#通过阅读帮助文档得color_cells_by参数可以为UMAP图添加颜色,添加颜色的数据可以是以下任意 colnames(colData(cds)) #那么我们接下来选择通过用Seurat内的细胞聚类来进行颜色的标注 p1 <- plot_cells(cds, reduction_method="UMAP", color_cells_by="seurat_clusters",group_label_size=4) 解读 上图是通过monocle...
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...
png(filename = 'dotplot_single.png', width = 4, height = 6,units = 'in', res = 100) # pdf or png, two formats you shold learn complex_dotplot_single(seu_obj = iri.integrated, feature = "Havcr1",groups = "Group") dev.off() image.png 设置groups和splitby参数对多个分组信息进行...
数据本身是多个样本的整合,我们可以通过“orig.ident”来识别样本, 上文提到的将barcode plot 到umap上用cells.highlight方法,只需要split.by参数即可: DimPlot(srt_obj,cells.highlight=highlighted_barcode,split.by="orig.ident")+scale_color_manual(values=c("grey","red"),breaks=c("Unselected","Group_1...
## the matrix for the percentage of cells express a genepercent_mat<-df %>%dplyr::select(-avg.exp, -avg.exp.scaled) %>%pivot_wider(names_from = id, values_from = pct.exp) %>%as.data.frame()row.names(percent_mat) <- percent_mat$features.plotpercent_mat <- percent_mat[,-1] ...
ColumnDefinition类的plot_fn和plot_kw参数提供了自定义函数实现表格效果绘制的功能。其中plot_fn表示待调用的函数,plot_kw表示待调用函数的输入参数。此外在plotable.plots预置了一些效果函数,我们可以参考这些效果函数定义自己的绘图函数。预置效果函数如下: from pathlib import Path import matplotlib import matplotlib.py...
data(PBMC3K_example_data) head(PBMC3K_example_data) #> genes.plot id pct.exp pct.exp2 pct.exp100 avg.exp #> 1 LDHB CD4+ T cells 0.9244136 0.92 92 13.7873904 #> 2 CD3D CD4+ T cells 0.8696785 0.87 87 10.9083613 #> 3 CD3E CD4+ T cells 0.7688966 0.77 77 7.5569240 #> 4 IL7R CD...
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 = ...
facecolors必须是RGB或RGBA,使用2个条目的色彩Map表更简单。