文章目录使用ComplexHeatmap包绘制个性化热图检测安装加载包创建测试数据集一行命令绘图调参美化猜你喜欢写在后面 使用ComplexHeatmap包绘制个性化热图作者：刘梦瑶 诺禾致源 微生物信息ComplexHeatmap包由顾祖光博士创建，是一个非常全面的绘制热图的R包，可以利用它来绘制许多文献中的美图，例如下图展示的16S文献分析中的热图。这里主要介绍一下如何用这个R包来绘制类似的个
目录前言corrplot包简介语法和常用参数介绍函数语法参数介绍实践summary参考资料 前言在我的上一篇的内容中，我以绘制相关系数图为出发点，介绍了使用pheatmap包画相关系数图和热图的一些使用。 为了对比，这篇将介绍使用R包corrplot进行相关系数图的一些实践以及corrplot包的一些使用。corrplot包简介官方文档 The corrplot package is a gra
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2023-08-14 14:09:23
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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，配色调整，
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2023-06-21 14:44:18
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上一期”【R语言】——聚类热图绘制（pheatmap)“介绍了R语言pheatmap包绘制聚类热图的基础代码，本期介绍当需要同时在热图上显示分组情况时，可利用pheatmap包构建分组信息，从而以不同的颜色等方式来展现分组情况。1 数据准备数据输入格式（csv格式）：2 R包加载及数据导入#下载包#
install.packages("pheatmap")
install.packages("
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2023-08-31 17:16:39
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获取更多R语言知识，请关注公众号：医学和生信笔记医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。 文章目录安装使用添加边际图形拼图拼热图 aplot也是一个拼图包，但是使用场景和普通的拼图R包略有不同，它可以让你的坐标轴完全对齐！这让你在拼不同类型但是又使用同一个数据的图形时，更加具有
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2023-11-01 16:48:26
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基因表达谱热图的绘制1.数据的获取–从NCBI数据库下载基因表达谱数据 2.数据整理–将所有下载的基因表达谱数据放在一个Excel里，如下再转成文本文档（grain2.txt)。 3.R语言绘制热图（直接复制>后的代码）getwd() 查看当前工作目录 setwd("D:/1-R/myfile/file4")将工作目录设为grain2文本所在文件夹
install.packages(‘ph
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2023-06-20 14:47:20
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前言我们继续介绍 ComplexHeatmap，今天要介绍的内容是热图列表。ComplexHeatmap 包的一个重要的功能是，能够在水平或竖直方向连接多个热图和注释，以图形化的方式展示各信息之间的关联通常水平方向的连接比较常用，我们介绍的重点也是水平连接，竖直的连接原理基本是一致的。在进行水平连接时，热图和注释的行数要相同例如，我们要绘制三个热图列表，数据如下set.seed(123)
mat1
想必大家对聚类热图 Heatmap 并不陌生，聚类热图是我们展示基因芯片或测序结果比较常用的方式，可以直观地反映样品间的相似程度。根据基因在各个样本中的表达量绘制的聚类热图，用颜色深浅来代表基因表达量高低。目前绘制热图的工具很多，像MATLAB 、MeV (Multiple ExperimentViewer)、GraphPad Prism、R 语言的 Heatmap 等等。今天介绍两种简单的工具
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2024-09-03 17:41:46
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1.什么是热图？在组学研究的相关文章中，我们常常可以看到热图（Heatmap）的展示。这些红绿相间且色彩变化丰富的热图总是能吸引读者的眼球，从而为文章增添不少亮色。当然，作为严谨的科学研究论文，图表的展示当然不可能仅仅是为了好看。热图作为一种对实验数据及其分析结果的直观的表达方式，在很多文章中都有着不可或缺的地位。它是一种将规则化矩阵数据转换成颜色色调的常用的可视化方法，其中每个单元格对应数据的某
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2023-07-27 09:54:27
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目录前言pheatmap包pheatmap简介常用参数介绍使用安装绘制样本间相关系数图（简单使用）差异表达基因热图（进阶使用）如何查看pheatmap的聚类结果pheatmap总结corrplot包参考资料 前言在生信分析中，我们常常需要计算一个样本的几次实验结果或者不同样本实验结果的相关系数（样本间相关系数）以判断几个数据集之间相关的程度。 在本篇中及之后的内容中，为了用R得到相关系数热图（本
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2023-08-15 22:19:33
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上一期“【R语言】——绘制按聚类结果分组的热图3”介绍了R语言pheatmap包绘制按聚类结果分组的热图，本期主要介绍使用ComplexHeatmap和circlize包绘制环形热图，环形热图可以将过长的热图变为环状，从而节省空间和使基因标签变得更为的清晰及美观。1 数据准备数据输入格式（csv格式）： 2 R包加载及数据导入#下载包#
install.packages("circli
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2023-07-31 10:45:29
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一、前言1 热图介绍 通常，热图是对所获得的数据或其他因素进行归一化处理后，用颜色的变化来直观表示不同样本间的变化情况。本质上其是由一个个用预设颜色表示数值大小的小方格组成的数据矩阵，并通过对因子或样本的聚类，观察不同样品数据间的相似性。2 热图绘制方式常用的绘图软件：origin，excel，Tbtools，GraphPadPrismR语言绘制
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2023-07-07 14:35:44
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每次想要绘制热图都需要重新翻找网络的资源，也怪我自己比较菜了。于是，从重视经验的储存的角度来看，是时候要好好的整理一下了。1。首先准备数据。这个数据也很简单，就是一个方方正正的data.frame。如下图所示。其实，热图说白了，就是把数值的大小给通过颜色的深浅，更加直观的“表达”出来。因此，这也是图像的价值。2。加载pheatmap包。使用pheatmap画热图是我这么多年来，一直用的。之前也用过
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2023-07-07 14:51:33
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绘制热图除了使用ggplot2，还可以有其它的包或函数，比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap.2等。 相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些，一个函数设置不同的参数，可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。data_ori <- "Grp_1;G
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2023-08-22 21:49:35
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NODE，LUA，Python，Ruby，R ，哪个在2014年的应用前景会更好？小编为此特别约稿了粉丝日志创始人张丹。张丹毫不犹豫的选择R。这也是意料之中的事。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 前言 以下5种语言 NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？ 我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。目录 我的
相关性热图绘制教程（origin绘制！无需R语言）相关性热图在很多文章中都有出现，一般都是使用R语言进行绘制。在origin中也可以进行同样的绘制，详细过程如下：实例解读这个数据是来源于R中的一个汽车相关的数据库，例如有关hp（马力）和disp（距离）这类性质。在该图第一行第一列的蓝色方框表示汽车的“mpg”属性和“mpg属性”之间的相关性为1，用蓝色和最大的方框表示。第一行第二列的的红色方框表示
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2023-11-22 22:07:52
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# 如何实现R语言方块热图
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(数据预处理)
B --> C(绘制热图)
```
## 二、步骤及代码
### 1. 导入数据
首先，我们需要导入数据，通常数据是存储在csv文件中的。我们可以使用`read.csv`函数来读取数据。
```markdown
```R
# 导入数据
原创
2024-04-19 04:24:10
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# 如何使用R语言实现环状热图
环状热图是一种可视化数据的独特方法，允许我们以环形的方式展示不同变量间的关系。本文将详细指导你如何使用R语言创建一个环状热图，包括所需步骤、代码示例及注释。
## 一、实现流程
在开始之前，我们可以通过以下表格展示实现环状热图的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------------------
原创
2024-10-09 06:00:00
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## R语言热图配色的实现步骤
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(数据预处理)
B --> C(计算矩阵)
C --> D(生成热图)
D --> E(调整配色方案)
E --> F(保存热图)
```
### 步骤一：导入数据
在R语言中，我们可以使用`read.table()`或`read
原创
2023-08-27 12:24:26
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如何使用R语言绘制皮尔森热图
## 引言
皮尔森热图（Pearson correlation heatmap）是一种常用的数据可视化工具，用于展示变量之间的相关性。在本篇文章中，我将向你展示如何使用R语言绘制皮尔森热图。
## 整体流程
绘制皮尔森热图的过程可以分为以下几个步骤：
|步骤|描述|
|---|---|
|1|准备数据|
|2|计算相关系数矩阵|
|3|绘制热图|
接下来，让我
原创
2024-01-22 07:22:07
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