也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图
刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程（都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了），数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是imagp，也不是imap，更不是GPS（此处有个省略50字的悲伤故事）。它是ImageGP — 画个Picture。
这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法，主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
[]中括号里面的可以是逻辑值判断，可以是具体的值（即下标），可以是函数，可以是向量
比如这篇Published: 12 March 2019的文章：Identification of Key Long Non-Coding RNAs in the Pathology of Alzheimer’s Disease and their Functions Based on Genome-Wide Associations Study, Microarray, and RNA-seq Data 就采取了挖掘RNA-seq这样的测序数据的策略。
值此中秋佳节到来之际，“科研猫”祝大家节日快乐，还精心给大家备了一份送来圆圆的月饼。
rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改全部行名
ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业，目前有75%左右的数据科学家使用R语言，有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天，我们来了解一下
看到这张图是不是眼前一亮的感觉，觉得你的预后类型文章就差这一张图了呢？那么恭喜你，看完这个帖子就能将它收入囊中了。
生信分析现在已成为小伙伴们发表文章的标配，里面各种各样的结果展示形式炫目多彩，让人看得如痴如醉，但是让我们自己去画，却不知从何处着手，首先R语言的入门和学习就是许多生信小白的拦路虎。不过，现在许多大神和团队不断推出的在线作图网站却是方便了许多新手作图。
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
今天是大年初二，这篇文章我只想传达一点： 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的，如果有，请换个关键词继续Google！ 第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言： 因为这个语言是肉丝儿（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言，所以叫做R语言。这两个人是统计学教授出身，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！如果你平时的工作和统计相关，你好意思不会点R语言么？ 另外，在R语言的官网上，有这样一
全国巡讲南京站过去还不到一周，学员们课后练习都很拼，微信群答疑对话一不留神就几百条了，爱学习的你是最美丽的！
之前的几期推文模仿了来自于论文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain
当时那篇文章的研究者关注的是差异表达，根据阈值筛选后总共是 15 differential miRNAs and 372 differential mRNAs ，很简单，表达矩阵的差异分析策略我们多次讲解了。走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，目录如下：
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump
之前写了8篇推文详细介绍了complexheatmap画热图，大家可以在公众号后台搜索即可看到！
关于TCGA的差异分析之前介绍过，不过略微有些不够完整，而且主要是演示的TCGAbiolinks这个包，对于DEseq2介绍的不够，所以今天专门说一下使用DEseq2进行差异分析。
今天我们接着讲绘制热图时候的一个小技巧，如何显示样本的类型。我们经常还在文章中看到类似下面这样的热图。会在列的上方用颜色标注样本的类型。这样可以一目了然的看出找到的差异表达基因能否很好的将不同类型的样本区分开。今天我们就来用R代码来实现。
如果是要更改x轴左右的间距把scale_y_discrete()换成scale_x_discrete()就可以了
R语言plot()函数画图时，想将几幅图画在同一页上，使用到par()函数定义一页多图。
小结 一年了，没想到写了这么多~重要的是这是一个完整的分析流程，非常实用。 从头开始(需要服务器) 当你拿到了测序公司的原始数据或者你想从SRA<- 大牛的数据都存在这里下载到有价值的数据用来分析首先你得有台服务器，看下面的教程“站长，课题组要买一台服务器做转录组分析，怎么破？” “站长，没钱买高配置电脑咋做10次Lasso？” 然后这个教程告诉你省钱的方法10元转录组分析：这次真的是干货了~灰常干 当然如果你想要以下教程中所涉及的工具，看这个教程“站长，有没有丝滑般感受的生信软件安装教程？” 怎么获得
本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。考虑从随机转移矩阵中创建马尔可夫链的四状态马尔可夫链，该模型模拟了国内生产总值（GDP）的动态
虽然一直演示的表达芯片数据分析，这些芯片分析难点主要是在ID转换，因为不同公司设计的探针命名都不一样，在我4年前博客整理的芯片平台对应R包找：(16)芯片探针与基因的对应关系-生信菜鸟团博客2周年精选文章集
今天给大家演示下如何用自己的数据完成maftools的分析，主要是snp文件和临床信息的制作，其实很简单，但是网络上的教程都说的不清楚。
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
注意事项：数据分析每一步都要有检查，代码不报错，不代表真的没错，需要检查目的是否达到
前面整理了100多套R代码，因为时间跨度有点长，而且公众号写作后没办法修改，所以安排实习生进行代码审查，看看是不是确实复制粘贴就可以运行。
这里仅仅是针对一个数据集，就是r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵。
其实每一张热图后面都对应一个表达矩阵。如上图所示，每一行是一个基因，每一列是一个样本。每一个小的色块，就是这个基因在这个样本中的表达量。只是这里用颜色的深浅来表示基因表达值的高低而已，颜色越红，表达值越高。颜色越蓝表达值越低。
今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图，这次我们使用gplots这个R包里面的配色方案
之前详细介绍了R语言中的主成分分析，以及超级详细的主成分分析可视化方法，主要是基于factoextra和factoMineR两个神包。
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。
编译|崔浩 校对|姚佳灵 高级可视化效果 什么是Hexbin Binning？ 如果在同一个地方有很多点（overplotting），我们可以使用Hexbin包。六边形面元划分是一种二元直方图，对大数量级结构的数据集的可视化非常有用。下面是代码： >library(hexbin) >a=hexbin(diamonds$price,diamonds$carat,xbins=40) >library(RColorBrewer) >plot(a) 我们也可以创建一个调色板，然后用Hexbin绘图功能以获得更
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现，又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文，发现他是用geom_tile()函数实现的，仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。 首先解决昨天的遗留问题：ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线
TCGA是不错的癌症研究数据资源，但癌症研究不只是有TCGA。ICGC国际癌症基因组联盟，有亚洲、澳大利亚、欧洲、北美和南美17个行政区的89个项目，包括25,000个肿瘤基因组。目的是To obtain a comprehensivedescription of genomic, transcriptomic and epigenomic changes in 50 different tumor types and/or subtypes which are of clinical and societ
以下5种语言NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？ 我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景 本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。 本次要比较要5种编程语言(NODE，LUA，Python，Ruby，R)
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 R 是数据科学领域的一门大热的编程语言，可以说它是专门为统计分析而生的。 相比起其他语言，R 简单易学，代码可读性强，并且不需要搭建复杂的编程环境，对初学者非常友好。 今天就和大家分享两本学习R的宝藏图书，不仅能够帮你学习统计知识，还能提升代码编写能力，助你从入门到精通！ 01 《R速成：统计分析和科研数据分析快速上手》 《R速成:统计分析和科研数据分析快速上手》是挪威一位心理学教授和神经科学教授联手写成，第一次在国内推出中文版，由庄亮亮和赵子
期刊 Forest Ecology and Management 农林科学二区top 影响因子3.55
很早之前就发现了这个教程（Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code)），自己作图的时候经常会参考这个教程中的例子，接下来的这段时间自己争取每天都重复其中的一个例子。如果你也想学习R语言ggplot2绘图，欢迎和我一起重复这篇教程中的50幅美图。相信我们在坚持重复完这50个教程之后，我们的R语言技能可以得到显著提升。如果你在重复这些教程中，欢迎添加我的微信，我们可以一起讨论在重复过程中遇到的问题。
写在前面 R语言不仅在生物信息数据处理中发挥着重要作用，也是其它主流数据处理人士的首选工具。现在非常多自学生物信息学的小伙伴必须学的就是R，所以写一个R的系统性入门指导是非常有必要的。我作为老一辈的生信工程师，所以喜欢perl一点，排斥python。我也稍微看过一些python的语法，个人认为R和python几乎是一模一样的。R的特点就是内置了大量的函数，基本上你认识的英文单词都可以是一个函数，即使不是，你也可以自定义为函数。搞清楚了函数和变量，就可以看懂大部分的R代码了。 那么多编程语言，有何异同？ 下面
临床样品的特色是：通常是FFPE样本，在保存过程中往往造成RNA的断裂，不论是qPCR还是RNA-seq都难以进行精准的定量，这个时候Nanostring 仪器就是为了解决这些问题而诞生的。所以它在医院的流行程度很高，而我们要介绍的这篇文章就来自于医院科研人员，所以选择Nanostring就很容易理解啦。
往期的教程里详细为大家做了R语言安装和环境配置的课程，错过的喵咪们，课前赶紧复习一下吧。生物信息系列课程-R语言入门；挖掘GEO速成SCI文章系列教程（3）-R语言基础。古语云“字如其人”，现在讲“第一印象”，说的都是形象、气质的重要作用，在科研领域而言，规范的、高质量的图片是发表高水平文章的必备条件。有请我们科研猫特聘作图系列讲师，飞飞老师~
几十年来，研究人员和开发人员一直在争论，对于进行数据科学和数据分析，Python和R语言哪个才是更好的选择？近年来，数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可，而且还得到了许多学术机构的认可，目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。
除了统计分析之外，R语言还具有强大的数据可视化功能，这里面除了一些常用的基本函数如plot()，还有‘grid’、‘lattice’和‘ggplot2’等各种包。在这里我主要介绍一些基本的绘图功能以及相关概念，方便大家后续自行学习其它绘图R包。
比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道
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