R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的...R&bioconductor包（非常适用于基因组数据分析） 首先使用ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames...library(ggplot2) data$ID <- rownames(data) data_m <- melt(data, id.vars=c("ID")) View(data_m) data为9行10列的标准正太分布数据...scale_fill_gradient2('legend name', low = 'blue', high = 'red', mid = 'white') #修改图例名字以及图中颜色 大神Y叔也有画热图的
布局函数 layout() 上面的方法创建的子图大小是相同的，而 layout() 就要高级不少。...layout() 将图片内部区域分割为一组行和列，但行高和列宽度可以分别控制，并且每个子图可以占据超过一行或一列的位置。 layout() 用矩阵作为参数来表示上述的思想，矩阵的值就是子图的序号。...巧妙地设定矩阵，就可以自由实现多种组图方式了。不过显然到这里，还感觉差一些东西：默认情况下，所有的行高和列宽尺寸都是相同的， 而且内部也是以这种方式分割。怎么实现自定义的行高或列宽？...这里 heights 设定的是一个相对占比，比如子图 1 占 5/(5+3)。同样的操作可以应用到 widths上。...更多的操作查看文档啦~ 这里其实只要知道 layout() 函数，以及通过矩阵设定子图排列的思想使用起来就简单的。 更复杂的操作就要学习 grid 了，可能未来的某天我会学习并写写。
使用pheatmap包绘制热图 一般而言，pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解，对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE treeheight_row=0, treeheight_col=0 # 在热图格子里展示文本 pheatmap(test...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE是否聚类,#可设置参数display_numbers将数值显示在热图的格子中，可通过number_format设置数值的格式...，较常用的有".2f"（保留小数点后两位），".1e"（科学计数法显示，保留小数点后一位），number_color设置显示内容的颜色： pheatmap(test, display_numbers...#pheatmap还能够根据特定的条件将热图分隔开； # cutree_rows, cutree_cols：根据行列的聚类数将热图分隔开； pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols
在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。...它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。 森林图的类型主要包括以下两种： 1....连续性变量的森林图 分析指标是连续变量，也称数值变量，可选择加权均数差(WMD)或标准化均数差(SMD)为合并统计量。...最后以菱形所在位置得到总体的评价结果。 以上就是森林图的理论知识。接下来我们介绍其是如何在R语言中实现的。 首先我们需要导入R包forestplot。具体的安装载入不再赘述。...Graph.pos主要是定位森林图所在的位置。通过数字来确定为第几列。 hrzl_lines以list形式设置表中线的类型以及长度。
Circos图加拿大的生物信息科学家 Martin Krzywinski 开发的，最初主要用于基因组序列相关数据的可视化。现在越来越多的领域把Circos图引入其中。...今天我们介绍在R语言中如何绘制Circos图。 首先我们看下Circos的官网（http://circos.ca/），其实他们提供了自己的绘制工具包，为了更加方便绘制Circos。...我们利用了R语言中的circlizeR包进行Circos的绘制。 ? 1. Install.packages(“circlize”)#安装R包。 2. R包的载入之后的状态 ? 3....我们看下R包中可以实现的功能函数列表。...circos.genomicInitialize 基因染色体分布图形绘制不带条图 circos.genomicHeatmap 绘制热图 circos.genomicDensity 基因密度图绘制 circos.genomicLabels
火山图是用于差异表达分析结果可视化的一种有效方法。...今天，我们来介绍一个用于增强火山图绘制的强大 R 包：EnhancedVolcano ，该包拥有强大的绘图功能，用户可以简单的通过设置颜色、形状、大小和阴影等参数定义不同的绘图属性，此外通过可以通过添加连线的方式有效避免数据点之间的重叠现象...使用 EnhancedVocalno 包绘制的火山图基本可以直接用于文献发表，可以说非常简单又实用的一款神器了。 1. 下载与安装 R 版本：3.6.1。...legendVisible = FALSE 可以不展示图注 3.6 校正后的 p 值作图 EnhancedVolcano(res, lab = rownames(res), x = 'log2...EnhancedVolcano 包绘制火山图就先介绍到这里。
箱图 简单点数就是像一个箱子的图，用于表征数据的分布。 百度定义：箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。...箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱子；再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。...数据 使用R自带的数据 代码 导入数据,不想解释各行各列没什么意义，分为两类，一个单一箱图，一个并列的箱图 input1<- mtcars[,c('mpg')] input2 <- mtcars ?...做一个单一的箱图，就是只是一个mpg boxplot(input1, main = "Box plot", ylab = "mpg"，xlab='x')!...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 然后制作一个表示mpg与vs的关系的并列的箱图 boxplot(mpg~vs, data = input2
火山图是用于差异表达分析结果可视化的一种有效方法。...今天，我们来介绍一个用于增强火山图绘制的强大 R 包：EnhancedVolcano ，该包拥有强大的绘图功能，用户可以简单的通过设置颜色、形状、大小和阴影等参数定义不同的绘图属性，此外通过可以通过添加连线的方式有效避免数据点之间的重叠现象...使用 EnhancedVocalno 包绘制的火山图基本可以直接用于文献发表，可以说非常简单又实用的一款神器了。 1. 下载与安装 R 版本：3.6.1。...c('Spp1','S100a11','Mgp','LOC498555','Sh3bgrl', 'Ring1','Apoe','Tcn2','Ager','Mc1r'...coord_cartesian(xlim=c(-6, 6)) + ggplot2::scale_x_continuous( breaks=seq(-6,6, 1)) EnhancedVolcano 包绘制火山图就先介绍到这里
对于网络图，其实我们并不陌生，用的比较普遍的是Cytoscape这个软件。不过，我们今天的主角是R包---igragh。...一、安装并加载所需R包 install.packages("igraph") library(igraph) 二、使用方法 对于图 graph 这种数据结构而言，最基本的元素包括节点（node） 和 边...（edge，节点之间的连线）; igraph这个R包提供了很多种创建graph的方式，我们先看一个最简单的例子： g1 的函数和参数。 （1）构建graph数据结构： 前面已经说过，igraph这个R包提供了很多种创建graph的方式。...-+ B --- C ++ D + E)) #在有向图中B C之间是不相连的 无向图 ?
大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。...#下面是中间的热图提供数据，此处直接可以不绘制热图只绘制我们想要结合在一起的图。...其中主要的函数是： oncoPrint（）其为绘制热图的核心函数，其主要可以对热图的中的cell进行分割，更加细致显示数据的分布。其主要参数如下： ?...draw() 主要是对HeatmapAnnotation()形成的项目进行图像的绘制，一般主要是颜色bar的形成靠这个函数。并且图像可以叠加。...运行这个函数可以允许我们在绘制的图形中进行选择对应的区域以及此区域包含的值。 ?
前面给大家讲了☞【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比，有小伙伴对文中的两个堆积柱形图比较感兴趣。那么今天我们就来聊聊这两张图是如何绘制出来了。...我们还是以☞【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比中的数据为例 #读入数据 a <- read.table(file="sample_bacteria_percentage.txt",sep="\...t",header=T,row.names=1) #生成png图片，删除之前的堆积柱形图 png(file="before.png",width=560,height=400) #设置图片右边空白宽度，...稍微宽一些，可以放置图注 par(mar=c(5,4,4,10)) #绘制堆积柱形图，样本名字垂直摆放，利用rainbow生成20种颜色 barplot(as.matrix(a),las=2,col=rainbow...png(file="after.png",width=540,height=400) #设置图片右边空白宽度，稍微宽一些，可以放置图注 par(mar=c(5,4,4,10)) #绘制堆积柱形图，样本名字垂直摆放
在多组学联合分析中，需要用得到九象限图来对两个组学获得得基因结果进行可视化，例如下面这样得，因此这两天主要是对这个内容进行整理。...，将作为X轴;#取Ribo的差异倍数，将作为Y轴;x=dat$RNA_log2FC y=dat$H3K27me3_log2FC #计算两个组学差异倍数的相关性，并取2位小数;cor = round(...图形绘制#=====================# 绘制所有点散点图，注意可以修改X轴和y轴范围；# 可利用type = "n",记得改坐标轴范围大小plot(x,y,pch=16,cex = 1,...cex.lab=1.2,main=main ,col="grey80", xlab="gene expression", ylab="ribo expression")#利用次级函数绘制不同象限的图...其实还是数据得质量怎么样，如果数据质量好一些，图片结果应该还是很漂亮得，上面得图得代码还是基本得，需要结合研究得内容，来进行具体得调整，最近明白一个道理，生信得每一步都是走细节，以前只是觉得代码能通就可以了
森林图常见于元分析，但其使用绝不仅如此，比如我现在想要研究的对象有诸多HR结果，我想要汇总为一张图，森林图就是个非常好的选择。...ggpubr包提供的森林图是针对变量分析绘图，我也尝试使用了metafor包的forest画图函数，但太灵活了，我除了感觉文档画的不错，但实际使用却很难得到想要的结果。...安装： install.packages("forestplot") 文本 森林图可以与文本连接起来并自定义。...文本表 下面是一个使用文本表的例子： library(forestplot) #> 载入需要的程辑包：grid #> 载入需要的程辑包：magrittr #> 载入需要的程辑包：checkmate #...置信区间 简单的，给超出范围的区间加箭头（clip）： forestplot(tabletext, rbind(HRQoL$Sweden), clip =c
本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...1绘制基本条形图 演示数据 以gcookbook包中的pg_mean数据集为例。...x轴上的分类变量和一个绘制在y轴上的连续型变量。...有时候，我们想额外添加一个分类变量跟x轴上的分类变量一起对数据进行分组。 此时，可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图，这里的fill参数用来指定条形的填充色。...输出图片 3 绘制堆积条形图 演示数据 同上，以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例，该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。
大家应该熟悉网络调控在基因关系之间的重要性，今天我们为大家展示在R语言中如何实现网络图的绘制。绘制的包有很多，我们今天不一一介绍从我个人角度推荐igrapgh。...主要看下如何绘制一个完整的网络图： 1. 前期数据的整理。...当然相对于生成graph函数，它还提供转化回数据框的函数as_data_frame。 ? 数据的前期准备就此结束，接下看如何绘制网络图。 3. plot函数绘制网络图。 ?...main绘制的网络图的标题。 其他的参数类似R语言自带的plot函数。...更加美化的网络图还需要根据每个人的审美去绘制。
大热图一般是高水平SCI的标准配置，可以迅速提高文章的送审和接受率。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。...在 R 包中，我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图，用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较，这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题，我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。...而且，该图可以拓展到任意可以适应的场景下，所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。 ?...图中的红色线段代表数据的中位数。也就是从图中我们可以看到每个具体排序后的样本值，以及整体的分布情况。...源代码 目前该图的实现代码如下，代码通过 https://github.com/ShixiangWang/sigminer/blob/master/R/show_group_distribution.R
加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs Season 3")) 数据可视化 ggplot(df, aes(x = Episode_order)) + # 为y轴的值添加文本注释...为间隔添加水平线 geom_hline(yintercept = seq(0, 50, by = 10), colour = "grey70", linewidth = 0.3) + # 添加柱状图，...geom_col(aes(y = F_count_total, fill = as.factor(Season)), alpha = 0.8, show.legend = FALSE) + # 添加柱状图，...表示RK的计数 geom_col(aes(y = F_count_RK, fill = as.factor(Season)), show.legend = FALSE) + # 添加富文本
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df 绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签 geom_text...", direction=-1, labels=scales::label_number(suffix="TWh")) + # 设置x轴和y轴的刻度
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