1.在linux中安装好R 2.准备好画曼哈顿图的R脚本即manhattan.r,manhattan.r内容如下: #!/usr/bin/Rscript #example : Rscript plot_manhatom.r XXX.assoc XXX.pdf argv <- commandArgs() #define the function to plot the manhatton and quantitle-quantitle plot plot_manhatton<-function(

曼哈顿图 Manhattan Plot 曼哈顿图本质上是一个散点图,用于显示大量非零大范围波动数值,最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点.它得名源于样式与曼哈顿天际线相似(如下图). 近几年,在宏基因组领域,尤其是差异OTU结合分类学结果,采用Manhattan plot展示有非常好的效果,倍受推崇.   曼哈顿图优点 大数据中,即展示数据全貌,又能快速找到目标基因或OTU,同时可知目标的具体位置和分类.显著程度等信息.绝对高端大气,而且还有内涵.   数据坐标轴介绍 以上

画曼哈顿图和QQ plot 首推R包“qqman”,简约方便.下面具体介绍以下. 一.画曼哈顿图 install.packages("qqman") library(qqman) 1.准备包含SNP, CHR, BP, P的文件gwasResults(如果没有zscore可以不用管),如下所示: 2.上代码,如下所示: manhattan(gwasResults) 如果觉得不够美观,考虑添加一下参数: manhattan(gwasResults, main = "Manhat

欢迎来到"bio生物信息"的世界 BMC Bioinformatics前几天发布了一个画曼哈顿图的工具Manhattan++, 这个名字很好理解,Manhattan的升级版. 这个工具与之前画曼哈顿图的工具有什么区别呢. 最大的特点是能将显著的位点以及注释信息显示在曼哈顿图上. 可视化很漂亮,特别有高级感. 好了,以下进入主题,讲讲怎么画这个图. 1 准备需要的输入文件 需要的输入文件有三个,分别是infile, configfile, snpfile infile的文件格式如下: i

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

1.生存曲线 基础包survival+扩展包survminer. survival包内置肺癌数据集lung. library(survival) library(survminer) str(lung) #拟合模型 fit <- survfit(Surv(time,status)~sex,data=lung) #绘制生存曲线 ggsurvplot(fit, pval = TRUE, #添加log rank检验的p值 conf.int = TRUE, #添加置信区间 risk.table = TR

如何利用R包qqman画曼哈顿图? 2017-07-10 lili 生信人 众多周知,R语言提供了各种各样的包,方便实现我们的目的,下面给大家介绍一个可以便捷的画曼哈顿图的包:qqman install.packages(“qqman”)  # 安装包 library(“qqman”)  #加载包 data(package=“qqman”)  # 查看qqman包中的测试数据,此包中包含gwasResults snpsOfInterest 两个测试数据 View(gwasResults)  #查

R语言中有很多现成的R包,可以绘制venn图,但是最多支持5组,当组别数大于5时,venn图即使能够画出来,看上去也非常复杂,不够直观: 在实际的数据分析中,组别大于5的情况还是经常遇到的,这是就可以考虑用花瓣图来进行数据的可视化 比如下面这个例子: 来源于该链接  https://www.researchgate.net/figure/235681265_fig3_The-pan-genome-of-Sinorhizobium-The-flower-plots-and-Venn-diagram

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

###manhattan plots in qqplot2library(ggplot2)setwd("~/ncbi/zm/XPCLR/")read.table("LW.gene.xpclr.position.txt",header=F,sep=',')->ILhead(IL)#V1       V2 V3     V4#1 GRMZM2G059865 1.159389  1   4854#2 GRMZM5G888250 1.159389  1   9882

  1.线图示例 plot()为高水平作图命令,axis().lines().legend()都为低水平作图命令 > rain<-read.csv("cityrain.csv") > plot(rain$Tokyo,type="b",lwd=2, #type ="b"表示即画散点也画直线,lwd设置线宽 + xaxt="n",ylim=c(0,300),col="black", #xaxt

 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

虽然现在JS做报表和图形展示已经非常普遍和漂亮了,但是不能忽略有jfreechart 这样一种东西! 这些翻阅资料,在看以前写的示例时发现了关于jfreechart 的简单示例,不管怎样发上来分享一下! 这个示例使用JSP和Servlet做后台和前台展示,下面有源代码可以直接运行! 生产线型趋势图: package com.xidian.servlet; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.io.*; import j

一.折线图 二.散点图 三.条形图 四.直方图 五.饼图 一.折线图折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 from matplotlib import pyplot as plt x = range(2, 26, 2) y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15] # 设置图片大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=180) # 绘制图形,plot折线图 plt.plot(x, y) # 保存图形

(一)折线图小结 1.设置图片大小(想要一个高清无码大图) # 图大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) 2.保存到本地 # 设置图片大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=180) # 绘制图形,plot折线图 plt.plot(x, y) # 保存图形 plt.savefig("14.png") # 展示图形 plt.show() 3.描述信息,比如x轴和y轴表示什么,这个图表示什么 # 设置x轴的刻度 plt.x

python中绘制2D曲线图需要使用到Matplotlib,Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形,通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. 1. 绘制折线图 plt.plot() 可以用于绘制折线图.只传入一维的散点(n个)p1时,横坐标对应散点的次序,从0到n-1,纵坐标对应散点的值.示例: # -*- coding: utf-8 -*-

概要   本篇记录绘图时填充颜色时的一些常用设置,主要用到了 imshow,fill 函数.   填充图实例   填充的效果图如下: 图 1:渐变色效果图 可根据下方给出的代码进行自定义. #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 6 10:29:22 2019 @author: zk """ import matplotlib.pyplot as

目录 matplotlib应用介绍 一天天气变化图 两小时随机温度图 中文显示问题 个人交往统计图 多人交往统计图 总结 介绍: 举个例子(一天天气变化图): 假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15],将其变成折线图进行展示 在windows中系统中展示的图片如图: 现在来优化代码: 设置图片大小 from matplotlib import pyplot as plt x = range