堆叠小提琴图单细胞测序

2024-09-03

单细胞分析实录(8): 展示marker基因的4种图形（一）

今天的内容讲讲单细胞文章中经常出现的展示细胞marker的图:tsne/umap图.热图.堆叠小提琴图.气泡图,每个图我都会用两种方法绘制. 使用的数据来自文献:Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma. 去年7月发表在Cell Re

基于单细胞测序数据构建细胞状态转换轨迹(cell trajectory)方法总结

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两

Python图表数据可视化Seaborn：2. 分类数据可视化-分类散点图|分布图（箱型图|小提琴图|LV图表）|统计图（柱状图|折线图）

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp

单细胞测序技术(single cell sequencing)

单细胞测序技术(single cell sequencing) 2018-03-02 11:02 来源: 一呼百诺点击次数:6587关键词: 前言单细胞生物学最近几年是非常热门的研究方向.在这一领域中,最前沿的则是单细胞测序技术.传统测序方法一次处理成千上万个细胞,得到的变异水平也是成千上万个细胞的平均后水平.但是,就如同世界上没有完全相同的两片树叶一样,没有两个细胞是完全相同的.所以,单细胞测序对于研究单个细胞就显得至关重要. 单细胞测序可以揭示出每个细胞独特的微妙变化,甚至可以

人工智能-机器学习之seaborn（读取xlsx文件，小提琴图）

我们不止可以读取数据库的内容,还可以读取xlsx文件的内容,这个库有在有些情况还是挺实用的首先我们想读取这个文件的时候必须得现有个seaborn库下载命令就是: pip install seaborn 我写了个案例, 就是把读取的内容在小提琴图上显示出来,还有在对比柱形图上显示出来 #导报 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns if __n

使用seaborn制图（小提琴图）

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置风格,seaborn有5种基本风格,context表示环境 sns.set(style="white", context="notebook") # 处理中文问题 sns.set_style('whitegrid', {'font.sans-serif':['simhei',

Highcharts 基本区域图；Highcharts 使用负数区域图；Highcharts 堆叠区域图；Highcharts 百分比堆叠区域图

Highcharts 基本区域图配置 chart chart.type 配置项用于设定图表类型,默认为 "line",本章节我们使用 'area'. var chart = { type: 'area' }; 实例文件名:highcharts_area_basic.htm <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Highcharts 教程 | (runoob.co

R语言学习 - 箱线图（小提琴图、抖动图、区域散点图）

箱线图箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义. 下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

多变量分析绘图（hue参数）以及盒图和小提琴图

1,函数stipplot() stipplot()函数用来画散点图,其x轴是离散型的变量直接上代码 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset("tips") #seaborn内置数据集,DaraFram类型 sns.stripplot(x=&qu

单细胞测序|单细胞基因组|单细胞转录组|Gene editing|

单细胞测序单细胞基因组学测量理由是单细胞的时间空间特异性. Gene expression&co-expression 比较正常cell与疾病cell,正常organ与疾病organ,看出偏差. 分离单细胞,破碎细胞,RNA逆转录,测量cDNA. Eg:BAC扩增,可以实现bias很小的的genome,genome质量高. Eg:对sperm cell进行single cell, Eg:oocyte与sperm结合后,可以对过程中丢弃的部分进行single cell. 如果父源或母源中任何一

seaborn分类数据可视化：散点图|箱型图|小提琴图|lv图|柱状图|折线图

一.散点图stripplot( ) 与swarmplot() 1.分类散点图stripplot( ) 用法stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None,size=5, edgecolor="gray", linewidth=0, ax=None, **kw

seaborn学习笔记（四）：箱型图、小提琴图

html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } body { margin: 0 } article, aside, details, figcaption, figure, footer, header, hgroup, main, menu, nav, section, summary { display: block } audio, canvas, p

scRNA-seq单细胞测序数据分析工具汇总

本文总结自一篇综述: Computational approaches for interpreting scRNA-seq data 单细胞分析分为两个层次: cell level gene level Tools for the visualization and clustering of cells. Tools for the ordering of cells & bifurcation/branch identification Tools for gene-level analy

echarts_部分图表配置_堆叠折线图

echarts基本图表使用: 1.获取包裹元素(var myChart = echarts.init(document.getElementById('thisId'));)2.设置option(option={...})3.使用设置好的option显示图表(myChart.setOption(option);) 废话不多讲上图: function ZX_bottom (thisId,titleName){ var myChart = echarts.init(document.getEleme

单细胞分析实录(9): 展示marker基因的4种图形（二）

在上一篇中,我已经讲解了展示marker基因的前两种图形,分别是tsne/umap图.热图,感兴趣的读者可以回顾一下.这一节我们继续学习堆叠小提琴图和气泡图. 3. 堆叠小提琴图展示marker基因相比于其他可视化形式,小提琴图可以更直观地展示某一类亚群的某一个基因的表达分布情况.我的marker基因一共选了12个,下面来画图: Seurat内置的VlnPlot函数可以直接画, library(xlsx) markerdf2=read.xlsx("ref_marker2.xlsx",

单细胞RNA测序技术之入门指南

单细胞RNA测序技术之入门指南 [字体: 大中小 ] 时间:2018年09月12日来源:生物通编辑推荐: 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 以往,研究人员通常利用RNA测序(RNA-seq)来检测样本中的所有RNA转录本,以发现新型RNA

单细胞转录组测序技术(scRNA-seq)及细胞分离技术分类汇总

单细胞测序流程(http://learn.gencore.bio.nyu.edu) 在过去的十多年里,高通量测序技术被广泛应用于生物和医学的各种领域,极大促进了相关的研究和应用.其中转录组测序(RNA-seq)被广泛应用于测定和描绘各类物种的基因或转录本的表达情况.但传统的转录组测序技术(bulk RNA-seq)是基于群体细胞,每个样本包含成千上万个细胞,所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平,从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性.近年来,单细胞转录组测序(single-cell RNA-

单细胞转录组测序数据的可变剪接(alternative splicing)分析方法总结

可变剪接(alternative splicing),在真核生物中是一种非常基本的生物学事件.即基因转录后,先产生初始RNA或称作RNA前体,然后再通过可变剪接方式,选择性的把不同的外显子进行重连,从而产生不同的剪接异构体(isoform).这种方式,使得一个基因可产生多个不同的转录本,这些转录本分别在细胞/个体分化发育的不同阶段,在不同的组织中有各自特异的表达和功能,从而极大地丰富了编码RNA和非编码RNA种类和数量,进而增加了转录组和蛋白质组的复杂性. 可变剪接主要有以下五种常见的形式: 1

ECharts折线图堆叠设置为不堆叠的方法

下图是ECharts折线图堆叠的官方源码,设置折线图不堆叠只需要将每一个stack的值设置为不一样的名称或者将stack属性删除即可. option = { title: { text: '折线图堆叠' }, tooltip: { trigger: 'axis' }, legend: { data:['邮件营销','联盟广告','视频广告','直接访问','搜索引擎'] }, grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel:

单细胞 RNA-seq 10X Genomics

单细胞流程跑了不少,但依旧看不懂结果,是该好好补补了. 有些人可能会误会,觉得单细胞的RNA-seq数据很好分析,跟分析常规的RNA-seq应该没什么区别.今天的这篇文章2015年3月发表在Nature Genetics Review上,专门说明了一下单细胞RNA测序数据在数据分析和计算上的挑战(虽然已经过去1年多了,这里指出的问题和挑战仍然是不过时的,至于这些问题和挑战现在是不是完美解决了,这里就暂且先不讨论了.). 主要说了以下问题: 1. 单细胞RNA测序 (single cell RNA

堆叠小提琴图单细胞测序

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