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    WGCNA的TOM矩阵热图配色问题

    我在生信技能树多次写教程分享WGCNA的实战细节，见： 一文看懂WGCNA 分析(2019更新版) 通过WGCNA作者的测试数据来学习 重复一篇WGCNA分析的文章（代码版） 重复一篇WGCNA分析的文章...逆向收费读文献2019-19） 关键问题答疑：WGCNA的输入矩阵到底是什么格式 其中有一个是“老米”投稿：手把手10分文章WGCNA复现：小胶质细胞亚群在脑发育时髓鞘形成的作用 , 里面是有TOM矩阵热图...，就是配色很奇怪。...奇怪的配色 但是官网配色是： ? 官网配色 首先，这个差异其实并不重要，当然了这个TOM矩阵热图本身就可有可无，仅仅是因为教程里提到了而已，大部分情况下，就是凑图。...再说，这个配色问题，跟WGCNA没有关系，是R语言技巧罢了。

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    【R语言】热图绘制-heatmap+RColorBrewer配色方案

    前面给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+R自带的配色方案来绘制热图 ☞【R语言】热图绘制-heatmap函数+默认配色方案 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 也给大家介绍了如何使用R自带的...heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图 ☞【R语言】热图绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数...+grDevice的配色方案来绘制热图 ☞【R语言】热图绘制-heatmap+grDevice配色方案 ☞R语言中的颜色(三)-grDevice包 今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图，这次我们使用...： ☞【R语言】热图绘制-heatmap函数+默认配色方案 ☞【R语言】热图绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞【R语言】热图绘制-heatmap+grDevice配色方案 ☞R语言中的颜色...真正的保姆级教程 ☞ R语言绘制基因表达热图（简易版） ☞ 一个R函数搞定风险评估散点图，热图 ☞ R绘制甲基化和表达谱联合分析热图

    6.1K20

    【R语言】热图绘制-heatmap+grDevice配色方案

    前面给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+R自带的配色方案来绘制热图 ☞【R语言】热图绘制-heatmap函数 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap...函数+gplots的配色方案来绘制热图 ☞R语言】热图绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图，这次我们使用grDevice...这个R包里面的配色方案 R语言中的颜色(三)-grDevice包 首先我们还是先读取需要的数据，这里用到的数据跟【R语言】热图绘制-heatmap函数用到的数据是一样的 #读取所有miRNA的表达矩阵...： ☞【R语言】热图绘制-heatmap函数+默认配色方案 ☞【R语言】热图绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包...☞R语言中的颜色(三)-grDevice包 ☞ 超详细的热图绘制教程(5000余字)，真正的保姆级教程 ☞ R语言绘制基因表达热图（简易版） ☞ 一个R函数搞定风险评估散点图，热图 ☞ R绘制甲基化和表达谱联合分析热图

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    拯救老土的热图，99套配色大全来了

    演示pheatmap + paletteer 一键提升热图逼格，附赠99 套配色清单。 0.示例数据 让我们先搞个示例数据，这是热图的帮助文档里的代码（?pheatmap）。...2.改造之后 为什么别人文章里的热图就花花绿绿那么有质感呢？因为他们使用了配色R包哦! 配色R包有非常多，但我在课堂上一直只讲一个，那就是paletteer！..."ggthemes::Red-Green-White Diverging"这样的配色名称，可以用tab补全出来，但是这么多种配色， 哪些适合做热图呢？...## [99] "scico::vanimo" 我非常贴心的做了全部的图，标题就是他们的配色，当你想要复现同款配色图，只需要把第2部分的配色风格换掉就可以。...注：为了拼图好看，我仅保留了热图主体和图例哈！放大可以看到标题！ 4.补充：我怎么拼的图呢？ 这里是高级玩家的快乐！

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    【R语言】热图绘制-heatmap+gplots配色方案

    前面给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+R自带的配色方案来绘制热图 ☞【R语言】热图绘制-heatmap函数 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图...，这次我们使用gplots这个R包里面的配色方案 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 首先我们还是先读取需要的数据，这里用到的数据跟【R语言】热图绘制-heatmap函数用到的数据是一样的 #读取所有...miRNA的表达矩阵 expr=read.table("miRNA_expr.txt",header=T,row.names=1,sep="\t") #读取差异表达分析结果 #差异表达分析可以参考https...： ☞【R语言】热图绘制-heatmap函数 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 ☞ 超详细的热图绘制教程(5000余字)，真正的保姆级教程 ☞ R语言绘制基因表达热图...（简易版） ☞ 一个R函数搞定风险评估散点图，热图 ☞ R绘制甲基化和表达谱联合分析热图

    3.2K20

    Claude vs DeepSeek：相关性分析与“星号”标记热图的高效绘制

    相关性分析是揭示变量间联系的基础，本文通过大型语言模型（LLM），Claude和DeepSeek进行相关性分析并绘制显著性星号标记的热图。...本文聚焦于“相关性分析与‘星号’标记热图绘制”这一具体场景，旨在对比评测Claude与DeepSeek在任务理解、代码生成、交互体验以及最终实现高效绘制目标上的表现差异，探讨不同AI风格对特定科研任务效率的实际影响...期望成果展示 图1 图1 使用AI辅助生成并调试的R代码绘制的相关性热图。颜色代表相关系数（例如，橙色表示正相关，紫色表示负相关），颜色的深浅表示相关性强度。...包绘制聚类热图，X和Y轴分别为环境因子和OTU，确保热图的格子的宽和高都为0.7，格子的描边为白色，粗细为1.2，聚类树的高度为1.5cm，热图的配色方案为：#9370DB，white，#FF7F24，...图12 Claude代码绘图 图13 Deepseek代码绘图 通过针对“相关性分析与‘星号’标记热图绘制”任务的对比实践，我们清晰地看到了Claude与DeepSeek在辅助科研编程时的显著特性差异。

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    Claude vs DeepSeek：相关性分析与“星号”标记热图的高效绘制

    相关性分析是揭示变量间联系的基础，本文通过大型语言模型（LLM），Claude和DeepSeek进行相关性分析并绘制显著性星号标记的热图。...本文聚焦于“相关性分析与‘星号’标记热图绘制”这一具体场景，旨在对比评测Claude与DeepSeek在任务理解、代码生成、交互体验以及最终实现高效绘制目标上的表现差异，探讨不同AI风格对特定科研任务效率的实际影响...期望成果展示 图1 图1 使用AI辅助生成并调试的R代码绘制的相关性热图。颜色代表相关系数（例如，橙色表示正相关，紫色表示负相关），颜色的深浅表示相关性强度。...包绘制聚类热图，X和Y轴分别为环境因子和OTU，确保热图的格子的宽和高都为0.7，格子的描边为白色，粗细为1.2，聚类树的高度为1.5cm，热图的配色方案为：#9370DB，white，#FF7F24，...图12 Claude代码绘图 图13 Deepseek代码绘图 通过针对“相关性分析与‘星号’标记热图绘制”任务的对比实践，我们清晰地看到了Claude与DeepSeek在辅助科研编程时的显著特性差异。

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    pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

    欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友询问如何使用「pheatmap」绘制相关性热图，小编之前已经写过各种ggplot2风格的热图，但是对于pheatmap却是很少涉及，这一节就来介绍一下「pheatmap...绘制相关性热图」，希望各位观众老爷能够喜欢。...genus.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names = FALSE) %>% t() %>% as.data.frame() 相关性分析...column_to_rownames(var = "env") 定义颜色 在此使用昨天介绍的「scico」包制作一个调色板 mycol <- scico(100, palette = "vik") pheatmap绘制热图...# 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度，使用自定义颜色映射 pheatmap(rvalue, scale

    2.3K30

    【高阶绘图】相关性热图，这样画才好看！

    热图是科研论文中一种常见的可视化手段，而在转录组研究领域，我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性，来判断生物样本中是否存在共表达情况，以及共表达基因模块。...除了基因集之间，其他方向，比如免疫细胞群体之间相关性，样本的相关性，也常常用相关性热图的形式进行展示。总而言之，往大了说，任何表征相关性的数值都可以用相关性热图来进行绘制。...这是一种经常会用到的图形，不同于我们之前讲过的常规热图（参考往期教程：热图绘制）。常规热图中的每行代表一个观察值，每列代表一个样本，而我们在本次教程中，将为大家带来更高级，也更美观的相关性热图。 ?...Step3 相关性热图绘制 使用ggcorplot绘制基因与基因之间相关性热图。 ? ? 这样，一张漂亮的基因与基因相关性热图就绘制出来啦~那么，我们教程是否到这里就结束了？...因为相关性之间其实是有对称在的，左上角和右下角的图其实是一样的，这样绘制比较占版面。只绘制左上角的热图，可以让我们的图看起来没有那么臃肿。 ? ?

    15.3K13

    热图 + 森林图联合展示：表达趋势与相关性风险一图呈现

    在科研可视化中，热图（heatmap） 是用来展示高维基因表达矩阵的经典利器，能够清晰地揭示样本间和基因间的表达模式。...而 森林图（forest plot） 则以其直观的置信区间和效应量展示能力，在分析基因与临床特征的关联中大放异彩。 但你有没有想过 —— 当热图遇上森林图，会擦出怎样的火花？...今天分享一套完整 R 代码教程，手把手教你如何将热图与森林图组合起来，一张图同时展现： ️ 基因表达差异（热图主体） 基因与临床结局的关联 OR 值及置信区间（热图左侧森林图） ️ 样本的临床信息（热图顶部多层注释...ht <- Heatmap( as.matrix(expr_scaled), # 使用标准化后的表达矩阵作为热图主体数据（矩阵格式） left_annotation = forest_anno...draw(ht, annotation_legend_side = "right", # 注释图例在右边 heatmap_legend_side = "right", # 热图图例也在右边

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    浅谈R中相关性网络热图绘制小细节

    ❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现，可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图，以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行；果然绘图还得多思考；本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图...read.delim("genus.xls",header =T,sep="\t",row.names = 1,check.names = F) %>% t() %>% as.data.frame() 相关性分析...genus","r","p","p_signif")) 转换数据格式 ❝在此处以前一直以为必须使用「linkET::mantel_test」函数生成特定格式才能用于后面绘图，直到某次看了数据才明白导入外部的相关性分析数据也能用于后期绘图...breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf), labels = c("= 0.05"))) 绘制相关性网络图

    3.9K33

    表观调控13张图之二相关性热图看不同样本相关性

    们已经公布了：6个小时的表观调控13张图视频课程免费大放送哦 其实很多朋友并没有留意到我们不仅仅是有视频，还有配套的学徒解读： 表观调控13张图之一证明基因干扰有效性 现在我们再解读一下第二张图，如果你对视频感兴趣...关于视频审查员 我把表观调控数据分析，拆分成为了13张图，分别录制为13个视频，即将免费发布在B站，这个期间我们的视频编辑师还在兢兢业业的奋斗，希望这13张图能带领大家学会表观调控数据分析的一般流程，...当我们拿到数据时候，除了前面的质控等分析外，我们一般需要查看样品内的重复性怎么样，一般目前市面上的 RNA-seq、ChIP-seq 测序样品内的相关性都能高达 0.9 以上。 ?...热图一 通过基因的表达量来计算样品相关性 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) a = read.table('.....热图二 分析deeptools软件的multiBigwigSummary和plotCorrelation得到的相关性结果 linux 中运行： multiBigwigSummary bins -b

    4.7K10

    差异分析，oncomine做热图

    数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。...前面说过，生信分析的实验只是开源数据的分析、整合，复现是学习生信论文技能的最好方式。基因的差异表达是首要任务。差异分析最好的工具就是ONCOMINE和R语言分析GEO或TCGA数据库的数据。 ?...ONCOMINE数据库的全景热图和散点图是最常见的。怎样才能做出文章能用的类似图形呢？...这里涉及很多步骤，比如注册ONCOMINE数据库（已经介绍），怎样搜索做出ONCOMINE数据库的全景热图（这次介绍），怎样使用PPT做表做图。这里，我们选取数据少点的举例作图，掌握方法是关键。...这个图是可编辑的，以后统计其他家族基因可以复制应用。 ? 当然，oncomine数据库的功能很多，转录水平的差异分析只是其中的一部分功能而已。

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