本文首发于“生信补给站”,ggplot2|玩转Manhattan图-你有被要求这么画吗?更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图 进行绘制. 由于Manhattan点太多,后期AI/PS修改的话难度有点大,如果可以“个性化”绘制的话那是极好的! 一 载入R包,数据 1)载入数据处理的tidyverse包,使用qqman中gwasResults示例数据集 #载入R包#install.pac

曼哈顿图 Manhattan Plot 曼哈顿图本质上是一个散点图,用于显示大量非零大范围波动数值,最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点.它得名源于样式与曼哈顿天际线相似(如下图). 近几年,在宏基因组领域,尤其是差异OTU结合分类学结果,采用Manhattan plot展示有非常好的效果,倍受推崇.   曼哈顿图优点 大数据中,即展示数据全貌,又能快速找到目标基因或OTU,同时可知目标的具体位置和分类.显著程度等信息.绝对高端大气,而且还有内涵.   数据坐标轴介绍 以上

1.在linux中安装好R 2.准备好画曼哈顿图的R脚本即manhattan.r,manhattan.r内容如下: #!/usr/bin/Rscript #example : Rscript plot_manhatom.r XXX.assoc XXX.pdf argv <- commandArgs() #define the function to plot the manhatton and quantitle-quantitle plot plot_manhatton<-function(

画曼哈顿图和QQ plot 首推R包“qqman”,简约方便.下面具体介绍以下. 一.画曼哈顿图 install.packages("qqman") library(qqman) 1.准备包含SNP, CHR, BP, P的文件gwasResults(如果没有zscore可以不用管),如下所示: 2.上代码,如下所示: manhattan(gwasResults) 如果觉得不够美观,考虑添加一下参数: manhattan(gwasResults, main = "Manhat

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

如何利用R包qqman画曼哈顿图? 2017-07-10 lili 生信人 众多周知,R语言提供了各种各样的包,方便实现我们的目的,下面给大家介绍一个可以便捷的画曼哈顿图的包:qqman install.packages(“qqman”)  # 安装包 library(“qqman”)  #加载包 data(package=“qqman”)  # 查看qqman包中的测试数据,此包中包含gwasResults snpsOfInterest 两个测试数据 View(gwasResults)  #查

欢迎来到"bio生物信息"的世界 BMC Bioinformatics前几天发布了一个画曼哈顿图的工具Manhattan++, 这个名字很好理解,Manhattan的升级版. 这个工具与之前画曼哈顿图的工具有什么区别呢. 最大的特点是能将显著的位点以及注释信息显示在曼哈顿图上. 可视化很漂亮,特别有高级感. 好了,以下进入主题,讲讲怎么画这个图. 1 准备需要的输入文件 需要的输入文件有三个,分别是infile, configfile, snpfile infile的文件格式如下: i

1.生存曲线 基础包survival+扩展包survminer. survival包内置肺癌数据集lung. library(survival) library(survminer) str(lung) #拟合模型 fit <- survfit(Surv(time,status)~sex,data=lung) #绘制生存曲线 ggsurvplot(fit, pval = TRUE, #添加log rank检验的p值 conf.int = TRUE, #添加置信区间 risk.table = TR

和R自带的绘图系统不同,ggplot2不能直接通过par(mfrow) 或者 layout()来排版多张图片.终于发现,其实可以通过一个『gridExtra』包来搞定: require(gridExtra) plot1 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "Normal") plot2 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "T

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 回到顶部 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据

5.1 简介 ggplot2的图层化架构鼓励我们以一种结构化的方式来设计和构建图形.本章旨在概述可用的几何对象和统计变换,在文中逐个详述.每一节都解决一个特定的作图问题. 5.2 图层叠加的总体策略 图层有三种用途: 用以展现数据本身: 用以展示数据的统计摘要.进一步理解数据,对模型做出评价: 用以添加额外的元数据.上下文信息和注解.展现数据背景或为原始数据赋予现实意义的注解. 5.3 基本图形类型 以下几何对象是ggplot2图形的基本组成部分.每种几何对象自身即可独立构建图形,同时也可以组合

ggplot2 盒图+显著性线 compire <- list(c('1','2'),c('1','4')) ggplot(info,aes(x=cluster,y=value))+ stat_boxplot(geom = 'errorbar',width=0.2,lwd=2)+ geom_boxplot(lwd=1)+ geom_signif(comparisons = compire,test = t.test,step_increase = 0.1,map_signif_level = T

全基因组关联分析流程: 一.准备plink文件 1.准备PED文件 PED文件有六列,六列内容如下: Family ID Individual ID Paternal ID Maternal ID Sex (1=male; 2=female; other=unknown) Phenotype PED文件是空格(空格或制表符)分隔的文件. PED文件长这个样: 2.准备MAP文件 MAP文件有四列,四列内容如下: chromosome (1-22, X, Y or 0 if unplaced) r

生物信息学的相关论坛:http://www.omicshare.com/forum/ 糗世界:http://qiubio.com:8080/ 统计之都网站 绘制QQ图和曼哈顿图:http://www.omicshare.com/forum/thread-1039-1-12.html

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列

安装:install.packages("ggplot2") 加载:library(ggplot2) Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象) 其中: data: 数据集,主要是data frame: Aesthetics: 美学映射,比如将变量映射给x,y坐标轴,或者映射给颜色.大小.形状等图形属性: Geometry: 几何对象,比如柱形图.直方图.散点图.线图.密度图等. 在ggplot2中有两个主要绘图函数:qpl

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