作者:唐源 摘自:统计之都(微信ID CapStat) 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 g
ggfortify作为ggplot2的补充包,不仅可以应用于时序分析领域,还能应用于各种统计分析领域。
本文作者: 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 ggplot 的风格画出好看的图,大大地提高了工
今天向大家介绍一个绘制序列标识图的方法,这样更直观的展示测序数据的情况,让我们的数据更容易分析,gglogo是基于ggplot2绘制的。
之前小编给大家推荐过一个支持 R 语言的交互式图形库 Plotly ,不知道大家有没有试试用它画图呢,如果你觉得 Plotly 提供的代码还是有些冗长,那么可以看看今天这个 R 包—— autoplotly[1],它能帮你一行代码实现可视化。
PCA是为了更好地展示多维数据,通过线性转化,展示保留最多信息的主成分;将样本尽可能地分散地展示在坐标轴中达到可视化的目的;
好久不见,我们的直播又开始啦!今天,我们主要讲的是人群分布,先用简单的PCA来分析一下千人基因组的人群分布吧! PCA分析,就是主成分分析,我博客有讲过(点击最底部的阅读原文或复制链接http://www.bio-info-trainee.com/1232.html进行查看)。 PCA的原本目的是因为变量太多,想把它们合并成两三个变量,从而简化分析步骤。变量的多少代表维度的多少,一千维的数据已经无法想象了,但是二维和三维还是比较符合认知的。假设用PCA给千人基因组所有个体一个二维坐标,画在图上,就可以清清楚
1990年,伊丽莎白·牛顿在斯坦福大学通过研究一个简单的游戏获得了心理学博士学位。在这个游戏中,她把参与者分为两种角色:“敲击者”和“听众”。敲击者拿到一张25首名曲的单子,包括《祝你生日快乐》这种旋律简单的歌曲。每位敲击者挑选一首,把节奏敲给听众听(通过敲桌子)。听众的任务是根据敲击的节奏猜出歌曲。
Rplot_FVIZ.png可以很明显的看到,第一个主成分就把我们的NSCLC和SCLC区分的还不错 更多完整的PCA教程看群主之前的推文:
在下面的示例中,生存模型适合并使用来自 CRAN 包 randomForestSRC 进行预测,评分和性能分析。
本文将简要盘点R中常用的可视化包,并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
如果不对数据进行scale处理,本身数值大的基因对主成分的贡献会大。如果关注的是变量的相对大小对样品分类的贡献,则应SCALE,以防数值高的变量导入的大方差引入的偏见。但是定标(scale)可能会有一些负面效果,因为定标后变量之间的权重就是变得相同。如果我们的变量中有噪音的话,我们就在无形中把噪音和信息的权重变得相同,但PCA本身无法区分信号和噪音。在这样的情形下,我们就不必做定标。
ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包,它有助于数据绘图。在本实验中,我们将简要介绍该软件包的一些功能。如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息,我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
lncRNAs PVT1 and HAR1A are prognosis biomarkers and indicate therapy outcome for diffuse glioma patients
没有体现任何的基因差异或者样本聚类(热图中的聚类是自然层次聚类),可以看到样本名都是无规律的交叉显示
能制作这样图表的工具很多, 我比较喜欢ggplot2+AI, 当然,或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节,不过,我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。
链接在:https://raw.githubusercontent.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq/master/data/female_count.Robj
github代码在:https://github.com/jmzeng1314/scRNA_smart_seq2/archive/master.zip
数据包: ALL, CLL, pasilla, airway 软件包:limma,DESeq2,clusterProfiler 工具包:reshape2 绘图包:ggplot2
之前在 差异分析及可视化 中使用monocle的plot_cell_clusters函数画出了PBMC的第4和第10群两种不同T细胞的差异。那么这个分析一定要用包装好的R包吗?不是的,即使不使用别人做的R包,自己也能利用作图原理画出来
为了查看降维聚类的可视化效果,我们先用相似样本降维聚类,然后使用具有差异的样本查看聚类效果。
我们阅读量破万的综述:RNA-seq这十年(3万字长文综述)给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战:
处理批次因素最好的方式还是如前面所述将其整合到差异基因鉴定模型中,降低批次因素带来的模型残差的自由度。但一些下游分析,比如数据可视化,也需要直接移除效应影响的数据来展示,这时可以使用ComBat或removeBatchEffect函数来处理。
R 语言的一大优势就是有各种各样的扩展包,所谓 R 扩展包,就是将数据处理的算法通过 R函数来实现,再加上测试数据,说明文档整合在一起,就是 R 的扩展包。在使用 R 的过程中,肯定需要使用到 R 的包,因此,需要掌握 R 包的管理,包括包的查找,安装,加载,升级,取消加载,删除,查看帮助文档等等操作。
https://github.com/lopusz/awesome-interpretable-machine-learning
可以看到各个细胞亚群,都是有CD4基因表达的,我们虽然命名了 Naive CD4 T和Memory CD4 T",但是它们并没有特异性的高表达CD4基因哦!
批次效应表示样品在不同的批次处理和测量时引入的与生物状态不相关的系统性的技术偏差。很多因素都可能导致批次效应的产生,如不同实验条件、不同操作者、不同公司的试剂、不同批的试剂、实验开展的时间、检测设备、不同的测序批次等。
直方图是一种对数据分布情况进行可视化的图形,它是二维统计图表,对应两个坐标分别是统计样本以及该样本对应的某个属性如频率等度量。
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。
主要资源来自TensorFlow中文社区,翻译借助谷歌翻译,仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库,利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库,有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++,C,Python以及Java接口),支持Win
数据集为GSE149638, 2x101 bp paired-end RNA-seq,Illumina HiSeq 2500 with poly-A selection。源于健康人的M0和M1 macrophages。原始数据M0和M1各有48个重复。全部使用还是需要耗费一定时间和计算资源的,这里就各挑选3个重复进行练习。
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