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。
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。
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。
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
在使用R语言过程中,每一步中都需要关注R语言的数据结构。数据结构是R语言中最重要的内容,也是最难的一部分,学会了这部分之后,R语言就不难了。很多时候,函数无法运行,都是因为数据结构的问题。在学习R语言数据结构之前需要首先了解下数据的类型。
今天介绍的可视化内容是关于如何快速、便捷的绘制「热力图」,使用到的工具为-「tidyHeatmap」。
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。
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章,今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例,希望大家通过案例感受 R 语言的强大,同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感,在文献阅读时更加从容,今后也尝试去绘制这样炫酷的图,如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言?R 语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言,一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形,另一方面,大数据时代已经到来,每
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。
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值,然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色,就形成了热图。对于热图而言,通常我们还需要画出对应的图例,图例通过colorbar方法来实现,代码如下
Circos图加拿大的生物信息科学家 Martin Krzywinski 开发的,最初主要用于基因组序列相关数据的可视化。现在越来越多的领域把Circos图引入其中。今天我们介绍在R语言中如何绘制Circos图。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
这里仅仅是针对一个数据集,就是r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵。
source("http://biocoundctor.org/biocLite.R") biocLite("pheatmap")
今天小编向大家介绍一下使用gapmap和dendsort包生成带间隙的热图绘制方法及效果。
本发明涉及转录组测序领域,具体涉及一种在miRBase数据库中无本物种参考miRNA数据的miRNA测序的数据分析方法。
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。
对于文献的阅读各有各的目的。我们在阅读文献之前都是带着各种目的去阅读的。比如需要写一篇综述,那阅读文献的时候,主要是来想要知道这篇文献目前的结论是什么;又比如想要学习文章的整体思路进而来丰富自己的课题方向。当然文章里面有图片,如果一个文章图片做的好的话,也是值得我们学习的。上周我们解读了一篇代谢反应轴的高通量分析文献。笔者发现,这个文章当中的图片很好的。所以这里就从做图的角度来学习一下这个文献。
等高线图(contour map) 是可视化二维空间标量场的基本方法[1],可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
列线图(Alignment Diagram),又称诺莫图(Nomogram图),它是建立在多因素回归分析的基础上,这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归,通过回归分析将多个预测指标进行整合,然后采用带有刻度的线段,表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。 “望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述
中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
2022年11月2日,我们科研猫正式发布了Hiplot Pro(https://hiplot.com.cn),一个全新界面,功能强大,全系免费的科研绘图和数据分析平台。
链接:https://pan.baidu.com/s/13l8UtKvvDxFWL8ikzq7vJw 提取码:ttb4
中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
首先,我们需要准备输入文件。比如,我想绘制热图来比较30个基因在6个组织里的表达情况。
网址:http://www.cnblogs.com/muchen/p/5430536.html
博客地址:https://www.jianshu.com/u/619b87e54936
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。
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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。
R语言多元分析系列之一:主成分分析 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用,例如基
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”,后来日本、英国等国争相效仿,但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度,共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市,一些人看好,而一些人看衰
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
源自|一览众山小-可持续城市与交通 微信ID:SustainableCity 文|James 译|LapYeung 编辑:Ivy 当我开讲R语言课程时,开场白通常是:纽约时报的视觉部门
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。
作为一个刚刚开始进行单细胞转录组分析的菜鸟,R语言底子没有,有时候除了会copy外,如果你让我写个for循环,我只能cross my fingers。。。。
本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。线图一般表达的目的是:某个因变量随着自变量改变而变化的趋势。因变量可以为数值型变量或者分类变量。可供选的函数有: geom_line(), geom_step(), geom_path() 举例来说:因变量可以是
有了基因集文件除了做scRNA分析|单细胞GSVA + limma差异分析-celltype分组?样本分组?GSVA分析,还可以计算每个细胞的目标基因集评分 。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云