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 >
如果您是数据科学家或机器学习工程师，那么您应该熟悉最高效的机器学习 IDE。IDE（集成开发环境）是 允许软件开发人员更轻松地编写、测试、调试和使用代码的工具。它的其他用途还有代码验证、文本编辑器、语法突出显示、补全、上下文建议、调试工具、方法和类规范、资源管理以及轻松访问帮助。IDE 通常具有广泛的功能集合。因此，它们也有利于数据科学编程。它们使程序员的生活变得更加轻松。...阅读全文>&... 阅 读 全 部 >
R Markadown 作为一款通过R语言创建动态文档的写作排版工具，为数据科学提供了现成的写作框架。通过 R Markdown 不仅可以运行和保存R代码，还可以生成高质量的数据分析报告并以HTML、PDF或者word的形式分享。1，get started很早就对R语言可以制作高质量的报告有所耳闻，但也没有很强的意愿去研究一番。究其缘由在于写公众号时无法不会优雅的插入代码块，便有意...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
博士生涯终于走到了最后一步了。这次全程用 R 和 Rmarkdown 相关的包完整写完了论文，现在总结一下个人经验和踩过的坑，希望给后来人提供参考经验，同时安利一下 Rmarkdown 这个提高生产力的工具。选择 Rmarkdown 的理由大部分大学的毕业论文对排版都着严格的排版要求，具体需要注意的细节可能有图表要编号，并经常需要在文中交叉引用引...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
如何用Rmarkdown生成中文自动化报告？本文总结Rmarkdown的使用，主要回答以下问题：Rmarkdown是什么？如何使用Rmarkdown?如何使用Rmarkdown生成中文文档？Rmarkdown应用举例？Rmarkdown是什么？Analyze. Share. Reproduce.Your data tell...阅读全文>>... 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 >
使用Perseus软件进行1D和2D annotation enrichment分析某天，小编在某篇蛋白组学文献中看到这么一个分析，称为2D annotation enrichment的方法。作者使用2D annotation enrichment比较了自己的蛋白组数据集和先前研究中蛋白组数据集的蛋白表达的差异，并将这种差异关联到富集的通路上进行比较，以阐述二者的一致性和区别。图B是2D...阅读... 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 >