今天要跟大家分享的图表是柱形组图！ ▽▼▽ 今天要讲的图表与之前一篇条形组图有异曲同工之妙，都是通过在一幅图表中展示一个属性的多个数据指标，使之形成强烈对比，展现数据的整体趋势！...●●●●● 如下所示的数据，我们通常会用柱形图或者条形图去展示。 ? 但是这样展示，季度与季度数据之间没有任何间隔和提示，并不是很容易分辨！...以上数据经过错行组织，然后再选中所有数据区域，插入簇状条形图！ ? 然后在修改图表的系列重叠程度，数据条间距。 ? 再更换一套更加专业的配色，清除掉不必要的数据元素，修改局部字体！ ?...最后就可以完成一幅能够展示年度分季度数据的柱形组图。
一、利用 kmer 估计基因组大小 要想估计基因组的大小，也就是整条基因组的长度，我们把这个值设为大 G。...用所有碱基数除以每个碱基的平均覆盖深度 D，碱基总数除以测序深度，那么就可以得到基因组的长度了。所以，要想估计基因组大小，必须计算出每个位点被覆盖的平均深度，因为我们已经有了总碱基数S。...但是这个深度无法直接计算出来，所以，我们通过 kmer 的深度，来推测测序的深度，进而求出基因组大小。...G = n_k / d_k = n_b / d_b ; 其中，只有 dk 一个未知量，我们只要得到 kmer 的深度就可以推测出基因组的大小。...kmer 的深度，通过统计就可以得到，这样就得到了基因组的大小。
为何如此强调大小端的原因是，最近用到了数据通信，对于怎么发送，组包等字节就需要了如指掌。否则数据解析是出现问题。...不同大小端的cpu在处理过程中， 是很不一样的，在帝核的公众号中，很详细的讲到这一点，可以说以前仅仅是为了面试，做一下大小端的题目，其实在通信领域，才是大小端非常重要的知识点，也许历史原因吧，各个厂家生产了不同大小端的...cpu，才会出现这个情况，但其实历史上，大小端是比较又来头的，可以维基百科一下。
今天要跟大家分享的图表是——折线组图！ ▽▼▽ 与之前两篇的柱形图组、条形组图的制作理念相同，折线组图也是为了在表达同属性多数据的时候，能够把数据展现的更加清晰明了！...当然想要做出以上折线组图想过，还是需要通过数据源的特殊组织！ ? 错位组织之后，还有再原始数据底部添加辅助序列和辅助标签，留待之后图表标签使用。 然后选中原数据区域，插入折线图。 ? ?...其实以上通过数据特殊组织之后，插入的折线图，已经能够呈现出折线组图的样式了，但是为了给读者更多更加精准、严谨的信息，我们需要通过凸显折线图的数据点，以及为每一个年份添加年度名称标签。
{php $listrv = string2array($v[video_thumbulr]);} {loop $listrv $rv} {if $n<=3}<...
在知乎看到问题 为什么植物基因组比动物基因组大（为什么植物基因组似乎比脊椎动物拥有更多的基因？）？...印象里好像也不一定，因为拟南芥的基因组也才100多M，自己之前也看到过有些鱼的基因组也可以达到1G的级别。...所以到NCBI网站上查了一下，找到了459个陆生植物（land Plants）植物的基因组信息，264个鱼（Fishes）418个昆虫（insects），377个哺乳动物（Mammals）的基因组信息。...我们分别看一下基因组大小的分布范围 library(ggplot2) library(ggthemes) landPlant<-read.csv("Genome_Size/landPlantsgenomes.csv...image.png 最小基因组出现了0，应该是数据出现了问题，有时间再来检查吧
在测序一个新物种时，首先需要对该物种的基因组结构有所了解，包括以下几个内容： 基因组大小 重复片段大小 杂合度大小 基因组越大，杂合度也大，重复片段越大，该物种的组装难度就越大。...通过探究杂合度和kmer分布图之间的关系，可以通过kmer分布来评估杂合度。...GenomeScope 软件可以根据kmer分布，评估基因组大小和杂合度，github地址如下 https://github.com/schatzlab/genomescope 安装过程也比较简单，直接下载就可以了...Model converged het:0.0236 kcov:21.7 err:0.00575 model fit:2.21 len:67340147 het表示杂合度，为2.36%；len表示基因组大小...蓝色区域是实际观测到的kmer分布，红色线条下方是一些频数很低的kmer,这些kmer被认为是测序错误，黑色线条下方被认为是可靠的kmer数据，只拿这部分数据来评估基因组的大小，垂直的虚线认为是kmer
饼状图大小 radius: '45%', center: ['50%', '35%'], 图例的位置 legend: { orient: 'vertical...DOCTYPE html> 五分钟上手之饼状图...-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom --> ...cChart = echarts.init(document.getElementById('main')); var names = []; //类别数组（用于存放饼图的类别...//字体系列 fontFamily: 'sans-serif', //字体大小
有任何问题都欢迎交流探讨，共同学习进步！
var chart = ui.Chart.feature//这里柱状图的函数是直接应用的 .histogram({features: climSamp, property: '07...; ui.Chart.feature.groups ui.Chart.feature.groups(features, xProperty, yProperty, seriesProperty) 从一组特征生成图表...绘制跨要素组的给定属性的值。具有相同 groupProperty 值的要素将被分组并绘制为单个系列。 Generates a Chart from a set of features....通过将图表类型设置为'ScatterChart'( .setChartType('ScatterChart'))，可以将此图更改为散点图 。...projects/google/charts_feature_example'); // 设置图标 var chart = ui.Chart.feature .groups({设置组内的信息
今天跟大家分享的图表是条形图组（辅助序列法）！ ▽▼▽ 这个图表曾在之前的条件格式条形组图中介绍过。不过使用的工具不同，之前那个使用条件格式做成的，今天教大家使用辅助序列来做！...●●●●● 有时候我们作图时面对的数据结构是每一个属性需要展现几个方面的数值，比如每一年度的季度销售数据，每一月度的周度销售数据等，通常我们会把这种数据结构做成堆积条形图或者堆积柱形图。 ? ?...以上图表（堆积条形图）展示了每一年的四个季度的数据信息，也许你会觉得这样的图表信息表达的太过拥挤，看起来并不能令人瞬间明白各年份季度销售数据的整体趋势和大致走势。...然后利用B~H列数据插入堆积条形图。 ? ? 修改数据条间距，并将所有的辅助列数据序列数据条填充无色，添加横轴（X）数据标签，同时反转条形图数据序列。 ? 最后再利用一个辅助数据，模拟季度标签。...然后选中新添加的数据序列，更改为柱形图，并开启新序列的次纵坐标轴。 ? ? 开启新的辅助序列的次纵坐标轴之后，指定新序列的横坐标轴标签值。 ? 最后将图表中新序列填充为透明色。 ?
查看样本相关性并采用热图展示 4. hclust对样本进行聚类分析 5. 构建原始dds矩阵并保存为Rdata对象 6. 原始dds矩阵标准化并保存 7. 提取差异分析的结果 8. 绘制火山图 9....简单gene ID转换 参考文件 ---- 首先附上文献中的坚定差异基因的流程图。...转录组数据分析主要参考了生信技能树Jimmy老师的相关课程及推文。 RNA-seq的read count普遍认为符合泊松分布，但是之前分析过的芯片数据符合正态分布，所以筛选DEGs的方法有一定差别。...size = 1) + theme_base()+ theme(element_line(size = 0),element_rect(size = 1.5))+ #坐标轴线条大小设置...BioMart网页工具的原始界面如下所示： 其中左侧菜单栏分别是Dataset--选择相关物种参考基因组； Filters--选择数据gene ID的类型，并输入gene ID，也存在其他类型的
今天，一位老师问我一个问题： ❝猪的基因组大小是多少？ ❞ 我知道大约是2.5Gb，但是怎么查找呢？ 这里介绍一个通用的方法，对于某个物种，如何查看它的基因组大小呢。 1....查看pig的界面 「猪的基因组大小为：2458.64Mb」 5. 试试猫的基因组大小 基因组大小：2493.14Mb 6. 试试狗的基因组 基因组大小：2344.09Mb 7....试试玉米水稻的 「玉米基因组大小：2192.4Mb」 「水稻基因组大小：386.486Mb」 8....驯化猪的单倍体基因组估计为2800 Mb。二倍体基因组由18对常染色体和两条性染色体组成。由于其与人类的相似性，它是健康研究的重要模式生物。猪是杂食性动物，其消化生理学与人类相似。...猪在农业上也很重要，因为猪肉是全世界蛋白质的主要来源 ❞ 8.2 基因组大小，GC含量等 8.3 每个染色体的大小和长度 8.4 染色体图 好了，教程写完了。 现学现卖系列。
之前写了很多篇推文介绍森林图，包括了常见的forestplot/forestploter/ggforestplot等多个R包： 画一个好看的森林图 用更简单的方式画森林图 R语言画森林图系列3 R语言画森林图系列...4 R语言画误差线的5种方法 虽然写的很详细，有亚组和没亚组的都包括了，但是base r的语法对于新手来说确实很难理解，不如ggplot2系列清晰易懂，而且各种空格/NA等占位符的使用也不好理解。...没有亚组的森林图 rm(list = ls()) tmp <- read.csv(".....position = "top") library(patchwork) p2+p3+p4+p1+p5+plot_layout(widths = c(0.4,0.2,0.3,1,0.5)) 有亚组的森林图...最后大家思考一个问题：多因素回归的森林图和亚组分析的森林图是一样的吗？
所谓的子组（Subgroup），是指在同一组条件（包括人、机、物、法、环）下产生的一组单元。子组代表了在过程中的一个 "片段"，所以，子组内的数据，必须在时间上相近的期间进行测量而取得。...随着过程的稳定（或改进），你可以减少子组的大小和频率。采集子组的时间要足够长，以确保主要变异源有机会发生。通常，100个或更多的观察值（例如，25个子组，每个子组有4个样本观察值）就足够了。...例如，如果你选择子组大小为一天内的所有测量值，那么一天内的任何变化都可能相互平均，而不被发现。每个子组的大小应该代表有关过程的固有变化（也叫共因变化）的信息。...当子组不合适时，那么子组的大小可以设为1，这种情况，就会使用单值（I）和移动范围（MR）图（I-MR Chart）。以下是使用子组不可行或不可取的条件的例子：每个样品之间有很长的时间间隔。...选择合适的控制图正如以上所说，当你了解自身的制程的情况，决定子组的大小，才可以选择合适的控制图，选择的方法，可以参考下图（优思学院六西格玛课程的截图）：
getting_started/ ❞ 安装Python包 pip install pycirclize conda install -c conda-forge pycirclize 案例1 绘制和弦图...", 2, 8), color="violet", ec="red", lw=1.0, ls="dashed") circos.savefig("example01.png") 案例2 基础和弦图...), link_kws=dict(ec="black", lw=0.5, direction=1), ) circos.savefig("example02.png") 案例3 绘制基因组图...", label_orientation="vertical", line_kws=dict(ec="grey"), ) fig = circos.plotfig() 绘制人基因组图
，获得一个图基因组，图基因组包含边和节点，节点是序列。...然后把每个基因组单独比对回图基因组，可以判断图基因组中节点是否被覆盖，如果所有基因组都覆盖这个节点，这个节点就是核心基因组的一部分，否则就是可变基因组 这里需要理解一下gfa格式的文件 论文提供了分析流程用到的代码.../Sha.chr.all.v2.0.fasta -o 00.assembly/Sha.fa minigraph构建图基因组，参考基因组放第一个位置 time minigraph --inv no -xggs...Eri.fa \ 00.assembly/Kyo.fa \ 00.assembly/Ler.fa \ 00.assembly/Sha.fa > at.gfa 8m50.144s minigraph再把每个基因组比对到图基因组上...print $2,length($3),chr[3],pos[3],arr[3] }}' at.gfa > graph_len.tsv 这段awk的代码不是太明白，对比输出和输入能看出来是在做啥 核心基因组大小
今天跟大家分享用条件格式制作条形数据组图！ ▽▼▽ 记得之前有一期跟大家分享过条件格式图表的制作方法，今天所要讲的案例,方法是一样的，只是通过多个条形图叠加及排版，形成看起来如同整体的数据报表！...●●●●● 首先看下整体效果图，这个是图表是之前在微博中看到的，照着自己的思路做了一下，效果还看得过去！ ? 以下是源数据结构： ?...（因为小魔方的案例文件里已经有完成的效果图，所以直接使用了格式化刷刷刷三下全部搞定了，不过要是第一次做，还是得乖乖的一步一步按照步骤去做） 条件格式设置好之后，修改字体格式、颜色、大小。...以上四个条形图颜色的RBG值为（255,192,0、0,176,80、255,51,0、0,176,240） ---- 相关阅读： 条件格式单元格图表
作者，Evil Genius 关于空间共定位（细胞和配受体）的展示方式已经提供了好几种了，列在下面，供大家参考 空间转录组细胞类型和配受体的空间定位图 空间细胞类型方向图 空间细胞类型密度分布图 空间转录组数据分析之近邻热图绘制...10X空间转录组绘图分析之体现两种细胞类型的空间位置 10X空间转录组时空基因细胞动态（共定位）绘图 这一篇我们来展示最后一种共定位的方式，如下图 图片 同样的做法，我们可以展示细胞类型的共定位或者配受体的共定位...，右图体现了共定位的趋势，我们来实现以下，我随便选了两种细胞类型，绘图结果如下; 图片 当然了，随机选择的不太合适，绘图的时候同样需要多种颜色一起搭配，真正共定位效果强的绘图效果会非常好，我们来实现一下...inner_join(metadata_ds %>% tibble::rownames_to_column("barcodeID"), by = "barcodeID") 接下来我们绘图,相比于之前的图，...这个图比较复杂 knn = 6 pair=c("IIa","IIb") pt.size=2 alpha.min=0.1 max.cut=0.95 ####选择两种细胞类型 LRpair = c('IIa
写在前面 目前，将基因组多种突变信息如 SNV / INDEL 和 CNV 一起呈现在基因组上的可视化方式很多，比较受欢迎的就是以 CIRCOS 的形式来展示。...在这里，我先用作者给出的测试数据，来学习一下如何将 SNV / INDEL 和 CNV 的数据与基因组展示在同一张 circos 图中。...54931298 -0.1015327 # 5 chr1 65273586 74868674 -0.5058086 # 6 chr1 75096106 79815973 0.16868 然后第一步就是先绘制基因组，...也是一个函数就可以实现，这里的基因组选择的是 hg38 ： circos.initializeWithIdeogram(species = "hg38") ?...第二步就是添加 SNV /INDEL 的信息，以点图展示，基于上面生成的 bed 示例数据： circos.genomicTrack(bed, panel.fun
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