下创建Seurat对象的函数，最重要的参数就是counts，所以Seurat对象可以简单理解为包含着表达矩阵的一个变量

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可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法

广为人知的seurat包就提供了5个方法来进行标记基因可视化，让我们来总结整理一下吧。...是一个被精心定义好的对象哦： > pbmc An object of class Seurat 13714 features across 2700 samples within 1 assay...of class Seurat 制作：有了做好的Seurat 对象，后续代码非常标准，如下: pbmc[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(pbmc,...根据生物学背景知识，我们需要可视化如下所示的各个单细胞亚群的标记基因，如下所示: ? 这个时候有5个可视化方法，分别是：小提琴图，坐标映射图，峰峦图，气泡图，热图。...小提琴图如下所示: ? 坐标映射图如下所示: ? 峰峦图如下所示: ? 气泡图如下所示： ? 热图如下所示: ? 文末小调研这5个可视化方法，小提琴图，坐标映射图，峰峦图，气泡图，热图。

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Python matplotlib绘制列表数据的小提琴图

本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。 ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI为300，其后的第一句代码...接下来，我们即可通过sns.violinplot()函数绘制小提琴图；这一函数还有很多参数，可以调整小提琴图的各项可视化配置，具体大家可以查看函数的官方帮助文档。...随后，通过plt.xlabel()函数、plt.xticks()函数等调整图片坐标轴标签、刻度标签的具体配置。最后，通过plt.savefig()函数将绘制好的小提琴图保存在指定路径中。

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单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析12

图片代码解析scRNA-seq processing workflow在处理完每个患者肿瘤样本后，我们运行以下脚本，将患者 1-5 的 Seurat 对象组合成一个代表患者 1-5 的 EEC 队列的多样本...Seurat 对象。...此脚本的起始输入是单个患者 Seurat 对象。输出是一个完全处理的多样本（EEC 群组）Seurat 对象。...####################################################################################################堆叠小提琴图...作者这里面用了小提琴的堆叠图，也是与传统的seurat出来的图可以更多的放一些markergene。

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MATLAB 柱状图（Bar）如何快速更改堆叠图的颜色

直接上成图：代码很简单： clear clc close all X = [8,1,9,3,6,9,3,5,4 3,2,9,2,6,4,9,5,1]; X = X'; color_matrix...,:)) set(h1(2),'facecolor',color_matrix(2,:)) axis([0 10 0 10]) %%设置横轴纵轴的长度...后记：写博客的初衷是分享经验，同时是算是自己对思路和代码的整理，方便日后处理数据，应该可以帮到很多人。...我已免费分享我的心得，如果看官还有其他问题的，那么：知识付费，我的时间和经验正好可以解决你的问题。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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为什么我的小提琴图不好看

作为开篇的介绍，这好像是我第一次写关于R画图的内容，原因呢当然是因为本人懒。现在既然有要做平台，那么就努力更新点干货给大家吧！虽然是一门统计语言，它的画图能力也毫不逊色。...“R以能创建漂亮优雅的图形而闻名。”这是《R语言实战》一书中对R语言的简短有力的一句评价。那么在研究生涯中。对于简单的统计图，我们使用prism、excel等画出来的竟然比自己用R画出来的还要好看。...于是乎，大家就开始在百度上搜啊搜，谷歌上搜啊搜，很难找到对上自己口味的图，找到了呢可能又没有代码实操。此次就是给大家这样一次机会，自己动手，丰衣足食。图给你，代码也给你。...函数名“可以给大家很好的帮助。最后的效果呢？是不是很赞？当然颜色不符合你的口味，大胆的去尝试不同的‘Red’Blue‘。...代码没有多余的了，全部分享给大家了。代码中需要用到的输入数据：临床信息和TP53的表达数据。

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导出Seurat对象中的单细胞表达矩阵

做单细胞数据分析的时候，我们经常会从公共数据库，或者从别人那里得到一个seurat对象，有些人可能想从这个seurat对象中提取原始的表达矩阵，自己再从头分析一遍。...我们先来安装相关的R包 #安装Seurat包，删掉下面一行#，然后运行 #install.packages("Seurat") #加载Seurat包 library(Seurat) #安装devtools...然后运行 #install.packages("devtools") #安装SeuratData包，删掉下面一行#，然后运行 #devtools::install_github('satijalab/seurat-data...pbmc3k数据集，如果已经安装过，可以跳过 InstallData("pbmc3k") #加载pbmc3k数据集 pbmc <- LoadData("pbmc3k") pbmc 下面就是pbmc这个seurat...对象的一些详细信息，包含2700个细胞，13714个基因。

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scRNA分析| gghalves绘制单细胞数据的豆荚图对半小提琴图

/对半小提琴图的方法。...首先下载gghalves-R包，然后geom_half_violin绘制分半小提琴图 library(Seurat) library(tidyverse) #devtools::install_github...(object = sce2, vars = c("celltype",gene,"group")) ) exprs$Proj <- "Seurat" 二 gghalves 绘图 1，绘制单一基因首先绘制单个基因的对半小提琴图...#从Seurat对象中提取细胞注释以及基因表达量 gene <- c("CD3D","CSTB","APOE","EGFR","VEGFA","IL6") exprs$Cell <- rownames...values = c("#E39A35","#68A180")) + labs(x = "", y = 'Expression Level') #y轴标题本文内容修改 p52 到这里就完成了分组情况下的对半小提琴图的绘制

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一文掌握小提琴图的所有画法

导语 GUIDE ╲ 我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合，箱式图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。...小提琴图是通过使用密度曲线描述一组或多组的数值数据分布。每条曲线的宽度对应于各区域数据点的近似频率。...ggstatsplot 首先向大家介绍一个小编最喜欢的小提琴图绘图方法ggstatsplot包里的ggbetweenstats，绘制的是箱式图和小提琴图的组合，而且自带统计分析。...这里的小提琴图是箱形图和核密度图的组合。...#小提琴图的宽 color="black", #小提琴图外框线的颜色 size=2, #小提琴图外框线的粗细 linetype

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标记基因可视化

前言将对应文章这张图： ? 会根据之前的6个发育时期和4个cluster的tSNE结果，进行一些marker基因的等高线图和热图可视化另外还有小提琴图： ?...# 每个基因的小提琴图都有4个cluster，对它们用不同的颜色 female_clusterPalette <- c( "#560047", "#a53bad", "#eb6bac",...---- 2 使用Seurat包带的函数进行可视化上一次已经做好了Seurat的tSNE分群结果，直接加载 load('seurat3-female-tsne.Rdata') DimPlot(object...然后画小提琴图和表达量热图 # 小提琴图 pdf('seurat3_VlnPlot.pdf', width=10, height=15) VlnPlot(object = sce_female_tsne...比较作者代码和Seurat的结果取同一个基因Nr2f2，看看它们的小提琴图： ? 然后如果我们自己画图呢？

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Seurat小提琴图为什么有的只有点儿？

作为一个生物信息工程师，看到这样的图，请解释。为什么CD14+ Mono和 Memory CD4 T 有怎么多的点，却没有小提琴呢？那，我们要看看作图细节了。...undebug(VlnPlot) p<-VlnPlot(pbmc3k.final, "CD4",slot = "data") #ggplot对象中记录了一张图的所有信息，为了方便演示，我们只取数据出来。...这里我们用seurat内部绘制小提琴图的方式还原了我们问题：为什么CD14+ Mono和 Memory CD4 T 有怎么多的点，却没有小提琴呢？...既然已经基本锁定问题，我们如何画出都有小提琴的小提琴图呢？也许可以用的方法之一就是，数据过滤。...Seurat小提琴图为什么有的只有点儿？那是因为还有更多的点没忽视。

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单细胞小提琴图+箱型图

做单细胞数据分析的时候，我们经常会用小提琴图来展示一些marker在不同细胞亚群中的表达情况。R的Seurat包中就有一个函数叫VlnPlot，专门用来画小提琴图的。...我们来看看这个函数的参数和使用方法我们用Seurat单细胞绘图函数DimHeatmap中的数据来举个例子。...我们看CD3E这个基因在不同细胞亚群中的表达情况，先用默认参数看看效果 load("scRNA.rds") library(Seurat) library(ggplot2) VlnPlot(scRNA,...features = "CD3E") 默认情况下，会同时画出小提琴图和散点图，还有右侧的图注。...= "CD3E",pt.size = 0)+NoLegend() 看样子是work的可能有些人想同时把箱型图也画出来，这样能看出各个分位数以及中值的情况。

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R语言中绘制箱形图的替代品：蜂群图和小提琴图

在这里，我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案：蜂群图和小提琴图。蜂群图原则上，蜂群图类似于一维散点图，因为它将单个测量结果显示为点。...但是，不同之处在于，蜂群图采用了一种逻辑，以确保所绘制的点彼此靠近且不会重叠。那么，什么时候应该使用蜂群图？由于蜂群图中的点不应重叠，因此此类图仅适用于相对少量的测量。...小提琴图的想法是将箱形图和密度图结合起来。...由于该图依赖于密度估计，因此只有在有足够数量的数据可用于获得可靠估计时，该图才有意义。否则，估计的密度可能表示数据中实际上没有的趋势。...在R中创建小提琴图为了演示小提琴图与箱形图的不同之处，请比较以下两种表示形式： grid.arrange(p.violin, p.box, ncol = 2) 在这种情况下，我们看到了小提琴情节的限制

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