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
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
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!
C4看起来不像中性粒细胞呀,其中RPL5、RPS12、RPL13、RPL4、RPL10和RPL23A都是核糖体相关蛋白而非中性粒细胞特异性marker,此外HLA-DPA1、HLA-DPB1和HLA-DRA都是MHC-II型基因,似乎不表达于中性粒细胞?
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
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。
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
有了好的代码,甚至非本专业的财务人员都可以复制粘贴我们写好的的代码,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释 , 但不一定每个人都能合理的解释各个单细胞亚群,而标记基因是其中最重要的一个手段来辅助说明你的细胞亚群。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。
为什么CD14+ Mono和 Memory CD4 T 有怎么多的点,却没有小提琴呢?
上一篇学习了单个配体受体或信号通路的可视化方式,这篇学习多个配体受体对和信号通路及相应基因表达水平的可视化。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析(一) scRNA-seq聚类分析(二) scRNA-seq Clustering (一) scRNA-seq Clustering (二) scRNA-seq Clustering quality control (一)scRNA-seq Clustering quality control (二)scRNA-seq marker identification(一)
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
如何画出比较好看的堆积小提琴图?这里主要用到StackedVlnPlot的功能,下面整理了实现的方法 code来自 MingTang
小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。它是箱式图和密度图的组合,密度图通过旋转放置在箱式图侧边,以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。主要是数据的分布,可以看出是双峰的还是多峰的
这几天小编被朋友圈刷屏,流式行业巨头BD公司将在中国推出全新一代的FlowJo® Portal门户激活系统以及单细胞数据分析软件SeqGeqTM。FlowJo®软件只要做流式的老师肯定不会陌生,近些年FlowJo®研发团队也是在致力于高维流式数据分析方面,开发了种类非常多的算法插件,基本上降维/聚类/可视化的算法插件分析都有。加上推出了不用装插件的Pluginplay bundle欢乐包,插件也不用费劲装了,也是给没有生信背景的科研人员提供了非常不错的选择。
前几期我们介绍了对单个样本进行处理,本次我们介绍如何处理多个样本以及如何对多样本进行整合矫正。
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1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
这里我画的确实不咋美观呢【此外,似乎原文的marker不是按照top基因来选的?】
小提琴图在单细胞领域应用非常广泛,能比较好的展现具体的某个基因在不同的单细胞亚群的表达量高低分布情况,如下:
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、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。
但是真实数据分析有时候需要个性化的图表展示,也就是说这5个函数不仅仅是要调整很多参数,甚至需要自定义它们,让我们来看看示例:
Seurat是一个分析单细胞转录组数据的R包,提供了t-SNE降维分析,聚类分析,mark基因识别等多种功能,网址如下
以Seruat官方教程和数据为练习,地址:https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial.html, 那下面我们就开始吧。
小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似,它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布,我们可以通过观察来比较这些分布。与盒形图不同,因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。
小提琴图(Violin Plot) 是一种用于展示和比较数据分布的可视化工具。它结合了箱形图(Box Plot)和密度图(Kernel Density Plot)的特点:中间有箱形图表示四分位数和中位数,外围是密度估计曲线,显示数据分布的密度。这种设计旨在提供关于数据分布形状、峰度和离散性的直观信息。
最近,郑州大学第一附属医院的史阳同学无私的分享了他对这些基础函数的改造,颜值说不上巅峰,但打败基础函数是没有问题的, 同时也算是抛砖引玉吧,希望广大生信技能树粉丝们都投稿分享自己的创作,投稿请发邮件到 jmzeng1314@163.com
在ncount_RNA 和nFeature_RNA辅助过滤中,使用小提琴图对所有细胞中检测到的分子总数(ncount_RNA )以及基因数量(nFeature_RNA)进行可视化,帮助我们判断细胞在哪些位置的密度高,从而推断一个过滤的阈值
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。
鉴于有些读者对单细胞分析还不是很熟练,但是又想要看单细胞数据里某个基因的表达,或者某种细胞的分组比例,或者画umap图、画小提琴图....
大家在处理数据时经常会遇到非正态分布数据,很多人就不知道该用哪种图来呈现数据了。此时可以考虑使用四分位图,而今天要聊的小提琴图可看成是四分位图plus版。
小提琴图(Violin Plot)是一种数据可视化工具,用于展示数据分布的密度和分布情况。它通常用于比较不同组或类别的数据分布。在Python中,我们可以使用seaborn库来轻松绘制小提琴图。本文将详细介绍如何创建小提琴图,并提供示例以帮助您更好地理解。
因为参数需要自己摸索和调整,所以其实拿到细胞亚群数量是因而而异的,取决于你前面降维的程度,分群的算法和参数。不过最重要的是拿到了不同细胞亚群后需要对它进行命名,给出生物学的解释。不同的人分析同一个数据集,有略微不同的结果是可以接受的,保证自己的生物学故事圆满即可。
现在的单细胞分析,往往避免不了scanpy的使用,我们可以通过对比seurat来学习scanpy
这张图的每一个点都是一个细胞,同一个颜色的点被认为时一类细胞,那末到底是什么细胞呢,可以通过marker基因进行分析。
小提琴图主要用于显示数据分布及其概率密度。中间的黑色粗条表示四分位数范围,从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间(以外则为异常点),而白点则为中位数。小提琴图结合了箱线图和密度图的优点,既可以了解数据统计信息,也可以了解数据分布特点。
相信大家对小提琴图并不陌生,它是比箱形图更易于视觉直观解读的图形绘制方法。它使用数据的核密度估计值代替了箱形图,并可选择叠加数据点本身。小提琴图是箱形图的升级加强版,对数据分布有更丰富的理解,同时不必占用更多空间。在小提琴图中,可以轻松发现过于稀疏的数据或多模式分布,而这些在箱形图中可能不会被注意到。本文推荐一款由Bastian Bechtold开发的小提琴图绘制工具箱 —— Violinplots。
(1)输入数据 所使用的是经典的iris数据, 包括有sepal_length, sepal_width, petal_length,petal_width和 species五个变量,其中前四个为数字变量,最后一个为分类变量 import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') df.head() Out[25]: sepal_length sepal_width petal_length petal_width species 0
山峦图,英文名叫做ridge plot,其本质上是密度图(density plot),其实中文并没有统一的称呼,但是由于其外貌高低不平,形似山川,一般称呼其为“山峦图”。山峦图的用法与小提琴图、箱形图相似,主要用于可视化数据的分布情况,而外形上却具有中国山水画的美感。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记,要是有兴趣的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dataviz/
课前准备,R语言的安装和配置都OK了吗?生物信息系列课程-R语言入门;挖掘GEO速成SCI文章系列教程(3)-R语言基础。小板凳排排坐,飞飞老师要开课~
箱形图 非常有用,因为它们不仅指示中间值,而且还显示了第一四分位数和第三四分位数的测量结果变化。但是,也有一些图提供了一些附加信息。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。
它显示了定量数据在一个(或多个)分类变量的多个层次上的分布,这些分布可以进行比较。不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。
小提琴图是帮助研究人员可视化数据的强大工具,尤其是在分析的质量检查和探索部分,小提琴图比箱线图更灵活地绘制变化。
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。
和之前学习Pandas一样,我们继续以宝可梦数据集作为学习可视化的例子,进而梳理Python绘图的基本操作,主要涉及seaborn以及matplotlib两个可视化库。
对于之前从CellRanger得到的比对结果,读取sample/outs/filtered_feature_bc_matrix文件夹下的三个文件:barcodes.tsv(1列,为barcode名);genes.tsv(2列,第1列为ENS编号,第2列为基因名);matrix.mtx(3列,第1列为基因编号,第2列为细胞编号,第3列为对应的reads数)
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