一幅精美的科研绘图会有诸多益处，精美的图像可以更好地传达研究结果和数据分析的重要信息。通过使用清晰、直观和易于理解的图像，可以更好地向读者展示研究的发现，有助于读者理解和解释数据。还可以增加研究报告或论文的可视化效果，使其更具吸引力和可读性。在学术界中，精美的图像常常吸引编辑和评审人员的注意，并提高研究发表的机会。此外，在学术会议或研究展示中展示精美图像也
拼凑sql
A Video Form of This Article
本文的视频形式
Patchwork is a package for the R programming language that simplifies data visualization layouts through a simple math-like
转载
2024-08-06 20:48:21
68阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4321功能富集泡泡图功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样品上调或下调的基因)倾向参与哪些功能调控通路，对从整体理解变化了的基因的功能和潜在的调控意义具有指导作用，也是文章发表中一个有意义的美图。通常会用柱状图、泡泡图和热图进行展示。热图的画法之前已经介绍过，这次介绍下富集分析泡泡图,其展示的信息是最为全面的，也是比较抓人眼球...
原创
2021-05-20 22:05:31
1517阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4321功能富集泡泡图功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样品上调或下调的基因)倾向参与哪些功能调控通路，对从整体理解变化了的基因的功能和潜在的调控意义具有指导作用，也是文章发表中一个有意义的美图。通常会用柱状图、泡泡图和热图进行展示。热图的画法之前已经介绍过，这次介绍下富集分析泡泡图,其展示的信息是最为全面的，也是比较抓人眼球...
原创
2021-05-12 20:56:48
857阅读
功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样品上调或下调的基因)倾向参与哪些功能调控通路，对从整体理解变化了的基因的功能和潜在的调控意义具有指导作
原创
精选
2024-06-08 18:02:31
141阅读
功能富集泡泡图功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样析、GSEA分析首选cluster
原创
2023-07-27 12:25:52
99阅读
R语言学习 - 富集分析泡泡图 刚一出品，Y叔就说有硬伤。Y叔是著名富集分析软件cluste
原创
2023-07-19 13:25:45
203阅读
义的美图。通常会用柱状图、泡泡图和热图进行展示。热图
原创
2022-11-01 12:57:55
152阅读
透明泡泡图案的制作方法。重点在水泡的高光部分的制作，制作的过程不太复杂，不过需要注意好细节部分的修饰。 最终效果一、新建一个650 * 650像素的文件，背景填充深蓝色，也可以适当拉上蓝色渐变色。新建一个图层，选择椭圆选框工具，按住Shift键画一个如图1所示的正圆。 二、选择菜单：选择 > 储存选区，然后自己命名。确定后再执行：编辑 > 描边，参数设置如图2，然后按Ctrl + D取
转载
2024-03-04 18:26:30
107阅读
雷达图简介雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。像六边形战士就是说的马龙的力量、速度、技巧、发球、防守、经验六个方面的六维雷达图是六边形的。ggradar介绍我们将用ggradar这个包来绘
转载
2023-10-24 19:48:18
442阅读
R语言数据的可视化-星图和脸谱图星图和脸谱图函数使用说明以下内容全部来自《统计学——基于R》书本的学习星图可以针对一个二维矩阵的两组变量分别建立表格。用P个变量圆P等分，将p个半径连接，形成一个p边型。n个样本形成n个p边形，称为星图。注意需要将表格的数据转换成矩阵形式，并保存 例：现有数据表：这是RData格式的文件，除了第一行的为指标，其他的都是数据将数据框转换为矩阵形式matrix2_3&l
转载
2023-09-29 20:36:28
888阅读
1.什么是雷达图？ 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图和折线图是是很相似的，只不过坐标轴由直线坐标轴，变成了极坐标轴。2.绘图前的数据准备 demo数据可以在https://www.
转载
2023-09-18 16:05:57
453阅读
SPSS只能完成主成分分析的一部分环节，主成分得分等计算尚需结合其他工具(如Excel)来完成，这对SPSS用户来说，是极不方便的。小兵建议大家直接采用R语言实现主成分分析，今天先送上一枚案例。使用R语言自带USJudgeRatings法官综合素质评分数据，每位法官均有12项维度打分，我们觉得用12个指标评价一位法官过于复杂了，现在请对12个维度打分变量进行降维处理，造几个主成分来用于综合评价。数
转载
2023-08-08 14:05:41
724阅读
Step1：导入数据 File-Import-选择预先准备的数据 （这里我选择的是excel存储的数据，导入数据后，数据会出现在Book1中） 导入数据后如图所示：（其中颜色与便签栏可没有） Step2：选择数据 鼠标单击A(X)轴，按住Ctrl键，继续单击C1(Y)轴和D1(Y)轴（一般选择一个x轴数据和两个y轴数据绘制泡泡图） 如果预计作为X轴的数据导入Book后不是x轴，可参照步骤2.1设置
转载
2024-01-04 17:14:32
74阅读
C++能解决的瓶颈问题有:由于迭代依赖于之前结果，循环难以简便的向量化运算递归函数，或者是需要对同一个函数运算成千上万次R语言缺少一些高级数据结构和算法我们只需要在代码中写一部分C++代码来就可以处理上面这些问题。后续操作在Windows下进行，你需要安装Rtools，用install.packages("Rcpp")安装新版的Rcpp，最重要一点，你需要保证你R语言时不能是C:/Program
转载
2023-08-14 10:49:43
108阅读
环境空间 ( environment ) 对于刚接触 R 语言的我来说，是比较陌生的。虽然不了解它的运行原理，但也不影响我使用 R 语言。环境空间是 R 语言中关于计算机方面的底层设计，主要用于R语言是环境加载器。通过环境空间，封装了加载器的运行过程，让使用者在不知道底层细节的情况下，可以任意加载使用到的第三方的 R 语言程序包。介绍在R语言中，不管是变量，对象，或者函数，都存在于 R 的环境空间
转载
2023-09-02 13:55:38
66阅读
准备数据需要准备两个数据：一个是基因表达谱，另一个是基因的注释（可以为KO注释，也可以是别的什么注释）基因表达谱sample1sample2sample3...gene11.02.02.0...gene23.03.04.0...gene35.05.05.0...gene46.07.09.0..................通路信息geneKOpathwaygene1KO1pathway1gene
转载
2023-09-04 14:47:27
209阅读
通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。Boosting算法有很多种，比如梯度推进（Gradient Boosting）、XGBoost、AdaBoost、Ge
转载
2023-07-24 17:59:08
221阅读
