featureplot函数通常是在单细胞RNA测序数据分析中特征选择和降维之后,用来展示不同细胞群体中特定基因的表达情况。它的基本用法如下所示: ``` featureplot(object, features, slot = "data", cols = NULL, pt.size = 0.5, min.exp = 0, max.exp = "log", reduction.use = NULL, expression.use = "origin...
以下是featureplot函数可以帮助我们更好地评估这一点的情况: 1.性别:featureplot函数显示男性的生存率明显高于女性。 2.年龄:特征图表显示,较年轻的乘客比较老的乘客的生存率要高。 3.舱室等级:乘客在高级舱室享受更高的生存机会。 4.兄弟姐妹/配偶数:在船上拥有更多的兄弟姐妹或配偶的乘客生存率较高。 5.父母/...
seurat 单细胞数据分析中 VariableFeaturePlot函数实现 001、 dat <- pbmc[["RNA"]]@meta.features## 绘图数据plot(log10(dat$vst.mean), dat$vst.variance.standardized)## 绘图使用数据 为什么和log10函数和 ggplot2中scale_x_log10() 函数实现的不一致??
p1 <- FeaturePlot(pbmc,features = "CD8A", reduction = 'umap') p2 <- FeaturePlot(pbmc,features = "CCL2", reduction = 'pca') plotc = p1|p2 ggsave('featureplot.png', plotc, width = 10, height = 4) 对颜色阈值进行设置 p1=FeaturePlot(pbmc,features="MS4A1")p2=FeaturePlot(pbmc,features...