PCA图

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群体结构图形三剑客——PCA图

重测序便宜了,群体的测序和分析也多了起来.群体结构分析,是重测序最常见的分析内容.群体结构分析应用十分广泛,首先其本身是群体进化关系分析里面最基础的分析内容,其次在进行GWAS分析的时候,本身也需要使用PCA或structure分析的结果作为协变量,来校正群体结构对关联分析带来的假阳性.我们之所以冠以 "群体结构三剑客"的称呼,那是因为这三张图(或者说三项分析)几乎总是在一篇文章中一起出现.虽然这三张图常常一起出现,但它们能够解释的生物学问题,以及绘制的方法都是有所不同的,所以我们还是…

R语言PCA 1.关键点综述:主成分分析因子分析典型相关分析,三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理的从数据中提取某些公共部分,然后对这些公共部分进行分析和处理. #主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法,这些主成分能够反映原始变量的大部分信息,他们通常表示为原始变量的线性组合. 2.函数总结 #R中作为主成分分析最主要的函数是princomp()函数#princomp()主成分分析可以从相关阵或…

R & ggplot2 & Excel绘图（直方图/经验分布图/QQ图/茎叶图/箱线图）实例

持续更新~ 散点图条形图文氏图饼图盒型图频率直方图热图 PCA图 3D图火山图分面图分面制作小多组图地图练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660…

R语言画图教程之盒形图

R语言画图教程之盒形图我们之前有分享过一系列的R语言画图代码(PCA图.Pathway图.火山图.RDA图.热图),今天再来补充一个盒形图(箱形图)的代码. 以下代码只是示例,不能直接搬来用哦,注意看注释. --------------代码开始了------------- setwd("E:/") #改变工作目录 data=read.table("data.txt",header=T) #读取数据,"header=T"第一行为表头 mycolo…

R 数据可视化: PCA 主成分分析图

简介主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种无监督的数据降维方法,通过主成分分析可以尽可能保留下具备区分性的低维数据特征.主成分分析图能帮助我们直观地感受样本在降维后空间中的分簇和聚合情况,这在一定程度上亦能体现样本在原始空间中的分布情况,这对于只能感知三维空间的人类来说,不失为一种不错的选择. 再举个形象的栗子,假如你是一本养花工具宣传册的摄影师,你正在拍摄一个水壶.水壶是三维的,但是照片是二维的,为了更全面的把水壶展示给客户,你需要从不同角度拍几…

Deseq2 的可视化策略汇总

1) MA图对于MA图而言, 横坐标为该基因在所有样本中的均值,basemean = (basemean_A + basemean_B ) / 2, 纵坐标为 log2Fold change 其中,pvalue < 0.1 以下的点被认为是差异基因,标记为红色 2) count 图 (单个基因在不同组样本中的分布) 为了防止样本表达量相同时,点出现重合的情况,添加了扰动 library("ggplot2") ggplot(d, aes(x=condit…

R基本图形示例及代码（持续收集）

分布图 hist(MetaData$genes, breaks = 100, main = "Gene number distribution", xlab = "Gene number", ylab = "Cell count") abline(v=3000,col = "blue") abline(v=9000,col = "red") PCA图画PCA,还是推荐scater,速度很快,一般的R包真是…

airway之workflow

1)airway简介在该workflow中,所用的数据集来自RNA-seq,气道平滑肌细胞(airway smooth muscle cells )用氟美松(糖皮质激素,抗炎药)处理.例如,哮喘患者使用糖皮质激素来减少呼吸道炎症,在该实验设计中,4种细胞类型(airway smooth muscle cell lines )用1微米地塞米松处理18个小时.每一个cell lines都有对照与处理组(a treated and an untreated sample).关于实验设计的更多信息可…

可视化库-Matplotlib-Pandas与sklearn结合(第四天)

1. 计算每一种的比例的百分比 import pandas as pd from matplotlib.ticker import FuncFormatter np.random.seed(0) df = pd.DataFrame({'Condition 1':np.random.rand(20), 'Condition 2':np.random.rand(20)*0.9, 'Condtion 3':np.random.rand(20)*1.1}) print(df.head()) fig, a…

ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢