生信圈图案例分享-d3js

原创 已于 2024-09-26 17:01:46 修改 · 362 阅读 · 0 ·
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于 2024-09-26 16:57:35 首次发布

本人入职于生信公司，具有多年的生信云平台构架和开发经验，对于生信动态图的绘制（比较感兴趣）也有深入研究。

如有兴趣一起研究绘制生信动态图的,或者你有生信图需要实现动态图绘制的可以查看本人资料联系：



主要思想就是用饼图+arc极坐标模式实现4层布局
柱状图在arc中用比例尺控制高度



代码片段：

ggplot2箱式图两两比较_棒棒糖图/柱状图案例教程
weixin_39699163的博客
12-23 1108
Lollipop plot棒棒糖图基本上是一个柱状图，其中柱状图转换为一条线和一个点。它显示了数值变量和范畴变量之间的关系。棒棒糖图表可以使用ggplot2创建:诀窍是将点的geom_point()与茎的geom_segment()结合起来。参见这个基本示例，了解如何继续进行。1Most basic lollipop plot如何用R和ggplot2构建一个非常基本的棒棒糖图表。这篇文章...
gff文件_生信中常见的数据文件格式
weixin_34380085的博客
12-14 1268
TCGA|GEO|文献阅读|数据库|理论知识R语言|Bioconductor| 服务器与Linux前面我们介绍了各种测序技术的原理：illumina、Sanger、第三代和第四代测序技术原理，我们测序得到的是带有质量值的碱基序列fastq格式，参考基因组是fasta格式。⽤⽐对⼯具把fastq格式的序列回帖到对应的fasta格式的参考基因组序列，就可以产⽣sam格式...
生信柱状图案例分享-d3js
zhouyonggo的专栏
09-24 420
本人入职于生信公司，具有多年的生信云平台构架和开发经验，对于生信动态图的绘制（比较感兴趣）也有深入研究。
生信气泡图案例分享-d3js
zhouyonggo的专栏
09-25 242
本人入职于生信公司，具有多年的生信云平台构架和开发经验，对于生信动态图的绘制（比较感兴趣）也有深入研究。
生信热图heatmap案例分享-d3js
zhouyonggo的专栏
09-27 310
对于生信动态图的绘制（比较感兴趣）也有深入研究。本人入职于生信公司，具有多年的生信。
生信线条图line案例分享-d3js
zhouyonggo的专栏
09-26 418
构架和开发经验，对于生信动态图的绘制（比较感兴趣）也有深入研究。本人入职于生信公司，具有多年的生信。
生信散点图(包含置信区间)开发案例分享-d3js
zhouyonggo的专栏
10-18 270
d3js绘制散点图，根据散点和置信区间绘制椭圆（算出中心点，长短半轴，角度等等），并绘制椭圆中心点到当前组的箭头
yy协议源码论坛_还在逛生信论坛？教你用python爬下来！
weixin_39935571的博客
11-21 1031
写在开头：本文爬虫示例网站为 生信坑https://www.bioinfo.info/这是一个有趣且实用的生信学习交流论坛，欢迎大家加入！特别感谢孟叔、刘博和一众学习伙伴对我R语言和生信学习的帮助 : )本文以爬取 生信坑 所有发表帖子的各类相关信息作为小案例可能用到的库：requests, lxml, datetime, time, pymysql, openpyxlRobots协议...
单细胞RNA-seq分析工具汇总
LittleComputerRobot的博客
07-28 890
单细胞RNA-seq分析工具汇总
生信知识点-串讲-富集分析_R生信_生物信息_富集分析_R富集分析_生信分析_
10-02
使用`clusterProfiler`，我们首先需要获取差异表达基因列表，然后执行富集分析，最后绘制富集图和条形图以可视化结果。 以下是一般步骤： 1. **数据准备**：导入基因表达数据和相应的差异表达基因列表。这可能来自...
生信常用分析图形绘制03 -- 富集分析圈图
weixin_45709930的博客
08-12 6170
有了R语言的基础，以及ggplot2绘图基础，我们的的绘制就可以提上日程了！本系列，师兄就开始带着大家一起学习如何用R语言绘制我们自己的各种分析图吧！由于本系列的所有分析代码均为师兄细心整理和详细注释而成的！您的支持是我持续更新的最大动力！......
从零开始的复现论文（一）生信分析----deeploop
m0_57826786的博客
03-25 1170
复现deeploop
微生信 -- 20万+科研用户信赖的生信分析云平台
微生信
08-04 1768
微生信云平台以270多款在线绘图、分析模块为基础，致力于0代码在线分析数据，0代码在线绘制科研图片。让不会写代码的科研工作者，贴贴数据，点点鼠标就能够进行数据分析和科研绘图，沉浸在数据分析和绘图所带来的便捷和喜悦中，助力发文章，发高分文章，为生命科学的发展添砖加瓦。
如何使用步骤简单并可视化的生信分析软件或者平台-sixclock分享
weixin_49533584的博客
12-23 1232
sixoclock运作机制，并结合一个案例展示通过sixoclock处理数据的过程。
方形锂离子电池的三维模型：三维模型有助于准确的评估电芯中的集流体和极耳等对电流、电位以及产热分...
qq__487739278的博客
11-23 370
那个看似简单的金属壳里，电流密度像调皮的孩子到处乱窜，热量在集流体和极耳之间玩起捉迷藏。在热源计算部分有个有趣的发现：极耳区域的电流密度能达到平均值的3倍以上。有意思的是，当电解液扩散系数D_li低于5e-14时，模型预测的析锂风险区域会突然扩大——这种非线性响应用简化模型很容易漏掉。方形锂离子电池的三维模型：三维模型有助于准确的评估电芯中的集流体和极耳等对电流、电位以及产热分布的影响。多数情况下，可以使用一维模型处理电化学，计算局部热源，然后仅使用三维模型进行温度场仿真。验证环节最考验耐心。
MATLAB 基因表达数据处理与可视化全流程案例
最新发布
2501_93482651的博客
11-25 412
（样本数×基因数，维度可达上万），核心需求包括：数据预处理、降维可视化、差异表达分析、聚类分析等。以下是完整可运行的实战案例，涵盖从数据加载到可视化的全流程。（如单细胞RNA-seq、加权基因共表达网络分析WGCNA）的定制化代码，可补充说明，我会进一步细化！首先生成模拟的基因表达数据（或加载真实数据，如GEO数据库下载的。基因表达数据（如RNA-seq、微阵列数据）通常是。若从GEO数据库下载了基因表达数据（
利用面积图探索历史温度的变化趋势
微信知乎搜索HsuHeinrich
11-24 384
以下数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【数据可视化】自动获取～
Python数据分析: 数据可视化入门：Matplotlib基础操作与多坐标系实战
2401_86509639的博客
11-23 797
本文介绍了Python数据可视化库Matplotlib的基础操作与多坐标系绘图方法。主要内容包括：Matplotlib的核心优势与三层结构（后端层、美工层、脚本层），基础绘图五步流程（准备数据、创建画布、绘图、美化细节、显示/保存），以及面向对象(OOP)绘图方法。重点讲解了三种多坐标系创建方式：plt.subplots()规则网格布局、fig.add_subplot()不规则布局和fig.add_axes()自由定位，并通过正弦曲线等示例演示了具体实现。文章适合零基础学习者快速掌握Matplotlib的核
Matplotlib Pyplot 数据可视化完全指南
T20151470的博客
11-24 181
Matplotlib 的 pyplot 模块提供了极其丰富和灵活的数据可视化功能。基础图表类型如线图、散点图、柱状图构成了数据可视化的基础高级布局技巧如多子图、3D 可视化让我们能够创建复杂的仪表板统计可视化工具如箱线图、小提琴图、热力图支持专业的数据分析自定义和交互功能使得图表能够适应各种专业需求掌握这些技术后，你将能够创建从简单探索到复杂演示的各种数据可视化作品，有效传达数据背后的故事和洞察。matplotlib 的强大之处在于其灵活性——几乎可以创建任何你能想象到的图表类型。
类似LEFSE的生信工具，ANCOM-BC用于筛选差异菌群
07-02
在微生物组研究中，识别不同实验条件下显著差异的微生物类群是关键步骤之一。LEfSe（Linear Discriminant Analysis Effect Size）是一种广泛应用的方法，用于发现具有统计学意义和生物学相关性的差异微生物特征[^1]。 除了 LEFSe，还有一些其他生物信息学工具可以实现类似功能，包括 ANCOM-BC（Analysis of Composition of Microbiomes with Bias Correction）。ANCOM-BC 是 ANCOM 的改进版本，专门设计用于解决微生物数据中的组成偏差问题，并提供更准确的统计推断结果[^2]。 ### 差异菌群分析工具特点 #### ANCOM-BC ANCOM-BC 基于 log-ratio 检验方法，通过引入一个偏倚校正项来调整测序深度和文库大小的影响。该方法不仅考虑了丰度的变化，还结合了多重假设检验控制策略（如 FDR 校正），从而提高检测差异微生物类群的准确性[^3]。 ```python # 示例代码：使用 Python 中的 ancombc 包进行差异分析 import pandas as pd from ancombc import run_ancombc # 读取 OTU 表格和元数据 otu_table = pd.read_csv("otu_table.csv", index_col=0) metadata = pd.read_csv("metadata.csv", index_col=0) # 运行 ANCOM-BC results = run_ancombc(otu_table, metadata, group_column="group") print(results.head()) ``` #### 其他工具 1. **DESeq2**： DESeq2 是一种广泛使用的转录组数据分析工具，也可以应用于微生物组数据。它基于负二项分布模型，适用于处理计数型数据并能有效控制批次效应[^4]。 2. **edgeR**： edgeR 同样基于负二项分布，提供了丰富的统计模型选项，适合处理高通量测序数据中的差异表达/丰度分析任务[^5]。 3. **MaAsLin2 (Multivariate Association with Linear Models)**： MaAsLin2 支持多变量建模，能够同时评估多个协变量对微生物丰度的影响，适用于复杂的实验设计[^6]。 4. **ALDEx2 (Analysis of Differential Abundance taking Sequence Depth into account)**： ALDEx2 采用 Dirichlet 多项式模拟，特别关注序列深度对丰度估计的影响，适用于小样本或低丰度物种的分析[^7]。 这些工具各有优劣，选择时应根据具体实验设计、数据特性和研究目标综合考量。例如，如果重点关注微生物组成的相对丰度变化，ANCOM-BC 或 MaAsLin2 可能更为合适；而如果需要处理复杂的协变量影响，则可以优先考虑使用 MaAsLin2 或 DESeq2。
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