1.初识 ggplot2 包 ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。...ggpubr 包提供了在平行箱线图上添加组间比较的统计学差异的功能。该包是一个 ggplot2 的衍生包，可以生成用于论文发表的统计图形，值得医学研究工作者探索。...打开当前工作目录就可以看到这两个文件。 如果要把图片用于出版物中，我们可以对图片的尺寸和分辨率等进行设置。...例如，把上面的图形对象 p 保存为 tiff 格式，并设置图片的长和宽分别为 12cm 和 15cm，分辨率为 500 dpi，代码如下： ggsave("myplot.tiff", width = 15...在 R 的应用中，可视化是一个非常活跃的领域，新的包层出不穷。网站 The R Graph Gallery 收集了各种新颖的图形以及相应的示例代码，值得对可视化感兴趣的读者关注。
1.2 基础包（base）-绘图函数高级/低级绘图函数 #高级绘图函数可独立于其它函数，低级绘图函数：用于在图中添加元素高级绘图函数：低级绘图函数：plot(iris,1,iris,3,col=iris...，与数据对应，而非统一颜色#统一设置时的参数从属于geom_function()，输入值为"颜色"（可设置为多个颜色，但不建议）；映射的参数从属于aes()，输入值为行名#自行指定映射的具体颜色scale_color_manual...Sepal.Length,y = Petal.Length))+ geom_point(color = red")+ geom_smooth()aes()代表映射，只有键入该函数才能从数据中读取相应的内容可以在已有公共设置下进行二次映射代码不报错不代表没错...，即comparisons比较的参数2 图片保存2.1 ggplot2系列：ggsave("iris_box_ggpubr.png")ggsave(p,filename = "iris_box_ggpubr2.../“ggsave(p,filename = "fig/iris_box_ggpubr2.png")#保存至工作目录下的fig文件夹，若不存在该fig文件夹可新建文件夹。
该包主要拥有两个绘图函数：linemap()和 getgrid(),其中：linemap()使用网格数据的数据框显示由线组成的地图。...R-linemap 样例介绍 这里我们介绍下官网提供的例子，样例1的绘图代码如下： library(sf) library(linemap) data("popOcc") data("occitanie...数据popOcc 很明显，其为 data.frame 数据类型，而当我们没有用于绘制图表的合适数据时，我们可以使用linemap的另一个函数getgrid()将其转换即可，介绍如下： 导入数据 library...总结 本期我们介绍一个用于绘制线地图的R可视化包，需要注意的是，这里保存图片都是基础R的方法，没有使用我们熟悉额ggsave()保存,主要代码如下: pdf("linemap_01.pdf") # 保存高分辨率的...opar <- par(mar=c(0,0,0,0), bg = "ivory2") # 设置图片四周留白和背景颜色 # 开始绘图····· par(opar) dev.off() 在使用特定包绘制不同图表时
4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。...p中 (2)几何对象 基本图层确定了数据源和映射后，通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图、箱线图等。...如点、线、多边形等，还可以用来绘制. ? 上面函数内部的基本参数都是一样的。...(5)分面 当我们想要观察某一分类变量对数据的影响情况时，仅通过shape, color区分是不够的，需要根据变量的不同取值进行分组、分别绘图。
可视化—KEGG富集图中如何展示特定的通路kegg富集的结果默认是按照pValue值展示前几条的通路如#绘制前10条通路p1 何在途中展示特定的通路呢...，则需要我们提前对KEGG的结果进行筛选注：示例数据，无意义rm(list = ls()) load( file = 'step1.Rdata' )#2.3 pathway----library(patchwork...#显示特定的通路selected_pathways % filter(Description %in% selected_pathways)## 转换为 enrichResult 对象，以便绘图...enrichResult", result = kk_filtered)# 绘制条形图p1 ggsave
今天的主要内容是绘图，包含ggplot2、ggpurb和patchwork开头一个小tips：在运行R project时，界面上最好每次只有一个脚本，否则不同脚本之间流程、变量容易混乱1.强悍的ggplot2library...aes()中的color=species中的内容匹配出来如果没有写映射，那么scale_color_manual代码将不会执行，但也不会报warning或error，但是代码不报错，不代表真的没错，图片有歧义也是一种错误相应的...之外的图片保存方法但是存的时候都是按照Plots画板展示的比例存哦~方法1：ggplot系列通用ggsave保存（当然也包括ggpurb）已经在右下角画板里展示的的，就ggsave('文件名')，注意要写上文件名后缀...，如jpeg、png等右下角画板没有的，可以ggsave(p,filename = "iris_box_ggpubr.png"):方法2：三段论1.保存的函数及文件名，如pdf('test.pdf')、...ppt时可右键取消组合，就可以对各个元素进行修改注意：1.超多点的图或超多行列的热图不适用，ppt会卡掉2.导出R语言之后的操作无法用代码复现，因此修改的细节一旦需要回炉工作量巨大今日TIPS——代码可运行却不出图的解决方法往往是因为画板被占用
享受更大的流畅性与如照片真实感渲染，体验启用AI-应用更快的性能和创建详细的，栩栩如生的虚拟现实体验。更具成本效益和更加广泛与弹性的工作站机箱配置。...核心，为专业桌面上针对 HPC，AI，VR 和绘图工作负载最强大的运算平台。...加强的Tensor核心 新的混合精度核心为了深度学习矩阵运算而设计，训练时可提供前一代 8 倍的 TFLOPS。...材质空间着色：对象/材质空间着色可提高像素着色繁重的工作负载效能，如景深和动态模糊。材质空间着色对于像素着色繁重的 VR 工作负载，重复使用预先着色材质像素，以提高吞吐量，增加逼真程度。...Multi-View 可一次产生四个独立画面，大幅降低绘图管线工作负载并提高真实感。同步多重投影 (SMP) 引擎比上一代的投影中心加倍，可执行多达两倍的几何成像工作负载。
NVIDIA® Quadro RTX™ 6000 使用 NVIDIA Turing™ 架构及 NVIDIA RTX™ 平台，为专业工作流程带来电脑绘图领域十余年来最重大的进步。...RTX 6000 结合了 NVIDIA NVLink™ 技术，可扩展绘图内存和效能以驱动最严苛的成像，人工智慧，和视觉计算工作负载。...编码的比特流及动态向量的绘图记忆体输出，以加速端对端的 GPU 工作流程的后制处理。4x4 粒度的光流以改进影像画格内插/外推，对象追踪，动作分割，动作识别等。...NVIDIA GPU BOOST 4.0 自动最大化应用程序效能，而不会超出卡的功耗和散热范围。允许应用程序在更高温下停留在加速时脉状态更久，才会再降到第二温度设定的基本时脉。...绘图记忆体上的错误修正码 (ECC) 符合关键性任务应用程序对资料完整性的严格需求，为工作站提供无可比拟的计算精确度和可靠性。
，下面的不抹去个体差异后做拟时序，可以看到基本上也是类似的情况。...，如果不抹除样品差异那么确实是有两个来源于不同样品的亚群，但是拟时序展现的差异细节仍然是会被个体差异掩盖掉。...什么是合理的拟时序分析呢 如果我们继续提高降维聚类分群的分辨率，可以得到如下所示的结果： > table(seurat$RNA_snn_res.0.8,seurat$orig.ident)...现在分辨率高了，之前的编号0群就裂变成为了 现在的编号0和编号3亚群，而之前的编号1群就裂变成为了现在的编号1和编号4亚群，仍然是具有很明显的个体异质性。...提高降维聚类分群的分辨率 我们关心什么差异，就应该是做什么样的拟时序分析，需要牢记为什么做拟时序 （展示差异细节）。
单细胞测序—标准流程代码(2) — 标记基因与细胞注释书接上回，已经做好数据质控、过滤、去批次、降维聚类分群后，接下来就是进行细胞注释方面的工作step4: 看标记基因库# 原则上分辨率是需要自己肉眼判断...4.4 总结以下代码均是分辨率为0.1的运行结果，其他分辨率类似dir.create('check-by-0.1')setwd('check-by-0.1')sel.clust = "RNA_snn_res...last_markers_and_umap.pdf后面的四张图是可视化了当前分辨率中各个分群中的top10基因的热图和点图。...qc-Vlnplot1.pdfqc-Vlnplot2.pdfqc-Scatterplot.pdfstep5: 确定单细胞亚群生物学名字一般来说，为了节省工作量，我们选择0.1的分辨率进行命名因为命名这个步骤是纯人工...Idents(sce.all.int)是Seurat包中用于标识细胞身份的函数。将细胞的身份标识符更新为刚刚分配的 celltype，从而可以在后续分析和绘图中使用这些细胞类型标签。
NVIDIA® Quadro RTX™ 8000 使用 NVIDIA Turing™ 架构及 NVIDIA RTX™ 平台，为专业工作流程带来计算机绘图领域十余年来最重大的进步。...VirtualLink® 提供与下一代高分辨率VR 头戴式显示器的连接，使您可以在最引人注目的虚拟环境中查看您的工作。...绘图内存上的错误修正码 (ECC) 符合关键性任务应用程序对数据完整性的严格需求，为工作站提供无可比拟的计算精确度和可靠性。...编码/译码引擎增强i H.264 编码码率/质量改进以调节效能降低码率 (例如，在同样效能等级约为 6%，在降低效能时约为 11%)。...编码的比特流及动态向量的绘图内存输出，以加速端对端的 GPU 工作流程的后制处理。4x4 粒度的光流以改进影像画格内插/外推，对象追踪，动作分割，动作识别等。
如何在没有任何编码的情况下使用它 获取lora模型：根据您自己喜欢的图像集（例如，教程英语、日语、中文），使用A1111训练lora模型，或从Civitai下载lora模型。...为lora模型制作动画：使用gradio界面或A1111（例如，教程英语、日语、中文） 创造性地与其他技术相结合，如超分辨率、帧插值、音乐生成等。...，提高设计效率。...设计师可以根据需求选择不同的绘图工具和图形样式，如线条、形状、颜色等。同时，AI绘画还可以根据设计师的偏好进行细节调整，如增加阴影、质感等。...法律问题：使用AI绘画技术制作Logo时需要注意版权问题，避免侵权行为。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
设置工作路径 setwd("D:/sc-seq/") 请根据自己数据的存放位置自定义路径。 工作路径下存放了需要读取的10×数据文件夹：BC3和BC21。 4....7.1 批量绘制过滤后小提琴图 # 绘图 violin_after <- list() for(i in 1:length(scRNAlist)){ violin_after[[i]] <- VlnPlot...scRNAlist[[1]],scRNAlist[[2:length(scRNAlist)]]) ## 查看频数 table(scm2$orig.ident) #BC21 BC3 #3854 4250 ## 绘图...整段意思为：对每个细胞的每个基因的表达量除以总表达量，然后乘以比例因子10000（不乘以10000取Log后数据小数点会很多，不好看），然后进行log归一化（LogNormalize目的是让整体的数据服从正态分布...resolution = 1) # umap/tsne降维 scRNA1 <- RunUMAP(scRNA1,dims = 1:15) scRNA1 <- RunTSNE(scRNA1,dims = 1:15) # 绘图
nFeature_RNA和nCount_RNA简介 创建完seurat对象之后，在不进行任何操作时，seurat会为每个细胞创建一个元数据，保存在meta.data里面 #读取数据创建seurat对象...： orig.ident：通常包含所知的样品名，默认为我们赋给project的值，如果不赋值那就是SeuratProject nCount_RNA：每个细胞的UMI数目 nFeature_RNA：每个细胞所检测到的基因数目...具体推文：如何排除双细胞 我们在进行亚群简单命名的时候，一般选择比较低的分辨率0.1，那在GSE208706数据的0.1分群中，我们可以很明显的看到第9群比较狭长，且包含了两个不同细胞亚群的Marker...基于Marker基因推断第8群是处于增殖期的细胞，所以表达量高是合理的。 并且提高分辨率之后，发现9群被细分为两个亚群，也不是双细胞。...一般我们会根据中位线以及最高值来进行判断，再提高分辨率看亚群有没有分开，再确定是否是双细胞。
时间的分辨率：1小时 空间分辨率：城市和省份 起止时间：从2020/1/25/17时到疫情结束 2 需要的包 devtools::install_github("microly/alimap") library...因为很多市级地名存在变化， 而且爬取的比较乱，部分没有“市”这个字， 所以使用前2个汉字进行联结表。以地图数据集中的城市名为准。...以地图数据集中的城市名为准。...right = FALSE, ordered_result = TRUE)) %>% mutate(c2 = str_sub(city, 1, 2)) 6 联结表及循环绘图...element_rect(color = "black", linetype = "solid", size = 1, fill = NA) ) # save picture ggsave
这次有一个AI公司带来了一个让手绘图动起来的app，现在已经开放测试体验，还发表了一篇论文来介绍具体使用的技术，相比以往的研究，准确率提升超10个点！...目前商业的手绘辅助工具大多使用启发式算法，但效果十分有限，而且这些工具通常要求创作者以矢量格式进行绘制或使用复杂、特定的流程工作，这些限制可能会对最终生成作品的手绘感有所影响。...而深度学习方法比较适用于这种场景，神经网络模型可以很自然地把原始像素作为模型输入，但它的泛化性要弱一些，例如训练好的模型对于输入图像的size有要求，无法直接扩展到更高分辨率的情况，也无法利用到手绘图像的结构信息...目前大量工作都在关注如何在像素层次上学习视觉对应，而很少去考虑线条层次的是视觉对应学习。 通过视觉对应信息，动画师可以对序列中的几帧进行着色或处理纹理，并在其余图像中复制相同的颜色，而无需重复上色。...通过对这种表示进行操作，AnT不需要直接处理整张图片，也就很容易提高计算效率和内存利用率。
选这个题是因为最近涉及到TNBC较多，解析这篇文章对我有着较大的意义。再者我在组会上讲过这篇文章，一时间就想到了。...然而… 对了时隔一个月再次登录这个公众号，看到了墨眉大佬的留言（PS：经常在群里看到大家讨论问题），代码都是现成的，搬运工辛苦一点没事啦~话说也不辛苦，当是工作之余的额外消遣了。...首先是准备工作 开始找数据 重新浏览一遍文章，问题来了。...之前讲解这篇文章时，也没注意到这么多细胞 对，于是有问题了， 然后就是花费了从早上9点至下午4点的运行过程，流程是初级流程，时间是好几倍，这时间可以跑完别的一整篇了，果然不可高攀。...sce <- FindNeighbors(sce, reduction = "harmony", dims = 1:15) sce.all=sce #设置不同的分辨率
一、ggplot2 模板： ggplot(data = )+ (mapping =aes()) 注意： 低级绘图函数单独使用会报错，...需依附于高级绘图函数。...不统计，数据直接做图 +geom_bar(mapping = aes(x = , y = ), stat = "identity") 4.3.统计比例 +geom_bar(mapping = aes(x...fill = clarity), position = "dodge") 图片 6.坐标系 翻转：+coord_flip() 极坐标系：+ coord_polar() 二、ggpubr 当有分组比较需求时，...("name.png") ggsave(p, filename = "name.png") 2.三段式 保存的格式和文件名：pdf("test.pdf") 作图代码：...
大家的国自然都不是大风刮来的，节约纳税人的钱也是咱们科研工作者的基本素质。...(filename="3-cluster/harmony_DimPlot.pdf") ###设置分辨率 #分辨率分类 #文中是分了6群 #设置不同的分辨率，观察分群效果(选择哪一个？)...meta.data) apply(sce@meta.data[,grep("RNA_snn_res",colnames(sce@meta.data))],2,table) #0.8 ## (2)可视化高低分辨率的分群情况...因为文章中聚类数为7）,所以接下来分析，按照分辨率为0.4 colnames(sce@meta.data) sel.clust = "RNA_snn_res.0.4" sce <- SetIdent(sce...结论就是： DLBCL002在功能失调型的CD8+T细胞不表达PD-1和A2aR， DLBCL007和DLBCL111仅表达PD-1， DLBCL008同时表达PD-1和A2aR，其含有大量的功能失调的
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