堆叠图简直是万能大法有没有！在各类微生物群落及目前大热的单细胞组学研究的文章中，堆叠图可以说是不可或缺的。我们先一起欣赏下高分文章中的那些好看的柱状堆叠图：Fig1（ Nat Biotechnol ，2021） Fig2（ Nature Cancer ，2021） 这一类图表将不同分组/样本中所有分类数据进行堆叠，并以百分比堆叠柱状图或者常规堆叠柱状图的形式进行展现，从而直观看出各个分类数据在不同... 阅 读 全 部 >
TCGA是目前最大的癌症基因信息数据库，通过TCGA不仅可以验证你的实验结果，还可以寻找新的研究方向，围绕TCGA已经有很多重量级文章出现，对它的使用愈发重要。目前使用的方法有两种，一是利用一些在线工具进行检索和查询，例如cBioPortal（http://www.cbioportal.org/public-portal/cgds_r.jsp）。二是下载肿瘤的三级数据，自行进行分析。在使用这...... 阅 读 全 部 >
来 源：DataCharm/作 者：宁俊骐最近小编在查阅资料的时候发现一个超喜欢的可视化绘制工具- R-smplot，本来想着忙完这段时间给大家直播的时候再系统介绍，但随着对这个工具的学习，还是决定现在就推荐给大家。好了，话不多说，我们直接开始，今天推文的主要内容如下： R-smplot包简单介绍R-smplot包案例介绍R-smplot包简单介绍R-smplot包，s...阅读全文>>... 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。严涛老师的绘图教程还有：gganimate | 诺奖文章里面的动图绘制教程来了！！ggplot2学习笔记之图形排列 R包ggseqlogo |绘制序列分析图 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)简介ggridges包主要用来绘制山峦图。...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
关于柱形图的实用性和重要性这里就不再过多赘述，通过Excel、Origin、GraphPad Prism等常见科研绘图软件都能够比较轻松获得所需样式的柱形图。但是，在当下内卷的科研环境中，普通的柱形图和条形图显然不够看，那么如何让自己的柱形图更加出彩呢？之前为大家分享过当前一些高分期刊中常用到的变种柱形图表的绘制方法，详细可见推文：《给你的柱形图“烫个头”，跟上科研大佬们的时尚步伐！》...阅读全... 阅 读 全 部 >
Thomas Lin Pedersen简直是个天才，最近patchwork动作很大，看到我都准备转投它的怀抱，把旧爱cowplot给扔了。我们知道patchwork一出来，就推出+号来拼图，最近又搞出了|和/两个操作符。让整个拼图看起来很舒服。先来画几张图：library(ggplot2)p1 <-ggplot(mtcars) +ge...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
作者简介Introductiontaoyan：伪码农，R语言爱好者，爱开源。个人博客: https://ytlogos.github.io/公众号：生信大讲堂上次提了下theme(),本文将专门讲解一下。凡是与数据无关的图形设置可以归为主题类，ggplot2中主题设置十分多，根本不可能讲解完，只能稍微讲点皮毛，灵活运用才是关键，本文只是总体上略作介绍。正如R语言大神Hadley Wickham..... 阅 读 全 部 >
图片美不美，关键看色彩。毫无疑问，图表的色彩搭配直接决定图表给读者的感受和印象，漂亮的图表自然会给文章增色不少。因此，学会自定义图表的配色非常重要。那么，怎么给图表选择一组漂亮的颜色呢？本文以R语言（ggplot2）作图为例，介绍3种色彩搭配（获取一组配色颜色值）的方法。1从R包中提取配色集配色的本质就是得到一组搭配十分“和谐”的颜色。R中的常见颜色的表示方式有16进制颜色码，英文代码，...阅读... 阅 读 全 部 >
小RNA中的丰度分布十分不均，少数种类小RNA的丰度占全部的比例较高，研究重点也都放在丰度较高的小RNA上，小RNA长度分布图可以有效筛选丰度较高的小RNA，我们以文献“Characterization of mouse serum exosomal small RNA content: The origins and their roles in modulating inflammato...... 阅 读 全 部 >
给直方图和线图添加误差棒 准备数据这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。包含了三种不同的剂量（Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg)）和相应的两种不同使用方法（ [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)]）。library(ggplot2) df <...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >