1. 各个branch的数据提取 kk <- plot_genes_branched_heatmap() kk$BranchA_exprs 2. 提取行聚类信息 kk <- plot_genes_branched_heatmap(num_clusters=3, return_heatmap=T) pp <- cutree(kk$ph$tree_row, k=3)
本文将一步一步解读plot_genes_branched_heatmap的原理、使用方法和应用场景。 一、概述 plot_genes_branched_heatmap是一种产生分支热图(branchedheatmap)的方法。热图是用颜色编码的二维矩阵,用于显示基因表达数据的相似性和差异性。而分支热图是在传统热图的基础上增加了分支结构,用以展示基因表达数据的层次关系和簇...
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library(plot_genes_branched_heatmap) 2.准备输入数据 plot_genes_branched_heatmap要求输入一个基因表达矩阵作为数据源。基因表达矩阵通常是一个二维矩阵,包含多个样本和多个基因,每个元素表示一个基因在某个样本中的表达水平。可以从各种生物信息学数据库或软件中获取基因表达矩阵,如RNA-seq或microarray实验的结果。
plot_genes_branched_heatmap 提取 globalmapper提取dsm高程,序:一朋友提出想在地形数据上提取高程点,领导要求一定要梅花布置方式提取高程点,之前写的方案都是矩形模式提取的点位。和朋友深入聊了几分钟,了解了一下这个问题的核心:朋友做无人机航测外业及内业,无人机
plot_genes_branched_heatmap(mycds_sub_beam, branch_point = 1, num_clusters = 1, show_rownames = T) image.png plot_genes_branched_heatmap(mycds_sub_beam, branch_point = 1, num_clusters = 2, show_rownames = T) image.png
plot_genes_branched_heatmap函数可以接受多个参数,其中最重要的是数据矩阵和样本或条件的标签。首先,我们需要将基因表达数据作为输入,用于计算基因之间的相似性或差异性。一般来说,我们可以使用Pearson相关系数或欧氏距离等指标来度量基因之间的相似性。然后,我们可以使用层次聚类算法将相似的基因分为不同的组。最后,我们...
The package is pretty cool. Thanks to Junjun. But T got an error when plotting heatmap with results from monocle2. Here is the message: df = plot_genes_branched_heatmap2(cds[c(indGene), ], branch_point = 1, num_clusters = 4, show_rowname...
最近在用monocle2中的plot_genes_branched_heatmap函数画图,运行p=plot_genes_branched_heatm…显示全部 关注者1 被浏览14 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答 下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解 相关问题 plotly实例化图表报出...
在生成plot_genes_branched_heatmap时,主要需要的数据是基因表达量数据矩阵。这个矩阵中的每行代表一个基因,每列代表一个样本,矩阵中的值则表示基因在对应样本中的表达量。通过这种方式,可以清晰地看到基因在不同样本中的表达情况,从而分析出基因表达模式之间的相似性和差异性。 以上信息仅供参考,如果您需要更深入的...