1、基础描述分析历史上有这样一幅著名的图，它出自1854年的克里米亚战场之中，一名叫南丁格尔的护士利用一幅扇状的玫瑰饼图展示了她所管理的野战医院里不同季节中死于不同病因的病人数变化（见图1），直观地让英国政府看到：每年死于感染的士兵数（即蓝色区域）比死于战场（红色区域）和其他原因（黑色区域）的要多得多，这才终于使得政府开始制定措施改善战地士兵的卫生条件，降低了士兵的死亡率。因此这幅图被称...阅读... 阅 读 全 部 >
作者：dwzb，R语言中文社区专栏作者。知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/Data-AnalysisR第一篇戳：第二篇戳：R|ggplot2(二)|覆盖柱状图各种需求引用一句Hadley在ggplot2网站上的一句话A layer combines data, aesthetic mapping, a geom (geometric object), a stat..... 阅 读 全 部 >
目录1.离群值的基础知识1.1 为什么需要关注离群值outliers？1.2 什么是离群值outliers2. 离群值的可视化2.1用Boxplot来可视化离群值（Outliers）2.2 另一种方法更好地可视化离群值（Outliers）3. 删除离群值3.1 方法一（更简单的方法）3.2 方法二（更易懂的方法）4. 小结5. 参考资料1.离群值的基础知识1.1 为什么需要关注离群值outlier... 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/上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍。利用数据集ToothGrowth进行演示。#先加载包library(ggpubr)#加载数据集ToothGrowthdata("ToothGrowth")head(ToothGrow..... 阅 读 全 部 >
各位医学方的朋友，大家好。我是Flyman！做过下游分析的小伙伴都知道富集分析的重要性，生信类文章大家总会在最后一步针对我们前面筛选出来的差异基因做一下GO/KEGG富集分析，研究一下他们参与到什么信号通路上或者参与什么生物学过程？富集分析的本质是什么呢？实际上就是一个超几何分布，超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指... 阅 读 全 部 >
之前使用clusterProfiler包进行GSEA富集，得到的标准的GSEA富集结果图中只展示基因集的ES排序，但在图中不能标注基因，一直令我比较头秃。但最近看到一个R包GseaVis，刚好可以和clusterProfiler互补，使之能轻松在GSEA标准图上标注候选基因，同时也支持点阵图样式，非常简单！今天就来用用看！#部分所需R包安装与载入：devtools::install_github(... 阅 读 全 部 >
背景介绍写论文画图的时候小提琴图，热图，箱线图，画来画去都长得差不多，是不是觉得很烦恼？今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包：ggstatsplot。ggstatsplot是ggplot2的扩展，用于绘制带有统计检验信息的图形。ggstatsplot采用典型的探索性数据分析工作流，将数据可视化和统计建模作为两个不同的阶段；可视化为建模提供依据...阅读全文&g... 阅 读 全 部 >
Hi，大家好，我是晨曦最近晨曦在处理一些单细胞的数据，所以在不断的处理中，也是感觉到以前学习的一些知识或多或少有了些许的遗忘，感觉确实需要反复且用笔记录一下自己学习的痕迹，MR分析并不会就此搁浅，会穿插在单细胞中间断性更新那么本期推文的主题，我们来聊一聊单细胞基因集富集分析~那么，我们开始吧一、单细胞基因富集分析算法一个不算正式的引言：目前来说，基于基因集进行分析已经开发出来了很多成体系的R包或者... 阅 读 全 部 >
目录1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test psych::corr.test Hmisc::rcorr 其他工具 2. 相关性矩阵转化为两两相关 3. 可视化 corrplot gplots::heatmap.2 pheatmap 1. 矩阵相关性计算方法base::cor/cor.testR基础函数cor或cor.test都可计算相关性系数，但cor可直接计算矩阵的...... 阅 读 全 部 >
作者简介野菜团子，R语言中文社区专栏作者 博客：https://ask.hellobi.com/blog/esperanca forcats包用于处理因子，可以更高效地对因子进行修改。1. 生成因子R语言的base包中函数如dataframe等默认因子在分类变量读入时就会生成，而tidyverse包中的readr等包则会保留数据读入时的原样不做改变，要生成因子则可以使用parse_factor函数... 阅 读 全 部 >