使用pheatmap包绘制热图 一般而言,pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解,对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。 rm(list=ls()) setwd("E:\\Rwork") library(pheatmap) #创建数据集test测试矩阵 test = matrix(rnorm(400), 20, 20) colnames(test) <- paste("sample",1:20,sep = "") rownames(test) <- paste("ge
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。
PS :我看到实习生还自创了一个函数:pca_plot = function(dddd,ggggg),看起来是比较有编程天赋的,值得大力培养!
另外,注意最好每次运行代码之前,都要清空一下变量,然后设置不要将字符型变成因子型向量
数据挖掘3 sunqi 2020/7/11 概述 对下载好的基因初步分析,进行PCA分析和热图绘制 PCA 绘制 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) load(file = 'step1-output.Rdata') table(group_list) ## group_list ## Control Vemurafenib ## 3 3 # 查看数据 dat[1:4,1:4] ## GSM
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
作业参考的文献:Integrated analysis reveals five potential ceRNA biomarkers in human lung adenocarcinoma
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。
airway数据集这里我就不多说了,搜索生信技能树早期教程可以看到很多介绍,使用下面代码就可以简单探索。
DESeq2 工作流程的下一步是 QC,其中包括样本和基因程度上,以对计数数据执行 QC 检查,以帮助我们确保样本或重复看起来良好。
还亲自写了一个提问参考范文:如果这样问问题,大家可能会更趋向于帮助我 ,都是非常值得大家学习的,不过对于简单的R代码咨询,主要都是一些ID转换,字符串操作技巧等等,我这里还有另外一个提问沟通指南。
前面我们在教程:使用R包deconstructSigs根据已知的signature进行比例推断,顺利的把508个病人,根据11个signature进行了比例推断,得到的比例矩阵以普通的热图,以及pheatmap包自带的层次聚类如下:
DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC,它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤,以帮助我们确保样本/重复看起来良好。
本来有statquest珠玉在前,我实在是提不起笔和勇气写统计学专题,但是最近直播单细胞转录组数据分析发现这系列知识点实在是太重要,而我的习惯是,讲不清楚的知识点不认为自己掌握了,所以还是尝试着介绍一波。
差异基因的生物学功能富集分析,除GO和KEGG外,另一种较为稳妥的生物学功能数据库注释是GSEA方法,研究者可以针对特定的通路基因进行研究,再加上基因的表达热图更为直观!(下面演示一个批量运行的示例)
然后下载了自己感兴趣的项目的每个样本的idat原始文件,也可以简单通过minfi包或者champ处理它们拿到一个对象。
原来的bulk-RNA差异分析一般需要比较处理组(例如有三个样本)和处理组(例如也有三个样本),这里对于单细胞来讲,每个细胞就是一个样本,于是有768个样本,但是还是不能直接进行差异分析,还是需要先分个组,看看哪些细胞离得更近,就划分为一组,最后对每个组进行比较
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
重启session(重新打开RStudio、重启R,打开新的session)时需要重新加载R包
可以看到,两个分组差异是有的,但是肉眼其实看不清楚基因层面哪些高表达哪些低表达。因为不同基因的表达矩阵本身差异很大,但其实我们仅仅是关心同一个基因在不同分组样本的表达,我们并不会关系不同基因的表达量问题,所以需要按照基因(行)对表达矩阵进行zscore转换。
·上下五条线的意思 中间的又黑又粗的—中位数;上下两条线是最大值和最小值;方框的上下两条线是75%和25%(四分位数);在外面的点-离群点
实际上写完了这个全网最好的差异分析代码:免费的数据分析付费的成品代码 我就可以收工用来,但是永远不能低估粉丝的疑惑数量,任何一个细节都会被拿出来剖析。
生成Group向量的三种常规方法,三选一,选谁就把第几个逻辑值写成T,另外两个为F。如果三种办法都不适用,可以继续往后写else if
链接:https://pan.baidu.com/s/13l8UtKvvDxFWL8ikzq7vJw 提取码:ttb4
可以看到,我给这3个分组的表达量各自随机挑选了1000个基因进行系统性的提高,如下所示:
看到这张图是不是眼前一亮的感觉,觉得你的预后类型文章就差这一张图了呢?那么恭喜你,看完这个帖子就能将它收入囊中了。
那么,对于大样品队列的转录组,很多时候是没有已知的合理的分组, 这个时候会人为的去分组后看队列异质性,比如根据免疫高低进行分组。
热图是科研论文中一种常见的可视化手段,因其丰富的色彩变化和饱满的信息涵盖量,往往是一篇文章中最引人注目的所在之一。上至CNS顶刊,下至1到2分小文,可以说热图无处不在,堪称文章C位。如何做出一张完美的热图,是居家旅行(科研写作),拜访亲朋好友(征服editor和reviewer的心)必备技能。本次教程,我们将为大家详细讲述如何使用R语言绘制高大上的热图。
热图绘制 - pheatmap 绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap.2等。 相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。那我们来看看效果怎样。 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;10
最近在做免疫浸润方面的分析,主要是重现5.6分文章《Classification of triple-negative breast cancers based on Immunogenomic profiling》的分析内容。其中有一张免疫分型的热图,非常的重要,通过该图(下图)可以发现,乳腺癌可以很好的分成3个免疫亚型。今天就教大家采用pheatmap 重现这张图。
TCGAanalyze_LevelTab()将差异表达基因在正常和肿瘤组织中的表达量数据添加到差异表达分析结果中的主要用法:
这天,接到了生信技能树创始人jimmy老师的一个任务,要重复一篇CELL文章中的一个图示:
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
这里需要使用差异比较用到的limma包,在使用这个包进行分析之前,需要准备三个矩阵 * 表达矩阵 * 分组矩阵 * 差异比较矩阵
箱型图不显示原始数据点,而是采用样本数据,根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外,它们用星号显示落在箱须之外的离群值
但是如果添加多组注释信息的话,他的图例是从上到下依次排列,如果太多图例就会超过绘图边界,比如
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。
其中生物学功能数据库注释目前最稳妥的是GSEA方法,但是文章在标准的gsea图下面加上了一个热图,蛮有意思的:
统计学是一门很深的学问,这里仅仅是出题帮助大家熟练使用R语言来学习统计学知识,具体知识点需要更深入阅读书籍或者教程:
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
参考https://www.zhihu.com/people/gu_chen/posts?page=2
数据包: ALL, CLL, pasilla, airway 软件包:limma,DESeq2,clusterProfiler 工具包:reshape2 绘图包:ggplot2
昨天的讨论:TCGA等大样本量差异分析该使用DEseq2还是edgeR呢? 让大家印象深刻,也有不少留言问到如果转录组测序数据集有批次效应该怎么办。所以我打个补丁给大家,其实使用DEseq2做转录组测序差异分析的时候顺便去除批次效应。
输入数据是数值型矩阵/数据框,颜色的变化表示数值的大小。有相关性热图和差异基因热图。
然后我们把这个代码移植到了转录组测序数据集,详见:表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析,它实际上并不是真正的时间序列采样的转录组,仅仅是因为疾病的状态具有连续性而已。以看到:
热图比较有意思,最常用的科研可视化做图,观察显著、直接、简单粗暴。这是Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。
https://github.com/jmzeng1314/scRNA_smart_seq2/blob/master/scRNA/study_scRNAseq.html
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