首先利用ConsensusCluster对肿瘤样本进行分型,然后进行亚型间免疫检查点基因表达显著差异分析,最后绘制带有显著差异星号和pvalue值的热图,该分析在肿瘤预后相关生信文章中出现的频率非常高,在加上高颜值的图片,会使你的文章增色不少,值得小伙伴们学习奥,接下来跟着小云开启今天的学习之旅吧! 1.准备需要的R包 #安装需要...
library(tidyverse)library(reshape2)a<-matrix(rnorm(90),9,10)colnames(a)<-letters[1:10]rownames(a)<-letters[1:9]data<-melt(a)data<-data%>%mutate(text=case_when(# 一定要 get 到 case_when() 函数奥秘value>0~paste(round(value,2),"\n*"),# round() 只保留两位小数value<=0~paste(r...
打开AI,新建一张画板,可通过菜单栏文件—置入导入上一步绘制的两张图表。 使用直接选择工具先将热图的图例移动到热图下方(可旋转90°); 使用直接选择工具选中气泡图及文字标签部分,切换到选择工具,移动与热图的文字标签进行对齐重叠。将第一行标签重叠后,如果尾部不能对齐,可适当等比例放大/缩小以至首位标签完全对应。
4. 提取相关性系数矩阵和相关性pvalue矩阵。从上述结果中提取相关性系数矩阵和相关性pvalue矩阵。示例代码如下:`r1<- ct1$r; p1<- round(ct1$p,3)`。 5. 将相关性系数矩阵和相关性pvalue矩阵进行转置。使用转置操作,将相关性系数矩阵转换为pvalue矩阵,示例代码如下:`r2<- t(r1); p2<- t(p1)`。 6....
1)坐标轴:横轴是log2(Fold change),显示差异倍数(FC),点越偏离中心,表示差异倍数越大;纵轴是-log 10 (adj. p-value),显示显著性,点越靠图的顶部,表示差异越显著;2)点:图中每个点代表一个检测到的基因(或蛋白、代谢物等),图中这些点分别具有不同颜色,颜色的意义可以参考图片右侧的图例:...
ggplot2 绘制相关系数热图 加显著性 * 和 Pvaue 值 参考:哪里不会搜哪里,哈哈哈 其实归根到底就是全文要敲用判断和 paste() 或者 paste0() t...
差异分析(LogFC>0上调、LogFC<0下调) 矫正p-value→|LogFC|>1、矫正的p-value<0.05(如果太多,阈值调大) 可视化热图(横坐标样品【对照、实验】、纵坐标基因、红色高表达蓝色低表达) 差异基因火山图 发布于 2023-02-17 21:00・IP 属地河北 写下你的评论... ...
fill= -log10(pvalue)), color="black", shape= 21,#带描边的圆形bubble stroke= 0.8) +#描边粗细 scale_size(range = c(3, 10)) + scale_fill_gradient(low ="#f5c6c6", high ="#cf0000") + mytheme p1 在R语言的部分到此结束,将矢量格式(pdf)的热图和差异气泡图导出到本地,接下来在AI中进...
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首先利用ConsensusCluster对肿瘤样本进行分型,然后进行亚型间免疫检查点基因表达显著差异分析,最后绘制带有显著差异星号和pvalue值的热图,该分析在肿瘤预后相关生信文章中出现的频率非常高,在加上高颜值的图片,会使你的文章增色不少,值得小伙伴们学习奥,接下来跟着小云开启今天的学习之旅吧!