部分数据代码是公开的 下载链接https://zenodo.org/record/4781590#.YSB40Hzivic
基于机器学习的scRNA-seq数据和mxIHC分类显示外膜和肌成纤维细胞在胰腺癌、结直肠癌和口腔癌中是保守的，而肺泡成纤维细胞是肺特异性的
❝本节来介绍如何给图形添加渐变色背景，通过两个案例来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) library(grid) library(RColorBrewer) library(ggh4x) library(scales) library(aplot) 导入数据 sports <- read_tsv("sports.xls") 数据清洗 plot_data <- sports %>% select(exp_men, exp_women, sports) %>% drop
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
A highly conserved core bacterial microbiota with nitrogen-fixation capacity inhabits the xylem sap in maize plants
今天小编给大家介绍一个不同的气泡图画法--mini bubble plots，在比较离散数据时，迷你气泡图允许通过颜色、形状或标签显示比传统气泡图更多的信息。使用R包ggBubbles可以方便地绘制这种气泡图。
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
今天给大家介绍两款字体，这两款字体是一个喜欢设计的大神学长开发的，专门用作mini图表字体。 而且只要是支持字体显示的设备，几乎都可以用,当然Excel里面也可以用，这里我用R语言来演示如何使用图表字
今天跟大家分享ggplot图表的配色原理与基本技巧。 图表配色是一个很深奥的话题，多亏了R语言平台的众多开发者贡献的配色包，让图表的配色不再深不可测。 这里我暂且将所有的配色场景划分为两类： 离散变量配色与连续变量配色 ggplot函数的配色机制相对来说比较智能，当你给colour或者fill属性指定给变量映射的时候，该函数就会自动的区分变量属性（是离散变量或者是连续变量），进而给出适用于两种情况的配色风格。 ggplot(diamonds,aes(carat,price,colour=cut))+geom
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没有难学的技艺，只有不够辛勤的付出！ 今天这篇文章推送仿的的是网易数独的一幅信息图，内容呈现的是全球各国人民对于养老所持的态度，数据来源于Pew Reserch Centre。 图表整体难度中等，使用
1、elder-frog/OpenCourseCatalog: Bilibili 公开课目录[1]妈妈，我在霹雳霹雳念了个大学。
输入1： install.packages("ggraph") library(ggraph) install.packages("igraph") library(igraph) myedges <- import("edges.xlsx");myedges myedges1 <- myedges[-3] myvalue <- rbind(,myedges []);myvalue myvertices <- data.frame(name = unique(c(as.character(myedges
❝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；
https://github.com/Tom-Jenkins/utility_scripts
好长时间没更新了，这周真的是天天都在手术室度过，常讲到的一句话就是苦的一比啊。🫠
今日小编继续给大家推荐优质绘图工具，帮助小伙伴们更好的是实现不同领域中可视化作品的快速绘制。今天的主角为R-grafify包,其包含5大类共19种可视化图表，舒适和符合出版要求的配色更是为这个可视化包填色，下面就通过以下两个方面介绍下整个优质可视化工具。
今天的主角为R-grafify包,其包含5大类共19种可视化图表，舒适和符合出版要求的配色更是为这个可视化包填色，下面就通过以下两个方面介绍下整个优质可视化工具。
前面给大家介绍了，自己不会写R函数如何去“抄”高手写好的函数，我们直接“拿来”用就可以了。有读者反映为什么不直接用gdcVolcanoPlot这个函数，既然人家都已经写好了。这是一个很好的问题，这里我解答一下。原因有两个
本文从前文 MicEco：计算Sloan随机性的另一方法 得到的结果中继续画图，希望得到最开始mSystems中类似的图。
这幅图很明显是一个对角矩阵系列的统计图形，绘制起来也非常方便，只需要使用R语言中GGally包中的ggpairs() 函数就可以快速绘制，如下：
先和大家说一句圣诞快乐呀，最近 DIY 涂鸦圣诞树非常受欢迎，小编琢磨着能否用 R 语言来绘制一颗圣诞树呢，最后终于让小编找到了教程[1]，这不赶紧在今天分享出来给大家，一起动手试一试吧~
geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包，它使用sna包计算网络布局，并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abk0989
随着互联网+和大数据科技的发展，VFX可视化和数据可视化越来越受到人们的喜爱，在R语言中，绘制GIF动图主要是在gganimate包中运行，制作视频主要是在av包,gganimate是图形语法的扩展，由ggplot2包实现，它增加了对使用ggplot2用户熟悉的API声明动画的支持
在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。 例如：
在科学研究中处理高维数据的童鞋们，常常会遇到这种问题：我们明明知道自己的数据具有很好的内部特征，却无法找到合适的降维算法展示出来。由于每一个样品特征内都可能会存在一些离散点，线性降维例如PCA、PCoA常常难以有效的区分不同的样品特征，而且忠实于相互距离的线性算法往往难以获得满意的排序结果。这时候，你就需要更新自己的算法库啦！
这个网站：https://unicode-table.com/en/blocks/， 可以挑选各种Unicode符号，解锁新形状，应有尽有，再也不怕找不到合适的符号了！
前面我们简单的介绍了R函数。有些人可能会说，我现在的R水平有限，还不足以写出很高级的函数，该怎么办？俗话说前人栽树后人乘凉，他山之石可以攻玉，鲁迅同志也提出过“拿来”主义。已经有前人，高手写出了很多很实用，很强大的R函数，你直接拿来用就可以了。如果你很好学，也可以把人家的函数源代码拿来学习，其实这也是一种学习R的很好的方法。你如果完全读懂了原作者的函数，你还可以稍作修改用作他用，甚至可以让这个函数功能更加强大。
最近看了一个出自Science的神图，在网上搜遍教程，踩了好多坑，在这里分享一下完美解决方案~ (•‿•)
今天这篇推文，小编为大家介绍华夫饼图(Waffle charts) 的绘制方法，这次主要介绍使用R-waffle包进行绘制。主要内容如下：
前面介绍了散点图、柱状图、直方图和核密度估计图，有时候散点图不能很直观的看的出数据的分布情况，这里介绍散点图与统计直方图组合绘制。
#这一小节介绍标尺，在对图形属性进行映射之后，使用标尺可以控制这些属性的显示方式，
为了检测肌成纤维细胞丰度作为LUAD患者分层预后生物标志物的可能性，使用TCGA-LUAD数据集测试
英国广播公司（British Broadcasting Corporation；BBC）是全球最大的新闻媒体，其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
看到很多答主都给出了全面的回答，包括数据处理，统计建模等方面。而在这篇推文中，我将对自己较为擅长的领域（R语言可视化）进行详细的介绍。
有读者私信问小编有没有好的Graphpad Prism的绘图教程推荐，Graphpad Prism 想必做科研的同学们多少都会了解下，也是一个操作简单且功能强大的科研作图神器了，但考虑到其收费设定(可以理解)后，小编就告辞了
箱线图一般用于可视化基因的表达情况，常化用统计学方法计算组间基因的表达差异情况。以下主要是用boxplot和geom_boxplot
今天小编给大家介绍一个绘制图表时添加阴影(shadow) 的小技巧,R-ggshadow 可视化绘制。R-ggshadow包提供geom_shadowline()、geom_shadowpoint()和geom_shadowpath() 等多个绘制阴影的函数，同时还提供朋克风格绘图样式，接下来将通过几个小例子来了解一下这个包的魅力。
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法，较为系统的介绍了绘图的基础语法，也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法，基础的讲过了，接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示)，只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制，也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下：
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象（圆圈，线条等），主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx（）函数定义，基于数据变量的几何对象的属性（位置，大小，颜色）由美学（aes（））函数指定（ 在geom_xxx（）函数中）。任何ggplot图的基础层都是由ggplot（）函数定义的空ggplot层，它描述了用于绘图的数据框。
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