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RSS订阅原创 R绘图|复现“中科院黄乾生团队”Microbiome高颜值环形树状图——手搓代码的快乐（基于Y叔ggtreeextra）
上周我们介绍了中国科学院城市环境研究所黄乾生研究院团队最新发表在 Microbiome上一篇文章“Disruption and adaptation: infant gut microbiota’s dynamic response to SARS-CoV-2 infection”.很多同学老师阅读后非常感兴趣文章中Fig.3 c高级图环形系统发育树的绘制，小编也想着尝试尝试，就用R进行复现。复现过程中文章一作提供了原始数据，感兴趣的同学多多关注，多多学习原文。
2025-04-03 14:16:29
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原创 R绘图|2分钟即可绘制世界地图？学习师兄这篇R代码，采用世界地图组合饼图阐述不同国家的信息，基于R包rnaturalearth
世界地图怎么绘制？师兄手把手带你绘制，基于R包ggplot+rnaturalearth！rnaturalearth 包提供了一个简单、可重复的工作流程，用于访问和下载 Natural Earth 的矢量和栅格数据，支持按国家和地区进行数据子集操作。它使得用户能够轻松地在 R 中获取全球地图数据，进行地理分析和可视化。
2025-03-28 12:25:38
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原创 R绘图|复现“北大白洋老师团队”最新Cell高颜值环形系统发育树——基于ggtree与grid（实现一键绘制多个图例）
北京大学白洋老师团队最新发表在Cell上一篇文章“Crop root bacterial and viral genomes reveal unexplored species and microbiome patterns”采用了好几张高级优美系统发育树图，我阅读后一时技痒，就尝试复现一下。“这篇文章提供了完整的分析代码和绘图代码”，感兴趣的可以学习！！
2025-03-28 12:24:42
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原创 R绘图|六种高颜值“火山图Volcano“保姆级教程（调色、渐变色、水平线）——基于R包ggVolcano和ggvolcano
是生物信息学中常用的可视化工具，广泛应用于基因表达和差异表达分析。它通过。这种图形帮助研究人员快速识别在实验组与对照组之间有显著差异且变化较大的基因或特征。在生物学研究中，火山图常用于筛选等方面。包是R语言中的一个工具，基于库，简便地绘制火山图。它提供了多种自定义选项，如设置阈值、添加参考线和调整点的样式等，使用户能够根据具体数据需求优化图表，便于更好地展示差异表达分析的结果。
2025-03-17 09:00:00
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原创 R绘图|Nature级高颜值瀑布图（waterfall plots）用于表示肿瘤突变图最详细R代码，基于maftools包
怎么绘制？师兄手把手带你绘制，包含详细的数据整理！是一种 条形图（Bar Plot） 变体，通常用于可视化数据随变量变化的趋势。在生物信息学中，瀑布图主要用于突变数据分析，特别是在（Cancer Genomics） 研究中。
2025-03-17 05:30:00
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原创 扩增子分析|NST包-随机性过程、确定性过程的相对贡献之应用篇（NST变式MST和pNST及代码实例）
在关于NST的论文中作者提到，NST有多种变式，除了前文介绍的基于物种的taxonimic NST(tNST)外，还有基于系统发育零模型的phylogenetic NST(pNST)，以及经过算式调整的modified NST(MST)。这些指数也都出现在了Oklahoma的研究者论文当中。同时，有许多研究论文中都采用了这种方法。
2025-02-25 10:06:03
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原创 扩增子测序|R包microeco妙用之零模型计算群落确定性和随机性过程（NST,pNST,βNTI，RCbray生态过程计算）
microeco包是由福建农林大学姚敏杰教授团队开发的一个强大工具，专注于扩增子测序数据的集成分析。该包集成了扩增子测序下游分析的多种功能，包括群落组成、多样性分析、网络分析、零模型等多方面内容。通过几行简单的代码，研究者就能实现复杂的分析需求。因此，自microeco包发布以来便受到了学术界的广泛关注，截至推文发稿日期，引用次数已达718次，是该领域的高被引文章。 之前一期我们介绍了microeco包中微生物网络分析，有需要的可跳转至扩增子分析|基于R语言microeco包进行微生物群落网络分
2025-02-25 00:37:50
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原创 扩增子分析|基于R包ggClusterNet包进行生态网络分析—十种可视化布局包括igraph，Gephi和maptree
用于的工具包括等。每个工具在网络构建和可视化上各具优势，例如MENA基于随机矩阵理论，具备良好的抗噪性能；WGCNA构建无尺度加权基因网络；SpiecEasi结合数据转换与图形模型推理框架。一些工具如Cytoscape、Gephi和R包（igraph、ggraph）提供可视化功能，但存在的问题。为解决这些局限，南京农业大学袁军和中科院刘永鑫团队开发了，该包于2022年发表在国内主办的微生物领域全球第一期刊上，截止推文发稿日期已经，广受微生物生态研究者关注和喜爱。特点包括、通过。
2025-02-17 19:56:06
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原创 扩增子分析|NST包-从原理到应用，教你理解群落组装机制中随机性过程、确定性过程的相对贡献（数学公式、表现性能详细介绍）
了解控制生物多样性模式的群落组装机制是生态学中的一个核心问题。确定性过程是基于生态位理论且不随机的，分为非生物和生物因素，非生物因素包括外界的环境因子(温度、天气、pH、盐度等等)，而生物因素指的是互作关系(包括竞争、互利、捕食等)。通俗来说，确定性过程其实就是选择过程。相比之下，随机性过程在一定程度上无法预测。这包括随机的出生、死亡、随机的迁入迁出(扩散、迁移)以及生态漂变(生物体丰度随机变化)。经过长期的争论，目前的观念认为，确定性过程和随机过程同时控制着群落的组装。
2025-02-17 16:21:40
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原创 R分析|正负内聚力在R中的复现：跟着Nature系列文章学习如何评价群落中物种协作和竞争以及网络稳定性
已成为微生物生态学研究的核心问题，评判微生物互作网络稳定性的方法很多，包括网络的复杂性（节点和连接数）、网络模块性、平均聚类距离等。此外，网络的内聚力指数也被用来评价微生物互作网络的稳定性。Cristina M Herren等人2017年在提出网络的内聚力之后，被和等多篇顶刊引用。现今已被研究者广泛接纳，并成为Nature系列文章用来评价微生物群落特征分析的重要组成部分。
2025-02-13 19:52:01
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原创 扩增子分析|一行代码实现网络属性和节点计算及Zi-Pi绘制之R包ggClusterNet包进行微生物网络分析和绘制
R包ggClusterNet由南京农业大学袁军教授和中科院刘永鑫团队开发，并发布在iMeta上。该工具广受微生物生态学研究者的喜爱和关注。其主要特点包括：快速分析、通过少量代码即可完成网络分析，且具备高度的可重复性。尤其是ggClusterNet提供了多种微生物生态网络可视化工具，支持对网络特性的深度挖掘。图源：Wen,Tao, et al. 2022. iMeta 1, e32. 上期我们介绍ggClusterNet的绘图代码，重点展示其提供的多达十种网络布局选项，帮助研究者解决网络图布局不美
2025-02-07 08:35:23
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原创 扩增子分析|深挖iCAMP：我们应该如何理解其中的核心算法和表现性能？
此外，相对丰度较低的类群可能还会带来更多的噪声。目前大家已经对基于系统发育β多样性的零模型都有比较完整的理解，但是iCAMP的算法基于了什么样的底层逻辑，这样的算法有什么理论基础和支持，参数是如何选择、优化的，在不同条件的表现性能怎么样，这些方面也应该得到较为详尽的解析，这样我们才能对iCAMP这一套核心的算法有更深层次的理解。首先我们进行binning，得到样本点中每个bin的相对丰度，之后我们进行样本点的成对比较，得到每个bin的系统发育指数即βNRI，之后可以得到每个bin在不同样本对中的主导过程。
2025-02-06 17:02:09
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原创 扩增子分析|ggpicrust2包进行PICRUSt2预测功能的分析和可视化（通路PCA，热图和差异图）
包由凯斯西储大学张亮亮团队发布ggpicrust2是一个综合的 R 包，旨在为分析和解释PICRUSt2功能预测结果。它提供了多项功能，包括路径名称/描述注释、高级差异丰度（DA）分析方法，以及 DA 结果的可视化，帮助研究人员深入理解微生物群落的功能潜力。该方法自发布以来广受重视和使用。该包的独特功能之一是能够比较不同 DA 方法在同一数据集上的一致性和不一致性。允许用户在预测和测序特定样本的宏基因组时评估各种方法之间的一致性和差异性，评估结果的稳健性。
2025-02-05 10:20:38
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原创 扩增子分析|零模型2——基于βNTI的微生物随机性和确定性装配过程（箱线图和柱状图R中实现）
在文末只输出了一个.csv 表格。并没有提供绘图的方法，有小伙伴问如何在R中一键成图呢？还真可以！小伙伴建议绘制带显著性检验的箱线图以及柱状图，本文提供了后续相关代码。如下图所示，绘制出漂亮的箱线图和堆叠柱状图将为论文增色不少。
2025-02-04 13:17:47
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原创 R分析|稀有or丰富，群落物种六级分类鉴别稀有和丰富物种：Excel中简单实现
近年来，微生物群落中丰富物种和稀有物种的分类以及它们各自在微生物群落中发挥的重要功能被逐渐重视，生态学知名杂志ISME Journal, Microbiome，Nature Communictions，iMate等均有所提及。因此，对稀有物种和丰富物种的定义和分类计算就显得非常重要，其对解析群落中的丰富和稀有物种是非常关键的。
2025-02-01 13:14:51
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原创 R分析|怎么样使用piecewiseSEM构建结构方程模型？保姆级教程
计算科学的发展让我们有了更先进的工具揭示自然规律。结构方程模型（SEM）已被广泛应用于多学科进行数据挖掘。其中在R中实现的结构方程模型是方便快捷的。今天要介绍的piecewiseSEM包就是R中实现SEM的一种方式。piecewiseSEM被开发出来主要目的是为了解决复杂模型简化后进行分段分析。个人认为最大的特点是更灵活，且采用的是原始数据，并不是传统的协方差矩阵。其次，将SEM破碎化为多个独立的方程，对样本量要求较少。
2025-01-31 11:17:37
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原创 R绘图|跟随nature系列文章学绘图——R包pheatmap绘图基础和进阶
热图是一种非常有用的数据可视化工具，被广泛应用于生物信息学领域。它通过不同的颜色展示数据中的模式，比如基因在不同样本中的表达差异。你可以很直观地看到哪些基因在特定条件下的表达变化很大，也可以比较不同实验组的数据。热图还能通过聚类分析帮你找到数据中的相似性和差异，揭示潜在的生物学规律和疾病机制。总的来说，热图让复杂的生物数据变得更易于理解，是分析和解释数据时的一个重要工具。因此，受到广大研究者的追捧，如下所示，nature系列文章不乏各种漂亮的热图。
2024-11-20 18:00:00
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原创 扩增子分析|溯源分析在R中的复现：跟着Nature系列文章利用FEAST溯源分析包追溯微生物群落的起源
溯源分析由Liat Shenhav等人在2019年发表在Nature Methods杂志，他们开创的一种分析微生物群落组成结构的方法，通过量化不同微生物样本（来源）在目标微生物群落（汇）中的比例或分数识别微生物群落的潜在来源。该方法自发表以来受到微生物学界广泛关注，该论文截止2024年10月9日已经被引289次，是领域内高被引论文，该方法已经成为Nature，cell系列文章高度关注的方法。
2024-11-20 11:25:31
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原创 扩增子测序|稀有or丰富，群落物种六级分类鉴别稀有和丰富物种：Excel中简单实现
近年来，微生物群落中丰富物种和稀有物种的分类以及它们各自在微生物群落中发挥的重要功能被逐渐重视。生态学中知名杂志ISME Journal, Microbiome，Nature Communictions，iMate等。对稀有物种和丰富物种的定义和分类计算就显得非常重要。这对解析群落中的丰富和稀有物种是非常关键的。
2024-11-19 21:35:23
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原创 扩增子测序|iCAMP包——基于系统发育零模型分析确定性和随机性在群落构建过程R中实践
iCAMP的核心功能是通过系统发育分箱的零模型分析，量化不同生态过程的相对重要性。，用于评估不同生态过程（同质选择、异质选择、扩散和漂变）对整个群落及各个系统发育分箱（bin）的相对重要性。该方法也成为nature，science系列文章的常客，深受大家喜欢，在文章中运用该方法将为论文增色不少。外环和内环的圆环图显示了每个门（或变形菌门的分类）中不同过程的相对重要性。中央是系统发育树，内环展示了不同过程的相对重要性，表示每个系统发育箱中的DL。示例代码中提供了数据和代码，已经小编测试，可直接运行。
2024-11-19 11:30:36
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原创 扩增子测序|中性模型（NCM）在R中快速复现之群落装配机制
虽然群落装配过程，确定性和随机性研究已经进入了新的阶段，开发了许多新的分析方法，比如零模型。但是sloan在2006提出中性模型理论因其具有计算方便、简化了复杂生态过程等特点被研究者广泛认同和接受，目前不少nature系列期刊采用该工具分析群落构建。
2024-11-15 16:45:00
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原创 扩增子分析|基于零模型的群落确定性和随机性构建过程——R实战
周集中教授团队多年在群落确定性和随机性过程深耕，于2017年总结出来下述图表中的计算路径，广受生态领域研究者的推崇。本文基于该计算路径，梳理了整理了邓晔老师组的代码，通过一个实例演示了计算过程和结果。
2024-11-15 09:00:00
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原创 扩增子分析|microeco包妙用之网络鲁棒性、易损性、内聚力和网络稳定性一行代码获取结果（meconetcomp包）
meconetcomp包是microeco包的扩展包。两个包均由福建农林大学姚敏杰教授团队开发，专注于扩增子测序数据的集成分析。Meconetcomp发表在国人创建的顶级生物信息学期刊iMeta中。其中meconetcomp包提供了一种比较微生物共现网络的流程，具有较高的灵活性和可扩展性，可以帮助用户高效地比较不同组样本或不同构建方法构建的网络。（一行代码可实现某个特性分析），因此，掌握了这套代码，可让你快速通关网络分析。本节我们提供了微生物网络分析之网络稳定性评价指标鲁棒性、易损性和内聚力的代码。
2024-11-14 14:54:10
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原创 扩增子分析|microeco包妙用之网络属性（拓扑、边、节点）及多网络比较（子网络拓扑）一行代码获取结果（meconetcomp包）
meconetcomp包是microeco包的扩展包。两个包均由福建农林大学姚敏杰教授团队开发，专注于扩增子测序数据的集成分析。Meconetcomp发表在国人创建的顶级生物信息学期刊iMeta中。其中meconetcomp包提供了一种比较微生物共现网络的流程，具有较高的灵活性和可扩展性，可以帮助用户高效地比较不同组样本或不同构建方法构建的网络。（一行代码可实现某个特性分析），因此，掌握了这套代码，可让你快速通关网络分析。
2024-11-14 13:12:32
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空空如也
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