geom_vline(xintercept = c(1,-1))+geom_hline(yintercept = -log(0.05, 10))+ theme_bw() #加个风格,个人习惯这款 以上就是差异基因表达分析和作图的基本方法。 由于up临近期末,因此这次是近期的最后一次更新,希望大家谅解。 参考文献:https://blog.csdn.net/weixin_73043012/article/details/134840337?
从原始数据处理到生成BW文件是一个基本的过程,但是这个过程只是开始。在生成BW文件后,我们可以通过进一步的分析,更深入地挖掘数据,以获得更多有关实验数据的见解。一、质量控制首先,需要对BW文件进行质量评估。这个过程中,我们通常会检查以下几个指标:1. 序列质量:检查每个读数的质量,包括长度、均一性等。如果某个读...
(x=GO_term_order,y=Count,fill=Category))+ geom_bar(stat = "identity",width = 0.8)+ scale_fill_manual(values = COLS)+ theme_bw()+ xlab("Terms")+ ylab("Gene_counts")+ labs()+ theme(axis.text.x = element_text(face = "bold",color = "gray50",angle = 45,vjust = 1,hjust =...
geom_smooth(se = FALSE, method = "loess") + theme_bw() plot2 <- qplot(seurat_dorsal$dpt, as.numeric(expr["EOMES",]), xlab="Dpt", ylab="Expression", main="EOMES") + geom_smooth(se = FALSE, method = "loess") + theme_bw() plot3 <- qplot(seurat_dorsal$dpt, as.numeric(expr...
geom_smooth(se = FALSE, method = "loess") + theme_bw() plot1 + plot2 + plot3 11. 结果保存 这就是本教程第一部分的全部内容,涵盖了对单个 scRNA-seq 数据集进行的大部分基础分析。在分析结束时,当然希望保存结果,可能是操作过一段时间的 Seurat 对象,这样下次就不需要重新运行所有分析了。保存 Seu...
numeric(expr["NEUROD6",]), xlab="Dpt", ylab="Expression", main="NEUROD6") + geom_smooth(se = FALSE, method = "loess") + theme_bw() plot1 + plot2 + plot3 11. 结果保存 这就是本教程第一部分的全部内容,涵盖了对单个 scRNA-seq 数据集进行的大部分基础分析。在分析结束时,当然希望...
d%>%View()# Plot theMOV10normalized counts,using thesamplenames(rownames(d)aslabels)ggplot(d,aes(x=sampletype,y=count,color=sampletype))+geom_point(position=position_jitter(w=0.1,h=0))+geom_text_repel(aes(label=rownames(d)))+theme_bw()+ggtitle("MOV10")+theme(plot.title=element_...
# 将所有样本转换为 rlogddsMat_rlog<-rlog(ddsMat,blind=FALSE)# 按列变量绘制 PCAplotPCA(ddsMat_rlog,intgroup="Group",ntop=500)+theme_bw()+geom_point(size=5)+scale_y_continuous(limits=c(-5,5))+ggtitle(label="Principal Component Analysis (PCA)",subtitle="Top 500 most variable genes...
d%>%View()# Plot the MOV10 normalized counts, using the samplenames (rownames(d) as labels)ggplot(d,aes(x=sampletype,y=count,color=sampletype))+geom_point(position=position_jitter(w=0.1,h=0))+geom_text_repel(aes(label=rownames(d)))+theme_bw()+ggtitle("MOV10")+theme(plot.title...
, main="EOMES") + geom_smooth(se = FALSE, method = "loess") + theme_bw() plot3 <-...