以此为基础，进阶高段，可以自然过渡到Python，Julia等语言的可视化实践活动中。 首先引入本次实践使用的数据集SENIC，该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。...本文需要用到ggplot2就在其中，每次载入tidyverse，相关的包会显示出来， 如下图所示，足见其完备，其中dplyr也是一个非常实用的数据处理的包，在本文中也会有所使用。...展示的用的是DT，专门用于显示表格数据，如下图所示： 3 创建离群值函数 目的在于返回一些离群值，用在后续的可视化内容中。...第1-10行，创建绘图函数参数是列名； 第2行，获取该列的离群值； 第3行，为后续作图时的x轴名称赋值； 第4-5行，绘制密度曲线图，请注意string_aes是专门用于批量出图的功能； 第6-8行，用判断语句对没有离群值的列进行处理...； 第12行，利用lapply函数进行向量化计算，相当于一个手写循环，只不过效率更高，代码也更优雅，得到是所有变量图像对象的列表； 最后一行，利用图像排版函数讲多图列出 出图如下： 做到这里，是否已经对
生存分析作为转录组文章中的VIP，太常见了，那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢？...本文将分别使用循环方式 和ezcox进行批量单基因生存分析，以及使用ggplot2 和forestplot绘制单因素生存分析森林图。...三 绘制森林图 对于单因素的结果，经常出现的可视化方式就是绘制森林图 。可以使用经典的forestplot-R包绘制（封装），或者使用ggplot2绘制（自由设置）。...="",#X轴标题 clip=c(-Inf,3),#边界 colgap = unit(0.5,"cm") ) 更多参数设置可以使用 ??...forestplot 查看 或者 R-forestplot包| HR结果绘制森林图 2， ggplot2 方式绘制自由度较高，需要对ggplot2有基本的了解，ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot
ggseqlogo"将接受序列或矩阵的命名列表。列表的名称将用作facet标题。...要列出所有可用的配置方案，请使用list_fonts函数。...(f) }) do.call(gridExtra::grid.arrange, c(p_list, ncol=2)) logos 注释 在ggseqlogo中，用ggplot2将注释覆盖到序列标志上是很简单的...('') # 使用cowplot整合绘图，确保P1、P2和 P3对应 suppressMessages(require(cowplot) ) plot_grid(p1, p2, p3, ncol...= 1, align = 'v') 小编总结 "ggseqlogo"这个R包小编测试的时候无论是配色还是代码方面都是比较让人舒服和满意的，可见作者在编写的过程中还是很用心的，R包说明文档写得也很详细
简介 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。...ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1) 输入格式 ggseqlogo支持以下几种类型数据输入： 序列 矩阵 下面是使用数据中的位置频率矩阵生成的seqlogo ggseqlogo(pfms_dna...配色 ggseqlogo可以使用col_scheme参数来设置配色方案，具体可参考?...图形组合 将ggseqlogo生成的图形与ggplot2生成的图形组合在一起。
16.1 R 中的四种图形系统 基础图形函数可自动调用，而grid和lattice函数的调用必须要加载相应的包（如library(lattice)）。...要调用ggplot2函数需下载并安装该包（install.packages("ggplot2")），第一次使用前还要进行加载（library(ggplot2)）。 ?...formula指定要展示的变量和条件变量。 data指定一个数据框。 options是逗号分隔参数，用来修改图形的内容、摆放方式和标注。 ? lattice中高级绘图函数的常见选项 ?...16.2.3 分组变量 当一个lattice图形表达式含有条件变量时，将会生成在该变量各个水平下的面板。...对图例进行更多的控制，可使用key =选项 > library(lattice) > mtcars$transmission<-factor(mtcars$am,levels=c(0,1), +
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。...for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...同时对name和value两列数据进行迭代，使用map2函数： # 可以使用plot绘制 # name和value的值分别使用.x和.y引用 test_t %$% map2(name, value, ~...如果使用ggplot2绘制，则是如下： ? 这里传递test_t的参数给map2时使用magrittr包的”爆炸运算符“：%$%。...它的作用可和with类似，使用它后，管道后面的函数可以直接使用test_t的列名。 ggplot2后面的函数部分，x与y分别是对应name和value，最后绘图即可。
message() suppressMessages() #禁止提示信息 cat() 不可见返回 比如绘图不可见，获得参数invisible() 因子 饱受争议，有用武之地，储存类别变量，看起来像字符...将一个函数应用到每行或每列。参数可以放在后面传递给函数。 apply()可以用于处理高维数组。 lapply() 输入是向量/列表，返回列表。...sapply()和vapply()与lapply()类似，返回值不一定是列表。 类型一致 函数的返回值以同样的形式是个好习惯，但是不是所有函数都这样，比如：sapply() ，这会导致意想不到的问题。...对不同包的效果不一样，特别是某包已经有大量邓编译代码时。...windows需要使用Rtools: 或者修改R.environ文件中的R_COMPILE_PKGS设为正整数并指定从source安装 install.packages("ggplot2", type=
PRIMUS 采用双线性泊松回归模型，将表达数据同时分解为明确的干扰因素（defined nuisance factors）、未定义的细胞表型及其相应的转录组学特征。...在我用的服务器中，singularity 替代了docker 的用法。 因此，这里可以使用singularity 获取胰腺癌数据。...存放到mt数据中，后续需要该数据 mt$sizeFactor <- colData(simData)$sizeFactor 作者在原文中提及的是，胰腺癌数据使用PRISM 包（https://bitbucket.org...runPrimus返回一个包含识别的细胞Cluster、每个群的去噪轮廓中心点（the denoised profile centroids）、样本特定效应和模型拟合成本的列表（List）。...umap图 k =5 时，几个大类的细胞能够很好的区分开，而少部分数量很少的细胞则成散点样在大细胞群周围分布。
利用plot()绘制散点图 R语言中plot()函数的基本格式如下： plot(x,y,...) plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标；函数中的...为附加的参数。...（2）main参数 字符串，给出图形的标题； （3）sub参数 字符串，给出图形的子标题； （4）xlab 和 ylab参数 字符串，用于给出x轴和y轴的标签。...利用ggplot2绘制散点图 利用ggplot2绘图，请记住下面这个格式，因为这个格式ggplot2绘制其他图形都是这一格式。...that some of them are overplotted #there are different methods to highlight the overploting points #当点的密度大时...# 当然我们可以使用bin的方法来区分，这种方法是把点的形状设定为长方形，密度越大的长方形区域越透明。
生信菜鸟的编程开胃菜 CellMiner数据库，主要是通过国家癌症研究所癌症研究中心(NCI)所列出的60种癌细胞为基础而建立的。...大家后期在使用该数据库记得应用相关文献。...colnames(drug)) data <- matrix(as.numeric(as.matrix(drug)),nrow=nrow(drug),dimnames=dimnames) # 考虑到药物敏感性数据中存在部分...其中，impute.knn()函数是一个使用最近邻平均来估算缺少的表达式数据的函数。...log10的10下标 xlab(paste0("The expression of ",g)) ggsave(filename = paste0("opFig/",g,"-"
UseMethod("print"))(x) 可以看到，ggplot2对象p在绘制图形时发生了错误：第一个调用方法是print泛型方法，然后方法分发到print.ggplot方法上(#2)，再然后是调用...ggplot_build.ggplot方法是ggplot2包中的一个方法，call stack中可以发现是它的lapply(data, scales_map_df, scales = npscales)...unclass将AsIs还原 } } } 现在只有一个问题，就是如何将这个fix bug代码添加到ggplot_build.ggplot函数中。...前文中，我们已经知道ggplot_build是一个S3泛型方法，而此处的x其实是ggplot2对象。...甚至是上述思路并不局限于ggplot2对象，因为S3类的class属性是可以编辑的，所以完全可以将原来的S3类对象定义成一个多了一个优先类名的S3类。
这部分主要解决两个问题： （1）上一篇的推文提到过，错误出现的原因是cnetplot生成的ggplot2对象中的data对象在渲染过程中某些数据被转换为了AsIs对象，最终导致报错。...（2）而报错的直接位置是来源于data lapply(data, ggplot2:::scales_map_df, scales = npscales)，正是其中的scales_map_df函数出错...我们还可以进一步的看一下为何这个映射是经过I函数处理的，原因在enrichplot:::cnetplot.enrichResult的源码中，这里需要对S3对象有一定的了解，以前的R tips中推文有专门说过如何真正的获取一个...在Rstudio的debug界面中，继续next，一直到第40行代码，也就是报错的代码处暂停： 同样的逻辑，我们去深入一下代码细节，先看一下scales_map_df的作用：对每一个scale对象，调用了它的...然后将ggplot_build.ggplot函数退出debug模式（记得再运行一下刚才的rescale.AsIs函数的定义）。
sample把这150个数字，打乱； lapply这一句是依次循环执行，相当于for (x in 1:k)，dataseq[temp==x]，temp==1时，可以从dataseq中随机抽取30(datasize...mdply函数，是在plyr包中的apply家族，可以依次执行自编函数。而普通的apply家族（apply、lapply）大多只能执行一些简单的描述性函数。...，因为它的单位也和原变量不一样了，综合各个指标的优缺点，我们使用三个指标对模型进行评估。...，那我们不妨将三个指标随树数的变化趋势可视化，使用折线图分析一下它们的差异。...，剔除非整理变量，折数i，然后计算每组的平均值，三个指标做透视表求取均值； melt函数将数据表从wide型转化为long型，便于ggplot2做图； as.num(as.character)用于将原来为整数类型变量转化为因子变量
而在Beeswarm图中，将这些重复的点分散开，变成邻近的点。...值绘制散点图 pch = 16, pwcol = 1 + as.numeric(event_survival), #pch点的形状，pwcol 根据event_survival分组颜色 #使用pwpch...，pwcol和pwbg来控制每个单独数据点的“逐点”特性，这里可以给每个点赋值颜色参数 xlab = "", ylab = "Follow-up time (months)", labels...myCol lapply(distributions, function(x) cut(x, breaks = quantile(x), labels = FALSE)) #将distributions...ggplot2创建蜂群图的方法。
相较于KEGG，SigDB数据集包含的功能更多 GSEA分析 对 MigDB中的全部基因集 做GSEA分析。...library(ggplot2) library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) # 安装需要的包 # BiocManager::install("GSEABase...<- list.files(d,pattern = 'all') # 导入8个序列的基因集名 # library(GSEABase) ## 使用lapply循环读取每个gmt文件并进行GSEA分析 #...file.exists(f)){ #相比较apply，lapply较多的用于list的循环操作 gsea_results lapply(gmts, function(gmtfile){...使用dataframe结构的函数，下行为合并结果 gsea_results_df <- do.call(rbind, gsea_results_list) # 选择有差异的基因集进行画图,第一个参数为基因集
❞ ❝今天我就拿一篇Nature Communication的单细胞转录组数据来做一下功能富集分析，在做功能富集分析之前，要先得到单细胞亚群中特异性高表达的基因，现在主流方法是FindAllMarker...rm(list=ls()) library(Seurat) library(ggplot2) library(dplyr) library(clusterProfiler) library(clusterProfiler...) library(org.Hs.eg.db) library(ReactomePA) library(ggplot2) library(stringr) #BiocManager::install(...，我没进行调整， 下面我就使用ggplot又美化了一下」 ####提取数据#### data<-p$data colnames(data) p1 = ggplot(data,aes(Cluster,...需要转为 entrezID gene = lapply(symbols_list, function(y){ y=as.character(na.omit(select(org.Hs.eg.db,
我们也可以在图像区域或外部区域使用一般在绘图区域使用的函数，不过有点麻烦。我们需要先设定 xpd 的状态。下面展示了一个例子：将绘制出的一个在两个图像之间穿越的矩形。...图例 legend() 函数用于在图像中添加图例或关键字。 第一个例子展示在散点图中添加图例的方法，图例将不同的组名和对应的符号关联起来。前 2 个参数给定对于用户坐标系统， 图例左上角的为止。...注意，怎么将图例符号对应于图形完全是由用户控制的。所以在绘制时一定要额外注意，相比于传统图形绘制， ggplot2 和 lattice 包会自动映射，更为方便。...绘制三维图像 添加图像步骤： 获取 persp() 函数返回的变换矩阵 (本身该函数会绘制三维图像) 使用 trans3d() 函数将三维位置转换为二位位置 将以上结果传给标准函数，如 lines()、...创建绘图函数 xy.coords()允许在新建的函数中灵活指定 x 与 y 参数。该函数接收 x 参数与 y 参数并且创建一个标准的包含 x 值、y 值以及坐标轴合理标签的对象。
当你需要执行特定的统计测试、可视化或其他任务时，你可能会发现相应的功能已经被封装在一个或多个R包中。然而，对于新手或需要一次性安装多个R包的用户来说，这个过程可能会有些繁琐。...为了大规模安装所需要的R包，你可以使用几种不同的方法。...安装方式可以将单个包作为变量传输进入，也可以以向量模式传递多个包。...我们可以通过 installed.packages函数判断，并使用lapply函数分次安装所有的R包。...构建函数，使其具有如下功能：判断未安装R包；使用 install.packages或BiocManager::install函数安装来源你不同的R包；用lapply分别加载R包，并不输出加载过程中产生的信息
lapply(fs, function(f){ ceiling(fread(file.path(d,f ),data.table = F)[,5])#Ceiling函数返回最接近输入值但大于输入值的值...，不同的数据集去除的基因数量不一样 eset ## 2.2 Standardisation---- # 聚类时需要用一个数值来表征不同基因间的距离，Mfuzz中采用的是欧式距离， # 由于普通欧式距离的定义没有考虑不同维度间量纲的不同...，所以需要先进行标准化 eset <- standardise(eset) ## 2.3 Setting of parameters for FCM clustering---- # Mfuzz中的聚类算法需要提供两个参数...=0) ## 2.2 Standardisation---- # 聚类时需要用一个数值来表征不同基因间的距离，Mfuzz中采用的是欧式距离， # 由于普通欧式距离的定义没有考虑不同维度间量纲的不同，所以需要先进行标准化...eset <- standardise(eset) ## 2.3 Setting of parameters for FCM clustering---- # Mfuzz中的聚类算法需要提供两个参数
一般情况下，数据可视化和统计建模是两个不同的阶段。而ggstatsplot的核心思想很简单：将这两个阶段合并为输出具有统计细节的图片，使数据探索更简单，更快捷。...ggscatterstats函数 此函数使用ggExtra :: ggMarginal中的边缘直方图/箱线图/密度/小提琴/ densigram图创建散点图，并在副标题中显示统计分析结果： ggstatsplot...该图比较的是不同组之间，分类数据的分布是否存在异同。同样可以修改参数让它显得更加复杂和美观。...ggdotplotstats 此函数类似于gghistostats，但在数字变量也有标签时使用。...如图所示，我们使用yarrr包绘制图片，但是同时使用了来自ggstatsplot 包得到的stats_results结果
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