实验指导|CCK-8实验教程
掌握这些技巧，让细胞听你指挥
科研利器 | 你了解多少国际著名学术出版社?
测序行业的蓬勃发展，带来微生物组学日新月异的变化。目前，单一组学的文章不断“贬值”，前沿研究的目光从单一组学逐步拓展至多组学对贯穿分析，即结合多个组学的分析角度，从多个层面阐述生物学机制。微生物多组学贯穿分析策略十分丰富：如常见的16s与宏基因组贯穿分析，可以验证物种的特征、丰富功能的探究；而16s与代谢组的贯穿分析思路同样常见于高分文章中，通过16s探究不同处理/环境下菌群的物种组成变化，结合代... 阅 读 全 部 >
说到相关分析，我们都知道是用来观察变量之间相关性的一种分析方法，而得出的结果很难用表格形象展示，这个时候我们的相关性图形就派上了用场，那么接下来为大家介绍R语言情景下用mtcars数据集和corrplot包绘制相关性图形的方法：mtcars数据展示mtcars数据说明：数据的第一列为各种汽车型号，后续数据为汽车的多个性能参数。在相关性计算函数cor()中有三种算法来计算相...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
作者:杜雨，EasyCharts团队成员，R语言中文社区专栏作者，兴趣方向为：Excel商务图表，R语言数据可视化，地理信息数据可视化。个人公众号：数据小魔方（微信ID：datamofang） ，“数据小魔方”创始人。关于配色的话题，已经聊过很多次了，但是就像是之前说过的，对于图形可视化而言，配色决定着作品的“颜值”,谈再多次都不嫌多。今天是R语言配色系统综合篇的上篇（当然是有下篇啦，下...阅读... 阅 读 全 部 >
最初小编是在“A genome-based model for adjusting radiotherapy dose (GARD): a retrospective, cohort-based study”这篇文章中看到的一个图。它形似一张提琴图，展示了来自不同类型疾病患者个体的GARD得分的分布，图中红色点代表了中位数。但与常规提琴图不同的地方在于，提琴图中还添加了密度信息，即...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
之前我们分享过R语言绘制热图（），用的是pheatmap包。其实画热图还可以用heatmap函数、ggplot2包、gplot包、lattice包来画，惊呆了吧~~今天我们就分别来说说这5个R包画热图的方法。先从heatmap函数说起。一、heatmap函数heatmap(temp,col=colorRampPalette(c("green","black","red"))(12),C...阅读全... 阅 读 全 部 >
R语言中可视化包ggplot2可以绘制出优美的可视化图片，但如果要通过ggplot2个性化的绘制一套图形，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有深入了解ggplot2的科研人员来说就有点困难了,基于ggplot2创建的可视化包ggpubr，用于绘制符合出版物要求的图形。作图方便简单，成图导出就可以用到文章中。01安装扩展包方法一、install.packages("...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
作者简介taoyan：伪码农，R语言爱好者，爱开源。个人博客: https://ytlogos.github.io/基于ggplot2包以及corrplot包的相关矩阵可视化包ggcorrplot，ggcorrplot包提供对相关矩阵重排序以及在相关图中展示显著性水平的方法，同时也能计算相关性p-value安装方法就不提了，不懂的可以浏览我以前的文章（可戳链接）library(ggcorrplot... 阅 读 全 部 >
承包你单细胞的所有美图_Scillus包Hi，大家好，我是晨曦今天这期推文来自一个小伙伴的留言A同学：曦曦，除了ggplot2以外有没有更方便的方法可以更加丰富的展示我的scRNA-seq的结果，就是类似于scRNA-seq的ggpubr包 晨曦：有的，马上就来~ 基于上面这个感兴趣的话题，我们就来看一下这个单细胞测序可视化的R包——Scillus包，可以承包你关于单细胞的所有美图哦~那么我们开始... 阅 读 全 部 >
GO和KEGG分析是最常用的生信分析方法，在SCI论文中也经常见到，那么你能想到的GO和KEGG分析结果的展示方法有哪些呢？条形图：饼状图：表格：相比于上面这些，这样的网络图展示起来是不是立马提升了几个档次：首先讲一下如何获取这一利器，ClueGO和CluePedia是Cytoscape的APP，点开Cytoscape的Apps菜单，找到这两个APP把它们下载安装了。然后你就能在A...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
各位医学方的朋友，大家好。今天我们聊一聊富集分析，说到富集分析，你会想到KEGG或者GO富集分析，GO实际上是GeneOntology两个单词的首字母简写，主要包括BP，MF，CC三个部分，分别代表的是生物学过程，分子功能和细胞定位。富集分析结果展示的时候，我们一般会画气泡图或者条形图，如下：气泡图条形图但是如果，我们想画出别样的风格怎麽办呢？那么今天，我们就推出我们的利器-G...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
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