今天我们接着讲绘制热图时候的一个小技巧，如何显示样本的类型。我们经常还在文章中看到类似下面这样的热图。会在列的上方用颜色标注样本的类型。这样可以一目了然的看出找到的差异表达基因能否很好的将不同类型的样本区分开。今天我们就来用R代码来实现。
也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图
今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图，这次我们使用gplots这个R包里面的配色方案
TCGA是不错的癌症研究数据资源，但癌症研究不只是有TCGA。ICGC国际癌症基因组联盟，有亚洲、澳大利亚、欧洲、北美和南美17个行政区的89个项目，包括25,000个肿瘤基因组。目的是To obtain a comprehensivedescription of genomic, transcriptomic and epigenomic changes in 50 different tumor types and/or subtypes which are of clinical and societ
刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程（都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了），数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是imagp，也不是imap，更不是GPS（此处有个省略50字的悲伤故事）。它是ImageGP — 画个Picture。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
其实每一张热图后面都对应一个表达矩阵。如上图所示，每一行是一个基因，每一列是一个样本。每一个小的色块，就是这个基因在这个样本中的表达量。只是这里用颜色的深浅来表示基因表达值的高低而已，颜色越红，表达值越高。颜色越蓝表达值越低。
ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。考虑从随机转移矩阵中创建马尔可夫链的四状态马尔可夫链，该模型模拟了国内生产总值（GDP）的动态
在小编的印象中，2年前纯生信文章要是发5分以上还是比较容易的。However，不知什么时候，某个审稿人大脑抽筋，要求做实验来验证，现在的纯生信文章想突破5分还是不容易啊！那么今天，我们就来欣赏这个复旦小哥哥生信文章的魅力吧！文章是今年7月15日发的(最新啊！)，题目如下：
基因表达的差异性分析是生物信息学中的必经之路。那么，基因表达差异的可视化展示也就具有了很重要的地位。首先我们介绍下目前在基因表达差异性可视化中的集中展示形式：
在一篇论文中，最引人注目的除了标题和摘要，便是嵌于文中的各种图表了。而图形凭借其更为直观的表达效果一直备受学术界青睐，可以说如何用更为美观的图形更恰当、更全面、更精准地展现研究结果，是所有研究者一直在探索的课题。
在生物信息分析中，经常会做序列分析图（sequence logo），这里的序列指的是核苷酸(DNA/RNA链中)或氨基酸(在蛋白质序列中)。sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性，据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征，如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。
被R语言折磨是每个想做生信的科研人的日常，只要随便一搜，全都是科研人被R语言虐得死去活来的心路历程。
前段时间小编给大家推荐了一个非常优秀的在线图表绘制工具：绘图技巧 | 超多种类在线可视化图表制作工具推荐。这个工具偏商业化图表绘制，这两天小编在查阅资料时发现了一个宝藏在线可视化工具-Hiplot，这个网站绘制的图表全部都是学术类型的，这下，不会代码的小伙伴也可以绘制高质量的科研学术类图表啦。接下来，就让小编给大家介绍一个这个在线工具的基本绘图流程吧~~
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R语言什么鬼？可以用来做什么？和大数据又有什么关系？有没有好的课程推荐啊？学大数据一定要懂R语言么？…… 网络上太多类似的问题，如果恰好你也有类似的疑惑，那么希望阅读本文之后你不再困惑~ 〓R语言简介： R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 其功能包括： 数据存储和处理系统； 数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）； 完整连贯的统计分析工具； 优秀的统计制图功能； 简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种
编译|崔浩 校对|姚佳灵 高级可视化效果 什么是Hexbin Binning？ 如果在同一个地方有很多点（overplotting），我们可以使用Hexbin包。六边形面元划分是一种二元直方图，对大数量级结构的数据集的可视化非常有用。下面是代码： >library(hexbin) >a=hexbin(diamonds$price,diamonds$carat,xbins=40) >library(RColorBrewer) >plot(a) 我们也可以创建一个调色板，然后用Hexbin绘图功能以获得更
建国70周年大庆即将到来，各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日，在这个举国欢腾的时刻，我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
几十年来，研究人员和开发人员一直在争论，对于进行数据科学和数据分析，Python和R语言哪个才是更好的选择？近年来，数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可，而且还得到了许多学术机构的认可，目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。
RNA-seq是研究转录组应用最广泛，也最重要的技术之一。RNAseq其分析内容包括序列比对、转录本拼装、表达定量、差异分析、融合基因检测、可变剪接、RNA编辑和突变检测等，具体流程和常用工具如下图所示。通常的分析不一定需要走完全部流程，按需进行，某些步骤可以跳过、简化等。
博客地址：https://www.jianshu.com/u/619b87e54936
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。
TCGA数据挖掘真的是绵绵不绝，这里就不再赘述了，从基因集到ceRNA，到可变剪切，肿瘤免疫， 再到现在的m6A和自噬基因， 马上缺氧,代谢应该是也要出来了，每次一个策略就是33篇数据挖掘文章。真的是很不走心，比如最近有学徒一直咨询我的m6A，我发现仅仅是ccRCC的就有4篇，有一个很简陋的文章，完全是6个网页工具图表拼凑的，再加上一点点多组学。
扫描文件的时候每一页都是单独保存的，这个时候我想把他们合并成一个完整的pdf文件，借助Adobe Acrobat Pro DC 这个软件可以很方便的实现
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释，比如GO或者KEGG的注释，注释好以后通常是富集分析。如果是研究比较多的物种，可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好，最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。但是如果是比较小众的物种，没办法借助clusterProfiler这个R包的话,如何得到和clusterProfiler一样的可视化结果呢？今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码
我按照上面文章思路，写了TCGA数据分析部分的代码，当然模拟的数据不是文章的肿瘤数据，数据是TCGA-STAD转录组和临床的数据，分析的基因是我随便找的基因，所以结果没有那么好，只是一个处理流程而已，根据自己研究方向订呗。
以下5种语言NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？ 我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景 本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。 本次要比较要5种编程语言(NODE，LUA，Python，Ruby，R)
为了分析不同类型、组织起源肿瘤的共性、差异以及新课题。TCGA于2012年10月26日-27日在圣克鲁兹，加州举行的会议中发起了泛癌计划。参考：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6000284/ 为此我也录制了系列视频教程在：TCGA知识图谱视频教程（B站和YouTube直达）
长期更新列表： 视频讲解-R爬取生信软件列表到思维导图 生信技巧第二课-使用markdown记录和分享笔记 本期视频，学会R语言，方便你我他~~~ 为什么需要学习R语言呢？ 可能是想画一个热图 或
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。
分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数
让我们快速浏览一下这张图表： 这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下，如果这些信息通过表格来告诉投资者，你认为你会花多长时间来向他
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、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 （原理、代码和评述）)、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) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
偶然间在github 上发现的这个链接，示例数据和代码都有，很好的R语言学习素材 链接是 https://github.com/blmoore/blogR ，主要内容有 image.png 光看这个可
如果是要更改x轴左右的间距把scale_y_discrete()换成scale_x_discrete()就可以了
这里新学到的一个知识点是拼图的时候可以使用plot_spacer()函数占据一个空白位置
R语言拥有完整体系的数据分析工具，为数据分析和可视化提供的强大图形功能，所以对于数据分析师来讲，掌握R语言是非常有必要的，本期开始更新R语言新手教程，内容来源于B站播放量最高的R语言教程的笔记，如果大家没有时间刷视频，可以通过公众号的文章节约时间，快速学习。
根据爱彼迎的2009-2014年的用户数据，预测用户第一次预约的目的地城市。同时分析用户的行为习惯。
这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下，如果这些信息通过表格来告诉投资者，你认为你会花多长时间来向他解释？ 如今的世界里，随着数
肿瘤“种子与土壤”学说是肿瘤生物学最具影响力的理论之一，自提出以来就受到了广泛的认可和延伸。该理论认为肿瘤的发生发展不仅是肿瘤细胞遗传学和表观遗传学方面的改变，还有肿瘤微环境作为恶性种子生长繁育的“肥沃土壤”，彼此相互影响，共同进化，促进了肿瘤的产生。肿瘤微环境火了，大家都想把自己的分析向肿瘤微环境靠，今天小编跟大家分享一篇近期发表在frontiers in oncology（IF：4.137）上的肿瘤微环境相关的文章：BTK Has Potential to Be a Prognostic Factor for Lung Adenocarcinoma and an Indicator for Tumor Microenvironment Remodeling: A Study Based on TCGA Data Mining（BTK有可能成为肺腺癌的预后因素和肿瘤微环境重塑的指标：一项基于TCGA数据挖掘的研究）。该研究基于基质评分和免疫评分共同筛选与肺腺癌免疫浸润的预后因子。我们重点学习一下文章的分析思路。
好像不少人问过我一个聚类后的树如何根据肉眼观察到的cluster情况来提前指定的树的子集，有点类似于WGCNA分析把几千个基因划分成若干个module后能提取各个module的基因集合。
这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法，主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
如果是做肿瘤研究的，TCGA的数据分析，有很多在线工具是可以直接出图的，比如TIMER和GEPIA。上图的绘制，可以使用ggscatterstats函数，搜狗|微信 搜索一下，有很多现成的代码，就不多介绍了。
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