通过单细胞测序可以有效地对每个细胞中表达的遗传物质进行测序分析,其结果主要依靠各种绘图进行可视化展示。因此,一套好的配色方案尤为重要,在视觉效果舒适的基础上,更加清晰明了的突显结果意义,提高文章发表的档次。 单细胞的分析中往往要分群出多种细胞类型,简单的两三个颜色的配色方案并不能满足要求。所以,今天小编通过一些高分文章作为参
【细胞比例图】作为单细胞测序数据可视化的重要一环，其直观性不言而喻。通过饼图、堆积柱状图、气泡图等具体表现形式，我们可以清晰地看到不同样本和分组之间细胞比例的差异。而配色方案的选择，则直接影响到这些图表的美观度和信息传达效率。在过去的一年里，我们分享了多期科研配色方案，从浪漫的UMAP图配色到实用的...
28)科研配色|第28期. 同色系配色典范,还得是Nature!29)科研配色 | 第29期. 天冷了,连我读的文献也要是暖暖的1)科研配色『单细胞测序专栏』 | 第1期. 当UMAP遇上巴黎奥运会,你说city不city!2)科研配色『单细胞测序专栏』 | 第2期. 秋天的第一份科研配色!细胞比例图和秋天有个约3)科研配色『单细胞...
在单细胞测序数据可视化过程中,【细胞比例图】可以直观呈现不同样本和分组之间细胞比例的差异,其具体表现形式又包括饼图、堆积柱状图、气泡图等。饼图常用以展示组内各细胞的构成比例;堆积柱状图可进一步体现细胞比例的组间差异;气泡图则可以展示每组样本不同类型细胞的具体数量。 上周我们分享了具有巴黎浪漫的UMAP图配...
在R语言的Seurat包中,FeaturePlot 函数用于可视化单个或多个基因在各个细胞中的表达水平。如果颜色渐变不够明显,可以通过调整颜色渐变的参数来增强视觉效果。以下是一些常用的调色方案和参数调整的建议: 使用已有的颜色渐变方案: Seurat内置了一些颜色渐变方案,例如"viridis"、"cividis"、"magma"、"inferno"、"plasma"等...
每个颜色都有它独特的故事,就像单细胞生命一样,每一种都有其独特的特性。在Nature Medicine上发表的单细胞图谱分析中,采用了清新自然的配色方案,浅粉蓝的色调让单细胞数据更加引人注目! 💡 想要尝试这种令人耳目一新的配色代码吗?图二展示了原文的图,图三则是我们自己复现分析的例子。
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如下所示被高亮的区域就是小胶质细胞,确实是打分会比较高,但是不够显著。所以我让它简单的询问了人工智能大模型的解决方案。做了一个简单的配色, 就可以达到显著的效果,代码是: my.colors <- colorRampPalette(c("lightblue","white","darkred"))(100) ...
如下所示被高亮的区域就是小胶质细胞,确实是打分会比较高,但是不够显著。所以我让它简单的询问了人工智能大模型的解决方案。做了一个简单的配色, 就可以达到显著的效果,代码是: my.colors <- colorRampPalette(c("lightblue","white","darkred"))(100) ...
# 读取单细胞数据: scRNA <- readRDS('pbmcrenamed.rds') # 我们只有五个颜色: scRNA <- subset(scRNA,idents = unique(Idents(scRNA))[1:5]) 范闲配色 # 范闲配色: DimPlot(scRNA,cols = c("#141A26", "#436043", "#9B9682", "#5C615D", "#23342C")) ...