1,绘制大群umap图 首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息,然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype圈画起来 。 ###Prepare data for ploting 准备圈图数据circ_data <- prepare_circlize_data(sce2, scale =0.8)set.seed(1234)# 设置细胞分群信息的颜色cluster_colors<-rand_color(...
用circlize绘制圈圈图 照例,没有安装这个包的先安装:install.packages("circlize")或者devtools::install_github("jokergoo/circlize")。 绘图第一步是先初始化(circos.initialize),接下来绘制track,再添加基本元素。需要提一下的是,由于circlize绘制图是不断叠加的,因此如果我们一大段代码下来我们只能看到最终的图形,这...
1,绘制大群umap图 首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息,然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype圈画起来 。 ###Prepare data for ploting 准备圈图数据 circ_data <- prepare_circlize_data(sce2, scale = 0.8 ) set.seed(1234) # 设置细胞分群信息的颜色 cluster_colors<-ra...
1,绘制大群umap图 首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息,然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype圈画起来 。 ###Prepare data for ploting 准备圈图数据circ_data <- prepare_circlize_data(sce2, scale =0.8)set.seed(1234) # 设置细胞分群信息的颜色cluster_colors<-rand_color...
首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息,然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype圈画起来 。 代码语言:javascript 复制 ###Prepare dataforploting 准备圈图数据 circ_data<-prepare_circlize_data(sce2,scale=0.8)set.seed(1234)# 设置细胞分群信息的颜色 ...
在plot1cell包中,我们可以使用plot_circlize函数绘制细胞聚类分群的圈图,使用add_track函数添加不同细胞注释信息。 ###Check and see the meta data info on your Seurat objectcolnames(iri.integrated@meta.data)###Prepare data for ploting 准备圈图数据circ_data<-prepare_circlize_data(iri.integrated,scale=...
绘图第一步是先初始化(circos.initialize),接下来绘制track,再添加基本元素。需要提一下的是,由于circlize绘制图是不断叠加的,因此如果我们一大段代码下来我们只能看到最终的图形,这里为了演示每端代码的结果,所以每次我都得初始化以及circlize.clear。 绘制第一个track ...
用circlize绘制圈圈图 照例,没有安装这个包的先安装:install.packages("circlize")或者devtools::install_github("jokergoo/circlize")。 绘图第一步是先初始化(circos.initialize),接下来绘制track,再添加基本元素。需要提一下的是,由于circlize绘制图是不断叠加的,因此如果我们一大段代码下来我们只能看到最终的图形,这...
最后,我们使用circos.clear()函数清除Circos Plot的布局。 完整代码 # 安装和加载circlize包install.packages("circlize")library(circlize)# 数据准备matrix<-matrix(c(0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0),nrow=4,ncol=4)# 绘制Circos Plotcircos.par(cell.padding=c(0,0,0,0),track.margin=c(...
也可以对TSNE的结果进行可视化,使用plot1cell代码步骤是一样的,不过因为我们直接使用prepare_circlize_data函数获取画图的数据及信息,里面调用的get_metadata默认参数是"umap",所以也是稍稍修改一下plot_circlize.R脚本即可 source("plot_circlize.R") circ_data <- prepare_circlize_data(sce, scale = 0.8) ...