介绍 gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半（half-half plots）的图片。比如：在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。...= NA, inherit.aes = TRUE) 其参数包括：翻译来源生信玩家[2] 参数 解释 mapping 通过aes()指定图形属性映射。...默认为NULL，使用ggplot()中aes()指定的映射。 data 指定数据框。默认为NULL，使用ggplot()中的数据。...side 画半小提琴图的一侧。“ l”代表左，“ r”代表右，默认为“ l”。 nudge 在小提琴图和分配给x轴上给定因子的空间中间之间添加空间。...这里小编对代码进行详细解释，喜欢的伙伴，可以按照解释自己理解，并用到自己实际所需的复合图中。 先将数据的统计摘要进行计算存到了summ_iris中，包含了均值，标准差，数量标准误差。
经常遇到‘一个循环绘制每一个差异基因在肿瘤和正常的表达差异’和‘需要在一张图中展示多个差异基因在肿瘤和正常组的表达分布’需求。...group', y= as.character(list[i]), bxp.errorbar = T, color = 'group', outlier.shape...= NA, add = "point", palette =c("#00AFBB","#FC4E07") )+stat_compare_means() plot_list...========== library(reshape2) library(tidyr) colnames(data) names(data)[2] names(data)[11] #使用data数据框中非...= NA, add = "point") + stat_compare_means(aes(group = group), label = "p.format") p
今天小编再给大家介绍一个在统计学中常用的图表-云雨图(Raincloud plots)。...接下来，小编就介绍几种绘制该类型图表的绘制方法，详细内容如下： R-ggdist包绘制 R-ggdist包可以很好的绘制云雨图(Raincloud plots)，主要使用其stat_halfeye()...包的介绍，可参考：R-ggdist包介绍[1] R-gghalves包优化 由于上述绘制的结果不同类型图表较为集中，这里可以使用R-gghalves包对其布局进行优化，如下： plot03 在CRAN上，需要从Github上进行安装，可能导致一些包的不兼容。...下面就通过几个具体的例子进行展示： 「样例一」： library(raincloudplots) df_1x1 <- data_1x1( array_1 = iris$Sepal.Length[1:
本文主要解决以下几个问题 （1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较 （5）使用星号代替P值 等 一 载入R包 数据 使用本文开始的基因集评分的结果 和 ggpubr...outlier.shape=NA, #不显示outlier legend = "right") #图例放右边 + p1 展示为6种细胞类型的基因集评分的箱线图...小编暂时没有发现,希望知道的不吝赐教 。 可以手动输入，但是当类别特别多的情况下耗时且易错。可以先通过combn函数生成两两之间的list ，然后套用stat_compare_means 函数即可。...#outlier.shape=NA, #不显示outlier legend = "right") p2 + stat_compare_means...#label.y = 0.7 # p值展示在什么地方 ) + labs(x="", y="AUCell_score") + #更改坐标轴 theme_classic() #更改主题 这里就可以使用一些
我们可以通过箱线图来检测并去除outliers. 箱线图可以通过5个数来概括：最小值，最大值，下四分位（Q1，在25%位置），上四分位（Q3，在75%位置），中位值（50%位置）。...箱线图能够显示离群点，可以通过IQR（InterQuartile Range，四分位距即Q3-Q1）计算得到。该离群点定义为异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。...因此，存在离群值（红色的方点），下面去除离群值。 首先定义一个函数，将outliers替换成NA。...} 删除含有outliers(NA)的行 library(dplyr) df2 % group_by(element) %>% mutate(value = remove_outliers...ggplot(df2, aes(x=element, y=value,color=element)) + geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape
一 载入R包 数据 载入R包，加载单细胞数据 通过BiocManager::install的方式安装一下AUCell包 ，后面会用到。...类似 在每个细胞中算出来的我们感兴趣的基因的表达均值。...三 AUCell 计算 AUCell使用曲线下面积来计算输入基因集的一个关键子集是否在每个细胞的表达基因中富集。...outlier.shape=NA, #不显示outlier legend = "right") #图例 2）使用ggpubr，按照文献配色绘制小提琴图...outlier.shape=NA, #不显示outlier legend = "right") 4.3 绘制umap图 提取基因集评分结果与umap的坐标 ，
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用ggpattern包自定义图案来进行阴影填充。整个过程仅参考，希望对各位观众老爷能有所帮助。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) # install.packages("remotes") #remotes::install_github("...continent) %>% mutate(paired = rep(1:(n()/3), each=3), year=factor(year)) 定义填充函数 # 自定义一个图案填充函数，用于在ggpattern...y轴为预期寿命 stat_boxplot(aes(ymin = ..lower.., ymax = ..upper..), outlier.shape = NA, width=0.5) + # 绘制箱线图的主体部分...= NA, width=0.5) + # 设置图案间距 facet_wrap(.
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 R包载入与数据准备 library(Seurat) library(sctransform)...检测这些成纤维细胞表型是否在不同癌症类型中是保守的，分析了PDAC49、HNSCC29和结肠直肠癌（CRC）。...在每种情况下，成纤维细胞都是通过无监督聚类和壁细胞排除法鉴定 Sample_UMAP <- Merged_MetaData %>% filter(Group %in% c("Pancreas"...，通过TMA细胞核的mxIHC分析测定 Fig_5E <- CoreData_long[] %>% drop_na(Structure.filtered) %>% filter(Fibs_SubPop...，通过TMA细胞核的mxIHC分析测定 Fig_5F <- CoreData_long[] %>% drop_na(Structure.filtered) %>% filter(Fibs_SubPop
继续“一图胜千言”系列，箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。 ? 本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的箱线图。...outlier.colour="red", outlier.shape=18,outlier.size=4) ?...2)更改箱子填充颜色 fill 填充色 ； color 箱线的外框颜色 #单组 设置颜色 ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_boxplot(fill...三 图例，标题设置 1）设置legeng Legend是对箱线图的解释性描述，默认的位置是在画布的右侧中间位置，可以通过theme()函数修改Legend的位置 p + theme(legend.position
❝VIP群里有观众老爷询问如何对箱线图进行几何形状填充，那么今天就来具体介绍一番；在原有的基础上做了一些小的改动也许恰好您正好有此特殊需求，需要着重体会八个字「变实为虚，变虚为实」，希望对各位观众老爷有所帮助...；下面来看具体案例； ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(ggprism) library(rstatix) library(ggpubr)...,outlier.shape = NA,width=0.5) + stat_boxplot(geom = "errorbar", aes(ymin = ..ymax..)...pattern = 'tiling3', pattern_angle = 45,color="black", pattern_spacing = 0.045,outlier.shape...= NA,linetype = "dashed",width=0.5,size=0.35)+ stat_summary(geom = "crossbar", fun = "median",width
每个数据点代表通过CIBERSORTx测量的个体患者 Fig_7F <- Bulk_Fibs.pct %>% drop_na(LUAD.MolSubtype_factor) %>% ggplot...正如预期的那样，考虑到这种联系，肌成纤维细胞丰度在PP肿瘤中最高;而肺泡和表皮成纤维细胞在TRU肿瘤中最为突出 Figure 7G 散点图显示肺泡或肌成纤维细胞丰度与免疫细胞亚群（LM22）丰度之间的Spearman...成纤维细胞亚群丰度在对照组织和肿瘤组织之间以及在非小细胞肺癌组织学亚型之间存在差异，在LUAD中具有重要的预后价值，因为它们与这些肿瘤的分子、形态学和免疫特征有关。...事实上，炎性成纤维细胞已经在感染、炎症条件和癌症中被发现，这支持了成纤维细胞通过一系列表型发展的概念，这些表型的功能是启动、支持和最终抑制炎症。...这些细胞如何促进肿瘤进展的多种机制已经在临床前癌症模型中被确定。然而，最近的研究也表明，肌成纤维细胞在PDAC中具有肿瘤抑制特性。
1写在前面 我们在处理数据的时候常常会遇到存在缺失值(NA)的情况，如何处理就仁者见仁，智者见智了。...最简单粗暴的方法可能就是行删除法(listwise)或者个案删除法(case-wise)了，这种方法在缺失值比较少的情况下比较适用，但在NA较多的情况下可能就会丢失过多信息导致无法继续分析。...ggmice提供了一种NA值的可视化方法，一目了然，nice!...ggmice(dat, aes(Ozone, Solar.R))+ geom_point() ---- 5.2 分类变量 接着我们对分类变量的缺失值进行一下可视化，红色的为缺失值。...3，这里我们看一下3个数据集的NA填补情况。
NSCLC组织亚型富集 在非小细胞肺癌的对照肺组织中，上皮和肺泡成纤维细胞亚群富集，并被肌成纤维细胞所取代。...R包载入与数据准备 library(tidyverse) library(ggsci) library(ggplot2) library(ggpubr) library(Hmisc) library(Seurat...) data_directory <- "H:\\文献复现\\6\\" source(paste0(data_directory, "0_NewFunctions.R")) load(paste0(...在scRNA-seq数据集中，与LUAD和LUSC相比，对照组织样本中的外膜成纤维细胞显著更丰富。对照组织中的肺泡成纤维细胞同样最丰富，但在一些LUAD样本中也检测到高水平，而在LUSC中很少出现。...相反，与对照组织相比，LUAD和LUSC中的肌成纤维细胞丰度增加，但与LUAD相比，LUSC中的肌成纤维细胞丰度显著更高 Figure 3F 通过mxIHC测量，分析病理学注释的LUAD或LUSC肿瘤区域和组织块内的非肿瘤区域作为对照
箱线图（Boxplot）是一种用于展示一组数据分布特征的图形，它能够提供以下信息：中位数：箱线图中的中位线表示数据的中位数。...最小值和最大值：在某些箱线图中，除了四分位数之外，还会展示最小值和最大值（不包括异常值）。数据的偏斜性：箱线图的形状可以揭示数据的偏斜性。...在ggplot2 中，可以通过使用 geom_point() 来在箱线图上增加点，这些点可以代表分组中特定指标的出现率。...网格状箱线图patternplot 是一个 R 包，它提供了创建网格状箱线图的功能，这种图表通常用于展示多个组别或条件下的数据分布。...geom_boxplot(width = .4, outlier.shape = NA)：添加一个箱线图几何对象，箱子的宽度设置为 0.4，并且移除异常值（outliers）的点。
5.3 使用不同于默认设置的点形 Q：如何更改散点图中默认的数据点的点形？...A： #通过geom_point()的shape参数同时设定散点图中所有数据点的点形 ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point(...要由colour和fill共同控制 首先需要选择一个同时具有colour以及fit属性的点，其次在scale_shape_manual()中选择一个包括NA（空心）和其他颜色的调色板。...分为1，2，3个数，分别代表1（白），2（黑），3（其他肤色） #因为ggplot不知道要分组处理，所以同样在aes（）中加上factor(race)当作因子处理 #箱线图中的参数width可以设置箱型图的宽度...在这种图中点的分组和排列取决于数据。每个点的宽度对应了最大组距。系统默认最大组距是数据范围的1/30，可以通过binwidth进行调整。
lung cancer 期刊：Nature Communications 日期：2023年1月31日 DOI: 10.1038/s41467-023-35832-6 复现图——Figure 2 通过整合...R包载入与数据准备 library(Seurat) library(WGCNA) library(tidyverse) library(ggpubr) library(ggsci) library(msigdbr...org.Hs.eg.db) library(hpar) data_directory <- "H:\\文献复现\\6\\" source(paste0(data_directory, "0_NewFunctions.R"...通过无监督聚类识别的三个主要亚群，并且鉴定的三个簇与先前在对照肺组织中描述的成纤维细胞亚群一致（外膜、肺泡和肌成纤维细胞）。...Fibs.integrated$seurat_clusters, levels = c(2,1,0), labels = c("Adventitial", "Alveolar", "Myo")) 在7
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来回答读者的一个问题，如何半边箱线图主要通过「gghalves」包来实现对此感兴趣的读者可以查阅官方文档，数据为随意构建无实际意义，整个过程仅参考。...「数据代码已经整合上传到学习交流群」，购买过小编R数据可视化文档的朋友可在所加的交流群内获取下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入交流群。...❞ 关注下方公众号下回更新不迷路 ❝有需要学习R数据可视化的读者，欢迎购买小编的R数据可视化案例文档，「购买将自动获得2024年及以后更新的绘图文档代码，无需额外付费」。...有需要的朋友欢迎到小编的「淘宝店铺-R语言数据分析指南」下单购买。...= NA, width=0.8) + geom_half_point(aes(color=year), side = "r", transformation_params
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来批量绘制云雨图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，希望各位观众老爷能够喜欢，❞ 加载R包 install.packages...yesno, names_to = "category") 数据可视化 spam %>% filter(value > 0, value % # 过滤数据，只保留value在0...，设置x轴为yesno的因子，y轴为value，颜色和填充都基于yesno geom_boxplot(width = 0.2,fill = "transparent",size = 0.4,outlier.shape...= NA) + # 添加箱线图，设置宽度、填充颜色、线条大小和异常值形状 geom_half_violin(alpha = 0.5, side = 'top')+ # 添加半小提琴图，设置透明度和显示的一侧..."white"), # 设置面板背景颜色 axis.ticks.y = element_blank(), # 隐藏y轴刻度 plot.margin= margin(t = 10, r
❝本节来复现「nature genetics」上的一张图，自定义绘制误差线图；下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图；❞ 图形展示 ❝此图作为基础图形系列，但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化...，如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现，此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标；那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包...,width=0.1)+ stat_boxplot(outlier.shape = NA,width=0,aes(color=taxon,fill=taxon), show.legend...element_markdown(color="black",size=11,face="bold", margin = margin(r=
R包载入与数据准备 代码如下： library(Seurat) library(ggplot2) library(WGCNA) library(tidyverse) library(ggpubr) library...) library(ggfittext) data_directory <- "H:\\文献复现\\6" source(paste0(data_directory, "0_NewFunctions.R"...41467_2023_35832_MOESM16_ESM.xlsx", as.data.frame=T, header=T) #在文章中的...共有模块由在肺泡成纤维细胞至肌成纤维细胞和外膜成纤维细胞至肌成纤维细胞轨迹中分配到相同簇的基因组成，列出了每个模块的10个代表性基因 Mod.Overlap_df 的短暂阶段，独立于肿瘤的相互作用关系;随后是涉及热休克反应信号的原始分化，通过与肿瘤的相互作用而增加;最终导致完全分化的肌成纤维细胞表型
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