极树状图类似于系统发育图或者环形的聚类图,其效果如下图所示: 查了一下相关资料,可以通过以下两种方法实现。以下用mtcars数据为例。 1. ape包 library(ape) data('mtcar
circlize软件包从0.4.10版本开始,可以使用circos.heatmap(),画圆形热图,圆形热图不但漂亮,而且可以缩小图片占用的面积。circos.heatmap()功能 大大简化了环状热图的创建。下面是circos.heatmap()功能的用法。
这份教程的链接地址是 https://www.royfrancis.com/beautiful-circos-plots-in-r/
目前,将基因组多种突变信息如 SNV / INDEL 和 CNV 一起呈现在基因组上的可视化方式很多,比较受欢迎的就是以 CIRCOS 的形式来展示。有一个软件就叫 CIRCOS ,是perl语言写的,使用起来比较麻烦,然后在生信技能树也有介绍一个R包RCircos,在:一层一层的剥开你的圈
今天我们开启R语言绘图的旅程,第一站我们看一下,今天要绘制的图长什么样?如下两张图:
circlize包是由德国癌症中心的华人博士Zuguang Gu开发,这个R包包含两个文件,一个是介绍绘制简单圈图的方法,另一个专门介绍基因组数据绘制圈图。
植物线粒体基因组类的文章通常会分析细胞器基因组间基因转移情况,基本的分析方法就是blast比对。可视化展示可以选择用这个圈图来做
cutoff: 边捆绑的阈值参数,控制捆绑边的密度。较低的值会产生更多的捆绑边,而较高的值会产生较少的捆绑边。这里设置为 0.5。
https://jokergoo.github.io/circlize_book/book/high-level-plots.html
参考 收集vcftools所有用法 命令 vcftools --vcf snp.bialles.vcf --SNPdensity 100000 --out StatResults/SNPdensity 100000 是指定窗口长度 --out 是输出文件的前缀 使用R语言中的circlize包画图 参考 用circlize包绘制circos plot 代码 df<-read.table("SNPdensity.snpden",sep="\t",header=T) head(df) df<-df[,c(1,
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。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ,在Seurat中均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这介绍了FeaturePlot的美化方式。在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法,本次再介绍一种更惊艳的umap图。
今天有人问到了下面这幅图应该如何实现,自己还真没有思路 image.png 去找了找 ggplot2 做弦图(chord plot)的资料,没有找到。猜测这个图可能是借助 circlize 包 实现
和弦图可用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点,弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带,表示数据关系流向、数量级和位置信息,连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量(从与连接带颜色相同的外围圆环流出),而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺,还可以一目了然的发现数据流量所占比例。
https://github.com/CornilleAmandine/-apricot_evolutionary_history_2021
最近朋友看论文,看到了个展示差异基因的好看图,说想给自己的差异基因也来画一个,我研究了下,实现挺简单,现成的R包circlize 就可以做,那我们就一起来画一个圈圈吧!
安装circlize包,安装包直接用install函数即可,安装好之后,需要加载,利用library函数即可,这里就不在重复叙述。
如下所示,可以看到有多个样品,每个样品都有多个基因表达量,这个时候我们比较关心的是这些基因的表达量相关性(在多个样品),基因与基因之间有两两组合相关性:
docker我们讲解很多次了,具体大家可以浏览我在在生信技能树上面写过部分docker教程, 目录如下:
这张图来自于一篇对胎盘母胎界面的细胞互作研究[1],这篇文献筛选出了所有细胞表达的配体和受体,利用现有的数据库找到配体-受体对,用箭头将这些细胞表达对应的配体-受体对连接起来,从而推断出不同类型细胞间的互作关系。
论文 A telomere-to-telomere gap-free reference genome of watermelon and its mutation library provide
阿基米德螺线(亦称等速螺线),得名于公元前三世纪希腊数学家阿基米德。阿基米德螺线是一个点匀速离开一个固定点的同时又以固定的角速度绕该固定点转动而产生的轨迹。阿基米德在其著作《螺旋线》中对此作了描述。
在 https://www.promptcloud.com/blog/data-visualization-text-mining-taylor-swift-song-lyrics/ 这篇文章里找到了答案
需要准备一个标注好细胞类型的单细胞数据,这里选择seurat官方的pbmc3k数据:
https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap
今天在群里看到一个非常漂亮的热图,我以为是什么奇怪的新R包画的,转了一圈发现原来还是大名鼎鼎的ComplexHeatmap丫。今天的代码都是在作者写的书基础上探索学习的,书在:https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
最初接触这个R包是去年年中,想做细胞间相互作用,又不会python,正好看到周老师的推文,就跟着学了学,CellChat:细胞间相互作用分析利器,当时CellChat包还是0.0.1版本,里面有不少小bug,文章放在预印版上,而今年二月份他终于见刊,发表在NC,现在R包也来到了1.1.2版本,并且在github上持续更新,今天我们来重新学习一次。
扫描文件的时候每一页都是单独保存的,这个时候我想把他们合并成一个完整的pdf文件,借助Adobe Acrobat Pro DC 这个软件可以很方便的实现
弦图是一种展示数据之间相互关系的图形。弦图中的数据点以圆的形式呈放射状排列,并用线条来展示数据之间的联系。在弦图中,我们可以通过颜色和线条的粗细来展现不同类型联系和强度。这种联系有多种形式比如相关性,比如存在与否,比如迁入迁出等。
当使用各种机器学习方法(CoxBoost,Lasso,SuperPC,randomForestSRC,Elastic Net等)完成预后模型后,除了在组学层面( IPS评分,药物反应预测,WGCNA等)进行一系列的分析外,还可以将定义的风险得分和临床指标进行比较。如Expression of hub genes of endothelial cells in glioblastoma-A prognostic model for GBM patients integrating single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing中下图所示
实际上,但凡学过一点点R语言的,都知道如何下载这样的R语言源代码压缩包文件来进行安装。实际上,这个包的 的官方说明书也写的很清楚:http://research-pub.gene.com/IMvigor210CoreBiologies/
没有找到论文中提供的数据,我们自己来构造数据,如何利用otu表格把数据整理成作图需要用的格式,这个今天的推文不做介绍,今天的推文只介绍已经有了作图需要用到的数据后如何作图。
https://stats.biopapyrus.jp/r/graph/circos-plot.html
在生态学研究当中,有些环境中的对象是连续(或者离散)的,而有些对象是不连续的,聚类的目的是识别在环境中不连续的对象子集,从而探索隐藏在数据背后的属性特征。聚类分析主要处理那些对象有足够的相似性被归于一组,并且确定组与组之间的差异或分离程度。聚类可以分为特征聚类(Vector Clustering)和图聚类(Graph Clustering)。特征聚类是指根据对象的特征向量矩阵来计算距离或者相关性来实现聚类,例如各种层次聚类和非层次聚类。而图聚类则针对的是复杂网络数据,有随机游走、贪心策略、标签传播等算法等。
热图(Heatmap)是一种数据可视化方法,它通过颜色的深浅或色调的变化来展示数据的分布和密度。在微生物学领域,热图常用于表示微生物在不同分组(如不同的环境、时间点、处理条件等)中的表达水平或出现率状态。这种可视化方式能够直观地揭示微生物群落在不同条件下的分布规律和变化趋势。以已发表文章的热图代码为例,通过运行这些代码,研究者可以将微生物测序数据或丰度数据转换为热图,从而更好地理解和解释微生物群落的变化。在热图中,不同的颜色通常代表不同的数值大小,比如颜色越深可能代表某种微生物的表达水平或出现率越高。通过比较不同分组间的颜色变化,研究者可以快速地识别出哪些微生物在特定条件下更为活跃或更为丰富。在制作热图时,研究者还需要注意一些技术细节,比如颜色的选择、颜色的梯度设置、数据的归一化处理等,以确保最终的热图能够准确地反映数据的特点和规律。
这个图的代码和数据的链接 https://github.com/nrennie/tidytuesday/blob/main/2021/07-12-2021/07122021.R,大家如果感兴趣可以自己重复一下这个代码,这个链接如果大不开的话,我把代码和数据下载下来了,在公众号后台直接回复20220119获取
本书是对ComplexeHeatmap包的中文翻译(1-6章),部分内容根据自己的理解有适当的改动,但总体不影响原文。如有不明之处,以原文为准。原文请见:https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
目前基于热图的绘制需求越来越高,让我们想到的事情逐渐成熟,却已经有人开始实现了这个功能,并上传到了CRAN。复杂热图的绘制长期以来都是基础包omplexHeatmap来实现,现在可以使用了tidyHeatmap了.但是这也不是基于ggplot的版本,所以差强一步。
上述例子中直接将结果进行print,在实际应用中基本不会这么做。一般会将输出结果以向量或其他形式储存。如下:
听说以后医务人员要年薪制了,完全搞不懂这些东西的初衷和理由,感觉自己的🍚里米又要少一些了。🫠
曼哈顿图(manhattan plot),是一种类似曼哈顿摩天大楼排列的一种展示图。如下图所示。
今天的推文内容是模仿论文 Aberrant gut microbiota alters host metabolome and impacts renal failure in humans and rodents 中的Figure3A
1写在前面 最近在画热图(heatmap)时,遇到一个问题,就是如果画热图时导入的基因过多,基因名就会重叠在一起,根本没法看,非常影响颜值。😭 这里提供一种基于ComplexHeatmap的解决方案,大家往下看吧。👇 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(circlize) library(ComplexHeatmap) 3示例数据 这里我们随机生成一个矩阵,200行,10列。😘 expr <- matrix(rnorm(2000), nrow
在 ComplexHeatmap 中单个热图由热图主体和热图组件组成。热图主体可按行或列进行拆分。热图组件包括标题,进化树,矩阵名称和热图注释,可分别放置于热图主体的四个侧面上,这些组件也可根据热图主体的顺序进行重新排序或拆分。
那么圆形的树状图如何实现呢?我查找了一下相关资料。R语言包dendextend这个包可以实现,利用help(package="dendextend")查看帮助文档,能够看到其中的一个小例子
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云