R語言可視化常用代碼

R語言繪圖系列：在不確定將圖例添加在什么位置時(shí)，可使用 locator函數(shù) 。 locator()函數(shù)可以定位圖上的點(diǎn)。運(yùn)行l(wèi)ocator函數(shù)之后在圖上隨便點(diǎn)一個(gè)點(diǎn)，點(diǎn)擊finish就會(huì)返回剛剛那個(gè)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。

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methods還有其他的方法，如glm：廣義線性模型；losses：純粹平滑；gam：廣義加性模型等等（lm和glm最常用）geom_hline繪制水平線，geom_vline繪制垂直線。xintercept和yintercept是截距，slope是斜率。

R語言繪圖系列：在ggplot2中，坐標(biāo)軸不是一個(gè)幾何對(duì)象，而必須要由標(biāo)度函數(shù)scale來進(jìn)行調(diào)節(jié)。

【R語言】解決GO富集分析繪圖,標(biāo)簽重疊問題

最近有粉絲反映說，利用clusterProfiler這個(gè)包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。氣泡圖 柱形圖 這個(gè)圖別說美觀了，簡(jiǎn)直不忍直視。經(jīng)過我的認(rèn)真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關(guān)。

但是該方法存在一個(gè)很大的問題，那就是當(dāng)x軸標(biāo)簽數(shù)量很多時(shí)，那么就無法通過這樣的方法進(jìn)行解決了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以調(diào)大畫布，那么反過來，我們也可以調(diào)小x軸標(biāo)簽字體。

最近小Q在做自然選擇分析，分析完之后簡(jiǎn)單粗暴的對(duì)候選基因做了富集分析，并做了展示，比起氣泡圖，我模仿了另一種作圖方式，顯示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R語言畫富集分析示意圖（非氣泡圖）。

在是否需要構(gòu)建的問題上，我看到徐洲更在 功能注釋后如何做富集分析 中提到 “你不需要構(gòu)建Orgdb，因?yàn)镺rgdb的用途是進(jìn)行基因編號(hào)和GO/KEGG的轉(zhuǎn)換。

單細(xì)胞富集分析我最常用的是 分組GSVA ，但最近用到了GO分析，就復(fù)習(xí)一下GO和KEGG富集分析及繪圖。載入無比熟悉的pbmc.3k數(shù)據(jù)集 (已注釋好，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備見 monocle )pbmc3k數(shù)據(jù)集只有1個(gè)樣本，沒辦法區(qū)分HC和病例組。

GO富集的根本問題在于一個(gè)基因?qū)?yīng)的GO term有多個(gè)，一個(gè)term對(duì)應(yīng)多個(gè)gene，同時(shí)還有層級(jí)關(guān)系。這樣導(dǎo)致如果一個(gè)term顯著富集，那和它共享很多基因的term也會(huì)顯著富集。

什么叫R語言數(shù)據(jù)可視化

簡(jiǎn)稱 geoms ，代表你在圖中實(shí)際看到的東西：點(diǎn)、線、多邊形等等。 統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)換，簡(jiǎn)稱 stats ，總結(jié)數(shù)據(jù)：例如，裝箱和計(jì)數(shù)觀察，以創(chuàng)建一個(gè)直方圖，或擬合一個(gè)線性模型。

數(shù)據(jù)分析區(qū)別于數(shù)據(jù)挖掘的第一點(diǎn)就是數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)可能來源于各種渠道，數(shù)據(jù)庫(kù)、信息采集表、走訪等等各種形式的數(shù)據(jù)，只要是和分析目標(biāo)相關(guān)，都可以收集。而數(shù)據(jù)挖掘則偏向于數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的讀取。

數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。

當(dāng)前名稱：r語言做go可視化 r語言可視化及作圖
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