colorRamp()和colorRampPalette()都可用于建立调色板。通过传入希望得到颜色渐变，如蓝、紫，colorRamp()和colorRampPalette都会返回一个函数。二者返回的函数区别为：colorRamp()返回的函数像grey()一样，输入的参数为[0,1]之间的数列，数列中数字个数即为函数返回的色彩数。返回的是RGB颜色值，例如，（0，0，255）表示是蓝色。
我们今天继续探索这3个gene signatures，首先看它在不同clusters的细胞之间的表达分布。
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
唯一值和分等级是最常用的图层渲染法，当然还有很多不同的渲染法，如符号大小渲染法，单一值渲染法，大同小异不一一介绍。
目录 前言 图像渲染 总结 参考链接 一、前言 前面几篇文章讲解了如何使用Geotrellis进行数据处理、瓦片生成等，今天主要表一下如何使用Geotrellis进行栅格渲染。 昨日完成了两种数据叠加生成瓦片的工作，然而在进行瓦片渲染的时候始终得不到想要的漂亮的颜色效果，由于这块代码是从之前Geotrellis官方DEMO中拷贝过来的，从未进行深究，所以折腾半天也没能实现，无奈那么就看源代码吧，在源代码中找到了这样一篇文档（rendering.md），里面详细讲述了在系统中如何直
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源。
随着时代的发展，单一研究转录组、蛋白代谢、甲基化等已经难以满足研究者越来越高的研究期望，大家更多地期望联合多种数据进行多组学联合分析。那么这时候，一种好的展示结果的方式无疑会为发表高分文章增光添彩。
在上一节，由于大部分细胞（868个）都被归为上皮细胞群中（Fig2 c），这868个细胞可被分成5个cluster，接着对这5个cluster细胞进行探索。我们使用一组来自对乳腺肿块的非监督分析的基因表达特征对5个cluster进行了研究。这些基因表达特征通过比较三阴性乳腺癌（TNBC）的四个亚型(ERBB2 amplicon，Luminal Subtype 、Basal epithelial-cell enriched 和Luminal epithelial gene cluster containing ER)而建立。先看看这5个clusters的basal细胞来源的细胞群有多少。大多数TNBC是基底样肿瘤，它们与多种TNBC型亚型重叠，与非固有基底TNBCs相比，与克隆异质性增加有关。（备注：这篇文献用到了很多apply循环，大家仔细琢磨，大概意思能看懂就行，然后可以把它应用到自己的数据中）
在 ComplexHeatmap 中单个热图由热图主体和热图组件组成。热图主体可按行或列进行拆分。热图组件包括标题，进化树，矩阵名称和热图注释，可分别放置于热图主体的四个侧面上，这些组件也可根据热图主体的顺序进行重新排序或拆分。
circlize包是由德国癌症中心的华人博士Zuguang Gu开发，这个R包包含两个文件，一个是介绍绘制简单圈图的方法，另一个专门介绍基因组数据绘制圈图。
AI 研习社按：作为目前最常见的一种可视化手段，热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。同时，专用于大数据统计分析、绘图和可视化等场景的 R 语言，在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数库和工具包。 因此，对从业者而言，用 R 语言绘制热图就成了一项最通用的必备技能。本文将以 R 语言为基础，详细介绍热图绘制中遇到的各种问题和注意事项。原文作者 taoyan，原载于作者个人博客，AI 研习社获授权。 简介 本文将绘制静态与交互式热图，需要使用到以下R包和函数
注释主要用到 HeatmapAnnotation 这个参数，参数使用直接上图来体会
富集热图是一种特殊类型的热图，可将特定目标区域上基因组信号的富集可视化。 例如可以在转录起始位点富集组蛋白修饰。
使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ，后台回复 anno 即可获取
上个月我们分享了基于多组学数据识别关键癌症驱动基因的超实用工具Moonlight，不知道大家是否有注意到传说中“别人家的图”。
本书是对ComplexeHeatmap包的中文翻译（1-6章），部分内容根据自己的理解有适当的改动，但总体不影响原文。如有不明之处，以原文为准。原文请见：https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图，能满足日常以及文章所需，本次先简单的介绍单个热图绘制的内容。
plotly包不仅仅是一个包，还是一个多元的交互绘图系统，在Python、MATLAB以及Perl等语言都是可以调用。
今天在群里看到一个非常漂亮的热图，我以为是什么奇怪的新R包画的，转了一圈发现原来还是大名鼎鼎的ComplexHeatmap丫。今天的代码都是在作者写的书基础上探索学习的，书在：https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
阿基米德螺线（亦称等速螺线），得名于公元前三世纪希腊数学家阿基米德。阿基米德螺线是一个点匀速离开一个固定点的同时又以固定的角速度绕该固定点转动而产生的轨迹。阿基米德在其著作《螺旋线》中对此作了描述。
circlize软件包从0.4.10版本开始，可以使用circos.heatmap()，画圆形热图，圆形热图不但漂亮，而且可以缩小图片占用的面积。circos.heatmap()功能 大大简化了环状热图的创建。下面是circos.heatmap()功能的用法。
站长从博客园 林德熙 处了解到此控件库，通过clone、编译、运行，发现这库确实不错，正如 林德熙 所言：“有十分漂亮的界面，整个都是 Win10 风，界面部分和默认 UWP 相近， 这个库支持了 .NET Framework 4.5 和以上的版本，以及 .NET Core 3.0 和以上的版本，可以在 Windows Vista SP2 和以上的系统运行。” 本人遂从该仓库中将readme搬运过来，希望让更多人知道有这个库的存在，能给WPF开发者多一个UI库选择。
如下所示，可以看到有多个样品，每个样品都有多个基因表达量，这个时候我们比较关心的是这些基因的表达量相关性（在多个样品），基因与基因之间有两两组合相关性：
后起之秀奔涌而至，欢迎大家在《生信技能树》的舞台分享自己的心得体会！（文末有惊喜）
一、igraph软件包创建图和网络 igraph 是一个独立的库，底层是 C，上层有 Python 和 R 接口，主要做图和网络方面的计算，附带绘图功能。 调试顶点的大小（参数vertex.size）和顶点标签（参数vertex.label.cex）的大小。 igraph中图的数据结构 igraph中基本的graph structure采用的是EdgeList，所以在igraph中自然而然的允许multiedge的存在，当然它也提供了Adjancency list（对某些算法，大部分算法接受的参数是ed
igraph 是一个独立的库，底层是 C，上层有 Python 和 R 接口，主要做图和网络方面的计算，附带绘图功能。
pheatmap是热图中使用频率比较高一个R包，ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级，支持pheatmap 参数转换。
今天我们开启R语言绘图的旅程，第一站我们看一下，今天要绘制的图长什么样？如下两张图：
目前基于热图的绘制需求越来越高，让我们想到的事情逐渐成熟，却已经有人开始实现了这个功能，并上传到了CRAN。复杂热图的绘制长期以来都是基础包omplexHeatmap来实现，现在可以使用了tidyHeatmap了.但是这也不是基于ggplot的版本，所以差强一步。
植物线粒体基因组类的文章通常会分析细胞器基因组间基因转移情况，基本的分析方法就是blast比对。可视化展示可以选择用这个圈图来做
这是一个六边形热图可视化程序，主要用到的知识RColorBrewer，fields,也就是R中的可视化绘图库。
1写在前面 最近在画热图(heatmap)时，遇到一个问题，就是如果画热图时导入的基因过多，基因名就会重叠在一起，根本没法看，非常影响颜值。😭 这里提供一种基于ComplexHeatmap的解决方案，大家往下看吧。👇 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(circlize) library(ComplexHeatmap) 3示例数据 这里我们随机生成一个矩阵，200行，10列。😘 expr <- matrix(rnorm(2000), nrow
拿到一个新数据后，除了检查[1:4,1:4]外，也许还需要看看最后几列，另外还需要观察列名称的规律。
目录 前言 复杂原因及思路分析 实现过程 总结 一、前言 今天我们来研究一下这个看似简单的问题，在地理信息系统中颜色渲染应当是最基本的操作和功能，比如我们将一幅Landsat数据拖拽到Arcgis或者QGis等软件中，软件会自动为我们呈现出漂亮的图案，一切看似来的那么容易，但是在分布式海量空间数据的情况下实现色彩渲染操作实在也是要了命的。今天我们就接着上一篇文章中的数据处理（权且将色彩渲染归结到数据处理中）来介绍一下如何在Geotrellis中为栅格数据渲染漂亮的色彩。 二、复杂原因及思路分析
那天在Frontiers in Immunology 偶然一瞥，看到一篇新鲜出炉的纯生信文章
热图比较有意思，最常用的科研可视化做图，观察显著、直接、简单粗暴。这是Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。
热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。
没有找到论文中提供的数据，我们自己来构造数据，如何利用otu表格把数据整理成作图需要用的格式，这个今天的推文不做介绍，今天的推文只介绍已经有了作图需要用到的数据后如何作图。
https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap
https://github.com/CornilleAmandine/-apricot_evolutionary_history_2021
热图（Heatmap）是一种数据可视化方法，它通过颜色的深浅或色调的变化来展示数据的分布和密度。在微生物学领域，热图常用于表示微生物在不同分组（如不同的环境、时间点、处理条件等）中的表达水平或出现率状态。这种可视化方式能够直观地揭示微生物群落在不同条件下的分布规律和变化趋势。以已发表文章的热图代码为例，通过运行这些代码，研究者可以将微生物测序数据或丰度数据转换为热图，从而更好地理解和解释微生物群落的变化。在热图中，不同的颜色通常代表不同的数值大小，比如颜色越深可能代表某种微生物的表达水平或出现率越高。通过比较不同分组间的颜色变化，研究者可以快速地识别出哪些微生物在特定条件下更为活跃或更为丰富。在制作热图时，研究者还需要注意一些技术细节，比如颜色的选择、颜色的梯度设置、数据的归一化处理等，以确保最终的热图能够准确地反映数据的特点和规律。
complexheatmap_plotting_funcs.R来自于R可视化：微生物相对丰度或富集热图可视化参考章节，它提供了充足的说明
关于配色的话题，已经聊过很多次了，但是就像是之前说过的，对于图形可视化而言，配色决定着作品的“颜值”,谈再多次都不嫌多。 今天是R语言配色系统综合篇的上篇（当然是有下篇啦，下篇将会教你如何优雅的提取各种高大上配色主题，作为己用。经过几天的研究，小魔方已经发现了如果将各种高质量配色包中的主题色板通过函数的形式在高级绘图系统和低级绘图系统之间相互共享）。 今天的内容主要包含两部分： R预置色彩系统的色板 R语言自定义颜色调用 其实在R语言的色彩系统中，有两大类颜色系统，一类是预设的调色盘，通过调色盘，你可以获取
文章的故事是从这句话开始的：prognostic gene signature by generating the differentially expressed mRNAs with P-value less than 0.001 and fold-change values of −2 to 2 between tumor and non-tumor samples in GSE15471, GSE28735, and GSE62452 datasets.
在反映大量人群或事物之间的关系时，社交网络图可以清晰的展示’群体’的内含和外延。例如，群体的规模、核心、与其他群体的交叠情况。 社交关系图来表示应用人数和之间的交叠关系，这样更加美观，特别是当应用较多
和弦图可用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点，弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带，表示数据关系流向、数量级和位置信息，连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量（从与连接带颜色相同的外围圆环流出），而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺，还可以一目了然的发现数据流量所占比例。
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