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[R语言] R语言主题月第四次任务,晒图拿奥币

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  • TA的每日心情

    2019.9.23 10:01
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    发表于 2019.6.24 19:30:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
    六月即将结束了,R语言主题月开始至今已发布了三次任务,参与人次60+。今天omicshare论坛发布第4个任务,也是R语言主题月最后一次任务啦。



    如果一直是发任务,做题,未免有点枯燥。这一周,咱们来玩点不一样的,只要你发现哪些用R语言绘制的,有趣的,好看的图,都可以拿来分享。比如:


    或者

    参与方式:

    1,顶帖回复
    如果你想看到更多有趣好玩的图表,那么赶紧将这个帖子顶起来让更多人看到。

    2、发图
    将你看过或者自己画过的图表回帖贴上来,能将代码或者数据都贴上来更佳。
    如果有自己想画,但是又不知道如何画的图,也可以发上来,论坛里卧虎藏龙,说不定哪个大佬就直接将代码发给你了。

    3、 投票
    遇到喜欢的图片,可以在帖子下方点击支持投票



    Tips
    1)  凡是分享图片出来的网友都将获得15个奥币的奖励,如果有代码和数据练习,或者说明图表的用法与意义,再加15奥币。
    2)  每个用户可以分享多张图表

    最佳人气奖:另外,我们将单独决出一个最佳人气奖,获得最多支持的图表将获得此殊荣,并奖励30奥币!

    本次任务奖励将在7月2日发放。

    本次任务的奖励已经发布:R语言主题月任务奖励发放

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  • TA的每日心情
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    发表于 2019.6.24 21:50:14 | 显示全部楼层

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    坐看各路大神秀图!
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  • TA的每日心情

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    发表于 2019.6.25 09:13:07 | 显示全部楼层

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    哎呀,来早了
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  • TA的每日心情

    2019.9.23 10:01
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     楼主| 发表于 2019.6.25 09:24:48 | 显示全部楼层

    刚刚好
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  • TA的每日心情

    2019.9.23 10:01
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     楼主| 发表于 2019.6.25 09:25:02 | 显示全部楼层
    jxduanweiwang 发表于 2019.6.24 21:50
    坐看各路大神秀图!

    坐等
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  • TA的每日心情
    害羞
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    发表于 2019.6.25 10:18:44 | 显示全部楼层

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    哇,期待期待
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  • TA的每日心情
    好棒
    2019.6.13 15:56
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    发表于 2019.6.25 10:54:29 | 显示全部楼层

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    等着各位大佬出图,
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  • TA的每日心情

    前天 08:49
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    发表于 2019.6.26 08:56:21 | 显示全部楼层

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    简单实用的相关性图,附加代码如下:
    rm(list=ls()) ## 清除当前环境变量
    resdata <- read.csv(file.choose(),header = T , sep = "\t") ## 导入数据PP_data_diffexpr_padj_results
    subset(resdata,padj < 0.001 & abs(resdata$log2FoldChange) >= 2) -> diff_gene ## 筛选出差异基因
    diff_gene[,8:ncol(diff_gene)] -> heatmap_data ## 提取counts value所在列
    ## ncol(diff_gene) ## 表示该数据有多少列
    rownames(heatmap_data) <- as.array(diff_gene[,1]) ## 添加行名
    as.matrix(heatmap_data) -> x  ## 转换数据格式

    library(pheatmap)  # 加载包 如果未安装先install.packages("pheatmap")
    pheatmap(x,scale="row",cellwidth=40,cellheight=0.1, ## 设置热图每个格子的宽高
             cluster_col = F,cluster_row= F, ## 按行还是按列聚类,一般按行,即基因
             main="The PP_data diff_gene heatmap ", (标题)
             fontsize=5,treeheight_row = 2,show_rownames= F, ## 是否显示行名(基因名)
             cutree_row=1,display_numbers = FALSE, ## 是否显示数值
             color = colorRampPalette(c("green","white","red"))(100), ## 设置颜色
             clustering_distance_rows = "correlation", #filename="out.pdf"


    ## 相关系数图
    ## 还是用上面的resdata数据
    install.packages("corrplot")
    library(corrplot)
    resdata[,8:ncol(diff_gene)] -> heatmap_data  ## 提取WT以及osdrm2 counts value所在的列
    cor(heatmap_data) -> cor_data ## 计算相关系数值
    corrplot(cor_data,type = "upper") ## 绘制相关系数图

    ## counts散点图(也可以用来看相关性)
    install.packages("ggplot2")
    library(ggplot2)
    ggplot(resdata,aes(x= resdata$WT_1,y=resdata$WT_2)) +
      geom_point() + xlim(0,80000) + ylim(0,80000) +
      geom_abline() + theme_bw() +
      xlab("WT_1") +ylab("WT_2") +
      theme(panel.border = element_blank(),panel.grid.major = element_blank(),
            panel.grid.minor = element_blank(),axis.line = element_line(colour = "black"))

    ggplot(resdata,aes(x= resdata$DRM2_1,y=resdata$DRN2_2)) +
      geom_point() + xlim(0,80000) + ylim(0,80000) +
      geom_abline() + theme_bw() +
      xlab("DRM2_1") + ylab("DRM2_2") +
      theme(panel.border = element_blank(),panel.grid.major = element_blank(),
            panel.grid.minor = element_blank(),axis.line = element_line(colour = "black"))

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  • TA的每日心情

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     楼主| 发表于 2019.6.26 09:11:21 | 显示全部楼层
    西厢老妖 发表于 2019.6.26 08:56
    简单实用的相关性图,附加代码如下:
    rm(list=ls()) ## 清除当前环境变量
    resdata = 2) -> diff_gene ## 筛 ...

    这个好棒,点赞!
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  • TA的每日心情
    害羞
    2019.4.24 14:58
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    发表于 2019.6.26 10:56:06 | 显示全部楼层

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    哈哈,顶一下
    开放·共享·生信论坛
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  • TA的每日心情

    2019.9.5 16:27
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    发表于 2019.6.26 14:48:43 | 显示全部楼层

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    本帖最后由 胖虎 于 2019.6.26 14:50 编辑


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  • TA的每日心情

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    发表于 2019.6.26 14:52:13 | 显示全部楼层

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    2019.10.10 14:36
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    发表于 2019.6.26 14:57:03 | 显示全部楼层

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    发图的都是牛人
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  • TA的每日心情
    忙~
    2019.8.12 08:48
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    发表于 2019.6.27 08:34:26 | 显示全部楼层

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    坐等美图
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  • TA的每日心情

    2019.6.6 16:12
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    发表于 2019.6.27 10:22:35 | 显示全部楼层

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    南丁格尔玫瑰图

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    发表于 2019.6.27 14:00:29 | 显示全部楼层

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    install.packages("GGally")
    library(GGally)
    nba <- read.csv("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv")

    ggcorr(nba[, -1])

    ggcorr(nba[, -1],  geom = "circle",  max_size = 6,
      size = 3,  hjust = 0.75,  angle = -45,  palette = "PuOr" )

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  • TA的每日心情

    2019.9.23 10:01
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     楼主| 发表于 2019.6.27 14:38:04 | 显示全部楼层
    nevernever107 发表于 2019.6.27 14:00
    install.packages("GGally")
    library(GGally)
    nba

    漂亮
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     楼主| 发表于 2019.6.27 14:38:30 | 显示全部楼层
    琐事 发表于 2019.6.27 10:22
    南丁格尔玫瑰图

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     楼主| 发表于 2019.6.27 14:39:13 | 显示全部楼层

    这两个也很好看,能说明一下就更好了
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  • TA的每日心情
    吃饭
    2019.10.22 22:13
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    发表于 2019.6.27 19:14:28 | 显示全部楼层

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    期待。。。
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