今天继续 跟着Nature Communications学画图系列第二篇。学习R语言基础绘图函数画散点图。
#在统计变换一节中,提到如果按切工分组作回归线,显然图会很乱,有了分面功能,我们可以分别作图。
加载我们常用的包,如ggplot2 , 在这里我只使用R的可视化功能,前期的数据清洗及处理,将数据转化为R可识别的数据格式, 我均是通过Python的pandas包来实现的,强烈推荐使用python清洗数据!!!! 自动化加星号!!!!(显著性!!!!)
过去一个月实验比较忙,很久没有写点东西了,今天要给amina画图,因此学习了一下R语言的基础画图。ide
1.plot函数 plot(x,y,xlim=c(0,100),ylim=c(0.4,1), type="o",lwd=2,col=2,pch=24,cex=1.5, yaxs="i",xa
R自带的画图工具,R绘图基础图形系统的核心,plot()函数是一个泛型函数,使用plot时真正被调用的时函数依赖于对象所属的类。
所有的数据百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1isKEK1G5I6X90KYqLufmWw
上周在南京举办了第三期微生物群落生态学信息分析研讨培训班。有学员想要我之前写的ggplot画图的代码。其实类似的代码在网上已经有很多了,不需要什么搜索技巧就能找到。我的这些代码就有一些参考了别人的。
【画图】与COVID-19/SARS-CoV-2/2019-nCoV病毒结合ACE2基因的表达在人肺组织中与那些基因表达相关?
cars1<-data.frame(speed=2*cars[,1],dist=2.5*cars[,2])
用仿写软件的方法来学习编程 我首先仿写了fastqc软件,学会了很多基础知识: 仿写fastqc软件的一些功能-R代码 仿写fastqc软件的部分功能-perl代码 仿写fastqc软件的部分功能
1. 写在前面 点图用处非常广泛,可以展示变量的分布情况,变量之间的相关性,回归结果等 本期介绍的是ggstatsplot包中绘制dotplot,scatterplot相关函数 2. 用到的包 rm(list=ls()) library(tidyverse) library(ggstatsplot) library(ggsci) 3. 示例数据 dat <- mpg 图片 4. dotplot展示样本分布 4.1 初步绘制 用到的函数是ggscatterstats 由于因子太多,我们在这里用filter函
我们看一下不同cyl和cty的manufacturer分布情况。 当然你也可以使用purrr包批量绘制,前面几期都讲过了, 这里就不赘述了
point加点;axis右边坐标轴,mtext右边坐标轴的名称,text给出本文。
前面我们已经讲过logistic模型的校准曲线的画法,这次我们学习生存资料的校准曲线画法。
R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一 般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从
读写文件 getwd() # 获取当前路径 setwd() # 设置当前路径 读写csv data <- read.csv('input.csv') print(data) print(is.data.frame(data)) print(ncol(data)) print(nrow(data)) print(max(data$score)) person = subset(data,score == min(score)) print(person) write.csv(person,"output.cs
Molcular Profile Cox Analysis 输入一个你想要的基因,比如RAC3,`Select Measure for plot可以设置OS,PFI,DSS和DFI`,然后点上方的搜索🔍,就可以看到出的图了 需要的结果 继续往下滚动鼠标,就可以看到数据了,而且还可以下载 数据在这 得到数据以后就可以用R画图了,注意,这里的HR和CI都是Log过的结果,跟别的地方计算的Cox结果有些不一样,可能是方法不一样吧,是因为网站计算的HR结果相差太大了吗? 由于是log过的结果,所以森林图
大家公认的就是R是一款绘图功能非常强大的软件,那我们从这个系列开始专门来给大家说说R作图的部分。其实我们在统计描述的系列里已经穿插了许多简单画图的内容,这部分就带大家回归一下之前的内容,顺便补充一些其他的图形绘制方法。
https://stackoverflow.com/questions/17753101/center-x-and-y-axis-with-ggplot2
这张图在传统的相关性散点图的基础上还多了一个直方图,来展示该变量的分布情况。今天我们就来带大家来重现这样的图。
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对于ATAC文库而言,其插入片段的长度分布有着非常典型的规律,示意如下 每200bp会存在一个峰,这个周期性波动反应的是核小体的个数。在ATAC_seq的数据分析中,会对插入片段长度分布进行可视化,观
本文在做学术论文中,正好想做一下把y轴一些数据进行截断的效果。通过网上检索,整理了一下两种方式构建坐标轴截断图。
常见如对于同一种癌症类型使用放疗的患者与使用化疗的患者之间的生存是否存在显著差异,从而判断使用哪种治疗方法更有利于患者的生存。
笔者寄语:一般情况下离群值不应该直接删除,应该进行筛选,然后进行专门的离群值分析。笔者在这进行一下思考,在聚类基础之上的一种离群点检验。
75.0 64.0 47.4 66.9 62.2 62.2 58.7 66.6 64.0 57.0 69.0 56.9 50.0 72.0 63.5
windows上,打开一个一个图形界面,勾选“历史”——“记录”。然后点击菜单中的“上(下)一个”即可。
本来想复现上周的那篇文献导读,但是找了很久都没找到他的原始数据,就……很绝望。。。所以给大家补一个森林图的画图方式~
写论文画图的时候小提琴图,热图,箱线图,画来画去都长得差不多,是不是觉得很烦恼?今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包:ggstatsplot。
评价模型的好坏主要看区分度和校准度,校准度方面目前最推荐的还是校准曲线(calibration curve),可用于评价模型预测概率和实际概率一致性。
森林图常见于元分析,但其使用绝不仅如此,比如我现在想要研究的对象有诸多HR结果,我想要汇总为一张图,森林图就是个非常好的选择。ggpubr包提供的森林图是针对变量分析绘图,我也尝试使用了metafor包的forest画图函数,但太灵活了,我除了感觉文档画的不错,但实际使用却很难得到想要的结果。
现在已经有明确的实验证明,跟SARS病毒一样,新冠状病毒2019-nCoV与宿主细胞的ACE2受体结合[1]。GTEx数据库有人各组织中基因表达谱数据,下载整理这个数据可以绘制出ACE2受体在人体组织中的表达量情况。
大家晚上好,今天给大家介绍一个可以处理FASTA文件的包-Biostrings。这个包主要是处理基因组的一些序列信息,包括:序列翻译、DNA/RNA互转、统计各个碱基的含量、三连字母的含量.....这些都是一行命令可以解决的。今天就先来教大家怎样计算GC/AT含量。
最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅。
箱线图一般用于可视化基因的表达情况,常化用统计学方法计算组间基因的表达差异情况。以下主要是用boxplot和geom_boxplot
本文模拟了在连续和离散时间布朗演化一些简单的方法。 布朗运动的数学模型(也称为随机游动)也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动, 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
这周,我在http://waitbutwhy.com/上发现了一张图片 ,它代表了典型的人类生活,
R适用于统计分析,绘图的一款编程软件,R属于开源,自由,免费的软件。随着生物信息学的发展,R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图,都使用R语言来完成的。最近有一位小伙伴要发SCI论文,给我发了3w多条数据,问我可不可以画和下图基本相似的图。大家都知道论文的发表除了实验和数据以外,图片也非常重要。一般图画的越好,那么论文发表的问题也不大。我仔细想了一下自身的实力,觉得可以试一下。那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。
柱状图和箱线图的代码能理解了其实发现好多作图都是可以触类旁通的,小提琴图作为科研结果常用展示图也不可或缺,用ggplot或者vioplot。
2. 如果我只需要分析前3组样本,这时候应该先选出前3组样本,然后做NMDS画图;还是先用所有样本做出来NMDS结果,再筛选前3组样本的结果画图?
偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图,个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值,因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小,还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置
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