摘要：气泡图 可以利用圆圈的大小和颜色呈现不同的信息。 颜色=大小 上图可以很明显的比较不同癌症中，重点基因的表达上调，下调情况。 输入数据： CancerType SEMA3A SEMA3B SEMA3C SEMA3D SEMA3E SEMA3F SEMA3G ACC 0.3058794 0.67491
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随笔分类 - R语言学习 / 作图代码&解析
摘要：小提琴图代码 1. 单个基因表达_临床特征分组 输入数据： id Stage SEMA3A TCGA-F1-6177-01A Stage I 0.2202665 TCGA-IN-A6RI-01A Stage I 0.1181326 TCGA-VQ-A8PX-01A Stage I 0.3914619
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摘要：1. GO富集分析 输入数据 使用 enrichGO {clusterProfiler} 函数得到 ONTOLOGY ID Term GeneRatio BgRatio pvalue p.adjust qvalue geneID Count BP GO:0032496 response to lip
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摘要：免疫细胞浸润百分比堆积条形图 该条形图展示的是每个TCGA的肿瘤样本中各个免疫细胞所占的比例。 输入数据 该输入数据的每一行显示的是一个TCGA的肿瘤样本中各个免疫细胞所占的比例。每一行的数据用制表符“\t”分隔。 Mixture B cells naive B cells memory Plasm
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摘要：相邻节点数量条形图 结果图展示 该条形图展示的是相邻节点数（number of adjacent nodes）最高的前几位节点。 输入数据 该输入数据的每一行都显示的是两个存在连接的相邻节点（adjacent nodes）。 node1 node2 RAD51 MND1 ZWINT BUB1B IL
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摘要：1. 什么是GSEA？ Gene Set Enrichment Analysis (GSEA，基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。 2. 有GO/KEGG富集分析了，为什么还要做GSEA？ GO/KEGG富集分析是先筛选差
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摘要：1. KEGG富集分析简介 1. KEGG富集分析的作用 在生物信息学分析过程中，KEGG通路富集分析常常应用于差异表达基因的功能注释，了解差异表达基因的相关功能与作用通路。 2. KEGG气泡图的解读 例如上图显示的是KEGG点状图，横轴GeneRatio表示对应pathway差异基因数/能够对应
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摘要：1. 散点图和箱线图的差别： 箱线图就是散点图把横坐标弱化的结果。弱化个体的概念，强化群体的概念，把同一个分组放到一起，就形成了箱线图。 箱线图的输入数据是一个数值型向量和一个字符串向量（重复值） 2. 箱线图： 3. 箱线图的作用： 单个基因在两组之间的表达量差异。如果是多个基因，则需要量化指标：
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摘要：数据降维 在进行数据挖掘或者机器学习时，我们面临的数据往往是高维数据。相较于低维数据，高维数据为我们提供了更多的信息和细节，也更好的描述了样本；但同时，很多高效且准确的分析方法也将无法使用。处理高维数据和高维数据可视化是数据科学家们必不可少的技能。解决这个问题的方法便是降低数据的维度。在数据降维时，
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摘要：1. 散点图的用途 散点图是用两组数据构成多个坐标点，观察坐标点的分布，判断两者之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。 从散点图上可以解读两个变量的相互关系，所以一般用于做相关性分析。 2. 什么是相关性分析 对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度。通常用来
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摘要：1. 是什么热图 热图是对实验数据分布情况进行分析的直观可视化方法，可以用来进行实验数据的质量控制和差异数据的具像化展示。 其基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。还可以对数据和样本进行聚类，观测样品质量。 热图有多种形式，但基本的元素是一致的。 例如上图中的2张热图，每个格子表示
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摘要：1. 火山图的用途 主要是展示差异表达的基因，通常应用于转录组研究，也能应用于基因组，蛋白质组，代谢组等统计数据。 2. 怎么看火山图 1）坐标轴： 横轴是log2(Fold change)，显示差异倍数（FC），点越偏离中心，表示差异倍数越大； 纵轴是-log 10 (adj. p-value)，
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