基因表达的差异性分析是生物信息学中的必经之路。那么，基因表达差异的可视化展示也就具有了很重要的地位。首先我们介绍下目前在基因表达差异性可视化中的集中展示形式：
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。
在一篇论文中，最引人注目的除了标题和摘要，便是嵌于文中的各种图表了。而图形凭借其更为直观的表达效果一直备受学术界青睐，可以说如何用更为美观的图形更恰当、更全面、更精准地展现研究结果，是所有研究者一直在探索的课题。
教程将提供： 1、所有与教程有关的R的所有脚本、教程所用的教学数据。 2、赠送网易云课程等价值课程。 3、提供免费共享云服务器工具镜像，并享受VIP级的答疑服务。 课程目录： 1、Linux命令与服务器将不是学习生信的障碍——如何建立适合转录组分析的便宜云服务器。 2、如何高速下载SRA数据（RNA-seq原始数据）。 3、这些数据能用吗？（数据的质量与链特异性检测）。 4、STAR分析转录组的流程。 5、相关Linux批量处理数据命令介绍。 6、DEseq2统计分析差异基因。 7、测序数据怎样进行GSEA分析。 8、热图与火山图，GO与KEGG的可视化。
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。
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：
https://www.bilibili.com/video/BV1B5411W7HU
博客地址：https://www.jianshu.com/u/619b87e54936
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
本发明涉及转录组测序领域，具体涉及一种在miRBase数据库中无本物种参考miRNA数据的miRNA测序的数据分析方法。
被R语言折磨是每个想做生信的科研人的日常，只要随便一搜，全都是科研人被R语言虐得死去活来的心路历程。
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
文章中第一作者小站内所有课程给打折扣，打折力度（10-IF）%。 比如发1.5分，那么就打85折。10分以上的文章致谢所有课程免费。 特别说明，如果是并列第一的要除以并列的人数。比如2个并列，每人那么就打（10-IF）%/2。特别提示，只奖励第一或者并列第一作者，通讯不奖励。因为通讯得到的奖励太多了。这里是个真正做实验的人的福利。暂行办法就是这些。大家加油哦~~~ *影响因子（IF）以文章发表当年为准
在生物领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。
这篇2020年发表在cell上关于新冠的组学文章里面有大量的生信内容。今天带大家复现其中的一个Supplemental Figure：火山图。
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。
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。
建国70周年大庆即将到来，各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日，在这个举国欢腾的时刻，我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
通过前面的讲解，我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据，得到我们想要的表达矩阵，也学会了两个常用的套路分析得到的表达矩阵，就是GSEA分析和差异分析。也通过超几何分布检验的方法成功的理解了我们的统计学显著的差异表达基因的生物学功能。包括 GO/KEGG数据库 以及 Reactome和Msigdb数据库的理解。 历史目录： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析-
群主想看到，HCC，CHC，CC这3组，跟healthy的分开比较，然后3个火山图，3个热图。
ggpubr包做火山图https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/reference/diff_express.html#examples
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
转录组分析中，计算了两组间差异表达的基因后，通常怎样表示？您可能第一时间想到可以使用火山图。的确，火山图是使用频率最多的，在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold
logFC > 0，treat>control，基因表达量上升（而不是上调，上下调要结合p值来定义）
因为现阶段传统bulk转录组测序项目成为了标准品，无论大家在哪个公司测序都是几百块钱一个样品，简单的3分组的6个样品，就包括了定量和普通差异分析服务，因为都是流程化的。但是有一些情况下是大家并不想自己重新收集样品或者联系公司做转录组测序服务，而是希望可以直接分析已经发表的文献里面的数据，找到一些感兴趣的基因和通路。我们也提供了大量的教学视频和代码，见：
如果是做肿瘤研究的，TCGA的数据分析，有很多在线工具是可以直接出图的，比如TIMER和GEPIA。上图的绘制，可以使用ggscatterstats函数，搜狗|微信 搜索一下，有很多现成的代码，就不多介绍了。
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。
前面我在生信技能树分享过 批量cox生存分析结果也可以火山图可视化 介绍了火山图的基础认识，同时也给了大家代码可以批量做cox分析，并且绘制出来火山图。 最近看到一个文献，是数据集：https://w
可以发现不同的工具对p值有着不同的控制程度，在DESeq2\edgeR中我们甚至可以发现p值为0的情况，那么p值小到什么程度会变成0呢，跳出p值，这么小的数在R中计算有意义吗？关于这些问题，我们将根据下面这个问题的回答展开讨论
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。
火山图（Volcano Plot）常用于展示基因表达差异的分布，横坐标常为Fold change（倍数），越偏离中心差异倍数越大；纵坐标为P value（P值），值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧
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。
R在生物信息分析中有着极其重要的重要，无论我们做什么样的分析，我们都离不开强大的R。无论是统计学分析，还是想得到漂亮的图形，R都成了我们工作必不可少的一部分。无论是统计学算法，还是测序深度、覆盖度、热图、火山图、Peak、PCA、共表达网络、GO、KEGG的图形化，甚至很多TCGA等数据库数据的下载，我们无一例外都可以用R实现。接下来，我们介绍几个比较有用的网站论坛，希望对广大学习生物信息的同志们有所帮助。
是一个铁死亡策略的非肿瘤数据挖掘文章，标题是：《Bioinformatics Identification of Ferroptosis-Related Biomarkers and Therapeutic Compounds in Ischemic Stroke》，链接是：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fneur.2021.745240/full
3、依靠这样的公式，我们可以很轻松的提出国家自然科学基金的科学假说，也能屡清楚课题中的关键点。
箱线图：单个基因在组之间的表达量差异，必须知道每个组是对照组还是实验组。R语言中同一个分组对应一个关键词，比如对照组不能写成对照1，对照2，这样就不能把对照归为一类。
本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。线图一般表达的目的是：某个因变量随着自变量改变而变化的趋势。因变量可以为数值型变量或者分类变量。可供选的函数有： geom_line(), geom_step(), geom_path() 举例来说：因变量可以是
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。
数据分析我们一般希望是从fastq的测序数据文件开始，但是因为并不是常规肿瘤外显子，所以使用agilent的v6不管用，很多流程都需要其panel对应的个性化的bed文件。但是找那些公司索取的时候，居然说是保密的？？？
转录组的标准分析，比较容易复现，基本上看我六年前的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文即可；
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。
最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面，这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别
因为都是标准的代码，所以每次有学徒和实习生我都会让大家两次十几个数据集，凑成为了一个合辑：《1000个基因芯片表达量矩阵数据处理》：
那里的参数可以看下面这个网站https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/TCGAbiolinks/inst/doc/query.html然后下载你要的数据
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
当有了聚类结果（cluster）或注释结果（celltype）后就可以 找不同cluster/celltype间，不同样本间 或者 不同分组间的差异，为后面的 机制探索 或者 样本间/组间异质性研究 提供一些帮助。
RNA-seq是研究转录组应用最广泛，也最重要的技术之一。RNAseq其分析内容包括序列比对、转录本拼装、表达定量、差异分析、融合基因检测、可变剪接、RNA编辑和突变检测等，具体流程和常用工具如下图所示。通常的分析不一定需要走完全部流程，按需进行，某些步骤可以跳过、简化等。
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