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利用ggplot2繪制多角圖繪制

2023-05-23 09:18 作者:小云愛生信  | 我要投稿

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今天我們來(lái)利用ggplot2來(lái)進(jìn)行多角圖的繪制,代碼如下:


1.?安裝需要的R包

install.packages(“ggplot2”)


2.?導(dǎo)入需要的R包

library(ggplot2)


3.?示例代碼

代碼合集

  • 【1】lncRNA的拷貝數(shù)變異下游相關(guān)分析

  • 【2】R可視化:ggstatsplot包—科研界的美圖秀秀

  • 【3】隨機(jī)森林算法用于分類預(yù)測(cè)和篩選診斷標(biāo)志物

  • 【4】基于本地Java版GSEA的輸出結(jié)果整合多個(gè)通路到一張圖

  • 【5】基于嶺回歸模型和基因表達(dá)矩陣估算樣本對(duì)藥物反應(yīng)的敏感性

  • 【6】基于R包NMF對(duì)樣本進(jìn)行分型分析

  • 【7】DALEX包用于探索、解釋和評(píng)估模型;分析不同特征變量對(duì)響應(yīng)變量的影響

  • 【8】根據(jù)腫瘤突變負(fù)荷TMB進(jìn)行KM生存分析尋找最佳的cutoff

  • 【9】基于單樣本富集分析算法評(píng)估組織中的免疫細(xì)胞浸潤(rùn)水平

  • 【10】代碼分享│什么?你還在用散點(diǎn)圖來(lái)可視化數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性

  • 【11】代碼分享│診斷列線圖、校準(zhǔn)曲線、決策曲線和臨床影響曲線的構(gòu)建

  • 【12】代碼分享│你了解基因的動(dòng)態(tài)變化模式嗎

  • 【13】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表-復(fù)雜熱圖

  • 【14】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表-火山圖

  • 【15】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表-箱型圖和小提琴圖

  • 【16】代碼分享│深度學(xué)習(xí)-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的構(gòu)建

  • 【17】代碼分享│R可視化:高分文章繪圖之基于RCircos包的多類型圈圖繪制

  • 【18】代碼分享│R可視化:基因與功能之間的關(guān)系--GO功能富集網(wǎng)絡(luò)圖繪制

  • 【19】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表—KM曲線和tROC曲線

  • 【20】代碼分享│R可視化:腫瘤預(yù)后模型之Cox回歸分析后用R語(yǔ)言繪制森林圖

  • 【21】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門圖表—相關(guān)性熱圖和散點(diǎn)圖

  • 【22】代碼分享│生信分析之R語(yǔ)言分析相關(guān)性及可視化的N種風(fēng)格

  • 【23】代碼分享│TCGA數(shù)據(jù)獲取有困難,不會(huì)預(yù)處理,學(xué)習(xí)起來(lái)

  • 【24】代碼分享│機(jī)器學(xué)習(xí)-支持向量機(jī)遞歸特征消除(SVM-RFE)的構(gòu)建

  • 【25】代碼分享│R可視化:對(duì)兩個(gè)矩陣進(jìn)行相關(guān)性可視化分析

  • 【26】GEO數(shù)據(jù)庫(kù)多數(shù)據(jù)集差異分析整合利器RRA,再也不用糾結(jié)去除批次效應(yīng)

  • 【27】你與生信大佬的距離,只差2分鐘搞定預(yù)后模型構(gòu)建和性能評(píng)估

  • 【28】9+SCI純生信,模型構(gòu)建中的“流量明星”,你不得不知的LASSO

  • 【29】手把手教你畫美觀大氣的lasso回歸模型圖,為你的SCI增磚添瓦

  • 【30】R可視化:clusterProfiler包做組間比較GO富集圖

  • 【31】代碼分享|R可視化:復(fù)雜熱圖繪制技巧之熱圖中添加柱狀圖

  • 【32】代碼分享——基于基因突變信息分析腫瘤突變負(fù)荷

  • 【33】代碼分享│富集不到想要的通路?別放棄呀,試試GSEA

  • 【34】代碼分享│還在用PCA做降維聚類嗎?最強(qiáng)降維模型tSNE--你值得擁有

  • 【35】代碼分享│GSVA:原來(lái)功能通路也能做差異分析!

  • 【36】代碼分享│Slingshot:你不知道的單細(xì)胞擬時(shí)序分析還有它

  • 【37】基于基因功能注釋信息挖掘關(guān)鍵作用基因

    【38】基于癌癥分類預(yù)測(cè)的標(biāo)志物特征提取的SVM-RFE分析代碼

  • 【39】依據(jù)表型數(shù)據(jù)基于無(wú)監(jiān)督聚類算法對(duì)研究群體進(jìn)行分層聚類分析

  • 【40】基于穩(wěn)健排序整合算法對(duì)多數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合及可視化

  • 【41】基于基因表達(dá)譜估算樣本免疫基質(zhì)評(píng)分和腫瘤純度

  • 【42】自動(dòng)化繪制LASSO算法回歸模型圖

  • 【43】用于臨床診斷和臨床決策影響的DCA分析

  • 【44】基于樣本預(yù)后生存信息和臨床因素用于評(píng)價(jià)不同模型的一致性指數(shù)軟件

  • 【45】用于探索、解釋和評(píng)估模型的DALEX殘差分析軟件

  • 【46】基于細(xì)菌群落功能豐度結(jié)果進(jìn)行差異功能分析及可視化

  • 【47】基于基因差異分析結(jié)果繪制其在染色體上的分布

  • 【48】利用逐步回歸法篩選特征基因構(gòu)建Cox風(fēng)險(xiǎn)模型分析

  • 【49】基于Immune Subtype Classifier進(jìn)行腫瘤免疫亞型分類

  • 【50】不同物種之間的同源基因名稱轉(zhuǎn)換分析

  • 【51】基于逐步多因素cox回歸篩選預(yù)后標(biāo)記基因并構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型

  • 【52】基于表達(dá)信息挖掘與關(guān)注基因密切相關(guān)的基因

  • 【53】基因組學(xué)基因名稱修正分析

  • 【54】基于Spearman算法構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

  • 【55】基于線性建模方法對(duì)代謝組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合分析

  • 【56】基于lasso回歸模型方法篩選特征基因

  • 【57】基于線性建模方法對(duì)代謝組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合分析

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利用ggplot2繪制多角圖繪制的評(píng)論 (共 條)

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