1,直接绘制 使用ComplexHeatmap绘制临床数据注释图 ,重点在于构建一个和临床数据相同列的0矩阵。 # 提取想展示的临床数据riskScore_cli2 <- riskScore_cli2 %>%select(riskScore:tumor_stage,Age) %>%select(-"age")# 构建列注释块ha=HeatmapAnnotation(df=riskScore_cli2)# 构建zero矩阵zero_row_mat=matri...
3,校准曲线 绘制1 ,3, 5的校准曲线,注意m值根据样本数量选择,体现在图中多少errbar ,大概选择1/3 或者1/4即可。 #1-yearcox1<- cph(Surv(OS.time,OS) ~ age + gender + tumor_stage + riskScore2,surv=T,x=T, y=T,time.inc = 1*365,data=riskScore_cli2)cal<- calibrate(cox1, cmethod=...
一 载入R包,数据 仍然使用之前处理过的TCGA的SKCM数据,此外需要读入生存数据和临床数据 library(tidyverse)library(openxlsx)library("survival")library("survminer")load("RNAseq.SKCM.RData") #选取部分基因作示例data.mat <- t(expr[order(apply(expr, 1, mad), decreasing = T)[1:1000],])#读取生存数...
对于基于转录组的PCA图中,如果两个样本距离越远,则说明两个样本转录组差异越大。我们最想看到的情况就是,相同表型的个体(比如疾病组)会在图中聚类在一起。 2 差异基因表达散点图---体现重复样本的重复性好不好 我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点...
RNA-seq的一般流程是这样的 RNA-seq 流程图,图源网络,侵删 mRNA-seq 测序的最原始结果是核苷酸序列,文件大小在4-10GB之间,分析起来相当的繁琐,分析也不是一般的小本本能跑起来的,好在一般来说,我们从测序公司拿到的数据,已经是经过比对和Mapping之后的结果,公司给这个样子的表格: ...
数据:RNA-SEQ原始counts表达矩阵。 工具:Rstudio。 步骤: 筛选差异基因。 做热图。 ##绘制热图###绘制热图,需要原始counts矩阵和表型矩阵。library(pheatmap)library(ggplot2)library(ggrepel)library(export)setwd("E:/2022/")dat<-read.table("原始数据/counts_matrix_symble.txt",header=TRUE)View(dat)##rows...
火山图是基于RNA-seq差异分析后对于表达量变化存在显著性差异后绘制的图像,其横纵坐标分别是P value和Foldchange。能够对于差异化的结果进行很好的可视化,显著观察到发生显著变化的基因。 原理 基于RNA-seq的实验方法就不过多赘述,本文主要阐述火山图的绘制方法。更多具体的原理参考:Wolf JB. Principles of transcriptome...
右图是把左图最高的那个给删除重新画的 聚类 R学习笔记(2):用pheatmap画个热图 根据DESeq2 分析得到的差异表达基因 ID 从定量得到的 countdata.csv 中提取表达量数据,另存为 pheatmap.csv image-20210902231327936 install.packages("pheatmap")library(pheatmap)inputdata<-read.csv('pheatmap.csv',row.names=1,...
图2用RNA-seq和ChIP-seq推测转录因子的靶基因,画出A图。图D是基因功能富集分析结果,推荐用clusterProfiler,推荐理由:《富集分析,俩人做的结果差5岁 | 你用的注释文件有多老?》。想画图F的看motif系列:《找到了motif,怎样展示结果?》 出自Tissue- and stage-specific Wnt target gene expression is controlled sub...