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 >
GO介绍GO是Gene ontology的缩写，GO数据库分别从功能、参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行标准化描述，即对基因产物进行注释，通过GO富集分析可以了解差异基因富集在哪些生物学功能、途径或者细胞定位，是高通量测序数据解读中比较常用的一种数据分析方法。下面跟着小编一起来来学习如何用excel画GO 功能分类图吧~一.图片结构说明观察上图，发现横坐标有分子类和父类，其次是纵坐标为..... 阅 读 全 部 >
Pathview是一个可视化KEGG通路的R包，它会在线从KEGG网站上下载KEGG通路，并进行个性化处理，例如填上不同的颜色。今天就来分享一下如何用Pathview画出高大上的基因与代谢通路热图。基因热通路图在此之前现在R中把必要的包安装好，并加载上if (!requireNamespace("BiocManager", quietly=TRUE)) install.packages(...阅读... 阅 读 全 部 >
本文转自组学大讲堂，侵删KEGG数据库应该是我们最常见的、使用频率最高的数据库之一了，它是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。由日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立。是国际最常用的生物信息数据库之一。在KEGG分析结果中，总还是有人分不清例如K01000和ko01000这样的编号的生物学意义，下面我给大家再介绍一遍：K01000：由大写K+五位数字组成，对应... 阅 读 全 部 >
最近，云平台小姐姐被5组韦恩图魔咒环绕，困扰不已。所以，翻了一堆资料，终于找到原来还有进阶版展示交集情况的结果图。那就让我们一起来看看，到底是何方神圣如此强大。云平台网址：https://www.lc-bio.cn/tool/43## 致谢首先的首先，让我们给生信前辈大神们致敬，比如在此感谢大名鼎鼎的Y叔叔，请收下小侄（迷）女（妹）们崇拜的追随目光。感谢前辈对于经验和技能的无私分享（转UpSe..... 阅 读 全 部 >
韦恩（Venn）图是常见统计图之一，用于展示各样本（或分组）之间共有（或特有）元素的数量（或比例）。例如做RNA-seq的最直接目的，大多是鉴定差异表达的基因。当试验涉及到多分组情况时，常需要展示多组间共享的差异基因数量，这个时候就要使用到韦恩Venn图。例如以下示例，植物组织中响应7天氮缺乏（-N_7d）、7天磷酸盐缺乏（-Pi_7d）和盐胁迫（d）、冷胁迫（e）或干旱胁迫（f）...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
Venn图经常用于表现组间重叠元素的数量信息。但是随着分组数量的增多，Venn图的结构会越渐复杂，如下所示，当分组数量为5组时，已经不容易从中识别交集概况了。因此，这也是为什么很少见到5组以上的Venn图的原因。3组、4组、5组的韦恩图样式，分组越多越复杂可是有些时候，确实有待于展现大于5组的集合。如果不使用Venn图，应该怎样做呢？此时不妨试下UpSet图，它是在较多分组条件时取代Ve...阅读... 阅 读 全 部 >
火山图（Volcano plot）是一种比较“远古”的一种散点图，广泛应用于转录组、蛋白组等组间差异分析结果的展示。图表的横轴一般展示差异倍数的变化，而纵轴表示差异分析结果的可靠性。我这里对传统的火山图做了进一步的优化，比如通过调整点的大小突出展示感兴趣基因对应的点，并将感兴趣基因的名称以标签的方式展示出来，如下。那么，如何绘制这般个性又好看的火山图呢？我这里主要用到的还是最常见的ggplot2包... 阅 读 全 部 >
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向） 伪码农，R语言爱好者，爱开源编者按： 数据可视化 是解析、理解和展示数据不可缺少的一部分。炫或不炫看个人喜好和功底，能否达意是最基本的要求---最合适的图示和配色表达最直观的含义。长文多图预警，这是关于ggplot2使用的极详细教程（190+图），是入门和晋级参考的不二手册。 前面部分是关于qplot的使用，后面是 ggplot2...... 阅 读 全 部 >
taoyan：伪码农，R语言爱好者，爱开源。个人博客: https://ytlogos.github.io/library(ggplot2)#使用数据集mtcars演示ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color="red")+geom_text(aes(wt, mpg, label=rownames(mtcars)))+theme_cl...阅读全... 阅 读 全 部 >