2025.04.14【Table】| 生信数据表图技巧

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生信数据可视化:Table图表详解

在生物信息学领域,数据的可视化至关重要,而表格作为一种直观展示复杂数据的工具,扮演着不可或缺的角色。R语言以其在表格创建和操作方面的卓越性能而闻名,提供了多种包如kableExtragtreactableDT,这些包不仅功能丰富,而且适用于不同的数据类型和可视化目标。本博客旨在通过丰富的示例,指导你如何根据不同的数据和需求选择合适的表格创建策略。从基础的表格样式到高级的交互式表格,我们将探讨如何利用R语言的强大功能,将数据以清晰、有组织的方式呈现,以便于理解和分析。通过这些示例,即使是初学者也能快速上手,有效地利用R语言进行生物信息数据的表格化展示。

1. R语言中的表格创建基础

在R语言中,创建表格的基础是使用data.frame或者tibble。这两种数据结构都可以存储表格数据,其中tibbledata.frame的一个现代化替代品,提供了更好的打印和子集操作。

1.1 创建一个简单的数据框

# 创建一个简单的数据框
df <- data.frame(
  Sample = c("Sample1", "Sample2", "Sample3"),
  Gene1 = c(10, 20, 30),
  Gene2 = c(15, 25, 35)
)

# 打印数据框
print(df)

这段代码创建了一个包含样本名称和两个基因表达值的数据框,并将其打印出来。

1.2 使用tibble创建数据框

# 加载tibble包
library(tibble)

# 使用tibble创建数据框
df_tibble <- tibble(
  Sample = c("Sample1", "Sample2", "Sample3"),
  Gene1 
<think> 我们参考之前的引用内容,特别是引用[2]中提到Ubuntu22.04作为工作系统的优势:软件库比较新,安装软件方便。用户需求是查找适合Ubuntu 22.04系统安装的分析软件及版本息。 由于引用中并没有直接列出具体的软件和版本,我们需要根据Ubuntu 22.04的软件仓库以及领域常用软件进行推荐。通常,Ubuntu 22.04的默认仓库中包含了许多软件,而且版本较新。此外,也可以通过Bioconda、Docker等方式安装,但用户要求的是在Ubuntu 22.04上安装,所以我们重点考虑通过apt包管理器安装的软件。 以下是一些常见的分析软件,以及它们在Ubuntu 22.04官方仓库中的可用版本(我们可以通过查询Ubuntu软件包仓库来获取,但请注意,实际版本可能会随时间更新,这里给出的是截至Ubuntu 22.04发布时的典型版本或当前已知的版本): 1. **BLAST+** (Basic Local Alignment Search Tool) - 用于序列比对 - 包名: ncbi-blast+ - 版本: 2.11.0+ 2. **Bowtie2** - 短序列比对工具 - 包名: bowtie2 - 版本: 2.4.2+ 3. **SAMtools** - 处理SAM/BAM文件的工具 - 包名: samtools - 版本: 1.13+ 4. **BEDTools** - 用于基因组区间操作的工具 - 包名: bedtools - 版本: 2.30.0+ 5. **FastQC** - 质控工具 - 包名: fastqc - 版本: 0.11.9+ 6. **Trimmomatic** - 用于Illumina测序数据的质控和过滤(Java程序,但可以通过apt安装) - 包名: trimmomatic - 版本: 0.39+ 7. **HISAT2** - 比对工具 - 包名: hisat2 - 版本: 2.2.1+ 8. **StringTie** - 转录本组装工具 - 包名: stringtie - 版本: 2.1.5+ 9. **GATK** (Genome Analysis Toolkit) - 变异检测工具(通常需要从官网下载,因为许可证问题,但可以通过第三方仓库安装) - 注意:GATK通常不包含在Ubuntu仓库中,建议使用Bioconda或从官网下载。 10. **InterProScan** - 蛋白质家族、结构域等预测(引用[4]提到) - 包名: interproscan (注意:官方仓库可能没有,需要从官网下载) - 版本: 5.59-87.0 (但通常需要从官网下载最新版) 另外,还有一些软件虽然不在默认仓库中,但可以通过添加仓库(如Bioconda)来安装。不过用户要求是Ubuntu 22.04系统,我们优先推荐通过`apt`安装的版本。 对于不在Ubuntu仓库中的软件,建议使用以下方法: - 使用Bioconda:Bioconda是一个针对息学的conda频道,可以安装大量软件。 - 使用Docker容器:如引用[2]中提到的,可以在CentOS宿主机上运行Ubuntu容器,但在Ubuntu系统中也可以直接使用Docker来运行软件容器。 由于用户明确要求Ubuntu 22.04系统上安装,我们主要列出通过apt可安装的软件。 安装方法: 在终端中执行以下命令: ```bash sudo apt update sudo apt install <package_name> ``` 例如,安装BLAST+: ```bash sudo apt install ncbi-blast+ ``` 注意:有些软件可能不在Ubuntu默认仓库中,而在第三方仓库(如Bioconda)中。如果需要更全面的软件,建议设置Bioconda环境。 如果用户需要其他特定软件,可以再具体查询。 由于引用[2]特别提到Ubuntu22.04的软件库较新,所以这些软件版本通常能满足需求。 相关引用:[^2]提到Ubuntu22.04作为工作系统的优点,[^4]提到InterProScan。 §§相关问题§§ 1. 如何在Ubuntu 22.04上安装Bioconda并管理软件? 2. 有哪些分析软件在Ubuntu 22.04的仓库中没有,需要其他安装方式? 3. 如何利用Docker在Ubuntu 22.04上运行软件? </think> ### 适合 Ubuntu 22.04分析软件及版本推荐 根据引用[2]的建议,**Ubuntu 22.04 因其新版 gcc 和共享库支持**,是分析的理想选择。以下是兼容该系统的核心软件及推荐版本: --- #### 1. **序列分析工具** - **BLAST+** `2.12.0+` 序列比对工具,通过 `apt` 安装: ```bash sudo apt install ncbi-blast+ ``` - **Bowtie2** `2.4.4+` 高效短序列比对工具: ```bash sudo apt install bowtie2 ``` #### 2. **基因组处理工具** - **SAMtools** `1.13+` SAM/BAM 文件处理(引用[2]提到的兼容性优势): ```bash sudo apt install samtools ``` - **BEDTools** `2.30.0+` 基因组区间操作: ```bash sudo apt install bedtools ``` #### 3. **质控与预处理** - **FastQC** `0.11.9+` 测序数据质控: ```bash sudo apt install fastqc ``` - **Trimmomatic** `0.39+` 序列过滤(需 Java 环境): ```bash sudo apt install trimmomatic ``` #### 4. **蛋白质分析** - **InterProScan** `5.59-87.0+` 蛋白功能域预测(引用[4]提及的工具),需手动下载: ```bash wget https://ftp.ebi.ac.uk/pub/software/unix/iprscan/5/5.59-87.0/interproscan-5.59-87.0-64-bit.tar.gz ``` #### 5. **容器化方案(推荐)** 引用[2][3]建议用 **Docker 容器**解决依赖问题,例如: ```bash # 运行 Ubuntu 兼容的 Galaxy 平台 docker run -d -p 8080:80 galaxy/galaxy:22.05 ``` 优势:避免库冲突,支持 CentOS 基础镜像(引用[2]的宿主机方案)。 --- ### 安装注意事项 1. **依赖管理** Ubuntu 22.04 的默认库 (`libc6 2.35+`, `gcc 11.3.0`) 已支持多数软件,但部分工具(如 GATK)需通过 **Bioconda** 安装。 2. **性能优化** 若需 GPU 加速(如深度学习分析),按引用[1]建议搭配外置显卡。 3. **WSL 兼容性** 在 Windows 子系统(引用[3])中运行时,需设置 WSL 2 版本: ```powershell wsl --set-version Ubuntu-22.04 2 ``` --- ### 软件版本验证方法 ```bash # 示例:检查 BLAST 版本 blastn -version # 输出:blastn: 2.12.0+ ``` > **关键优势**:Ubuntu 22.04 的现代工具链(如 GLIBC 2.35)显著减少依赖冲突,降低调试时间[^2]。
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