这时候,除了要计算细胞比例外,还需要进行显著性检验。这里我们提供了一种循环的做法,可以批量完成不同样本细胞比例的统计分析及可视化。 table(scedata$orig.ident)#查看各组细胞数prop.table(table(Idents(scedata)))table(Idents(scedata),scedata$orig.ident)#各组不同细胞群细胞数Cellratio<-prop.table(table(...
1、堆叠柱状图 这是比较普通也是最常用的细胞比例可视化方法。这种图在做微生物菌群的研究中非常常见。具体的思路是计算各个样本中细胞群的比例,形成数据框之后转化为长数据,用ggplot绘制即可。 table(scedata$orig.ident)#查看各组细胞数 #BM1 BM2 BM3 GM1 GM2 GM3 #2754 747 2158 1754 1528 1983 prop.table...
1、堆叠柱状图 这是比较普通也是最常用的细胞比例可视化方法。这种图在做微 生物菌群的研究中非常常见。具体的思路是计算各个样本中细胞群的 比例,形成数据框之后转化为长数据,用 ggplot 绘制即可。 • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • ...
这是比较普通也是最常用的细胞比例可视化方法。这种图在做微生物菌群的研究中非常常见。具体的思路是计算各个样本中细胞群的比例,形成数据框之后转化为长数据,用ggplot绘制即可。 table(scedata$orig.ident)#查看各组细胞数#BM1 BM2 BM3 GM1 GM2 GM3#2754 747 2158 1754 1528 1983prop.table(table(Idents(sceda...
之前做单细胞比例图的时候做过堆叠柱状图,(跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化),看那篇Cell文章封面也给我一个启发,我们做的柱状图每个样本是一个单独的柱子,如果有很多细胞类型,从左到右看起来很费劲,那么如果把相同的细胞类型用线连起来的话,看起来就方便多了,包括不同组中细胞比例变化一目...
e0aa2%26scene%3D21%23wechat_redirect">(跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化),看那篇Cell文章封面也给我一个启发,我们做的柱状图每个样本是一个单独的柱子,如果有很多细胞类型,从左到右看起来很费劲,那么如果把相同的细胞类型用线连起来的话,看起来就方便多了,包括不同组中细胞比例变化一...
拟时分析的内容很丰富,也很多,在不同的研究中有不同的意义,这里只是简单展示了几种常见的可视化结果,对于结果的解读,应用,还需要结合具体的生物学意义,通过推断与生物学背景结合,才能让分析彰显意义。
上节完成了拟时分析,剩下的内容就比较简单了,只需要可视化。我们可视化一些一般文章中出现的图。用到的文件是上节分析得到的cds文件。图的主题可以结合ggplot2进行修饰。 先做一个细胞群的谱系分化图。从这个图…
跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化 跟着Cell学单细胞转录组分析(七):细胞亚群分析及细胞互作 === 这节内容我们说说差异基因的筛选及个性化作图。单细胞转录组差异基因的鉴定原理类似于普通转录组,只不过是样品数增加了,也就是一个细胞代表一个样品。关于单细胞转录组差异基因分析方法的选择可以参...
上节完成了拟时分析,剩下的内容就比较简单了,只需要可视化。我们可视化一些一般文章中出现的图。用到的文件是上节分析得到的cds文件。图的主题可以结合ggplot2进行修饰。 先做一个细胞群的谱系分化图。从这个图可以看出我们关注的细胞分化轨迹。 library(ggsci)plot_cell_trajectory(cds,color_by="Cluster")+scale_...