今天的内容讲讲单细胞文章中经常出现的展示细胞marker的图:tsne/umap图.热图.堆叠小提琴图.气泡图,每个图我都会用两种方法绘制. 使用的数据来自文献:Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma. 去年7月发表在Cell Re

在上一篇中,我已经讲解了展示marker基因的前两种图形,分别是tsne/umap图.热图,感兴趣的读者可以回顾一下.这一节我们继续学习堆叠小提琴图和气泡图. 3. 堆叠小提琴图展示marker基因 相比于其他可视化形式,小提琴图可以更直观地展示某一类亚群的某一个基因的表达分布情况.我的marker基因一共选了12个,下面来画图: Seurat内置的VlnPlot函数可以直接画, library(xlsx) markerdf2=read.xlsx("ref_marker2.xlsx",

最近Cell Systems杂志发表了一篇针对现有几种检测单细胞测序doublet的工具的评估文章,系统比较了常见的例如Scrublet.DoubletFinder等工具在检测准确性.计算效率等方面的优劣,以及比较了使用不同方法去除doublet后对下游DE分析.轨迹分析的影响. 现有的检测方法,基本都会先构造出虚拟doublet,然后将候选droplet与这些虚拟doublet比较,很相似的那些就定义为doublet.这里的虚拟doublet是通过随机组合两个(类)细胞的表达值得到的虚拟的do

前面我们已经学习了单细胞转录组分析的:使用Cell Ranger得到表达矩阵和doublet检测,今天我们开始Seurat标准流程的学习.这一部分的内容,网上有很多帖子,基本上都是把Seurat官网PBMC的例子重复一遍,这回我换一个数据集,细胞类型更多,同时也会加入一些实际分析中很有用的技巧. 1. 导入数据,创建Seurat对象 library(Seurat) library(tidyverse) testdf=read.table("test_20210105.txt",head

下午花了两个小时回答读者的疑问,觉得可以记录下来,也许能帮到一部分人. 第一位读者做的是非模式物种的单细胞. 一开始以为是想问我非模式物种的marker基因在哪儿找,读者朋友也提到了blast 研究的主要细胞类型的marker是有的 让读者朋友困惑的是一张表,cluster乘样本的表,每一个值表示表达这个marker基因的细胞数目.这个表其实没有多少信息,且容易给人误导.应该直接从小提琴图看. 解答完了这个问题,另一个问题还是回到"非模式物种如何找marker".找同源基因是一个思路,

本文整理了关于机器学习分类问题的评价指标——Confusion Matrix.ROC.AUC的概念以及理解. 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具.其中,矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况:矩阵的每一行表示的样本的真实情况. 举个经典的二分类例子: 混淆表格:                 混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法,通过混淆矩阵我们可以很清楚的看出每一类样本的识别正误情况.

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

我们经常使用地图查位置.看公交.看街景,同时地图还开放第三方的API给开发者.利用这些API进行地图的个性化的展示和控制,例如北京被水淹了,开发一个网页显示北京被淹的地图,地图上面标志被水淹的位置.严重程度,或者我是交警,想要在地图上标志发生车祸.被交通管制的路段,甚至是利用地图的街景,控制街景的位置变化做一个tour show动画.因为地图本身就是一个比较好玩的东西,再加上一些个性化的控制会更加的有趣. 常有的地图有谷歌.百度.必应等,这些都有提供api,下面以谷歌地图为例做说明.虽然谷歌被墙

最近做了一个关于基因开发的项目,要求最终输出的文件可以在专门的基因浏览器上边显示,类似统计图的东西.废话不说上图(表示表达不出来0.0)! 先说下Jbrowse这个东西吧,一句话:一个简单的,便携式依靠javascript的基因组浏览器.没用过觉得挺高大上的,难度挺高.实际上用过之后觉得也就是那回事,没多少难度,很容易上手.因为我是在虚拟机上边访问,用的是linux系统,所以这里我以linux为版本简述一遍: 1.安装 与其说是安装我还是觉得下载比较好.为什么?实际上也就是下载一个文件,文件夹里

仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from  Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的

这一篇文章,将讲述如何在H5里调起高德地图APP,并展示兴趣点.适合于展示某个餐馆,商场等,让用户自行选择前往方式. 场景一.在高德地图上展示Marker点或者POI标记 在一些基于位置分享的应用开发中,我们会在地图上标记marker点或者使用地图上的poi点,这时候如果能在高德地图客户端展示这个位置的话,用户就可以使用导航或者路线规划等功能前往指定地点,起到引导用户前往的作用,因此JSAPI提供的调起高德地图并显示点标记或者poi点的功能,以满足此类需求. 点标记位置展示 通常我们都使用Mar

作业要求说明: http://www.cnblogs.com/xinz/p/3441537.html 我在做一个什么样的应用: 展示如何逐步求解一个加权矩阵的 最大子矩阵 任意联通图形 下面是软件的截图 包含的基本功能: 从文件读入矩阵随机生成矩阵 本软件将保存最近使用的3个文件(若包含当前正在使用的文件,则为4个) 随机生成矩阵 可设置矩阵的大小,不超过10*10 超过10*10将导致anymaxsum步骤过多,而没有什么教学意义了. 播放 自动 随时调整播放间隔(播放中亦可) 手动 回退和下

Google地图开发总结 我们经常使用地图查位置.看公交.看街景,同时地图还开放第三方的API给开发者.利用这些API进行地图的个性化的展示和控制,例如北京被水淹了,开发一个网页显示北京被淹的地图,地图上面标志被水淹的位置.严重程度,或者我是交警,想要在地图上标志发生车祸.被交通管制的路段,甚至是利用地图的街景,控制街景的位置变化做一个tour show动画.因为地图本身就是一个比较好玩的东西,再加上一些个性化的控制会更加的有趣. 常有的地图有谷歌.百度.必应等,这些都有提供api,下面以谷歌地

转自:http://www.gogoqq.com/ASPX/8390905/JournalContent/1303140588.aspx 研究了近半年的算法,记录下来给自己一个交代,也应该是考G前地最后一篇日志了. Weighted Gene Co-Expression Network Analysis中文名有翻译成加权关联网络分析的,感觉不是很恰当,英文来得比较直接.本来是佟昊从老汪那拿的一个课题,因为看起来比较有意思就把文章找来慢慢啃,到现在算是捣鼓出点名堂了.方法是UCLA的一个教授提出来

一.方法 方法是与特定类型相关的函数.与属性一样,方法也包括实例方法和类型方法. 类.结构.枚举都能定义实例方法,用来封装或实现给定类型的一个实例相关的功能或特定任务. 类.结构.枚举也能定义与类型本身相关的类型方法.类型方法与Objective-C语言中的类方法相似,类型方法只能在类型本身上调用. 1.1 实例方法的定义 实例方法是属于特定类.结构.枚举的实例的函数,它们用来支持那些实例的功能:提供存取和修改实例属性的方式,或者是提供与实例的功能相关的功能. 实例方法定义采用与函数相同的语法.

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

qiime 本身不提供聚类的算法,它只是对其他聚otu软件的封装 根据聚类软件的算法,分成了3个方向: de novo:                   pick_de_novo_otus.py  closed-reference:      pick_closed_reference_otus.py open-reference OTU: pick_open_reference_otus.py    不同算法的优缺点: de novo:    pick_de_novo_otus.py  优

http://www.cnblogs.com/milkmap/p/5912350.html 这一篇文章,将讲述如何在H5里调起高德地图APP,并展示兴趣点.适合于展示某个餐馆,商场等,让用户自行选择前往方式. 场景一.在高德地图上展示Marker点或者POI标记 在一些基于位置分享的应用开发中,我们会在地图上标记marker点或者使用地图上的poi点,这时候如果能在高德地图客户端展示这个位置的话,用户就可以使用导航或者路线规划等功能前往指定地点,起到引导用户前往的作用,因此JSAPI提供的调起高