在R中显示多个置信区间,可以通过以下步骤实现:
今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
可以看到我们将Y轴文本移至了右边,因此标签也需要定义到右边axis.title.y.right
散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一,添加点,线,箭头,线段,注释,甚至函数,公式,方差表都没有问题。
ggpubr包做火山图https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/reference/diff_express.html#examples
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
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!
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
http://www.sthda.com/english/articles/32-r-graphics-essentials/131-plot-two-continuous-variables-scatter-graph-and-alternatives/
ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如,以下R代码将数据集初始化为ggplot,然后将一个图层(geom_point())添加到ggplot上,以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width:
火山(Volcano Plot)图在一张图中显示了两个重要的指标(Fold change/pvalue),可以非常直观且合理地筛选出在两样本间发生差异表达的基因。检验分析出两样本间显著差异表达的基因后,以log2(fold change)为横坐标,以T检验显著性检验P值的负对数-log10(pvalue)为纵坐标,即可得火山图(Volcano Plot)。
很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。在数据分析以及生信分析中会经常用到。
geom_point():用于绘制散点图 参数 color:点的颜色 size:点的大小 shape :点的形状
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。
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
当样本量足够大,总体标准差已知时,根据中心极限定理可以用标准正态分布估计总体均值;t分布适用于小样本估计呈正态分布的总体均值。
继续“一图胜千言”系列,直方图(Histogram)又称柱状图,是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况,也可以展示数据的概率分布情况。
ggplot2画图的时候有几个默认主题,画图的时候我们可以自己挑选一个喜欢的内置主题,也可以自己设置。其中内置主题有以下几个,我们用iris数据集看一下效果:
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