生成测试数据 绘图首先需要数据。通过生成一堆的向量,转换为矩阵,得到想要的数据。 data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, ( ...
前言 一般而言,我们做完pathway富集分析,就做下气泡图或bar图来进行展示,但它们实际上只考虑了富集因子和Pvalue。如果我们不关注这两个因素,而是在乎样本本身的pathway丰度呢 对于KEGG热图绘制,大部分是做到KO层级,因为基因 蛋白和KO的绝大部分都是一对一的对应关系。如果一定要做Pathway的丰度热图呢 一般的方法是将该通路中的基因 蛋白的丰度进行累加来表示该pathway的 ...
2019-10-14 16:32 0 706 推荐指数:
生成测试数据 绘图首先需要数据。通过生成一堆的向量,转换为矩阵,得到想要的数据。 data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, ( ...
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代码展示 Note:我是将自己的网络训练后保存模型,再加载未预训练的Resnet50模型,再加载自己主干网络的参数最后输出提取的特征,这样不用改动太多代码 比较便捷的一点就 ...
轮播图 接触jquery也有一段时间了,今天刚好利用轮播图来练练手。博文的前面会介绍一个简单用jquery做轮播图的例子,中间会插入一些关于轮播图更多的思考,在后面会用Javascript的方法来写一个轮播图,最后则是关于jquery和Javascript的比较。轮播图的效果可以点击如下链接查看 ...
无论是直方图还是经验分布图,要从比较上鉴别样本是否处近似于某种类型的分布是困难的 QQ图可以帮我们鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布 R语言,代码如下: > qqnorm(w);qqline(w)> w <- c(75.0, 64.0 ...
热图可以聚合大量的数据,并可以用一种渐进色来优雅地表现,可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图。参数像积木,拼凑出你最喜欢的热图即可,如下图: 基因和样本都可以单独聚类,排序,聚类再分组,行列注释,配色 ...
若已经拿到表达矩阵exprSet 若差异较大,进行log缩小不同样本的差距 1、热图全体 2、对差异基因进行绘制,步骤都类似,在进行绘制时,应对数据进行一定处理 3、rlog 进行数据标准化 标准化和raw count ...
解决方案有好几种: 网页版,无脑绘图,就是麻烦,没有写代码方便 极简版,gplots::venn 文艺版,venneuler,不好安装rJava,参见Y叔 酷炫版,VennDiagram 特别注意: 目前主流的韦恩图都只支持5个类别,多了不能使用韦恩图。 UpSet ...