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原创 2025.02.26【图片复现L1】|基于Cursor复现生信分析图片工作流程
在论文发表、项目申报等场景中,生信人员经常需要生成各种可视化图表来辅助分析和展示研究结果。而想要发好文章，我们通常会参考别人发表的高分论文,希望能复现其中的图片效果。社群里也经常有小伙伴在问这个图怎么做，那个图用什么工具画。我之前一直想做一个可以帮科研人员复现图片的功能，也尝试过用AI模型搭工作流，制作在线工具，但是绘制出来的图片总是离想要的图片相去甚远。
2025-02-27 08:30:00
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原创 2021.07.30【WGS/GWAS】丨全基因组分析全流程(上)
目录摘要命令行三级目录摘要时隔半年，终于把WGS前面的分析用snakemake搭建好了。读者不要嫌我慢，确实是项目不多，流程也不算特别复杂。之前的shell脚本也能用，因此迟迟没有真正搭建。现在项目慢慢多了，考虑到提升工作效率，趁着前几天做了2个WGS的项目，把这个流程梳理出来。命令行#vim: set syntax=python#__author__ = "Yang Xin"#__copyright__ = "Copyright 2021, Wang lab"#__email__ = "4
2021-07-30 17:05:54
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原创 2020.11.9【WGS/GWAS】丨全基因组分析（关联分析）全流程(下)
经过为期半个月的~~东拼西凑~~ 研发测试，作者终于整理出了一个从VCF开始的GWAS后期分析流程。当然要感谢很多大佬提供的~~代码~~ 帮助，在文章中也附上参考链接。对GWAS还不够熟悉的朋友，可以看一下我之前整理的一份PPT学习笔记[《遗传进化与GWAS研究》](https://blog.youkuaiyun.com/yangl7/article/details/108486232)。
2020-11-09 14:36:28
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原创 2025.06.07【Ribo-seq】|RiboCode定量命令ORFcount结果输出为0的原因与解决方案
ORFcount输出全为0，99%是因为BAM和GTF参考不一致。RiboCode_onestep用转录本BAM，ORFcount用基因组BAM。保证GTF和BAM参考一致，ORFcount才能输出真实的ORF定量结果。如果您觉得这篇文章对您有所帮助，或者激发了您对生物信息学的兴趣，我诚挚地邀请您：🔔 关注我的账号，不错过每一次知识的分享和探索的旅程。📚 我承诺，将持续为您带来深度与广度兼具的生物信息学内容，让我们一起在知识的海洋中遨游，发现更多未知的奇迹。
2025-06-07 10:27:32
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原创 2025.06.06【Ribo-seq】|riboWaltz：P-site定位与三碱基周期性分析流程
同学们，大家好！今天我们要学习的是riboWaltz——一款专为Ribo-seq（核糖体足迹测序）数据设计的R包，主要用于P-site定位优化和三碱基周期性分析。P-site的准确定位是Ribo-seq下游所有翻译组学分析的基础，riboWaltz为我们提供了系统、可视化、易用的解决方案。P-site定位优化：自动识别不同长度RPF的最佳P-site偏移量。三碱基周期性分析：可视化RPF在CDS、UTR等区域的分布，评估数据质量。多样本/多条件支持：可同时处理多个样本，便于批量分析和对比。
2025-06-06 16:03:39
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原创 2025.06.06【Ribo-seq】|RiboCode：基于Ribo-seq数据的全基因组翻译ORF检测工具详解与实战流程
大家好！今天我们要学习的是RiboCode——一个专为Ribo-seq（核糖体足迹测序）数据设计的高质量翻译ORF（开放阅读框）检测工具。RiboCode能够帮助我们在全基因组范围内精准识别翻译事件，发掘经典CDS之外的uORF、dORF、重叠ORF等新型翻译本，极大拓展了我们对转录本翻译潜能的认知。RiboCode 是由清华大学杨学睿课题组开发的开源软件，支持Linux/Mac平台，采用Python实现。自动化流程：一条命令即可完成注释准备、P-site定位、ORF预测。高灵敏度与特异性。
2025-06-06 15:44:34
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原创 2025.05.30【转录组】|Ribo-seq数据流程详解（一 质量控制）
本文详细介绍了Ribo-seq数据的质控分析流程，重点讲解了使用fastp进行原始数据质控的关键步骤和参数设置。作者通过Snakemake自动化流程示例，展示了如何去除接头序列、过滤低质量reads、生成质控报告等操作。文章强调高质量的Ribo-seq数据对转录后调控和翻译动态研究的重要性，并提供了兼顾数据质量和下游分析需求的参数配置建议。该流程有助于研究人员规范高效地完成Ribo-seq数据质控，为后续分析提供可靠数据基础。
2025-05-30 11:23:56
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原创 2025.05.29【Network】多组学分析：网络互作图绘制
本文介绍了使用R语言进行网络图绘制的方法与技巧。重点讲解了三个核心R包的使用：igraph用于网络图数据准备与基础绘制，ggraph基于图形语法实现高级可视化，networkD3则为网络图添加交互功能。文章涵盖了从基本概念、包安装、创建网络图对象，到自定义样式布局、添加交互性等完整流程，并提供了度分布、聚类系数等网络分析指标的计算方法。通过清晰的代码示例，帮助读者掌握生物信息学数据可视化的关键技能，为复杂数据的直观展示和分析提供实用工具。
2025-05-29 10:04:37
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原创 2025.05.29【Ridgeline】多组学分析：多变量数据协同可视化
Ridgeline图（山脊图）是一种高效的多变量数据可视化工具，特别适用于生物信息学领域。本文介绍了如何使用R语言中的ridgelines包创建这种图表，通过堆叠分布曲线直观比较不同样本或条件下的数据分布。文章详细演示了从数据准备到图表生成的完整流程，包括安装包、调整参数等步骤，并以基因表达数据为例进行了案例分析。Ridgeline图能够清晰展示数据的分布特征和差异，是探索多维度数据的重要可视化方法，为生物信息学研究提供了有力支持。
2025-05-29 10:01:45
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原创 2025.05.28【读书笔记】|如何用SILVA和RFAM数据库高效去除rRNA污染
摘要： 在Ribo-seq等测序数据分析中，清除rRNA污染对结果准确性至关重要。仅使用SILVA数据库可能遗漏5S rRNA污染，建议结合RFAM数据库（特别是RF00001家族）全面清除。操作要点包括：下载两库序列、将RNA碱基U替换为DNA的T、合并序列建立索引，使用bowtie2过滤rRNA reads。注意U/T转换是关键，否则会导致比对失败。该方法能有效提升数据清洁度，为后续分析奠定基础。
2025-05-28 16:25:56
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原创 2025.05.28【Choropleth】群体进化学专用图：区域数据可视化
本文介绍了使用R语言创建Choropleth地图的技巧，重点讲解leaflet和ggplot2两个包的应用。leaflet用于创建交互式地图，支持缩放和高亮显示；ggplot2则适用于制作静态地图，适合报告和演示。通过具体代码示例展示了数据加载、地图绘制和自定义选项设置。这种可视化方法特别适合展示地理分布数据，如人口密度、疾病发病率和物种分布等，为生物信息学数据分析提供了有力工具。
2025-05-28 14:16:56
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原创 2025.05.28【Parallel】Parallel绘图：拟时序分析专用图
摘要：平行坐标图是一种强大的多维数据可视化工具，特别适合展示生物信息学中的复杂基因表达数据。本文介绍了平行坐标图的核心概念和优势，并提供了实现方法：在R中使用ggplot2包创建静态图表，以及通过d3.js构建交互式可视化。教程包含详细的代码示例，帮助0基础用户快速掌握这一技术，提升数据分析能力。文章最后鼓励读者点赞关注，以获取更多生物信息学相关知识。
2025-05-28 14:14:37
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原创 2025.05.12【Waffle】精美Waffle图绘制指南
本文介绍了使用R语言waffle包绘制Waffle图的方法。Waffle图通过网格中的彩色方块直观展示分类数据占比，适用于生物信息学等领域的数据可视化。文章从基础安装开始，逐步讲解简单Waffle图的绘制、颜色和布局自定义、标题注释添加等高级功能，并展示如何结合ggplot2增强图表效果。通过氨基酸分布等示例代码，帮助读者掌握这一实用可视化工具，为科研数据展示提供了新选择。
2025-05-27 09:50:45
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原创 2025.05.27【堆叠分组条形图】分组与堆叠条形图的绘制技巧
本文介绍了使用R语言绘制堆叠与分组条形图的技巧。主要内容包括：1）堆叠条形图的特点及适用场景，特别适合展示生物信息学中的分类数据；2）通过ggplot2包的详细实现步骤，包括数据准备、基础绘图、透明度调整、图例定制和数据排序；3）演示了数据分组显示及堆叠与分组结合的绘制方法。文中配有示例代码和效果图，帮助读者掌握多种条形图变体的绘制技巧，以适应不同数据可视化需求。文章最后鼓励读者点赞关注，以便获取更多生物信息学数据分析相关内容。
2025-05-27 09:49:59
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原创 2025.05.09【Bubblemap】气泡图深入解析
本文介绍了如何使用R语言创建气泡图(Bubble map)来可视化地理分布数据。气泡图通过在地图上叠加大小与数值成比例的气泡，直观展示空间数据分布。文章详细讲解了五个实现步骤：安装必要包(ggplot2/maps)、准备含地理信息的数据集、绘制地图背景、添加气泡标记，以及最终的美化调整。这种可视化方法特别适合展示如美国各州人口分布等地理相关数据，能有效突出重要数值差异。作者还提供了完整的R代码示例，帮助读者快速掌握气泡图的制作技巧。
2025-05-26 10:17:40
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原创 2025.05.26【Wordcloud】词云图绘制技巧
本文介绍了词云图在生物信息学文本分析中的重要作用。词云图通过字体大小和颜色直观展示词语频率，帮助快速识别关键主题。文章详细讲解了在R语言中使用Wordcloud和Wordcloud2包创建词云图的方法，包括安装、基本使用、参数调整（形状、颜色、布局）等。并以生物信息学文献分析为例，演示了从文本提取到词云生成的完整流程。词云图作为一种有效的文本可视化工具，能够简化复杂数据的理解，增强分析效率。
2025-05-26 10:16:56
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原创 2025.05.21【直方图】直方图绘制技巧解析
它将数据分组到连续的、不重叠的区间（或“箱”）中，并以条形图的形式显示每个区间内的数据点数量。通过本文，你将学习到如何选择合适的直方图样式，以及如何调整参数以优化图形的展示效果。无论你是生物信息学领域的新手，还是希望提高数据可视化技能的专业人士，本文都将为你提供一个实用的指南。在生物信息学中，直方图是研究一个或多个变量分布的有力工具，它能够帮助我们理解数据的频率分布情况。📚 我承诺，将持续为您带来深度与广度兼具的生物信息学内容，让我们一起在知识的海洋中遨游，发现更多未知的奇迹。绘制了表达量分布的直方图。
2025-05-21 10:12:19
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原创 2025.05.21【Scatter】散点图绘制技巧与案例
散点图是一种以平面直角坐标系为基础的图形表示方法，用于展示两个数值变量之间的关系。在散点图中，每个数据点的位置由其在两个变量上的值决定，横坐标（X轴）代表一个变量的值，纵坐标（Y轴）代表另一个变量的值。我们可以通过color和size参数来自定义点的颜色和大小。这里，将气缸数转换为因子类型，并为每个因子级别分配不同的颜色。size = 3设置了点的大小。
2025-05-21 10:11:03
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原创 2025.05.20【Density】密度图绘制
密度图通过平滑曲线展示数据点的分布情况，有助于我们理解数据的分布特征。在R中，ggplot2包提供了强大的功能来创建密度图，通过函数实现。该函数自动计算数据的核密度估计，并绘制平滑曲线。我们可以调整密度图的参数来自定义图表的外观。调整带宽（Bandwidth）：带宽控制曲线的平滑程度。较小的带宽会产生更尖锐的峰值，而较大的带宽会使曲线更加平滑。geom_density(adjust = 0.5) # adjust参数用于控制带宽添加填充颜色：使用fill参数为不同的数据组添加不同的颜色。
2025-05-20 09:55:39
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原创 2025.05.20【Treemap】树图数据可视化技巧
Treemap 是一种树状图，它将数据组织成树状结构，并以矩形的形式展示出来。每个矩形代表树中的一个节点，节点的大小（面积）与其值成正比。这种图表非常适合展示层次数据，因为它可以直观地显示不同层级之间的关系和相对大小。treemap函数提供了许多参数，允许我们自定义 Treemap 的外观和行为。例如，我们可以设置颜色、标签和层次深度等。# 自定义 Treemappalette = "Blues", # 设置颜色方案fontsize.title = 14, # 设置标题字体大小。
2025-05-20 09:34:27
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原创 2025.05.19【Barplot】柱状图的多样性绘制
文章介绍了如何在R语言中使用barplot函数创建不同类型的条形图，并展示了如何通过自定义颜色、边框和添加文本标签来增强图表的表现力。首先，文章从基础的单一变量条形图入手，逐步扩展到堆叠条形图和分组条形图，说明这些图表在生物信息学中用于比较不同样本或条件下基因表达量的有效性。接着，文章详细讲解了如何通过调整参数（如beside、col、border等）来定制条形图的外观，以及如何在图表中添加数值标签。最后，文章强调了掌握这些绘图技巧对于生物信息学研究人员的重要性，帮助他们更直观地解读复杂数据集。通过这些步骤
2025-05-19 23:20:19
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原创 2025.05.19【Connectedscatter】连接散点图详解
本文介绍了如何使用R语言中的ggplot2包创建连接散点图（Connected Scatter Plot），并探讨了其在生物信息学中的应用。连接散点图通过在散点图中添加连接线，能够清晰地展示数据点随时间或序列变化的趋势，特别适用于分析基因表达等随时间变化的生物信息数据。文章详细讲解了如何安装和加载ggplot2包、创建示例数据集、绘制连接散点图以及自定义图表样式。此外，还展示了如何将这种图表应用于实际的基因表达数据集，帮助读者更好地理解和分析数据。最后，文章鼓励读者点赞、关注并参与交流，以共同探索生物信息学
2025-05-19 23:16:21
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原创 2025.05.14【Cartogram】制图新风向：Cartogram绘制技巧
Cartogram是一种通过调整区域几何形状来传达数值信息的地图表示方法，特别适用于生物信息学中的数据可视化。在R语言中，使用cartogram包可以轻松创建这种图表，展示如疾病发病率或基因变异频率等地理分布数据。Cartogram的优势在于其直观性和信息丰富性，能够通过改变区域大小反映数据的重要性，但也存在失真和解释困难的局限性。通过具体示例，文章展示了如何在R中准备数据、创建和绘制Cartogram，并强调了其在生物信息学中的实际应用价值。Cartogram作为一种强大的可视化工具，为理解和分析复杂数据
2025-05-14 10:47:19
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原创 2025.05.14【Sankey】Sankey图绘制秘籍
Sankey图是一种用于展示不同实体间流动的直观工具，广泛应用于生物信息学等领域。通过矩形或文本表示节点，箭头或弧线表示流动，Sankey图能清晰展示系统中的主要节点及其相互作用。在R语言中，networkD3包是绘制Sankey图的首选工具，支持自定义节点和链接颜色、宽度等。文章详细介绍了如何在R中绘制Sankey图，包括数据准备、绘图步骤及自定义选项，并以基因表达数据为例展示了实际应用。Sankey图在生物信息学中具有重要价值，能有效帮助分析和理解复杂系统中的流动模式。
2025-05-14 10:45:11
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原创 2025.04.25【Heatmap】热图绘制技巧与参数解析
热图是一种数据可视化技术，它通过颜色的变化来表示数据的大小或密度。在生物信息学中，热图常用于展示基因表达数据、蛋白质相互作用网络等。每个单元格的颜色深浅代表了相应数据点的数值大小。# 自定义颜色方案。
2025-04-25 10:41:29
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原创 2025.04.24【3D】3D绘图入门指南
3D绘图是一种数据可视化技术，它通过在三维空间中展示数据点来提供更丰富的视觉信息。这种技术可以帮助我们理解数据的深度和层次结构，尤其是在处理复杂的生物信息学数据时。我们可以通过调整视图参数来自定义图表的视角。# 自定义视图在这个例子中，view3d函数用于调整视图参数。theta和phi参数用于设置视角的角度，fov参数用于设置视场角，zoom参数用于设置缩放级别。
2025-04-24 17:13:35
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原创 2025.04.23【探索工具】| STEMNET：高效数据排序与可视化的新利器
在生物信息学领域，分析和处理大规模数据集是研究者们面临的日常挑战。STEMNET工具应运而生，旨在提供一个强大的平台，用于探索和分析单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据。这一工具的核心价值在于其能够揭示细胞状态的异质性和动态变化，从而为研究人员提供深入的生物学见解。STEMNET通过结合多种算法和数据可视化技术，使得复杂的数据分析流程变得简洁而高效。STEMNET的核心功能：STEMNET能够对单细胞数据进行排序，揭示细胞状态的异质性和动态变化。
2025-04-23 11:11:06
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原创 2025.04.23【Treemap】树状图数据可视化指南
Treemap 的一个强大之处在于它的可定制性。我们可以调整颜色、标签和其他视觉元素来增强图形的信息表达能力。
2025-04-23 11:04:43
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原创 2025.04.22【Sankey】流图分析技巧与应用
networkD3包提供了多种选项来自定义Sankey图的外观，包括节点的颜色、宽度、字体大小等。# 自定义节点颜色# 更新Sankey图# 打印更新后的Sankey图这段代码将为每个节点设置不同的颜色，使图表更加直观和易于理解。
2025-04-22 15:52:16
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原创 2025.04.21【Cartogram】| Cartogram制图流程
Cartogram是一种地图制图技术，它通过改变地图上区域的大小来反映某个变量的数值大小。这种技术使得地图不仅仅是地理位置的展示，更是数据信息的直观表达。在生物信息学中，我们经常需要分析和展示不同地区的生物标记物分布情况，Cartogram提供了一种有效的视觉工具。cartogram包还允许我们自定义Cartogram的外观。例如，我们可以设置颜色、添加标题等。# 自定义颜色和标题main = "生物标记物浓度分布")
2025-04-21 14:18:56
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原创 2025.04.20【Lollipop】| Lollipop图绘制命令简介
Lollipop图是一种将条形图转换为线条和点的图表，用于展示数值型和分类型变量之间的关系。这种图表在生物信息学中特别有用，因为它可以清晰地展示基因表达水平与特定条件或组别之间的关系。在R语言中，我们可以通过多种方式创建Lollipop图，每种方法都有其特定的代码实现。本文将介绍几种不同的R代码示例，帮助你理解Lollipop图的构建过程，并提供实际的代码，以便你能够将这些图表应用到自己的生物信息学数据分析中。通过这些示例，你将学习如何调整Lollipop图的样式，以及如何根据数据的特点选择合适的图表类型。
2025-04-21 14:17:42
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原创 2025.04.19【Chord diagram】| 弦图绘制技巧大全
弦图是一种用于展示实体间相互关系的图形表示方法。它将一组实体（节点）排列在一个圆周上，并通过连接这些节点的弧线（链接）来展示它们之间的流动或关系。这种图形特别适合于展示循环数据或者网络数据中的连接关系。接下来，我们将学习如何自定义弦图的外观，包括节点的颜色、标签、弧线的宽度等。# 自定义节点的颜色和标签在这个例子中，我们为每个节点指定了不同的颜色，并添加了标签。
2025-04-19 23:11:48
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原创 2025.04.19【Spider】| 蜘蛛图绘制技巧精解
Spider/Radar图表是一种特殊的图表类型，它通过从中心点向外延伸的轴来展示多个变量的数据。每个轴代表一个变量，而数据点则沿着这些轴绘制。这种图表特别适合于展示一组变量的相对重要性或比较不同个体或组在多个维度上的表现。fmsb库允许你自定义Spider/Radar图表的许多方面，包括轴的标签、颜色、图例等。你可以通过修改pcol和pfcol。
2025-04-19 23:11:14
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原创 2025.04.18【数据修复】DCA：高效缺失值插补工具解析
在生物信息学领域，数据分析是一个复杂且耗时的过程。DCA（Differential Correlation Analysis）工具是一个专门设计来识别和分析差异相关性的统计工具。它能够帮助研究者从大量的生物医学数据中，发现变量间的相关性变化，这对于理解复杂疾病的分子机制至关重要。DCA工具通过计算和比较不同样本或条件下变量间的相关性，揭示了数据背后的生物学意义。DCA工具的工作原理DCA工具的工作原理基于统计学中的相关性分析，通过计算变量间的相关系数来衡量它们之间的线性关系。
2025-04-18 10:40:57
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原创 2025.04.18|【Map】地图绘图技巧全解
通过上述步骤，我们学习了如何在R语言中使用不同的地图样式来创建静态和交互式地图。这些地图样式在生物信息学中尤其有用，可以帮助我们理解基因表达、疾病分布、物种多样性等数据的空间模式。希望这篇文章能够帮助你快速上手R语言的地图绘制功能，将复杂的空间数据转化为直观的地图可视化，从而更深入地分析和解释生物信息数据。如果您觉得这篇文章对您有所帮助，或者激发了您对生物信息学的兴趣，我诚挚地邀请您：🔔 关注我的账号，不错过每一次知识的分享和探索的旅程。
2025-04-18 10:39:24
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原创 2025.04.17【Stacked area】| 生信数据可视化：堆叠区域图深度解析
堆叠面积图是一种非常适合展示随时间变化的数据的图表类型。它通过将不同群体的数据堆叠在一起，使得我们可以同时观察到总体趋势和各个群体的贡献。这种图表类型在展示多个变量随时间变化时特别有用，因为它可以清晰地展示每个变量对总体的贡献。
2025-04-17 21:21:33
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原创 2025.04.17【Dendrogram】生信数据可视化：Dendrogram图表详解
树状图（Dendrogram）是一种树形结构的图表，用于展示层次聚类的结果。在这种图中，每个节点代表一个数据点或数据点的集合，而分支则表示这些数据点之间的相似性或距离。通过调整不同的参数和方法，可以生成不同样式的树状图，以更好地揭示数据的层次结构和聚类信息。我们可以自定义树状图的样式，例如改变颜色、添加标签等。plot(dend, main = "自定义样式的树状图")这里我们添加了物种标签，并设置了分支的颜色为蓝色。
2025-04-17 21:10:01
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原创 2025.04.16【GroupedandStackedbarplot】生信数据可视化技法
通过掌握堆叠条形图和分组条形图的绘制方法，我们可以更有效地传达我们的研究成果。例如，堆叠条形图适用于展示总量和各部分的分布，而分组条形图适用于比较不同子组之间的数值差异。📚 我承诺，将持续为您带来深度与广度兼具的生物信息学内容，让我们一起在知识的海洋中遨游，发现更多未知的奇迹。：为图表添加必要的注释和标签，以便观众可以快速理解图表的内容和含义。🔔 关注我的账号，不错过每一次知识的分享和探索的旅程。
2025-04-17 21:09:23
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原创 2025.04.15【Connection】| 生信数据可视化：连接图绘制指南
连接地图是一种数据可视化技术，用于展示不同地理位置之间的连接关系。在生物信息学中，这种地图可以用来展示不同样本或数据点之间的空间关系，例如，不同地区的疾病爆发点、物种分布等。连接地图通过绘制大圆航线来表示两点间的最短路径，这种航线是球面上两点间的最短路径，因此在地图上呈现为圆润的线条。你可以通过调整ggplot2。
2025-04-15 08:33:41
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原创 2025.04.15【技术探索】| ZINB-WaVE：降维与归一化的模拟分析利器
在生物信息学领域，特别是在单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据分析中，ZINB-WaVE工具以其独特的优势而备受关注。ZINB-WaVE是一种零膨胀负二项模型(ZINB)的变体，它专门设计用于处理单细胞数据中的稀疏性问题。这种稀疏性表现为大量的零值，这在传统的统计模型中往往被忽视。ZINB-WaVE通过引入额外的零膨胀参数来解决这一问题，从而更准确地模拟和分析scRNA-seq数据。该工具的开发，为研究人员提供了一种强大的方法来识别和解释单细胞实验中的基因表达模式。
2025-04-15 08:31:51
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