科研绘图系列：R语言单细胞数据常见的可视化图形

到这里还没有结束，我非常看好iTALK种的LRPlot函数，不仅可视化了细胞之间的关系，还展示了具体的受配体，这样的图形一目了然。它有两个优点，第一是可以比较差异受配体，第二是可视化比较好，我们可以借用借用它的函数，让自己的结果更加完美！效果还是很好的，用在论文中也是挺吸引人的，对于结果的解读也是更加清晰。当然了，我们也提到，iTALK可以做组间差异比较，可能是由于我的数据随意构建吧，没有差异，这里就不展示了，感兴趣的可跟着作者的数据学习。构建数据、设置细胞及分组，设置颜色，寻找高变基因！

使用R绘制单细胞 细胞比例堆叠柱状图加面积连线（桑基图）

之前做单细胞比例图的时候做过堆叠柱状图，（跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化），看那篇Cell文章封面也给我一个启发，我们做的柱状图每个样本是一个单独的柱子，如果有很多细胞类型，从左到右看起来很费劲，那么如果把相同的细胞类型用线连起来的话，看起来就方便多了，包括不同组中细胞比例变化一目了然。 一般的做法如下： table(scedata$orig.ident)#查看各组细胞数 prop.table(table(Idents(scedata))) table(Idents

首先看到这个名字，有没有勾起你的某些回忆呢？R绘图我们已经出过几期R绘图 ggpubr: 为学术而生R绘图 ggsci: 高大上的论文配色，一文解决配色问题R绘图：相关性分析与作图R绘图：相关性分析与作图（单基因相关性）TCGA数据分析系列之火山图R语言学习系列之“多变的热图”今天我们来了解一下桑基图桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流...

【科研绘图系列】R语言绘制单细胞可视化组合图形

科研绘图系列：R语言差异基因四分图（Quad plot）

热图不再过多介绍了，参考之前的内容（热图系列大全）。单细胞基因可视化中热图也是比较受欢迎的，在分析完每群的marker基因之后，可以挑选显著的gene用seurat自带函数DoHeatmap可视化。当然也可以选任意自己想展示的基因进行可视化。 首选选择基因，将其转化为列表，然后比对到原数据。 markers <- c("ACKR1","RAMP2","SELE","VWF","PECAM1", "LUM","COL3A1","DCN","COL1A1","CFD",

前面说过了小提琴图的绘制（单细胞基因可视化之小提琴图）。这里继续说单细胞基因可视化的方法---气泡图，这是最受欢迎的一种展示基因表达的图了，但凡是单细胞的文章都会出现。这里我们提供的方法不仅仅局限于单细胞数据，其他的数据也可以用来做气泡热图。 Seurat包自带做气泡图的函数DotPlot，可以通过ggplot修饰，对图形的外形，颜色等修改，具体操作如下。 marker <- c("ACKR1","RAMP2", "LUM","COL3A1", "

使用 ggplot2 画基因差异表达的火山图，经典配色，并文字标记指定基因。

火山图又双叒叕来了，之前做的火山图已经很精美了。 1、绝美！差异基因火山图大全！ 2、让火山图躺下来：倾斜45°的火山图 3、跟着Cell学单细胞转录组分析(八):单细胞转录组差异基因分析及多组结果可视化 4、ggplot做火山图---添加任意基因标签|||突出显示标记基因 但是最近在做单细胞差异基因可视化火山图的时候，发现了一个问题，有些基因显著性也就是P值超级低，那么LOG之后数值甚至达到500以上，但是这毕竟是少数，大多数基因还是正常范围，作图的时候就会出现点溢出的情况，如果更改坐标轴范围，

执行UMAP可视化需要运行PCA降维，PCA降维之前需要缩放数据到一定规模！ 接上一篇结果：预处理后的数据 R语言分析单细胞数据Day1——下载Seurat包并进行预处理（一） Task.1 缩放数据 all.genes <- rownames(Seurat_Day0_fit_norm) #Seurat_Day0_fit_norm这个是上一节的名字，换成自己的项目名即可 Seurat_Day0_fit_norm <- ScaleData(Seurat_Day0_fit_norm, featur.

深入解读 commonmark.js 库中关于块解析部分的代码，理解解析流程，结合 CommonMark 规范，理解块解析器的工作原理，解析顺序与规则等。

//调用工具类获取路线 let route = AStarSearch.getRoute(start_point, end_point, this.mapFloor.map_point);

PBAP/PCE/SGSIT/SERR/BV-01-C pts.测试项说明

R提供了丰富的统计函数，用于计算各种描述性统计量。这些函数不仅可以直接应用于数值向量，还可以通过参数调整来满足不同的需求。函数描述用例mean(x)平均数返回值为2.5median(x)中位数返回值为2.5sd(x)标准差返回值为1.29var(x)方差返回值为1.67mad(x)绝对中位差（median absolute deviation）返回值为1.48求分位数返回x的30%和84%分位点range(x)求值域返回值为c(1,4)求值域的差返回值为3sum(x)求和返回值为10滞后差分。

名称公式含义翻转概率11eε1eε1​​"撒谎"的概率保留真实值的概率eε1eε1eεeε​说实话的概率总和两者之和为 1分别处理真实值/扰动是你翻转真实值（加噪声）的概率 —— 所以它才叫翻转概率。self.eps_a是图结构扰动的隐私预算（epsilon）公式来自 Binary Randomized Responsep11eεp1eε1​是“翻转边”的概率（即扰动概率）这个函数rr_adj()实现的是：对输入图的邻接矩阵。

当我们在拿到一份数据时，是否遇到过想要分析数据却无从下手？通过编程语言去利用它时发现有很多报错不是来源于代码而是因为数据里有很多脏数据；在这个时候，如果你会用R语言来对数据进行清洗，这会让你的效率提升很多。