在海量的单细胞数据中,识别和可视化特征基因(marker genes)是理解细胞类型和功能的关键一步。气泡图(dot plot)作为一种直观且信息丰富的可视化方式,能同时展示基因表达水平和表达比例,是单细胞分析中的重要工具。本文将介绍如何使用scDotPlot包绘制精美的单细胞marker基因气泡图,帮助研究者更有效地展示和解读单细胞
image.png 今天的推文主要介绍其中的气泡图,明天的推文介绍如何向气泡图上叠加树形图 按照论文提供的代码得到了画图用到的数据,部分数据如下 image.png 但是用他提供的画图代码没有能够画出图来。因为他用到了一个dot_plot()函数,没有找到这个函数是怎么来的。既然已经拿到了数据,就用ggplot2自己来画吧 读入数据 ...
如何解读气泡图: Y轴:代表细胞的生物学功能(如生物过程BP、分子功能MF、细胞组分CC)或各分子发挥功能的通路(如代谢途径、致癌途径等)。 X轴:常见的三种类型——GeneRatio表示你的基因列表中富集到目的通路基因数占基因列表包含基因集总基因比例;richFactor表示富集到目标通路基因数占比;BgRatio表示目标通路基因占通路...
在绘制富集圈图之前，我们首先来画一个气泡图，以更好地理解和展示数据处理和绘图的细节。这段代码首先加载了必要的数据和库，并进行了数据清洗和预处理。接着，我们使用ggplot2包来绘制气泡图，其中x轴代表zscore，y轴经过重新排序后展示term。气泡的大小和颜色分别代表了基因的计数和经过调整的p值。此外，我们还...
可能原因:1,默认富集算法不一样,2,使用的go/kegg数据库版本不一样;3,用于基因symbol转换的库也可能不一样(这个频繁更新)。 个人建议解决方案:是富集的它在所有软件中都是富集的,临界的条目就根据自己的预期选择软件好了。 气泡图绘制 这里我们以文章中非常常用的气泡图为例,展示下微生信升级版的气泡图绘图模块,...
单细胞数据分析中,DotPlot 是展示基因在不同细胞群中表达比例和强度的核心工具。本文将基于 Seurat 内置的 pbmc3k 数据集,手把手教你从基础绘图到高级定制,打造符合顶刊标准的基因表达矩阵图! 一、数据准备与基础绘图 1.1 安装并加载包 if (!require("Seurat")) install.packages("Seurat") if (!require("ggpl...
横轴表示差异基因占比,数值越大表示富集程度越大 纵轴表示富集的通路,越靠上的通路越显著 气泡的颜色表示pvalue的大小(越红表示pvalue的负对数越大,pvalue越小) 气泡大小表示差异基因个数,越大则数量越多 功能富集分析泡泡图用来展示一组基因参与哪些功能调节通路,有利于理解基因的功能和潜在意义,这次跟着生信宝典的...
也陆续从Figure1C开始——Umap图可视化细胞类型比例差异,尝试复现并基于自己的理解去尝试使用不同的方式去美化一下结果。 今天一起来看看Figure1的图D,Figure1D——八种细胞亚群中marker基因展示 复现思路 和之前整理过得热图联动点图展示Marker基因的结果类似: ...
在宏基因组学的研究中,可视化微生物群落结构至关重要。气泡图(Bubble Plot)是一种直观的数据可视化方法,可以展示不同物种的相对丰度。通过气泡的大小、颜色等属性,还能传递更多信息。本文将介绍如何使用R语言处理宏基因组数据,选择合适的可视化包,并一步步指导你创建出既科学又美观的气泡图。本...
常规的GO或者KEGG通路富集分析结果通常以气泡图的形式展示,然而这个气泡图仅仅是一个比较的结果,如果想在一张图上展示多个比较的结果,就需要用到多组气泡图(图1,左侧)。 单细胞RNA-seq分析结果中,矩阵形式的气泡图可以很好地展示marker基因(X轴)在不同cluster(Y轴)中的表达情况(图1,右侧)。