在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。 例如：
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
英国广播公司（British Broadcasting Corporation；BBC）是全球最大的新闻媒体，其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
#这一小节介绍标尺，在对图形属性进行映射之后，使用标尺可以控制这些属性的显示方式，
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念，Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
今天跟大家分享ggplot图表的配色原理与基本技巧。 图表配色是一个很深奥的话题，多亏了R语言平台的众多开发者贡献的配色包，让图表的配色不再深不可测。 这里我暂且将所有的配色场景划分为两类： 离散变量配色与连续变量配色 ggplot函数的配色机制相对来说比较智能，当你给colour或者fill属性指定给变量映射的时候，该函数就会自动的区分变量属性（是离散变量或者是连续变量），进而给出适用于两种情况的配色风格。 ggplot(diamonds,aes(carat,price,colour=cut))+geom
https://github.com/Tom-Jenkins/utility_scripts
今天小编给大家介绍一个不同的气泡图画法--mini bubble plots，在比较离散数据时，迷你气泡图允许通过颜色、形状或标签显示比传统气泡图更多的信息。使用R包ggBubbles可以方便地绘制这种气泡图。
前面给大家介绍了，自己不会写R函数如何去“抄”高手写好的函数，我们直接“拿来”用就可以了。有读者反映为什么不直接用gdcVolcanoPlot这个函数，既然人家都已经写好了。这是一个很好的问题，这里我解答一下。原因有两个
❝本节来介绍如何给图形添加渐变色背景，通过两个案例来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) library(grid) library(RColorBrewer) library(ggh4x) library(scales) library(aplot) 导入数据 sports <- read_tsv("sports.xls") 数据清洗 plot_data <- sports %>% select(exp_men, exp_women, sports) %>% drop
部分数据代码是公开的 下载链接https://zenodo.org/record/4781590#.YSB40Hzivic
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象（圆圈，线条等），主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx（）函数定义，基于数据变量的几何对象的属性（位置，大小，颜色）由美学（aes（））函数指定（ 在geom_xxx（）函数中）。任何ggplot图的基础层都是由ggplot（）函数定义的空ggplot层，它描述了用于绘图的数据框。
6月份一直在忙期末考试，今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数，例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包，用这个包的函数画出的图比较漂亮，而且使用灵活。
基于机器学习的scRNA-seq数据和mxIHC分类显示外膜和肌成纤维细胞在胰腺癌、结直肠癌和口腔癌中是保守的，而肺泡成纤维细胞是肺特异性的
MAplot转录组差异基因表达展示_maplot r语言_TS的美梦的博客-CSDN博客自己也顺着这线索另外找了教程
今天的主角为R-grafify包,其包含5大类共19种可视化图表，舒适和符合出版要求的配色更是为这个可视化包填色，下面就通过以下两个方面介绍下整个优质可视化工具。
小编已经搭建了一套稳定的真核转录组分析流程，可以完成「从原始数据分析到最终出结果分析文档」基本包含目前RNA_seq文章的所有分析内容。「有数据分析需求的朋友可联系小编进行咨询」
粗略一看，似乎没有什么特别困难的地方，好像之前也看到过类似的图，但是看到老师发来的链接才发现这居然是Nature出版期刊（Horticulture Research）的配图。volume）上的配图！
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
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。
箱线图一般用于可视化基因的表达情况，常化用统计学方法计算组间基因的表达差异情况。以下主要是用boxplot和geom_boxplot
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数，我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
但是学生的表现实在是太超出我意料了，能超脱于现有的工具，达到随心所欲的定制化，值得分享！
这幅图很明显是一个对角矩阵系列的统计图形，绘制起来也非常方便，只需要使用R语言中GGally包中的ggpairs() 函数就可以快速绘制，如下：
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前面介绍了散点图、柱状图、直方图和核密度估计图，有时候散点图不能很直观的看的出数据的分布情况，这里介绍散点图与统计直方图组合绘制。
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。
于是乎就有了今天这篇帖子，旨在搜罗网上比较全的颜色贴，好好滴总结一波，希望可以帮到同样是选择困难症的你。
先和大家说一句圣诞快乐呀，最近 DIY 涂鸦圣诞树非常受欢迎，小编琢磨着能否用 R 语言来绘制一颗圣诞树呢，最后终于让小编找到了教程[1]，这不赶紧在今天分享出来给大家，一起动手试一试吧~
前面我们简单的介绍了R函数。有些人可能会说，我现在的R水平有限，还不足以写出很高级的函数，该怎么办？俗话说前人栽树后人乘凉，他山之石可以攻玉，鲁迅同志也提出过“拿来”主义。已经有前人，高手写出了很多很实用，很强大的R函数，你直接拿来用就可以了。如果你很好学，也可以把人家的函数源代码拿来学习，其实这也是一种学习R的很好的方法。你如果完全读懂了原作者的函数，你还可以稍作修改用作他用，甚至可以让这个函数功能更加强大。
今日小编继续给大家推荐优质绘图工具，帮助小伙伴们更好的是实现不同领域中可视化作品的快速绘制。今天的主角为R-grafify包,其包含5大类共19种可视化图表，舒适和符合出版要求的配色更是为这个可视化包填色，下面就通过以下两个方面介绍下整个优质可视化工具。
1、elder-frog/OpenCourseCatalog: Bilibili 公开课目录[1]妈妈，我在霹雳霹雳念了个大学。
在做项目时，曾有小伙伴对我用edgeR进行差异分析筛选出的具体显著差异基因表示质疑，因为发表的文章清楚的说明某个基因是差异基因，但是我edgeR的分析结果并没有表明。在小伙伴的质疑下，我认真看了下文章，发现文章用的是DEseq2进行差异分析。值得注意的是该小伙伴关注的差异基因是一个离散比较大的基因，此处的离散较大可以理解为假定对照组为5，6，7；实验组则为14，13，3的情况。那为什么这个基因在edgeR分析下不是显著差异基因，然而在DEseq2的分析下是差异基因呢？这应该很大程度源于算法判定显著差异基因的区别。接着，我看了关于DEseq2与edgeR区别的描述，发现「edgeR与Deseq2都是基于负二项分布模型做的，两者处理同一组数据时，相同阈值处理大部分基因是一样的，但是也会有一部分基因会因为离散度不同导致差异不同」，如刚刚示例的基因离散度被DEseq2识别为差异，但是不被edgeR识别，所以两种算法获取的差异基因与数目是存在细微区别的。
标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
链接：https://pan.baidu.com/s/1niWjcaJOuimO4NQHzHmvIA 提取码：q6am
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。
绘图过程中，通过给图形中添加适量的注释（图形、公式、注释）以及图形整体的外观，可以使读图者更快速、更准确的了解图形表达的含义。
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
A highly conserved core bacterial microbiota with nitrogen-fixation capacity inhabits the xylem sap in maize plants
今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧！ 密度曲线图可能平时大家用的不多，不过其实没什么神秘，它的功能于直方图一样，都是用于表达连续型数值变量的分布形态。 案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abk0989
好长时间没更新了，这周真的是天天都在手术室度过，常讲到的一句话就是苦的一比啊。🫠
在使用ggplot2初步绘制（ggplot2|详解八大基本绘图要素）出需要展示的图形后，还需要对标题，坐标轴（ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢”）和legend（ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢）上的对象进行一系列的设置，包括但不限于名称更改，颜色，大小，位置和角度的调整。
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