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cellchat-(2)信号通路可视化-下
上一篇学习了单个配体受体或信号通路的可视化方式，这篇学习多个配体受体对和信号通路及相应基因表达水平的可视化。
R小白 2023-12-172023-12-17 08:02:02
学习笔记
cellchat-(3)细胞通讯网络的系统分析
CellChat通过从图论、模式识别和流形学习中提取出的方法，能够定量测量复杂的细胞间通讯网络，帮助我们更好地解释这些相互作用关系，基于这些原理能够进行以下分析...
R小白 2023-12-172023-12-17 08:01:42
生物基因、学习笔记
cellchat-(2)信号通路可视化-上
上一篇学习了用cellchat进行单数据集的细胞通讯分析，接下来学习不同可视化方式。
R小白 2023-08-062023-08-06 17:44:44
学习笔记
cellchat-(1)单数据集的细胞通讯分析
接下来需要选择配体受体数据库，cellchat的数据库是基于文献手动生成的，包含的物种和数量为：
R小白 2023-05-202023-05-20 16:27:04
学习笔记
cellchat0-包安装和数据准备
需要准备一个标注好细胞类型的单细胞数据，这里选择seurat官方的pbmc3k数据：
R小白 2023-05-102023-05-10 10:32:44
学习笔记、r 语言
R for Data Science - 2.4 Facets
在美学映射那一节中，当我们需要把大于两个变量映射到图形中时，x轴和y轴就已经不够用了，需要通过形状和颜色等可区分的形式来代表新增的变量，但是一味的在一张图中增加...
R小白 2022-08-132022-08-13 09:20:22
r 语言
R for Data Science - 2.3 Common problems
前面几节学了基本作图和美学映射，虽然有现成的代码，但是对于初学者，可能还是会经常碰到一些报错，这些其实是正常的，即使很熟练了也一样会遇到报错，区别是能否快速找到...
R小白 2022-07-262022-07-26 10:07:09
编程算法
R语言学习--R for Data Science - 2.2 Aesthetic mappings
上节学习了ggplot2的基础作图，并掌握了基本的作图模板。但是每次作图只有两个变量映射到了图形中，如下图：
R小白 2022-04-082022-04-08 10:37:37
r 语言
R语言学习--R for Data Science - 2.1 ggplot2
上一节介绍了跟练所需的软件，R包和数据，这节开始跟练书中的第一块内容：数据可视化。
R小白 2022-04-012022-04-01 21:40:26
r 语言
R语言学习--R for Data Science（一）
刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要，那时完全是零基础，学习过程是边抄别人的代码，边理解这些代码的含义，遇到了比较多的坑，包括软件安装，环境配置，R包安装...
R小白 2022-03-242022-03-24 07:48:14
r 语言
单细胞Seurat+ORA+GSEA分析流程
这篇文章的目的是演示Seurat+ORA+GSEA的分析流程，重点是了解每一步分析对象的数据结构，正确的数据结构才能保证函数正常运行，用的是pbmc3k数据，下...
R小白 2021-12-272021-12-27 12:18:02
https、网络安全、数据结构

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