曼哈顿图 Manhattan Plot
曼哈顿图本质上是一个散点图，用于显示大量非零大范围波动数值，最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点。它得名源于样式与曼哈顿天际线相似(如下图）。
近几年，在宏基因组领域，尤其是差异OTU结合分类学结果，采用Manhattan plot展示有非常好的效果，倍受推崇。
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2024-05-07 10:32:03
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图论基础以及遍历算法图和多叉树的结构十分类似,不过一般通过邻接表和邻接矩阵来实现图的遍历图怎么遍历？还是那句话，参考多叉树，多叉树的 DFS 遍历框架如下：/* 多叉树遍历框架 */
void traverse(TreeNode root) {
if (root == null) return;
// 前序位置
for (TreeNode child : root.chil
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2024-06-02 15:59:56
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曼哈顿距离定义出租车几何或曼哈顿距离（Manhattan Distance）是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。 两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2| 数学性质非负性：d(i,j)≥0 距离是一个非负的数值同一性：d(i,i)= 0 对象到自身的距离为0对称性
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2023-11-26 11:03:25
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热图注释前面我们介绍了如何绘制聚类热图，在这一节我们将介绍如何添加注释热图的注释是聚类热图的重要组成部分，能够将热图的行、列附加信息添加到热图中。ComplexHeatmap 提供了灵活的热图注释功能，可以在热图主体的上、下、左、右四个方向上添加注释，且支持自定义注释图形。热图注释使用 HeatmapAnnotation 类来构建，例如column_ha <- HeatmapAnnotati
前言刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程(都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了)，数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是ima
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2024-06-09 13:49:41
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1.1曼哈顿图曼哈顿图，Manhattan plot，它是把GWAS分析之后所有SNP位点的p-value在整个基因组上从左到右依次画出来。为了可以更加直观地表达结果，通常都会将p-value转换为-log10(p-value)。这样的话，基因位点-log10(p-value)在Y轴的高度就对应了与表型性状或者疾病的关联程度，关联度越强（即，p-value越低）就越高。而GWAS研究中，一般p-v
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2024-07-08 22:52:18
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# 如何在R语言中对比曼哈顿图
在生物信息学和统计学中，曼哈顿图（Manhattan Plot）通常用作展示基因组范围内的关联性，特别是在全基因组关联研究（GWAS）中。本文将教导你如何在R语言中生成和对比曼哈顿图。我们将通过几个步骤来完成这一任务，确保你能够清晰理解每一步的含义。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
我们将进行以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
1. DBSCAN算法原理首先介绍该算法的主要概念与参数：(1) ε值：样本与样本之间的距离阈值，如果样本A与样本B的距离小于该阈值，则认为样本A在样本B的邻域内，同时样本B也在样本A的邻域内。(2) minPts：每一个样本的邻域内样本数阈值，如果该样本邻域内的样本数大于等于该阈值，则认为该样本是核心点。(3) 核心点：即邻域内的样本数大于等于minPts的样本。如下图所示，
# 如何使用R语言画曼哈顿图
## 概述
曼哈顿图（Manhattan plot）是一种常用于展示关联分析和基因组关联研究结果的图表。它可以帮助我们可视化大规模数据集中的关联性，特别是在GWAS（基因组关联研究）中的常见应用。在本文中，我们将教会你如何使用R语言画曼哈顿图。
## 准备工作
在开始之前，你需要在你的R环境中安装`qqman`包。你可以使用以下代码安装：
```markdown
原创
2023-08-30 10:44:38
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最近整理点数据，顺便使用R中的包"qqman"绘制一张曼哈顿图，用起来是还很简单的，这势必要感谢前人给我们留下的宝贵资源，方便我们学习与思考，那么先说说这图是干嘛的，否则图与实际脱轨，导致学无用武之地。 曼哈顿图本质上是一个散点图，用于显示大量非零大范围波动数值，最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究
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2024-01-17 08:49:56
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# R语言曼哈顿图加柱图实现教程
## 一、引言
曼哈顿图是一种用于展示基因组学研究中多重比较结果的图表。它通过在x轴上显示基因组位置，并在y轴展示显著性水平，通常用于全基因组关联研究（GWAS）。在这个教程中，我们将学习如何在R语言中实现一个曼哈顿图并结合柱图展示数据。
## 二、实施流程
为了更清楚地了解整个实现过程，下面是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 04:47:59
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# 用R语言做曼哈顿图
作为一名经验丰富的开发者，我会教你如何用R语言实现曼哈顿图。首先，我们来了解一下整个实现过程。
## 流程概述
以下是实现曼哈顿图的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的R包 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建曼哈顿图 |
| 4 | 自定义曼哈顿图的外观 |
| 5 | 保存曼哈顿图 |
接下来，我
原创
2024-02-01 11:11:46
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好消息，为庆祝自己暑假上蓝，并成功晋级为参赛队员。我决定在这个暑假集训中写一篇研究性报告，像那些国家集训队的人那样，当然质量没有那么高。我假装网上没有直接完整的关于曼哈顿最小生成树资料。于是自己就想做整理和详细解释的工作。后文会放上自己参考的blog，喝水不忘挖井人。 摘要: 曼哈顿最小生成树，是把最小生成树中两点直线距离的条件改成了在坐
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2024-05-08 16:54:28
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1、原理简述 为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识，花了些时间读了下HTK（用htk完成简单的孤立词识别）的部分源码，对该算法总算有了点大概认识，达到了预期我想要的。不得不说，网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少，都是各种公式满天飞，很少有说具体细节的，当然了，那需要有实战经验才行。下面总结以下几点，对其有个宏观印象即可（以孤立词识别为例）。
一、可以通过代码或者图形用户界面保存图形，绘图语句夹在开启目标图形设备语句和关闭图形设备的语句之间；pdf("filename.pdf")
png("filename.png")
jepg("filename.jpg")
........
dev.off()二、图形参数： 1、通过par()指定参数选项，这种方式设定的参数值除非被再次修改，否则会在绘画结束前一直有效，添加
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2023-06-14 14:29:52
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# 使用R语言绘制曼哈顿图：基于FST文件的实践指南
曼哈顿图是一种常用于基因组学的可视化工具，用于展示全基因组关联研究（GWAS）的结果。它通过在x轴上展示 SNP（单核苷酸多态性）的染色体位置，y轴上展示每个 SNP 的负对数 P 值，使得研究人员能够识别出显著性信号。
在本文中，我们将学习如何使用 R 语言通过 FST 文件绘制曼哈顿图。FST 文件是、高效二进制格式，用于存储数据，尤其
原创
2024-08-02 06:18:25
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于是在网上搜索了一下，真的发现了一个叫textreuse的包可以实现这样的功能，而且该包较为完整，可以很好地满足要求。现在的版本是 0.1.3，最近的更新的时间为 2016-03-28。 国内貌似比较少的用这个包来实现这个功能，毕竟R语言在运行大规模数据的
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2024-08-12 14:04:48
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新系列 —— R高级绘图，准备整理所有曾经绘制过的图图和未来需要的图图们的代码！预计这个系列会囊括所有常见图形，只提供高级绘图代码，基础绘图主要在 R语言绘图 系列中进行介绍，这个系列咱们主打：需要XX图？没问题！来这里！找到你要画的图！点进去！直接复制粘贴RUN！更新顺序随机，小伙伴们有急需想要的图图也可以后台告诉我！我给它优先更新！带显著性标记的相关性气泡图首先我们先介绍一下什么是相关性气泡图
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2024-08-14 08:24:27
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1.什么是弦图？弦图（chord diagram）又称和弦图。可以显示不同实体之间的相互关系和彼此共享的一些共通之处，因此这种图表非常适合用来比较数据集或不同数据组之间的相似性。节点围绕着圆周分布，点与点之间以弧线或贝塞尔曲线彼此连接以显示其中关系，然后给每个连接分配数值（通过每个圆弧的大小比例表示）。此外，也可以用颜色将数据分成不同类别，有助于进行比较和区分。弦图的特点在于，它有助于我们看出数据
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2023-06-06 09:43:04
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R语言数据集的字段含义作者：马文敏 选择一种数据结构来储存数据将数据输入或导入到这个数据结构中数据集的概念数据集通常是有数据结构的一个矩形数组，行表示规则，列表示变量。不同的行业对数据集的行和列的叫法不同统计学家称他们为观测和变量数据库分析为记录和字段示例分析者叫他们示例R语言可以处理的数据类型有很多种包括数据型，字符型，逻辑性，原生性。2.数据结构R语拥有很多用于储存数据的
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2023-09-21 08:14:40
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