跟着Cell Research学单细胞分析：以小提琴图、热图为例

最新推荐文章于 2024-01-14 19:55:24 发布
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分类专栏： 绘图 文章标签： 生物信息学
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最终可以得到这样的图：

跟风写个标题，原视频在B站，搜标题即可看到（UP主：TOP菌）。如果你对视频中的内容有不清楚/不认同的地方，欢迎在评论区留言讨论。

涉及到的知识点包括且不限于：

  • 小提琴图，添加均值标记，拼图
  • ggplot2绘制聚类热图，数据框长宽转换
  • 单细胞分析如何使用特定的基因聚类
  • 使用每个cluster的均值画热图，分组统计
【代码更新】单细胞分析实录(20): 将多个样本的CNV定位到染色体臂，并画热图
TOP生物信息
10-30 2318
之前写过三篇和CNV相关的帖子，如果你做肿瘤单细胞转录组，大概率看过： 单细胞分析实录(11): inferCNV的基本用法 单细胞分析实录(12): 如何推断肿瘤细胞 单细胞分析实录(13): inferCNV结合UPhyloplot2分析肿瘤进化 其中，第三篇帖子里面有两个注释代码，可以在基因和染色体长短臂两个层面对CNV做注释 这次对tree_anno.R代码做了更新，简单来说就是对原始CNV region的长度做了限制，最后的结果会输出更少更明显的CNV 之前在我这里拿过代码的读者如果需要，可以
单细胞分析实录(8): 展示marker基因的4种图形（一）
TOP生物信息
01-08 1万+
今天的内容讲讲单细胞文章中经常出现的展示细胞marker的图：tsne/umap图、热图、堆叠小提琴图、气泡图，每个图我都会用两种方法绘制。 使用的数据来自文献：Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma. 去年7月发表在Cell Researc
单细胞基因可视化之小提琴图
qq_42090739的博客
03-03 1万+
完成单细胞定群后，就可以做很多东西了，首先可视化marker基因，这是很多单细胞文章中不可或缺的一部分，当然，marker基因的可视化可以拓展到对任意自己感兴趣基因的可视化。 小提琴图是其中的一种。Seurat自带函数VlnPlot可以进行基因可视化，其实在前面QC结果的战事中已经使用过一次了。 VlnPlot(scedata, features = c("RAMP2","VWF","PECAM1","LUM"), pt.size = 0, ncol
单细胞 | 可视化基因表达水平 云雨图：gghalves 包 左边散点，右边小提琴图
生物信息学专栏(BioMooc)
01-02 900
云雨图，半边散点，半边小提琴图
热图展示单细胞转录组基因在不同组中表达阳性细胞差异
qq_42090739的博客
04-12 3323
近日，看到-生信作曲家-发的帖子，展示的内容是单细胞差异基因的图，是利用热图的形式展现的，在一个热图上可以展示不同cluster中不同组的基因表达阳性细胞比例，差别一目了然，可以同时展示很多的基因。 首先构建作图数据，我们用最“笨”的办法吧，分别找出不同细胞类型下，两组之间（GM， BM）的差异基因，这里设置阈值为0，让所有基因都保留下来。然后设置需要查看或者展示的基因，分别在各个差异基因文件中提取这些基因的表达数据，我们需要的数据是ptc1和ptc2这两列，分别对应两个分组。最后将所有细胞差异基因中提取
跟着Cell Research学单细胞分析：箱型图、小提琴图、误差棒，总有一款适合你
TOP生物信息
01-12 4492
联系转录组特征和表型特征是非常常见的操作，这次的视频，我以文献中一个小图为例，讲解了在均值比较中常见的箱型图、小提琴图，以及几种变形。视频已经上传B站，这是链接：跟着Cell Research学单细胞分析：箱型图、小提琴图、误差棒，总有一款适合你_哔哩哔哩_bilibili 视频中涉及到的知识点包括： 分组箱型图/小提琴图/条形图/误差棒 均值比较，p值计算，在图形中添加p值 小提琴图组合箱型图 小提琴图组合竖直线段 添加阴影效果 相关代码可以在我公粽号后台回复20220112获取 1. 文献原图
单细胞marker基因平均表达量热图
qq_42090739的博客
12-15 5328
最近有小伙伴问道如下的文献图，简单明了的一种细胞一列进行marker gene表达展示。这个图其实就是展示了平均的细胞表达量而已。此外，顺便复现下基因注释。选择需要的marker gene进行展示，平均表达量使用seurat自带函数AverageExpression进行计算。热图使用Complexheatmap做即可。legend自己修饰一下就可以了。Complexheatmap真的很强大，有很多有用的功能，慢慢的我们探索。
单细胞测序流程（三）质控和数据过滤——Seurat包分析，小提琴图和基因离差散点图
qq_45478665的博客
07-07 2万+
质控和数据过滤 准备工具：R。 准备数据：上期经过整理的数据geneMatrix。 注意事项：R的安装目录和文件所在位置都不可有英文。 R 语言所需安装的包： #if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) # install.packages("BiocManager") #BiocManager::install("singscore") #BiocManager::install("GSVA") #BiocManager::insta
本公众号最新的单细胞推文目录
TOP生物信息
12-21 1415
本公众号最新的单细胞推文目录： 分析 单细胞分析实录(1): 认识Cell Hashing 单细胞分析实录(2): 使用Cell Ranger得到表达矩阵 单细胞分析实录(3): Cell Hashing数据拆分 单细胞分析实录(4): doublet检测 单细胞分析实录(5): Seurat标准流程 单细胞分析实录(6): 去除批次效应/整合数据 单细胞分析实录(7): 差异表达分析/细胞类型注释 SingleR如何使用自定义的参考集 单细胞分析实录(8): 展示marker基因的4种图形（一） 单细胞分
单细胞marker基因展示之热图
2301_79403025的博客
10-09 1258
【代码】单细胞marker基因展示之热图。
单细胞基因可视化之热图的根本改造2
qq_42090739的博客
03-08 5794
我们前面已经说过了单细胞marker/或者其他任意基因的热图的简单修饰（单细胞基因可视化之热图改造修饰1），仅仅是基于颜色和DoHeatmap函数的参数修饰。那么要对热图进行根本的改造，关键点在于提取表达矩阵，然后对分组进行注释，就可以使用heatmap或者ComplexHeatmap来做图了。 首先计算marker基因，然后选择自己需要展示的基因。 library(Seurat) library(stringr) library(dplyr) all.markers <- Find
matplotlib：热图、箱形图、小提琴图、堆叠面积图、雷达图、子图
we chat：玩转测试开发
01-14 1055
选择合适的可视化方法不仅能帮助我们更快地理解数据，还能让我们的分析结果更容易被他人理解。：在数字化的世界里，从Web、HTTP到App，数据无处不在。例如，对比不同的Web服务，你可以在多个维度（如响应时间、用户满意度、访问量）上进行全面比较。它能展示数据的中位数、四分位数和异常值，对于发现性能瓶颈或优化响应策略尤为有用。比如，在分析App的使用时长时，它不仅显示了数据的分布范围，还展示了数据密度。例如，它可以用来分析用户最常点击的网页区域，帮助优化页面布局和用户体验。
聚类热图分类注释_手把手教你绘制高颜值的单细胞热图
weixin_35715402的博客
01-06 1万+
在看单细胞文章的时候，总会在文章里面碰到一些非常酷炫的热图，比如说下面这张图来自于最近的NBT上单细胞ATAC-seq的聚类展示。但是用Seurat自带的热图函数DoHeatmap绘制的热图，其实是没有这个效果。于是我尝试使用ComplexHeatmap这个R包来对结果进行展示。个人觉得好的热图有三个要素聚类: 能够让别人一眼就看到模式。如果本来就无法聚类，那图也不好看。注释: 附加注释...
pythonmatplotlib绘图小提琴_使用seaborn制图（小提琴图）
weixin_39846664的博客
12-10 236
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 设置风格，seaborn有5种基本风格，context表示环境sns.set(style="white", context="notebook")# 处理中文问题sns.set_style('whitegrid', {...
「热图」ComplexHeatmap展示单细胞聚类
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xuzhougeng blog
10-24 2万+
实用Seurat自带的热图函数DoHeatmap绘制的热图，感觉有点不上档次，于是我尝试使用ComplexHeatmap这个R包来对结果进行展示。 个人觉得好的热图有三个要素 聚类: 能够让别人一眼就看到模式 注释: 附加注释能提供更多信息 配色: 要符合直觉，比如说大部分都会认为红色是高表达，蓝色是低表达 在正式开始之前，我们需要先获取一下pbmc的数据，Seurat提供了R包Seura...
单细胞分析实录(9): 展示marker基因的4种图形（二）
TOP生物信息
03-02 1万+
在上一篇中，我已经讲解了展示marker基因的前两种图形，分别是tsne/umap图、热图，感兴趣的读者可以回顾一下。这一节我们继续学习堆叠小提琴图和气泡图。 3. 堆叠小提琴图展示marker基因 相比于其他可视化形式，小提琴图可以更直观地展示某一类亚群的某一个基因的表达分布情况。我的marker基因一共选了12个，下面来画图： Seurat内置的VlnPlot函数可以直接画， library(xlsx) markerdf2=read.xlsx("ref_marker2.xlsx".
【TOP生物信息】CNS图表复现，单细胞marker基因展示的另一种方式——蜂巢图
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05-21 3357
Sten Linnarsson大神的单细胞绘图堪称极致美学，在这里，小编选择了发表在nature上展示marker基因的绘图进行复现。
【单细胞高级绘图】06.feature展示
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02-07 1108
组合小提琴图
优雅地展示20w单细胞热图|非Doheatmap 超大数据集 细胞数太多
生信小博士的博客
01-04 1135
为什么cluster8会缺失？我觉得这是bug，盲猜可能由于markers内的cluster8对应地基因在a里是na。，就有人问为啥他的数据会出错。我们先来看下他的数据。
单细胞小提琴图y轴比例尺
最新发布
04-03
### 设置单细胞小提琴图中 Y 轴比例尺的方法 在数据可视化工具或库（如 Seaborn、Matplotlib 或 Scanpy）中，调整单细胞小提琴图中的 Y 轴比例尺可以通过多种方式实现。以下是具体方法： #### 使用 Seaborn 进行设置 Seaborn 提供了灵活的方式来控制图表的外观，包括 Y 轴的比例尺。可以利用 `ax.set_ylim()` 方法来手动设定 Y 轴范围[^1]。 ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个小提琴图 sns.violinplot(x='category', y='value', data=data) # 获取当前 Axes 对象并设置 Y 轴范围 ax = plt.gca() ax.set_ylim(bottom=0, top=100) # 自定义底部和顶部值 plt.show() ``` #### 使用 Matplotlib 的自定义功能 如果需要更精细地控制 Y 轴刻度，则可以直接通过 Matplotlib 来完成此操作。`set_yticks()` 和 `set_yticklabels()` 可用于指定特定的刻度位置及其标签[^2]。 ```python fig, ax = plt.subplots() # 绘制小提琴图 parts = ax.violinplot(data['value'], showmeans=False, showmedians=True) # 定义新的 Y 轴刻度 yticks = range(0, int(max(data['value'])), 10) ax.set_yticks(yticks) ax.set_yticklabels([f'{i}%' for i in yticks]) # 添加百分比符号作为示例 plt.show() ``` #### 在 Scanpy 中的应用 对于专门处理单细胞 RNA 测序数据分析的工具——Scanpy，其内置函数也支持类似的定制化选项。例如，在绘制基因表达分布的小提琴图时，可通过参数传递给底层绘图引擎 (通常是 Matplotlib)[^3]。 ```python import scanpy as sc sc.pl.violin( adata, keys=['gene_of_interest'], groupby='cell_type', ylim=(0, None), # 动态计算最大值 jitter=False, size=2 ) ``` 以上展示了不同框架下如何配置单细胞小提琴图上的 Y 轴尺度调节技术。每种方法都有自己的优势以及适用场景，请依据实际需求选取最合适的解决方案。
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