MA plot即M-versus-A plot,在芯片数据处理出现之前也称为Bland-Altman plot,是由发明者名字命名的,而MA plot是对M与A作图而得名,M是minus的缩写,代表两个值之差,A是add的缩写,代表两个值之和。有研究者也把MA plot称为Ratio-Intensity (RI) plots,同时MA也正好是micro-array的简写。 一、MA图简介 MA图...
左侧为常见作图导航,中间为数据输入框和可选参数,右侧为描述和结果示例。也可以在主页搜索框中搜索heatmap,找到绘图页面。 bioinformatics.com.cn/p 图2.可视化绘图页面 2,示例数据 点击右侧“示例数据”链接下载excel格式的示例数据。 图3. 输入数据示例 示例数据(仅供参考)为矩阵形式,行是基因,列是样品,其中: ...
首先,使用浏览器(推荐chrome或者edge)打开聚类热图绘制页面。左侧为常见作图导航,中间为数据输入框和可选参数,右侧为描述和结果示例。也可以在主页搜索框中搜索heatmap,找到绘图页面。 https://www.bioinformatics.com.cn/plot_basic_cluster_heatmap_plot_024 图2.可视化绘图页面 2,示例数据 点击右侧“示例数据”链接...
label<-ifelse(diff$P.Value<=0.05 & abs(diff$logFC)>=1, rownames(diff), '') #同理 将这些数据用于作图即可获得比较好看的火山图了。 #ggplot ggplot(diff, aes(logFC, P.Value, colour=color))+geom_point(size=2.5)+ scale_x_continuous(limits = c(-6, 6))+ labs(y='-lg(p.value)')...
上一篇已经系统介绍了有参RNASeq上游分析,从测序数据fastq文件到最终生成表达矩阵。这一系列基本都是RNASeq通用常规分析,其下游差异表达及可视化则根据需求及研究目标而有所不同。这一篇着重介绍差异表达分析及常用可视化作图,以下进入正题: 六、差异表达分析
首先计算样本的均值,再计算方差,最后通过作图的方法,确定它们之间的关系。 代码语言:javascript 复制 # 均值 mean_counts<-apply(data[,6:8],1,mean)# 方差 variance_counts<-apply(data[,6:8],1,var)# 构建data.frame df<-data.frame(mean_counts,variance_counts)# 可视化ggplot(df)+geom_point(aes(x...
1.对于gene list 可以直接用pheatmap用作图,其中注意一些细节。 2 点图可以用Plot,也可以用ggplot2来画一些好看一些的图,比如火山图,条形图,拆线图等,或者用sangerbox里的图也很好用。 image.png 今天就先写到这里啦,终于码完了,希望我的拙见可以帮助到你。有机会再分享一些简单的代码和R语言学习小技巧。
现在我们准备开始作图: >library(ggplot2)>ggplot(data=cell_info,aes(x=batch,y=total_counts))+geom_violin(fill='brown')+theme_bw()+theme(axis.text.x=element_text(angle=45,vjust=1,hjust=1)) 如果我们想要直观地看到每个批次中特定基因的表达分布该怎么办?现在情况变得有点复杂,因为基因表达信息存储...
detadeta Ct法~柱状图即可~graphpad画图~
以各分组间的基因为研究对象,采用韦恩作图分析的方法,可找出各分组间共有或者特有的差异表达基因并进行深入分析。 12、趋势分析 以各差异分组间的韦恩基因的FPKM值为研究对象,采用STEM算法,进行趋势分析,得到按照样本逻辑顺序所在趋势。 13、加权基因共表达网络分析(WGCNA)分析 ...