http://www.kateto.net/wordpress/wp-content/uploads/2019/06/sunbelt2019.zip
STRING 链接 https://string-db.org/ 数据集我使用R语言包clusterProfiler中经常用作示例的基因列表 获取gene symbol的代码
net<-graph_from_data_frame(d=links,vertices=nodes,directed = T)
scale_edge_color_continuous(low = "cyan",high = "red")
本文将通过R包STRINGdb来进行string蛋白互作分析，同时会利用igraph和ggraph对互作网络进行可视化。
树状结构的数据在生活中非常常见，比如层次聚类的结果，这种数据通常有一种包含关系，上面一层可以分为多个分支，每个分支又可以继续分。
大数据文摘出品 编译：睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图？下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时，还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点（nodes）为地理位置的网络图进行可视化时，比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系，因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中，节点的分布取决于
好久没更了，实在是太忙了，值班真的是根本不不睡觉啊，一忙一整天，忙到怀疑人生。😭
用到的仍是上一次的示例数据，为Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成， 包括writer,source, destination和date
用到的仍是上一次的示例数据，为Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成，
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
图片来源：https://www.data-to-viz.com/graph/arc.html
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
输入1： install.packages("ggraph") library(ggraph) install.packages("igraph") library(igraph) myedges <- import("edges.xlsx");myedges myedges1 <- myedges[-3] myvalue <- rbind(,myedges []);myvalue myvertices <- data.frame(name = unique(c(as.character(myedges
❝最近看到一个非常好的案例来分享一下，使用igraph，ggraph等R包来自定义绘制代谢通路pathway， 原文文档链接见下方，数据可自行去官网下载。代码过程很是简洁，当然难点也许在于构建边文件与点文件。 这需要各位观众老爷细细品味 ❞ 原文文档 ❝https://github.com/cxli233/ggpathway❞ 加载R包 library(tidyverse) library(igraph) library(ggraph) library(readxl) library(viridis) li
旭日图（sunbrust diagram），通常也被称为多层饼图（multi-level pie chart）或径向树图，通常会用来展示层级占比关系，通过一系列的圆环展示层次结构。冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。
STRING（https://www.string-db.org）是已知和预测的蛋白质-蛋白质相互作用的数据库。交互包括直接（物理）关联和间接（功能）关联。数据库包含来自众多来源的信息，包括实验资料库，计算预测方法和公共文本集。每次互动都与组合的置信度相关综合各种证据的分数。目前，涵盖了来自5090的超过24百万种蛋白质生物。STRING数据库可用于在基因列表中添加含义。STRINGdb R软件包，以方便用户访问STRING中的数据库。在本指南中，以示例说明了该软件包的大多数功能。此外，iGraph包作为代表蛋白质-蛋白质相互作用网络的数据结构。
❝本节来介绍如何使用「ggraph」包来绘制相关性网络图，非常简单的一个小案例； 加载R包 library(tidyverse) library(widyr) library(ggraph) library(tidytext) library(RColorBrewer) 导入数据 df<- read_csv("data.csv") 数据清洗 ❝使用「str_to_lower」将字符转换为小写，[:punct:]将标点符号移除 ❞ p <- df %>% mutate(tags = str_to_
1写在前面 天真的好冷啊，不知道各位穿秋裤了没有，有没有感冒。😘 这期就介绍一下ggokabeito包，是一个支持ggplot2和ggraph的即用型配色包，喜欢就去安装吧。🤪 再放一张去年拍的雪人照片，哈哈哈哈哈。☃️ 📷 2用到的包 rm(list = ls()) #devtools::install_github("malcolmbarrett/ggokabeito") library(tidyverse) library(ggokabeito) library(igraph) library(ggr
clusterProler包可以进行富集分析和可视化，对于富集结果它有一个goplot的绘图类型，用于绘制显著富集通路的有向无环图（DAG）。如下图所示的一个goplot是根据clusterProfiler的自带数据绘制，goplot可以展示富集通路的父通路，并最终定位到了cellular_component（CC）上（这是自然，因为就是进行的CC通路富集）。
好长时间没更新了，这周真的是天天都在手术室度过，常讲到的一句话就是苦的一比啊。🫠
clusterProfiler包用于富集分析和可视化是非常好用的，语法简洁而统一。
报错信息表明rcorr函数在尝试计算Spearman相关性时遇到了问题，原因是数据中的某些变量（列）的观测值数量不足以进行相关性分析。具体来说rcorr 函数要求每个变量至少有5个观测值来计算相关性。
David Salazar 发布了一系列博客介绍因果关系。在之前的文章中，他将因果关系定义为干预分布（interventional distribution），并介绍了两种识别因果关系的策略：后门准则和前门准则。然而，这些准则并不适用于所有因果关系。
http://yulab-smu.top/treedata-book/index.html
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04897-6
在R升级到4.0+后，clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误，这个现象以及解决方法在以前的推文：R tips：debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过。现在再提到一次，主要是对这个现象进一步的进行深入探讨，并给出一个更加优雅的解决办法。
经过研究表明，在旅行者的决策过程中，TripAdvisor（猫途鹰，全球旅游点评网）正变得越来越重要。然而，了解TripAdvisor评分与数千个评论文本中的每一个的细微差别是很有挑战性的。为了更彻底地了解酒店客人的评论是否会影响酒店的加班表现，我从TripAdvisor截取了一家酒店 – 希尔顿夏威夷度假村（Hilton Hawaiian Village）的所有英语评论 （Web抓取的细节和Python代码在文末）。
百度百科对进化树的定义是：在生物学中，用来表示物种之间的进化关系。生物分类学家和进化论者根据各类生物间的亲缘关系的远近，把各类生物安置在有分枝的树状的图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系。在进化树上每个叶子结点代表一个物种，如果每一条边都被赋予一个适当的权值，那么两个叶子结点之间的最短距离就可以表示相应的两个物种之间的差异程度。同时有很多算法应运而生主要包括：贝叶斯法（Bayesian），最大似然法（Maximum likelihood，ML），最大简约法（Maximum parsimony，MP），邻接法（Neighbor-Joining，NJ），最小进化法（Minimum Evolution，ME），类平均法（UPGMA）。与此同时相对应的软件也出现，下图总结来源于网络：
相关系数矩阵可视化已经至少有两个版本的实现了，魏太云基于base绘图系统写了corrplot包，应该说是相关这个小领域中最精美的包了，使用简单，样式丰富，只能用惊艳来形容。Kassambara的ggcorrplot基于ggplot2重写了corrplot，实现了corrplot中绝大多数的功能，但仅支持“square”和“circle”的绘图标记，样式有些单调，不过整个ggcorrplot包的代码大概300行，想学习用ggplot2来自定义绘图函数，看这个包的源代码很不错。还有部分功能相似的corrr包（在写ggcor之前完全没有看过这个包，写完之后发现在相关系数矩阵变data.frame方面惊人的相似），这个包主要在数据相关系数提取、转换上做了很多的工作，在可视化上稍显不足。ggcor的核心是为相关性分析、数据提取、转换、可视化提供一整套解决方案，目前的功能大概完成了70%，后续会根据实际需要继续扩展。
geom_tiplab()函数中的一些参数 align=T 标签右对齐 linesize = 16 标签右对齐后会有线连接，设置线的粗细 linetype = 1 设置线的类型，默认是虚线 offset=2设置标签距离枝末端的距离
那么圆形的树状图如何实现呢？我查找了一下相关资料。R语言包dendextend这个包可以实现，利用help(package="dendextend")查看帮助文档，能够看到其中的一个小例子
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01127-7#Sec31
几何对象的本质，也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后，便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层，接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等，便可以实现图层的添加。
❝本节来介绍如何使用「camcorder」包来将「ggplot2图形转换为GIF动画文件」，下面小编就来通过几个案例做演示，希望各位观众老爷能够喜欢。更多详细内容请参考作者官方文档❞
数据是存在PG数据库中，可通过node连接获取，可通过如下语句直接将结果转换为geojson。
大家好，我是技能树的老朋友啦，三年前在群主的第一波RNA-seq入门8步活动中因为表现优异获得群主青睐成为技能树VIP一员，也开启了自己的学习经验分享人生！
https://github.com/AnimalGenomicsETH/bovine-graphs/tree/main
在ROS的世界里，最小的进程单元就是节点（node）。一个软件包里可以有多个可执行文件，可执行文件在运行之后就成了一个进程(process)，这个进程在ROS中就叫做节点。 例如有一个node来控制底盘轮子的运动，有一个node驱动摄像头获取图像，有一个node驱动激光雷达，有一个node根据传感器信息进行路径规划……这样做可以降低程序发生崩溃的可能性
ggtree是R语言中一个强大的系统发育树可视化及注释软件包，在Bioconductor中发布，同时兼有ggplot2的优点。ggtree可以读取多种格式（包括newick，nexus，NHX，jplace和phylip）的系统发育树，并结合不同类型的相关数据进行注释分析。在R中ggtree的安装方法如下：
以上包中ggalluvial，networkD3，riverplot三个均可构建桑基图，当然从简单到复杂就是networkD3->ggalluvial->riverplot。那么接下来我们看下具体如何实现图的绘制。
本文讲述了一位技术社区内容编辑人员对技术社区建设的思考，以及对于技术社区建设的总结和思考。作者认为技术社区的建设需要注重用户需求、技术研究和社区文化等方面，同时需要保证技术社区建设的可持续性。作者还认为，技术社区的建设需要注重用户的参与和反馈，以及社区建设的透明度和公平性。
论文中的进化分析用到了64条冠状病毒的全基因组序列 其中有6条是武汉新型冠状病毒基因组序列
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01146-6#Sec44
今天的推文内容主要参考 https://www.rpubs.com/michelleprem/683962 https://fuzzyatelin.github.io/bioanth-stats/module-24/module-24.html 首先是读入数据 今天推文用到的示例数据是参考链接2中提供的usflu.fasta，fasta文件已经比对好，R语言里读入fasta格式的数据可以使用adegenet包中的fasta2DNAbin函数 #install.packages("adegenet") li
进化算法是一类受到自然界进化过程启发的优化算法，能够应用于各种优化问题。其中，基因表达式编程（Gene Expression Programming，简称GEP）是一种基于进化算法的符号回归方法，通过演化生成可以解决复杂问题的数学模型。本文将介绍基因表达式编程的基本原理、操作步骤以及应用领域。
1决定使用geometry_based pattern 还是array_based pattern
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