下面这张表就是GO富集分析得到的结果，我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组，就可以得到BP，CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。...那么问题来了，如何分组取前几行。今天小编就跟大家分享一个专业处理数据框的函数dplyr。然后基于这个R包，我们用6种不同的方法来实现。...top_n这个函数来输出每个组的前五行，wt是排序的依据，根据校正之后的p值来排序，n=-5是按从小到大排序。...会根据指定的p.adjust有小到大排序，然后取每组前5行 方法五、使用group_modify结合head #使用group_modify r5=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY...如果GO富集结果默认没有按p.adjust排过序，那么就需要选择带有排序的方法，如top_n和slice_min。
在require()函数中，如果直接传递包的名称作为参数，不需要加引号；如果包的名称以字符串形式存储在变量中，则需要使用character.only = TRUE来指定这个变量是一个字符串1.2 解析1.2.1...它是一个数值，用于影响R在打印数值时选择是否使用科学计数法的倾向。scipen 的值越大，R越倾向于使用普通的定点数表示法而不是科学计数法。...为什么选择标准差最大的1000个基因并绘制热图？...前10个样本属于 "Disease" 组，后10个样本属于 "Normal" 组。创建设计矩阵model.matrix(~Group) 创建了一个包含分组信息的设计矩阵。...如果你只想提取前 n 个基因，可以将 Inf 替换为具体的数字，比如 100 表示提取前100个基因。
带着这个问题，我们将首先使用dplyr包对给出的航班数据进行处理。...变量列 myFlights #查看数据表 如图，子集选择完毕...2.4 数据排序 为了数据的整齐性，我们可以选择相应的变量进行排序。这里要穿插一个排序函数arrange()，默认情况下，为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。...) by_dest 由图可知，经分组后，一共有104组数据，即本次分析的目的地有104个。...PS.这里穿插一个好用的工具，“管道”，即通过使用操作符把数据集名作为开头, 然后依次对此数据进行多步操作。
根据你的具体需求和偏好选择使用哪一种。 第二次提问；还有ggpubr包，ggstat等吗 在R语言中，除了ggplot2包之外，还有几个扩展包可以用于绘制包含统计信息的图形，包括箱线图。...第三次提问：直接把报错的bug贴给大模型 我使用了ggstatsplot然后报错了Error in `select()`: !...在使用ggstatsplot包绘制图形时遇到"Error in select(): ! Names must be unique."的错误，这通常意味着在数据处理过程中，列名或其他标识符出现了重复。...根据搜索结果，这个问题可能与数据处理方式有关，尤其是在使用dplyr包的select()函数时。 解决这个问题的一种方法是确保在进行选择操作时，所选的列名是唯一的。...例如，如果你在创建一个自定义函数来绘制图形，并且函数内部使用了select()，你需要确保传递给select()的变量名在数据框中不是重复的。
数值型变量的描述性统计分析 本节将讨论数值型变量的集中趋势、离散程度和分布形状等。这里我们关注 3 个连续型变量：年龄（age）、母亲怀孕前体重（lwt）和婴儿出生时体重（bwt）。...cont.vars dplyr::select(birthwt, age, lwt, bwt) 接下来，先计算这 3 个变量的描述性统计量，然后按照母亲吸烟情况（smoke）分组考查描述性统计量。...这些包提供了种类繁多的计算统计量的函数，这几个包在首次使用前需要先安装。下面以 psych 包为例进行说明。psych 包被广泛应用于计量心理学。...$race), mean) 这里的分类变量有 2 个，其中 smoke 有 2 个类别，race 有 3 个类别，上面的命令按照这两个变量各类别的所有组合（共 6 组）计算均值。...)) 数据分析者可以选择自己最习惯的方式计算和展示描述性统计量。
关于连续性变量最佳截断值的选择，之前介绍了survminer中的surv_cutpoint以及X-tile软件： R语言生存分析的实现 生存分析最佳截断值的确定 今天再介绍一个非常好用的R包：cutoff...Plot cutpoint for DEPDC1 plot(res.cut, "DEPDC1", palette = "npg") ## $DEPDC1 然后使用surv_categorize()根据最佳截断值对数据进行分组...，这样数据就根据最佳截断值变成了高表达/低表达组。...roc:寻找ROC曲线下面积最大的cutoff，只能是分类不能是生存 前4个函数是确定最佳截点用的，支持多个截点。...其他几个函数的用法都是一模一样的，就不多做讲解了，这个R包功能强大，使用简答，非常值得大家学习。
ggstatsplot是ggplot2的扩展，用于绘制带有统计检验信息的图形。...用户可以在图形上添加统计建模（假设检验和回归分析）的结果，可以进行复杂的图形拼接，并且可以在多种背景和调色板中进行选择，使图形更美观。...ggstatsplot和它的后台组件还可以和其他基于ggplot2的R包结合起来使用。...01 — 安装与基本介绍 绘图类型统计 函数 作图类型 描述 ggbetweenstats 小提琴图 组/条件间的比较 ggwithinstats 小提琴图 组/条件内的比较 gghistostats...install.packages(“ggstatsplot”) library(ggstatsplot) 02 — 函数介绍 （1）ggbetweenstats：小提琴图，箱形图 此函数用于创建小提琴图、箱形图或组间或组内比较的组合图
，选择变量的同时也可以重新命名变量，类似于SQL语句中的where语句中的筛选条件。...格式数据的整合，tidyr是同样也是出自 Hadley Wickham，常与dplyr包结合使用。...qplot: 顾名思义，快速绘图； ggplot：远比qplot()强大，可以一步步绘制十分复杂的图形。 由ggplot2绘制出来的ggplot图可以作为一个变量，然后由print()显示出来。...绘制簇状条形图 > cabbage_exp Cultivar Date Weight sd n se 1 c39 d16 3.18 0.9566144...（4）地图 使用maps包绘制的地图与其他ggplot2图形的结合变得十分方便。
scRNA <- load("scdata2.Rdata") 数据获取请查看：单细胞转录组 | 多样本处理与Harmony整合 5....5.2 筛选每个cluster中表达前10的基因 # 筛选p_val<0.05的基因 all.markers =cluster_markers %>% dplyr::select(gene,everything...()) %>% dplyr::filter(p_val<0.05) # 将avg_log2FC排名前10的基因筛选出来 top10 = all.markers %>% group_by(cluster)...%>% top_n(n = 10, wt = avg_log2FC) 输出文件： 5.3 手动查找maker基因进行注释 我们可以通过下面的数据库进行查找maker基因进行细胞注释。...5.5 绘制图片 teneplot = DimPlot(scRNA1,reduction = "tsne", label =T) 查看图片： 0 cluster和1 cluster的类群名已经被更改。
这些数值型变量是你要分析的目标，而分类变量则用于将数据分成不同的组。...然后，你可以使用head(), tail(), summary(), str()等函数来查看数据的结构和内容。...()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...= "A")#%>% #dplyr::mutate(Test = "test")head(data_drop)数据平均值和其他指标data %>% group_by(D) %>% summarise...另一种方法：t-test仅仅适合2组比较，因此需要筛选data_ttest % dplyr::filter(D %in% c("B", "C")) #%>% #dplyr
你可以指定参数来缩放其他功能features。...默认情况下，只有先前确定的变量特征用作输入，但如果你想选择不同的子集，可以使用 argument 进行定义。...默认情况下，比较单个聚类与所有其他聚类的差异，也可以比较聚类组之间或与所有单元的对比。 相关功能： 使用FindAllMarkers()自动执行所有聚类的标记基因发现。...使用FindMarkers()测试特定的聚类组之间的差异。 性能优化（Seurat v5）： min.pct：设置基因在群体中的最小表达比例。 logfc.threshold：设置最小对数差异阈值。...在本例中，我们将为每个聚类绘制前 20 个标记（如果少于 20 个，则绘制所有标记）。
geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包，它使用sna包计算网络布局，并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。...分为两组子集，分别edges和vertices，edges中包含child和parent这两列 #数据整理： TEnet <- fortify(as.edgedf(theme_elements$edges...#计算节点的度： TEnet % group_by(from_id) %>% mutate(degree = sqrt(10 * n() + 1)) #%...>%是dplyr包中的管道函数,把左件的值发送给右件,并作为右件表达式函数的第一个参数 #mutate函数是添加新的列，将新增变量放在数据集的最后面 1....＃如果这是不正确的，则重写dat，以使前两列分别为from和to节点。 ＃分别通过from_id和name连接边缘和节点信息。 ＃仅绘制给定书中具有任何连接的字符。
使用过了。...首先group到celltype维度 ，然后计算每种celltype的 AUCell 均值。...，其他可以转到celltype水平的结果均可以添加 library(msigdbr) library(GSVA) #选择基因集合 human_KEGG = msigdbr(species = "Homo...celltype形式的图，这是使用GSVA热图示例。...上述相关的统计变量均可以进行注释，通过width设置该部分注释图的宽度。
1）安装、加载dplyr包、准备数据 install.packages("dplyr") #加载dplyr包 使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl对象。...（列） select函数:可以通过指定列名选择指定的变量进行分析，得到的为选择的列。...select(iris,Sepal.Width,Petal.Length,Species) 其他特殊选择，可匹配： select(iris,contains("." )) #选取名称中含有字符的列 区别...：Filter&Select Filter：通过一些准则选择观测值（行） Select：通过名字来选择变量（列） 更名变量名： Select & Rename head(select(iris,Sepal.W...>%, 使用时把数据集名作为开头, 然后依次对此数据进行多步操作。
作者，Evil Genius 关于空间共定位（细胞和配受体）的展示方式已经提供了好几种了，列在下面，供大家参考 空间转录组细胞类型和配受体的空间定位图 空间细胞类型方向图 空间细胞类型密度分布图 空间转录组数据分析之近邻热图绘制...10X空间转录组绘图分析之体现两种细胞类型的空间位置 10X空间转录组时空基因细胞动态（共定位）绘图 这一篇我们来展示最后一种共定位的方式，如下图 图片 同样的做法，我们可以展示细胞类型的共定位或者配受体的共定位...，右图体现了共定位的趋势，我们来实现以下，我随便选了两种细胞类型，绘图结果如下; 图片 当然了，随机选择的不太合适，绘图的时候同样需要多种颜色一起搭配，真正共定位效果强的绘图效果会非常好，我们来实现一下...) 一样的内容，如果展示细胞类型的空间共定位就需要包含单细胞空间联合的分析信息，然后提取有效信息。...<-rep(0,ncell) expcol[n1]<-1 expcol[n2]<-2 expcol[intersect(n1,n2)]<-3 tmp<-data.frame(x=location[,1]
使用mutate()添加新变量 除了选择已存在的列，另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。 mutate()函数通常将新增变量放在数据集的最后面。...这些函数的一个关键属性就是向量化的：它必须使用一组向量值作为输入，然后返回相同长度的数值作为输出。我们没有办法将所有的函数都列举出来，这里选择一些被频繁使用的函数。...对数 log()，log2()和log10() 位移量/偏移量 lead()和lag()允许你前移或后移变量的值。...然后，当你使用dplyr动词对分组的数据框进行操作时，它会自动进行分组计算。...这个图的形状很有特征性：无论什么时候你按照组别绘制均值（或其他汇总量），你会看到变异会随着样本量的增加而减少。
随机森林用于分类器的算法过程，随机切分样本，然后选择2/3用于建模，剩余1/3用于验证袋外误差；随机选择特征构建决策树，每个叶子节点分成二类；根据GINI系数判断分类内部纯度程度，进行裁剪树枝；1/3数据预测...另外，在这一步前也有教程对特征进行选择，筛选组间差异大的特征用于建模。这里使用caret::createDataPartition函数进行划分数据集，它能够根据组间比例合理分割数据。...）随机森林算法的参数众多，本文选择对mtry和ntree两个参数进行调参，其他均使用默认参数。...转换字符型标签成数值型标准化自变量，降低不同单位的影响采用logist regression算法该步骤可选择也可不选择，因为后续分析发现如果严格按照pvalue 变量进行标准化，本来是要做的，但考虑到每个指标所含有的临床学意义，就使用了原始值。
monocle的分群改为seurat分群pData(cds)$Cluster=pData(cds)$celltypetable(pData(cds1)$Cluster)#测试每个基因作为伪时间函数或根据指定的其他协变量的差异表达...函数里提供了很多种方法,不同方法的最后展示的图都不太一样, 其中“DDRTree”是Monocle2使用的默认方法。...BEAM_branch2$qval),]BEAM_branch2 使用全部的基因进行绘图...t(scale(t( counts[my_pseudotime_gene,] ))) # 'scale'可以对log-ratio数值进行归一化n[n>2]=2 n[nn[1:4,1:4...(n)n[1:4,1:4]pheatmap(n,show_colnames =F, show_rownames = F, annotation_col=ac)od=order
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