这里以火山图为例进行说明,在转录组分析中,火山图是很常见的一类图,纵轴表示p_value,横轴表示log (fold change).单一的散点图绘制很简单,火山图比较难处理的地方就是一些基因的注释,基因越多,加文本注释越困难,因为文字会堆在一起,看不清. 示例数据df1是转录组做差异表达后的部分结果,df2将logFC绝对值大于0.3的挑出来了. > head(df1) p_val avg_logFC class gene cd avg_logFC_new2 p_val_new 1 1.628

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

火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P值(P值),值越大差异越显着.原因得名也许的英文因为查询查询结果图像火山吧 一载入R函数包及数据集 library(ggplot2)data <- read.csv("火山图.csv",header=TRUE,row.names = 1) head(data) #查看数据类型,主要有P值,Fold change和基因ID即可. 二ggplot

Snipaste 是一个截图贴图工具,绿色免费.官方主页:https://zh.snipaste.com/. 三大功能: 1.截图,可以自动识别窗口的各元素,可以精准到像素调整截图区域大小. 2.贴图:截取的图片可以直接贴在屏幕上,还可以进行分组管理. 3.注释:可以对截取的图片进行画线,箭头,文字等操作. 第一次运行,如果没有安装VC运行库,会出现如下错误.可以参考官方故障处理进行操作. 其他: Snipaste是个人作品,这里有对作者的采访:幕后丨他做了最强免费「截图」工具 Snipaste

在R中多图画到一起的时候,各图间距通常默认的较远. 如下图: 1 par(mfcol=c(2,1)) 2 plot(1:100) 3 plot(1:100) 调整图片间距这时我们要用到par()函数中的两个调节边距的参数,mar()和oma(). 四个数字分别表示,下.左.上.右四个方向的内外边距,数值愈大距离越远:内外边距配合,缩减图间距. 1 par(mfcol=c(2,1),mar=c(1,4,1,1),oma=c(2,2,2,2)) 2 plot(1:100) 3 plot(1:100)

数据格式如下: a b c d e 1 2 3 4 5 使用select过滤不要的列 df[,-which(names(df)%in%c("a","b")] subset(df,select=-c(a,b)) 使用select选择想要的列 df[ , c("x","y")] subset(df, select=c(x,y))

1.设置图形要素的颜色 Plot函数中,使用col=参数来决定要素的颜色 如果不指定plot type,颜色加在散点上,如果指定了plot type,例如line,则颜色加在线上 其它函数,例如barplot()和histogram()也使用col=参数影响颜色 2.颜色的表示 ①颜色名 > colors() #查看所有颜色名 > plot(rnorm(1000),col="yellow") ②数值 > palette() #查看当前调色板 (缺省调色板下,1表示黑色

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 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

很多时候,我们需要对取出的SNV进行注释,这个时候可能会在R上进行注释,通常注释文件都含有Chr(染色体).Start(开始位点).End(结束位点).Description(描述),而我们的SNV文件通常是拥有Position(位置),因此我们可以先定位Chr,再用Postion去定位到Start和End之间,找到相对应的Description.为了加快速度,可以使用二分查找法. for (value in dt$value){ #df:data.frame, V1 and V2 should

如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中,是进行社交网络分析的起点.在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构,本章将会面对一个实质性问题,学习如何导入一个图以及计算图的一些属性. 图的文件表示 导入一个图 生成人工网络 图的基本分析 图的文件表示 在计算机中,最常见的两种表示图的基本结构是邻接矩阵和邻接表.以最简单的无权无向图为例,邻接矩阵中第 \(i\) 行第 \(j\) 列的元素 \(a_{ij}\) 如果等于 1,则表示顶点 \(i\) 和顶点 \(j\) 之间有边,即邻接

R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以

MATLAB批量加注释的方法非常简单明了,加注释是ctrl+R,去注释是ctrl+T 然后在VC中我对一条一条加注释的方法非常烦恼,我想也许会有简单的方法可以批量家注释.果然,先贴代码 '------------------------------------------------------------------------------ 'FILE DESCRIPTION: 给vc++6.0中添加和取消批量注释的功能 '-----------------------------------

深入浅出UML类图 作者:刘伟 ,发布于:2012-11-23,来源:CSDN   在UML 2.0的13种图形中,类图是使用频率最高的UML图之一.Martin Fowler在其著作<UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Third Edition>(<UML精粹:标准对象建模语言简明指南(第3版)>)中有这么一段:“If someone were to come up to

原作者:http://www.uml.org.cn/oobject/201211231.asp 在UML 2.0的13种图形中,类图是使用频率最高的UML图之一.Martin Fowler在其著作<UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Third Edition>(<UML精粹:标准对象建模语言简明指南(第3版)>)中有这么一段:“If someone were to come

本文目录 公共参数列表 par 颜色相关 字体相关 字体大小相关 线条相关 符号相关 线条和符号大小相关 结束 本文首发:program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可. 这一篇介绍par参数比较基础的几个参数用法,涉及颜色,字体,线条和符号,坐标轴,添加图例,组合做图留到下一篇文章. 上一篇文章已经详细的介绍了R语言可视化技术的

Dancing Links解决Exact Cover问题. 用到了循环双向十字链表. dfs. 论文一知半解地看了一遍,搜出一篇AC的源码,用注释的方法帮助理解. HIT ACM 感谢源码po主.链接如下: http://blog.csdn.net/yysdsyl/article/details/4266876 #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; const int INT_MAX = 2147483

深入浅出UML类图 在UML 2.0的13种图形中,类图是使用频率最高的UML图之一.Martin Fowler在其著作<UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Third Edition>(<UML精粹:标准对象建模语言简明指南(第3版)>)中有这么一段:"If someone were to come up to you in a dark alley and say

UML类图与类的关系详解   2011-04-21 来源:网络   在画类图的时候,理清类和类之间的关系是重点.类的关系有泛化(Generalization).实现(Realization).依赖(Dependency)和关联(Association).其中关联又分为一般关联关系和聚合关系(Aggregation),合成关系(Composition).下面我们结合实例理解这些关系. 基本概念 类图(Class Diagram): 类图是面向对象系统建模中最常用和最重要的图,是定义其它图的基础.类

1.1 机器学习的分类 监督学习:线性回归或逻辑回归, 非监督学习:是K-均值聚类, 即在数据点集中找出“聚类”. 另一种常用技术叫做主成分分析(PCA) , 用于降维, 算法的评估方法也不尽相同. 最常用的方法是将均方根误差(RMSE) 的值降到最小, 这一数值用于评价测试集的预测结果是否准确. RMSE评价法会在第7章进行更深入的解释. 另一种常用的评估方法是AUC, 即ROC曲线下的面积. 1.8 使用R包 有大量的通用包(当前大约是7000个) , 其中很多涉及有用的统计方法, 也有特定