ggplot2版本曼哈顿图

2024-11-09

ggplot2|玩转Manhattan图-你有被要求这么画吗？

本文首发于“生信补给站”,ggplot2|玩转Manhattan图-你有被要求这么画吗?更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图进行绘制. 由于Manhattan点太多,后期AI/PS修改的话难度有点大,如果可以“个性化”绘制的话那是极好的! 一载入R包,数据 1)载入数据处理的tidyverse包,使用qqman中gwasResults示例数据集 #载入R包#install.pac

扩增子图表解读4曼哈顿图：差异分类级别Taxonomy

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

R语言画全基因组关联分析中的曼哈顿图（manhattan plot）

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(

GWAS: 曼哈顿图，QQ plot 图，膨胀系数（ manhattan、Genomic Inflation Factor）

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

GWAS | 全基因组关联分析 | Linkage disequilibrium (LD)连锁不平衡 | 曼哈顿图 Manhattan_plot | QQ_plot | haplotype phasing

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

如何利用R包qqman画曼哈顿图？

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

如何画出高级感的曼哈顿图，Manhattan++工具介绍

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

R语言与医学统计图形-【33】生存曲线、森林图、曼哈顿图

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

用 ggplot2 在同一个图上画多条颜色不同的线

假如数据格式是这样: day 邓文迪微博城管0 0.0 9.262970888519191E-4 0.01 0.0 0.0014477585501346314 0.02 0.0 0.0010537133405673631 0.03 0.0 0.001019433865726601 1.640094753065665E-44 0.0 0.0011060571441833288 0.05

ggplot2绘制概率密度图

以下绘图以Weibull分布(韦伯分布.威布尔分布)为例关于Weibull分布(韦伯分布.威布尔分布),请参考本人博客http://www.cnblogs.com/wwxbi/p/6141501.html library(ggplot2) # 这里的d和y都有大小顺序 d<- seq(0, 5, length.out=10000) y<-dweibull(d, shape=5, scale=1, log = FALSE) df<-data.frame(x=d,y) ggplot(df,

一张关于docker版本的图

今天安装了windows内测版的docker,的确是是把vitualbox换成了hyper-v,如左图,server的os 还是linux.不过之前在nanoserver上装的docker 也的确是原生的windows版本如右图 sever的 os是windows. 附 :windows docker 内测版相关网站https://beta.docker.com windows server docker的相关网站https://msdn.microsoft.com/virtualizati

一张Windows版本发展图——纪念XP服役13你年

88年的人,接触PC十几年.第一次真正开始学习PC是在小学四年级的电脑兴趣班上,那时候好多事情还历历在目.那些年,神秘的DOS,向里面输入一些自己都不懂得命令,出现的场景让一个少年内心砰砰直跳.一个"win"命令,居然进入图形化操作界面——最初的Windows3.x,一个运行在DOS之上的伪操作系统.其后又接触了Windows95和Windows98,大部分的Windows操作知识都是在这个时期掌握的.期间还出现了Windows97和WindowsMe,不过似乎都是短命的家伙.02年的

echarts版本折线图

1.效果如下: 绘制折线图,应该算是说echarts中使用最简单也算使用频率最高的一种功能了吧.根据官网列子能找出规律,只是有些属性对于初接触者来说,会有点陌生,不过仔细阅读一下还是不难找出窍门滴~~~ 完整代码(仅供参考): <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>折线图</title> <script src=

R语言 ggplot2 画平滑图

library(splines) library(ggplot2) dt1 <- structure(list(Age = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("o80", "u80"), class = "factor"), NoP = c(47L, 5

ggplot2绘制多图

参考链接:http://www.cnblogs.com/nxld/p/6065237.html ggplot2.multiplot是一个易于使用的功能,将多个图形在同一页面上使用R统计软件和GGPLOT2绘图方法.这个功能是从easyGgplot2包. 安装并加载easyGgplot2包,easyGgplot2 软件包可以安装如下: install.packages("devtools") library(devtools) install_github("easyGgplo

Spring Cloud常用组件及各组件版本对应关系图

Spring Cloud常用组件: 架构图: 版本对应关系:

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Linux版本分支图

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分布式版本控制系统Git——图形化Git客户端工具TortoiseGit

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