sce_final <- sce %>% CreateSeuratObject(min.cells = 3, min.features = 200) %>% PercentageFeatureSet(pattern = '^MT',col.name = 'percent.mt') select_c <- WhichCells(sce_final,expression = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 2500 & percent.mt < 5) sce_final = subset(sce_fi...
plot_kw: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict),提供给plot_fn的附加关键字参数 border: str | List = None,绘制垂直边界线,可以是"left" / "l"、"right" / "r"或"both" 通过ColumnDefinition类来设置Table类的column_definitions参数,可以实现不同表格列样式的效果。如果是同时多个列的绘图效果,...
exp_mat<-df%>%dplyr::select(-pct.exp,-avg.exp)%>%pivot_wider(names_from=id,values_from=avg.exp.scaled)%>%as.data.frame()row.names(exp_mat)<-exp_mat$features.plot exp_mat<-exp_mat[,-1]%>%as.matrix()## the matrixforthe percentageofcells express a gene percent_mat<-df%>%dpl...
initial_cells = 1500 # this number of initial cells will be placed # in randomly generated positions 1. 接下来我们随机地生成一系列“小细胞”的初始坐标(上面我们选择了 1500 个)。把这些坐标存储在 pos_list 变量中。 # Get a list of random coordinates so that we can initialize# board with ran...
1.ggplot2 - alpha参数 library(ggplot2) data(iris) ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length,...scatter plot with alpha 2.plot修改 plot画图的时候,直接修改col就可以,一个比较方便的方法是用rgb()函数。...如下所示: 没有透明度: plot(x = iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length,...
data$TotalCells<- data$MTIF2_FALSE+ data$MTIF2_TRUE # 计算每个细胞亚群中MTIF2的表达占比,并添加到data表格中 data$PercentExpressed<- (data$MTIF2_TRUE/ data$TotalCells)*100 在画图展示的labels中,x轴是我们选择展示的基因,y轴identity是细胞亚群,点的大小是由pct.exp决定的,颜色是由avg.exp.scaled...
表格的第二列是占比,这两个group的占比都是11%,反映在图上,就是K和L的枝长一样(the length of tree branches is proportional to the number of cells in each subclone)。剩下的group以此类推。 四位编码最多是8类,所以树的末端最多8个分枝(本示例7类,1.1.2实在不能往下分),同时占比小于5%的不会...
# # Top-left corner of the AUC matrix: # cells # regulons HN75_AGTGTCAAGGAGCGTT-1 ACACCGGTCATTTGGG.14 HN60_GACGTTAGTACAGCAG-1 # ADNP2(+) 0.066205203 0.00000000 0.00245618 # AR(+) 0.000000000 0.00000000 0.00000000 # ARID3A(+) 0.006903197 0.03178398 0.22804942 # 提取regulon的阈值 regulon...
plot(x.factor, trace.factor, response, fun = mean, type = c("l", "p", "b", "o", "c"), legend = TRUE, trace.label = deparse1(substitute(trace.factor)), fixed = FALSE, xlab = deparse1(substitute(x.factor)), ylab = ylabel, ylim = range(cells, na.rm = TRUE), lty = ...
之后选中一个空列,然后选择insert ---graphic cells--colors, 之后选择一个颜色作为大于均值部分的填充颜色,另外一个颜色 为小于均值得填充,之后要选择白色,作为与x轴之间的颜色。 之后做一个multiple area graph,之后不用管现在的填充颜色,右 键单击,选择graph properties --plots --identify intersecions (选中)...