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r语言做go可视化 r语言可视化及作图

R语言可视化常用代码

R语言绘图系列:在不确定将图例添加在什么位置时,可使用 locator函数 。 locator()函数可以定位图上的点。运行locator函数之后在图上随便点一个点,点击finish就会返回刚刚那个点的位置坐标。

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methods还有其他的方法,如glm:广义线性模型;losses:纯粹平滑;gam:广义加性模型等等(lm和glm最常用)geom_hline绘制水平线,geom_vline绘制垂直线。xintercept和yintercept是截距,slope是斜率。

R语言绘图系列:在ggplot2中,坐标轴不是一个几何对象,而必须要由标度函数scale来进行调节。

【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题

最近有粉丝反映说,利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候,发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图 柱形图 这个图别说美观了,简直不忍直视。经过我的认真研究,发现跟R版本有关。

但是该方法存在一个很大的问题,那就是当x轴标签数量很多时,那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路,既然可以调大画布,那么反过来,我们也可以调小x轴标签字体。

最近小Q在做自然选择分析,分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析,并做了展示,比起气泡图,我模仿了另一种作图方式,显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图(非气泡图)。

在是否需要构建的问题上,我看到徐洲更在 功能注释后如何做富集分析 中提到 “你不需要构建Orgdb,因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。

单细胞富集分析我最常用的是 分组GSVA ,但最近用到了GO分析,就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好,数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本,没办法区分HC和病例组。

GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个,一个term对应多个gene,同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集,那和它共享很多基因的term也会显著富集。

什么叫R语言数据可视化

简称 geoms ,代表你在图中实际看到的东西:点、线、多边形等等。 统计转换,简称 stats ,总结数据:例如,装箱和计数观察,以创建一个直方图,或拟合一个线性模型。

数据分析区别于数据挖掘的第一点就是数据来源。数据分析的数据可能来源于各种渠道,数据库、信息采集表、走访等等各种形式的数据,只要是和分析目标相关,都可以收集。而数据挖掘则偏向于数据库数据的读取。

数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。


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