2021年第39周。这一周R语言学习，记录如下。01Modern Statistics with R 一本在线开放书籍，介绍R语言做数据整理和探索，以及推断和预测的工作。访问网址：http://www.modernstatisticswithr.com/02R4DS书籍最近，我在重温R4DS这本书籍。你所想的数据科学是什么？实际...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
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2022
08-21
08-21
ggplot2学习笔记系列之利用ggplot2绘制误差棒及显著性标记
taoyan：伪码农，R语言爱好者，爱开源。个人博客: https://ytlogos.github.io/公众号：生信大课堂绘制带有误差棒的条形图library(ggplot2)#创建数据集df <- data.frame(treatment = factor(c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3)),response = c(2, 5, 4, 6, 9, 7, 3, 5... 阅 读 全 部 >
2022
08-20
08-20
Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接
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2022
08-20
08-20
ggplot2中的颜色设置，几行代码搞定！
真不想要ggplot2的默认配色，毫无美感呐~可以自己设置的呀！详细教程奉上，拿走不谢哟~ggplot2是R语言中常用的包，它具有强大的绘图功能，在生物学数据可视化过程中，有很多图都是用ggplot2画出来的。但是有时候我们并不想要ggplot2的默认配色，如何修改呢？下面我们来告诉大家，如何在ggplot2中设置自己想要的颜色！一步一步往下看好看就右下边给我一朵小花花示例数据：...阅读全文&g... 阅 读 全 部 >
冲击图(alluvial diagram)是流程图(flow diagram)的一种，最初开发用于代表网络结构的时间变化。实例1. neuroscience coalesced from other related disciplines to form its own field. From PLoS ONE 5(1): e8694 (2010)实例2. Science...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
2022
08-20
08-20
kaggle：R可视化分析金拱门餐厅食物营养性（二）
作者：邬书豪，车联网数据挖掘工程师 ，R语言中文社区专栏作者，R语言中文社区负责人之一。微信ID：wsh137552775知乎专栏：https://www.zhihu.com/people/wu-shu-hao-67/activities第一篇请戳：kaggle：R可视化分析金拱门餐厅食物营养性（一）公众号后台回复“金拱门”下载数据集。#比较不同的脂肪率（类别=牛肉和猪肉 & 鸡...阅读... 阅 读 全 部 >
2022
08-20
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简单！目标基因怎么挑？这个小众分析，堪称高分文章标配！一刻钟包你学会！你一定要试试！
差异基因富集方法之Friends分析大家好，我是阿琛。今天，我们来给大家介绍一种常见的拓展生信分析方法。在常规的⽣信文章中，我们往往能够得到⼀大堆的显著差异表达基因。然而，从⾥面挑选哪⼀个基因出来进行验证常常让我们感到困扰。 通常，我们会从这些特定的蛋白功能信息出发，根据差异基因的条⽬进⾏富集分析，查找与其功能相似或相关的蛋白质，关联、比较、量化，看看是否富集在某个GOterm或者KEGG通路当中... 阅 读 全 部 >
2022
08-20
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R语言学习ggplot2之颜色设置，你学会了吗？
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。在使用R作图时，如何使用ggplot2来调整图像中的颜色呢？下面跟着我们一起学习ggplot2的颜色修改函数，制作出更加绚丽多彩的图片。1简单颜色分配在ggplot2中，对于线和点的颜色调整可以直接改变colour参数，如设置colour=“red”等。而对于一些作为对象填充的颜色，如直方图中条形的颜色，...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
2022
08-20
08-20
新一代配色R包，还不赶快升级你的配色方案？
当我开始使用R时，像任何初学者一样，我想要一个真正能够工作的代码和一个最低限度可理解的图像，并且很长一段时间这是我的主要目标，但是一旦这一点完成后，我意识到我的可视化看起来很糟糕，特别是在比较和审查其他博客和网站之后，我开始搜索如何改进我的可视化。下面，创建一个简单且专业的图像的一些技巧，以吸引读者的注意力。01 创建可视化让我们开始一个简单的可视化，来自diamonds数据集的直方图。1.1 包... 阅 读 全 部 >
2022
08-19
08-19
如何改造你的图片，让你的单细胞测序分析图向CNS看齐？
单细胞转录组学测序是目前比较火热的组学技术，单细胞测序在很多高分文章中露脸的次数非常频繁。然而数据拿到手，分析后的可视化也是发文章时的重点内容。看到CNS或者其他高质量文章中单细胞的可视化总是一种高大上的感觉，可是自己手里的数据可视化却是与别人有很大差距。那么，接下来就随着笔者初探单细胞作图的修饰，抛弃默认出图，修饰作图，提高档次，向好的文章看齐！也让自己的数据有一个更好的呈现！为了方便演示，示例... 阅 读 全 部 >