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如何在R中绘制树图(TreeMap)

树图(TreeMap) 通过矩形面积的大小，以及填充颜色的深浅，来显示节点的统计数据，通过嵌套层次来显示分组的层级的可视化图形。...那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col...设置边框的颜色值 type 设置统计数据的大小的类型，一般选择value，也就是值类型代码实现： install.packages("treemap", repos='http://cran.r-project.org...border.col='#63B8FF', palette=c("#FFFFFF00", "#1C86EE00"), range=c(minSales, maxSales) ) 一副完美的tree图就搞定啦

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R语言实现GWAS曼哈顿图的绘制

GWAS（Genome-wideassociation study），即全基因组关联分析，是指在人类全基因组范围内找出存在的序列变异，即单核苷酸多态性（SNP），从中筛选出与疾病相关的SNPs（摘自百度百科...如何让GWAS的结果可视化，我们就用到了曼哈顿图来展示其结果。那么在R语言中当然也有研究者开发了相关的R包“qqman”。...首先我们看下函数构成，qqman包中只有一个主要函数那就是manhattan。 ? 其中的主要参数： X不用多说就是数据集了，其数据的结构是 ? ?...参数中的chr,bp,p,snp分别对应数据集中的变量，当然如果你的染色体包含X，Y或者MT需要自己对其更换为对应的排序数字。...还有未出现的参数main，为图提供标题。以上就是曼哈顿函数的主要参数。具体的实现过程，我们以官方的样例进行展示： ? manhattan(gwasResults)#绘制曼哈顿图 ?

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R中轻松绘制南丁格尔图

加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs <- data.frame...为间隔添加水平线 geom_hline(yintercept = seq(0, 50, by = 10), colour = "grey70", linewidth = 0.3) + # 添加柱状图，...geom_col(aes(y = F_count_total, fill = as.factor(Season)), alpha = 0.8, show.legend = FALSE) + # 添加柱状图，

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R语言ggplot2绘制曼哈顿图展示GWAS分析的结果

之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。...这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。...数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径...R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。...(ggrastr) gwas.resultsR_4_1_0_working_directory/env001/data/20230912/at_gwas01.txt"

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如何在R中绘制热力地图

地图绘制思路： ① 绘制需要展示的地图，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； ② 在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； ③ 根据数据的大小，设置每个区域展示的颜色的深浅...，以区分每个区域； √ 对数据进行标准化处理，使用[0,1]值，代表颜色的透明度，以控制颜色深浅； ④ 根据颜色进行填色 ⑤ 根据经纬度进行标注地图的名字那么如何绘制地图呢？...首先绘制地图需要的包： install.packages(“maps”) install.packages(“mapdata”) 地图函数： map(database,fill=FALSE...text(data$x, data$y, data$name, cex = 0.6) 绘制好的地图： ?...，设置为显示数值的大小 inches 缩放比例，将圆形的大小缩放到合适程度 add 是否追加到图形中，在地图上增加图形，需要设置为TRUE bg 图形的背景色代码实现： library

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R中优雅的绘制物种冲积图

最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...size = 11, color = "black"), # 设置x轴标题的边距、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r...= unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background = element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片绘制组间冲积图

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R中绘制环状聚类热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale

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R中轻松绘制聚类热图

❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggtreeExtra

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R中优雅的绘制物种冲积图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...下面小编就来简单介绍一下代码 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...size = 11, color = "black"), # 设置x轴标题的边距、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r...= unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background = element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图

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R中优雅的绘制环状sina图

❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df 绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的

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如何在R中创建日历热图

首先，我们运行Paul Bleicher创建的calendarHeat函数以显示日历热图。其次，我们创建一些随机的时间序列数据。最后，我们在两个调色板中绘制时间序列。...Sessions") calendarHeat(df$dates, df$sessions, varname = "Sessions", ncolors = 99, color = "r2b...values, ncolors=99, color="r2g...CA0020") #red to blue r2g...red to green w2b <- c("#045A8D", "#2B8CBE", "#74A9CF", "#BDC9E1", "#F1EEF6") #white to blue g2r

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R中轻松绘制树状热图的若干方法

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。...order", groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...layout = "davidson-harel", initial_layout = "reingold-tilford") 进行组间比较，并绘制树状热图...<- calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图

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浅谈R中相关性网络热图绘制小细节

❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现，可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图，以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行；果然绘图还得多思考；本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图...；加载R包 library(tidyverse) library(linkET) library(RColorBrewer) library(ggtext) library(magrittr) library...as.data.frame() 相关性分析 pp <- corr.test(table1,table2,method="pearson",adjust = "fdr") 整合数据 cor r...,"p")) %>% mutate(rd = cut(r, breaks = c(-Inf, 0, 0.4, Inf), labels = c("< 0", "...breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf), labels = c("= 0.05"))) 绘制相关性网络图

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高效工作流：用Mermaid绘制你的专属流程图；如何在Vue3中导入mermaid绘制流程图

mermaid 高效工作流：用Mermaid绘制你的专属流程图一、流程图的使用场景 1.1、流程图flowChart 流程图是对某一个问题的定义、分析或解法的图形表示，图中用各种符号来表示操作...电灯修理思路流程图 1.2、使用场景流程图使用场景非常广泛，如软件开发、项目管理、工作流程、科学研究、制造和生产等。...使用的话用三个连续的英文冒号即可，如：A[1]:::inputData --> B[2]:::process graph TD %% 定义节点样式 classDef inputData fill:#...onMounted(() => { mermaid.initialize({ startOnLoad: true }); mermaid.init(); }); 四、mermaid绘制流程图的优缺点...而且柔滑的贝塞尔曲线看起来非常不专业（从来没在论文里面见过弯曲连线的流程图）五、总结 mermaid是一款非常优秀的基于 JavaScript 的图表绘制工具，可渲染 Markdown

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【孟德尔随机化】文章复现：IVW meta分析？

前文说到，在PDE5和ED这篇文章中，作者提到血压的数据是meta分析整合而得的。...在《Doing Meta-Analysis in R: A Hands-on Guide》中，作者提到： This method is the most common approach to calculate...如何在R中实现呢? The function of choice for pre-calculated effect sizes is metagen【来自meta package】...._2018.gz https://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r10/summary_stats/finngen_R10_ERECTILE_DYSFUNCTION.gz...dat$BETA, seTE = dat$SE, studlab = dat$SNP, method.tau = "DL" ) # 查看meta分析结果 print(result) # 绘制森林图

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R语言绘图 | 绘制QQ图和曼哈顿图

QQ图和曼哈顿图是GWAS结果展示必备的图，今天小编教大家使用R包"CMplot"绘制这两个图。首先准备输入文件： ?...## 安装R包 install.packages("CMplot") ## 加载R包 library("CMplot") ## 导入数据 gwas <- read.table("input.txt",sep...="\t",header=T) ## 绘制Q-Q plot CMplot(gwas,plot.type="q",conf.int=TRUE,box=FALSE,file="jpg",memo="",dpi...## 绘制Rectangular-Manhattan plot CMplot(gwas,plot.type="m",LOG10=TRUE,threshold=1e-5,file="jpg",memo="...简单几行命令，QQ图和曼哈顿图就绘制好啦！参考资料： https://github.com/YinLiLin/R-CMplot

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基于RAINBOW的单倍型全基因组关联分析（haplotype-based GWAS）教程

安装 RAINBOW 这个方法已经集成在 R 包 RAINBOWR 中。...interaction）、绘制曼哈顿图和 QQ Plot，功能非常多。...$ZETA 进行单个 SNP 的 GWAS，以前 4 个主成分和亲缘关系 ZETA 进行校正，并绘制曼哈顿图和 QQ 图： normal.res GWAS...ZETA = ZETA, n.PC = 4, P3D = TRUE, count = FALSE) 进行 SNP-Set GWAS，以前 4 个主成分和亲缘关系 ZETA 进行校正，并绘制曼哈顿图和...QQ 图： SNP_set.res GWAS, geno = geno.GWAS, ZETA = ZETA, plot.qq = TRUE

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manhattanly--一个R包拿下曼哈顿图+QQ图+火山图！

背景介绍对于一些研究领域，如GWAS、EWAS研究，常常会用到曼哈顿图可视化基因组中与表型相关的潜在感兴趣区域、QQ图表示观察到的检验统计量的分布假设、火山图是针对其效应大小、优势比或对数倍数变化绘制的...今天小编给大家介绍的这个R包manhattanly，整合了这几种常用的绘图方式，可以方便的进行分析可视化！...R包安装 #CARN install.packages("manhattanly") #github(development version) if (!..."GENE", effect_size = "EFFECTSIZE") 小编总结对于做GWAS和EWAS等相关的分析，manhattanly整合了多种常用的可视化方式，可以使用manhattanly...做出必要的结果图！

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easylabel--为散点图火山图添加标记！

导语 GUIDE ╲ 在R语言绘图中的一个常见问题是用大量点或标签标记散点图。...背景介绍在我们的科研中，常常遇到需要用散点图、火山图或者曼哈顿图进行数据可视化，就会碰到一个问题，在众多的点中，哪些才是我们想要找到的呢？...今天小编给大家介绍的这个R包easylabel，可以轻松标记散点图以及快速绘制火山图和 MA 图以进行基因表达分析。...R包安装 install.packages("easylabel") library(easylabel) 可视化介绍 01 散点图使用 easylabel() 打开一个shiny的应用程序并绘制和标记散点图...可以使用函数 easyManhattan() 标记曼哈顿图。

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如何通过可视化解读GWAS分析结果

除了曼哈顿图，还有QQ图，它主要是从模型的角度看一下显著位点是否是假阳性。显著性的位点，怎么能缺少LDblock（LDblock绘制连锁不平衡和单体型图），倒三角缺不了的！...有时候还会绘制LD衰减图（LD衰减图绘制--PopLDdecay）。做完GWAS只给出显著性位点和注释基因的汇总统计表格，没有几个绚丽的图就不好意思出来见人，如何绘制曼哈顿图和QQ图？...QQ图和曼哈顿图是嘛意思？ GWAS分析中，会有一个结果，每个SNP的P值，可以根据这个值，以及SNP的染色体和物理位置，进行作图。常见的图是QQ图和曼哈顿图。...但绝大多数情况下，对于已经在群体中稳定存在的性状而言，并不认为它们有明显的作用，所以GWAS研究是不关心这一类突变的，我们要把它们全部排除掉。...什么是曼哈顿图首先，曼哈顿是一个地名，是这样的：因为建筑高低错落有致，我们将GWAS中不同染色体表示不同的位置，将不同SNP的P值比作不同的建筑，就会有种曼哈顿夜景的感觉：「好的曼哈顿图：」 GWAS

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