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(

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? 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

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

R绘图命令分为三种类型: 高级绘图命令在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴,标签,标题等等. 低级画图命令会在一个已经存在的图上加上更多的图形元素,例如额外的点,线和标签. 交互式图形命令允许你交互式的用定点设备(如鼠标)在一个已经存在的图上添加图形信息或者提取图形信息. 基本图库graphics包: 高级绘图函数: plot函数: 这个函数主要用来画散点图. 因为plot() 函数默认启动一个新的页面,所以你需要禁止该操作,因此设定选项newpage = FALSE. plot(x,

前言: 在前面介绍了R的基础入门语法之后,现也将最近整理好的一些R的基础绘图实例提供给需要的朋友参考.(温馨提示:代码慎用!按照本博文实例进行练习的话最好能做到举一反三.代码多敲方为上策,切不可隔岸观火!) #基础R绘图 x <- : y <- + x* windows(,);plot(y) #默认情况绘制散点图type="p" windows(,);plot(y,type="l") #"l"即 line首字母 #正态分布随机数图 x

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

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

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

相信很多人都看到过上面这种方块图,有点像"华夫饼图"的升级版,也有点像"热图"的离散版.我在一些临床多组学的文章里面看到过好几次这种图,用它来展示病人的临床信息非常合适,我自己也用R包或者AI画过类似的图.今天给大家演示一下,如何用ggplot2里面的geom_tile函数画这种图. 先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄.性别.症状.是否有RNA-seq和WES测序等信息. library(ggplot2) library(tidyverse) l

线图是由折线构成的图形,线图是把散点从左向右用直线连接起来而构成的图形,在以时间序列为x轴的线图中,可以看到数据增长的趋势. geom_line(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, ...) 线图中的常用参数: group:线的分组 alpha:线的透明度

箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值.下四分位数.中位数.上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况.箱线图能够显示出离群点(outlier),离群点也叫做异常值,通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值. 箱线图提供了识别异常值的一个标准: 异常值通常被定义为小于 QL - l.5 IQR 或者 大于 Qu + 1.5 IQR的值,QL称为下四分位数, Qu称为上四分位数,IQR称为四分位数间距,是Qu上四分位数和QL下四分位数之差,其间包括了全部观察值的一半. 箱线图的各个组成部分的

当我们在绘制散点图的时候,可能会遇到点特别多的情况,这时点与点之间过度重合,影响我们对图的认知.为了更好地反映特征,我们可以加上点的密度信息,比如在原来散点所在的位置将密度用热图的形式呈现出来,再比如在主图的边缘加上直方图等来反映密度.具体实现如下: 先导入数据,除了ggplot2,还有一个ggExtra包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(ggExtra) df=read.table("20191126P31_HTODemux_CiteFu

散点图用于描述两个连续性变量间的关系,三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示,多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示. 一,添加了最佳拟合曲线的散点图 使用基础函数plot(x,y)来绘制散点图,其中x和y是数值型向量,代表着图形中的点(x,y) attach(mtcars) plot(wt,mpg, main='Basic Scatter plot of MPG vs Weight', xlab='Car Weight(1bs/1000)', ylab='Miles Per G

一,布局 R绘图所占的区域,被分成两大部分,一是外围边距,一是绘图区域. 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置.比如oma=c(4,3,2,1),就是指外围边距分别为下边距:4行,左边距3行,上边距2行,右边距1行.很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向.这里的行是指可以显示1行普通字体.所以当我们使用mtext中的line参数时,设置的大小就应该是[0,行数)的开区间.当我们使用mtext在外围边距上书写内容时,设置mtext中的outer=TRUE即可. 绘图区域可使用par(

COS论坛里面经常会遇到的一个问题就是绘图时中文字体怎么解决.最初,一个流行的方法是使用family = "GB1",但一般这样做出来的图比较难看,而且并没有完全解决问题.后来发现了Cairo包,喜大普奔,但后来又发现它选字体的时候不太明确,也就是说我不知道怎样才能选中我想要的那个字体.再然后,Winston Chang写了extrafont包,功能很完善,但需要系统里面安装Ghostscript.我是懒人,不想花时间在配置Ghostscript上,于是写了一个叫做showtext的包

在R语言中,对于图中的点来说,有很多种坐标系来进行定位 举个例子: par(omi = c(1, 1, 1, 1), mai = c(1, 1, 1, 1), mfrow = c(1, 2)) plot(1:5) box(which = "plot", col = "red", lwd = 2) box(which = "figure", col = "red", lwd = 2) plot(1:5) box(which =

在R语言的基础绘图系统中,有plot, figure, outer, inner 共4种边框: 这四种边框实际上明确了整个绘图设备的布局 1) outer,  当我们声明一个绘图设备的时候,outer 指的就是这个设备上,下,左,右4个边框 代码示例: plot(1:5) box(which = "outer", col = "red", lwd = 10) 生成的图片如下: 可以看到 outer 边框为整个绘图设备最外圈的边框 2) inner : outer 是

解决方案有好几种: 网页版,无脑绘图,就是麻烦,没有写代码方便 极简版,gplots::venn 文艺版,venneuler,不好安装rJava,参见Y叔 酷炫版,VennDiagram 特别注意: 目前主流的韦恩图都只支持5个类别,多了不能使用韦恩图. UpSet某种程度上可以显示多于5个类别,但是结果不是很直观,不推荐. library(ComplexHeatmap) m = make_comb_mat(venn.list) UpSet(m) 1. 网页版的就不说了,非常简单,直接输入数据就

R软件作图学习,首先为了体验方便,我使用的R中MASS包中的自带数据集,首先加载该包 > library(MASS) 加载数据集,该数据集事保险数据统计 > data("Insurance") > dim(Insurance) 查看数据的的行列元信息,发现是65行,5列 [1] 64  5 定义一个元信息的变量用于显示的需要 > var=c("District","Age") > Insurance[20:25,va