在plotly-express的line函数中，"symbol“和"markers”似乎不再起作用 - 腾讯云开发者社区

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plotly-express-22-plotly使用技巧大全

本文中将前段时间写的plotly-express可视化库的相关技巧进行整理，方便后续快速实现调用先整理之前写的亮点后面肯定会补充内容 ?...柱状图-改变柱子颜色结合颜色随机生成方法 # 生成颜色的函数 def random_color_generator(number_of_colors): color = ["#"+''.join...side="right"), # 第二条y轴的名字，堆叠位置（与y相同），位置在右边 legend=dict(x=0.8,y=0.9,font=dict(size...=12,color="red")) # 图例的位置（图形看做一个单位长度），大小和字体颜色 ) fig = go.Figure(data=data,layout=...颜色随机生成（优秀）这个方法很巧妙，能够用在任何绘制的图形中，只要有多个颜色出现：只需要在color参数中调用函数即可实现 # 颜色的随机生成：#123456 # 加上6位数字构成 def random_color_generator

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单细胞GSVA分析专用R包

基于细胞亚型表达量矩阵的gsea和gsva（需要生物学功能数据库）其实就是针对Seurat对象进行AverageExpression函数操作一下，之前的几万个甚至几十万细胞数量就变成了几个或者十几个细胞亚群啦...排名：基于基因表达的变化，对所有基因进行排名。统计检验：通过计算基因集成员在排名列表中的位置，评估基因集在特定状态下是否富集在排名的顶端或底端。...GSEA的主要用途是识别在疾病状态、发育阶段或对治疗响应中起作用的生物学通路。...GSVA：侧重于基因集表达的变异性分析，适用于评估基因集在不同条件下的整体表达变化。两种方法都有助于从基因集的角度理解复杂的生物学数据，但它们在分析方法和应用场景上有所不同。...GSEA更多用于识别特定状态下活跃的通路，而GSVA则用于评估基因集表达的变异性。在实际应用中，研究者可能会根据研究目的和数据类型选择合适的分析方法。

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用流星图彗星图（在此之前还不认识这种图呢！）展示富集分析结果

包括 8个特发性纤维化（IPF）样本和10个正常样本，共66500个细胞（文章中过滤后的细胞数）。..., keytype = "SYMBOL", column="ENTREZID") head(Symbol) ids markers$gene,fromType = "SYMBOL...geom_link()这是ggplot2中用于绘制线段的函数。 x = 0：设置线段起点的x坐标为0。 y = Description：设置线段起点的y坐标为数据框中的Description列的值。...n = 500：设置线段的平滑度，n参数指定了在绘制线段时使用的点的数量，较大的值会使线段更平滑。...= element_line(color = "black", size = 0.6), # 加粗x轴和y轴的线条 axis.text = element_text(face = "bold

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R可视化之美化功能富集条形图

分享是一种态度基因集富集分析是很常见的分析内容，可视化展示的方式也多样。本文提供两组分组间的差异表达基因集的功能富集结果的一些相对美观的可视化方式。...$gene, fromType="SYMBOL", toType="ENTREZID", OrgDb=go_organism) sce.markers = merge(sce.markers, ids,...by.x='gene', by.y='SYMBOL') sce.markers$group markers$avg_log2FC < 0, -1, 1), levels...########################## # FunctionName函数名首字母大写, 不用点分隔 (所含单词首字母大写)，函数命名应为动词或动词性短语。...value th + theme(legend.position = c(0.25, 0.9)) + guides(fill = guide_legend(ncol = 1)) ## 图四：用条形颜色的深浅和长度同时表达数据

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R|plotly

plotly包：是一个基于浏览器的交互式图表库，建立在开源的JavaScript图表库plotly.js上，plotly包利用函数plot_ly函数绘制交互图。...定义颜色,形状大小 p <- plot_ly(data = iris, x = ~Sepal.Length, y = ~Petal.Length, color = ~Species #颜色分类 ,symbol...= ~Species , symbols = c('circle','x','o')#符号分类及对应的表示符号 , colors = "Set1" #颜色选用Set1颜色集的颜色 ,mode = 'markers...2）综合点图和线图 trace_0 <- rnorm(100, mean = 5) trace_1 <- rnorm(100, mean = 0) trace_2 % add_trace(y = ~trace_2, name = 'trace 2', mode = 'markers') 三、箱线图 1）分类箱线图 p <- plot_ly(ggplot2

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突出你的新发现：高亮富集结果中的关键通路绘制

这个文献中的双向富集结果展示了 Scissor+ cells 与 Scissor- cells 差异分析后GO BP富集结果，并高亮了通路中的关键通路：中性粒细胞的激活、趋化和脱颗粒。...，所以本次就随意提取巨噬细胞，分析巨噬细胞在二分组：健康和急性主动脉夹层（AD）的组间差异并进行功能富集分析，得到一个富集结果用于绘图。...ENTREZID", OrgDb = "org.Hs.eg.db") head(ids) # 合并ENTREZID到obj.markers中 data markers,...ENTREZID 重新转为 SYMBOL Symbol markers$name, keytype = "SYMBOL...如何做的？结论是什么？这个文章你觉得最有意思的地方在哪？嗯，我觉得文章中如何使用 Scissor算法鉴定与急性主动脉夹层相关的细胞亚群这个地方比较有意思。

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高级可视化神器Plotly玩转散点图

本文开始将会详细介绍基于Plotly绘制的各种图形，Plotly绘图中主要是两个模块： plotly_express，简写为px plotly.graph_objects，简写为go 本文介绍的是如何绘制散点图和折线图...as go 基础散点图自定义数据这种散点图应该是最基础的，直接传入x和y的值 fig = px.scatter(x=[0,2,4,6], y=[1,3,5,7]...同时我们可以传入改变散点颜色和大小的参数：color和size 1、指定颜色 fig = px.scatter(df, # 数据集 x="sepal_width",...使用plotly自带的数据集： df = px.data.carshare() fig = px.line(df, x='centroid_lat',...random.uniform()函数的用法： ?

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SAS-临床试验程序绘图合集（一）

年前，小编打算写一套SAS绘图的宏程序，于是在朋友圈发了个“调查问卷”，询问了大家临床编程中常遇见的图形。...折线图首先是最基础的折线图，折线图的应有也是十分广泛的，譬如：药时曲线等均是临床试验中折线图绘制的典型例子。...关于这部分小编也是在历史文章写过的，如有兴趣可在本文阅读完后，在此点击进行阅读（药时（一）、药时（二）），当然这是几年前的文章了，文中不乏有漏洞或程序冗杂之处。...数据均是模拟随机产生的。关于代码中的语法，此处不做介绍，可私下与小编交流或查看SAS帮助文档。...数据均是模拟随机产生的。关于代码中的语法，此处不做介绍，可私下与小编交流或查看SAS帮助文档。

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测试一些python获取股票数据的方法2023.7.18

yf.download(ticker, start='2023-7-1', end='2023-7-17') print(all_data) 2、 import yfinance as yf # 定义开始和结束日期...09' # 使用yfinance从Yahoo Finance获取股票数据 df = yf.download('GE', start=start_date, end=end_date) # 打印获取到的数据的前..., start="2023-07-01", end="2023-07-30") print(data) 9、不行了 import pandas_datareader as web #载入数据，雅虎网中的...close=历史数据['Close'], increasing_line_color...='red', decreasing_line_color='green')) # 添加开盘价的数值图表.add_trace(

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单细胞功能注释和富集分析(GO、KEGG、GSEA)（2021公开课配套笔记）

新课发布在B站了，马上有热心的粉丝看完后写了配套笔记：下面是粉丝linbo的笔记投稿多个亚群各自merker基因联合进行GO以及KEGG分析在前面几节我们已经知道各个细胞亚群的maerker基因，...,'org.Hs.eg.db') ## 将SYMBOL转成ENTREZID sce.markers=merge(sce.markers,ids,by.x='gene',by.y='SYMBOL') View...image-20210609131034194 可见已经在数据中添加ENTREZID列，接下来进行kegg注释， ## 函数split()可以按照分组因子，把向量，矩阵和数据框进行适当的分组。...image-20210609132922387 差异分析后的GO以及KEGG分析具体差异分析方法前面已经讲过，经过差异分析后会得到上下调基因，此时可对上下调基因进行GO和KEGG分析。...image-20210609135928006 差异分析后的GSEA分析 ## 上一步差异分析得到差异基因列表deg后取出，p值和log2FC nrDEG = deg[,c('avg_log2FC',

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Nature单细胞富集分析条形图复现

今天给大家复现一篇高分文章中对单细胞功能富集结果进行展示的条形图，此图无论是配色还是美观程度都还可以！文章原图如下：颜值是不是还可以！...首先拿到单细胞不同亚群的功能富集结果，此次，我们使用SeuratData包中的pbmcsca。...# 基因转成ENTREZID Symbol markers$gene, keytype = "SYMBOL", column...="ENTREZID") ids markers$gene,"SYMBOL","ENTREZID", "org.Hs.eg.db") # 合并ENTREZID到obj.markers...中 data markers, ids, by.x="gene", by.y="SYMBOL") head(data) gene p_val avg_log2FC

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高级可视化神器Plotly玩转散点图

本文开始将会详细介绍基于Plotly绘制的各种图形，Plotly绘图主要是两个模块： plotly_express，简写为px plotly.graph_objects，简写为go 本文介绍的是如何绘制散点图和折线图...sepal_length" # y轴 ) fig.show() [008eGmZEgy1gpagx7ebltj31ic0qi40o.jpg] 同时我们可以传入改变散点颜色和大小的参数...size_max=60 # 散点大小 ) fig.show() [008eGmZEgy1gpahnrcj8wj31js0ran1t.jpg] 散点图显示数据有时候我们需要将数据显示在每个散点附近...', # 采取显示的形状：markers、lines、markers+lines marker_color='rgba(200, 100, 1, 100.8)' # 通过rgb设置颜色 ))....jpg] random.uniform()函数的用法： [008eGmZEgy1gpahhftllgj310w056t9u.jpg] 3D散点图介绍两种3D散点图：基于px的3D散点图基于go的

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【SNP 6.0】TCGA CNV数据分析一条龙

最近被TCGAbiolinks这个包迷住了，一直在探索它，所以就插空放几期TCGA的芯片数据分析吧今天要讲的CNV数据是基于Affymetrix SNP 6.0 Affymetrix SNP 6.0...包括单核苷酸多态性（SNPs）和用于检测拷贝数变异的探针。...关于GDC拷贝数变异管道的综合文件可在GDC文件网站上找到。所有探针和与之相关的染色体区域（含GRCh38坐标）的列表可在GDC参考文件网页上找到。...hg_marker_file文件中freqcnv＝F的行一定要去除，并只输入该文件的前三列！只填refgene文件和segment文件一个个试错，然后哇，终于成功了！！！...$Hugo_Symbol length(unique(sig_AP_gene)) ## 看一下经典的抑癌基因在那个Cytoband "CCNE1"%in% sig_AP_gene ov.gistic

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Linux下，使用nm命令输出可执行文件的符号表

可执行文件的符号表(symbol table)记录了某个可执行文件中的函数名、全局变量、宏定义等符号信息，这些信息对于我们调试十分重要。...，这样可以使得 C++ 函数名具有可读性。...g, --extern-only 仅显示外部符号 -h, --help 显示帮助信息 -l, --line-numbers 对每个符号，使用调试信息来试图找到文件名和行号。...对于不记录符号大小的目标文件格式，此选项不起作用，除非使用了--size sort，在这种情况下，将显示计算的大小 -s, --print-armap 当列出库中成员的符号时，同时列出索引。...这些符号通常被特定目标文件用于某些特殊处理，当包含在正常符号列表中时通常不起作用。

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单细胞——从降维聚类分群、细胞命名、到批量富集分析，一文打通GSE104154博来霉素小鼠模型单细胞数据

symbol All.merge=All DimPlot(All.merge,label = T) #在r中创建如下环境======================================...R会话中激活指定的Conda环境。...如果您希望在多个会话中使用相同的Conda环境，需要在每个会话中都执行相应的use_condaenv()函数调用。...#use_condaenv("celltypist") #如果您的Conda环境在默认路径中，您可以省略路径参数，仅提供环境的名称 library(reticulate) use_condaenv(...加载上述下载好的参考数据集 # 首先确认用户存放.pkl文件的位置，默认在 celltypist$models$celltypist_path # [1] "/home/data/t040413/

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不知道细胞亚群的生物学功能？clusterProfiler来帮你

最近七月份学徒们在集中做单细胞联系，其中一个学徒很不幸，拿到了单个10x样品的项目，纯粹的就是一个普通的黑色素瘤细胞系的测序，四千多个细胞而已。...过滤不合格细胞和基因（数据质控很重要） 04. 过滤线粒体核糖体基因 05....的compareCluster函数就可以派上用场啦 load(file = 'sce.markers.Rdata') table(sce.markers$cluster) library(clusterProfiler...) sce.markers=merge(sce.markers,ids,by.x='gene',by.y='SYMBOL') gcSample=split(sce.markers$ENTREZID, sce.markers...如果你还不知道clusterProfiler的compareCluster函数，赶快去看clusterProfiler4.0啦，它同步支持最新版GO和KEGG数据，支持数千物种的功能分析，应对不同来源的基因功能注释

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seurat单细胞数据处理小技巧

library(dplyr)推荐使用第二种方法，这样不更改原始亚群分群，只是在metadata中增加了一列图片2 提取子集当我们想把表达感兴趣基因的细胞提取出来单独分析时，可使用此函数。...，需要重新标准化，重新用子集走一遍seurat标准流程3 如何分群是合理的我们知道FindClusters函数中不同的resolution参数会带来不同的结果，而且即使某个亚群内部的细胞也会有一定的异质性...函数以文献中标记基因作图#若想查看下述marker_genes在T细胞中的表达，首先需要将T细胞相关亚群提取出来sce=pbmctable(Idents(sce))#提取单细胞相关亚群t_sce = sce...by.x='gene',by.y='SYMBOL')#拆分id和分群，将ENTREZID拆分成cluster定义的组 gcSample=split(sce.markers$ENTREZID, sce.markers...函数了#直接利用脚本中的代码对正、负相关基因进行kegg富集分析run_kegg(gene_up,gene_down,pro='test')# 下面的 run_go 会比较慢，根据需要# run_go(

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单细胞测序—标准分析流程(4)—GSEA与GSVA

接下来，如本次以对照组(CTRL)与刺激组(STIM)中的CD4 Naive T细胞亚群为例，进行GSEA分析，后续重要关注哪两个分组或哪些细胞亚群，修改对应的代码即可。...使用bitr函数将基因符号（SYMBOL）转换为基因的Entrez ID，并与logFC数据合并。...expr SYMBOL和ENTREZID），因为表达矩阵中不需要这两列。...gsva1 函数进行基因集变异分析，输入为表达矩阵和基因集列表，输出每个基因集在不同细胞中的活性评分。...总结来说，这段代码进行了基因集变异分析（GSVA），找出了在不同组别（STIM vs. CTRL）之间显著差异的基因集，并将前20个基因集的活性评分通过热图可视化。

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单细胞学习之细胞周期分析

数据前处理主要(主要基于sce对象的操作，具体之前OSCA的学习笔记，不再细述了) library(scRNAseq) sce.416b 在satijalab的github(https://github.com/satijalab/seurat/issues/728)中，作者这样回复类似的提问： As we say in the vignette...结合一些中文教程（https://www.jianshu.com/p/e4a5b5c67de1)的介绍，认为就是根据每个细胞的S期(或者G2/M期)基因集是否显著高表达，对应的score就是表示在该细胞中...简言之，作者认为可以将对应人的cc.gene转换为鼠对应的基因名，当做后者的cell cycle related gene（因为鼠和人类基因的高度相似性）。...五、小结本篇笔记主要介绍了在单细胞数据分析中常见的两种注释细胞周期cell cycle的函数方法及用法。

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scRNA-seq marker identification(一)

对于从上述分析中确定的似乎代表相同细胞类型(即具有相似标记)的群集之间的基因表达差异很有用。识别每个群集的所有标记通常建议在评估单个样本组/条件时使用此类型的分析。...DefaultAssay(seurat_integrated) <- "RNA" 注意：虽然此函数的默认设置是从“RNA”插槽获取数据，但我们建议您运行上面的代码行，以绝对确保万一活动插槽在您的分析中的上游某处发生更改...原始计数和归一化计数存储在此槽中，用于查找标记的函数将自动提取原始计数。...；这是因为它在内部使用该函数首先在每个组中查找标记。...请注意，为每个组（在我们的 Case,Ctrl和Stim）计算相同的统计信息集，最后两列对应于这两个组中的组合p值。

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单细胞GSVA分析专用R包

用流星图彗星图（在此之前还不认识这种图呢！）展示富集分析结果

R可视化之美化功能富集条形图

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