https://github.com/xieguigang/ms-imaging Order by Date Name Attachments HR2MSI_mouse_urinary_bladder_S096_RGB • 7 MB • 19 click 13.11.2021peerj-cs-07-585 • 16 […]
https://github.com/rsharp-lang/ggplot 之前在阅读一篇单细胞组学数据分析的文献,觉得在文献之中有一些三维散点图用于展示降维聚类结果的效果非常的好看。于是自己在R#语言之中的ggplot程序包的2D绘图的功能基础之上,进行了三维图形数据可视化功能的开发。 (A) t-SNE map projecting myeloid cells from BC1-8 patients (all tissues). Cells are colored […]
https://github.com/xieguigang/ms-imaging Mass spectrometry imaging ( MSI) is a technique used in mass spectrometry to visualize the […]
https://github.com/rsharp-lang/ggplot 接上一篇博客文章中谈到,我们已经通过R#语言之中的ggplot程序包绘制出了一个可以使用的火山图。在这里,我们将会通过在火山图上添加更多的可视化元素来为大家介绍R#语言之中的ggplot程序包的进阶使用方式。 Order by Date Name Attachments volcano • 651 kB • 17 click 09.10.2021volcano • […]
https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在生物信息学中的组学数据分析领域内,有一个非常常见的数据可视化图表:应用于可视化两两组别比对结果的火山图。在火山图之中,X坐标轴一般是log2FC,纵坐标Y轴,则一般是t检验的pvalue的-log10转换之后的值。由于fold change有大于1的值,A/B大于1,表示A的表达量高于B的表达量,反之小于一表示A的表达量低于B的表达量。这样子fold change经过log2转换之后,就会出现负数,散点一般呈轴对称分布在X=0的位置周围。这样子绘制出来的散点图就有点类似于火山喷发的样子了。 Order by Date Name Attachments a679af1eb9ffbfbad48c18d563ea51f3 • 45 kB • 19 click […]
https://github.com/rsharp-lang/ggplot 一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object, 缩写为geom, 包括点、线、条形等)的图形属性(aesthetic attributes, 缩写为aes, 包括颜色、形状、大小等)的一个映射。此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coord)中, 而分面(facet, 指将绘图窗口划分为若干个子窗口)则可以用来生成数据中不同子集的图形。 […]
FBA knowledge network
https://github.com/rsharp-lang/bing-academic 我们在进行一个新的课题项目开始之前,会需要经历过一个开题立项的报告过程。在这个过程之中,我们需要收集与课题相关的信息,例如相关的知识背景信息,建立出一个与课题相关的知识网络。基于此知识网络进行课题的技术相关概念的梳理。 Order by Date Name Attachments v2-8119594eef2838042df8fb5af0523c0c_720w • 126 kB • 12 click 15.08.2021v2-96d82f034d4084cf1ed6eb4784f36ed4_r • […]
https://github.com/xieguigang/sciBASIC 层次聚类通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。基于层次聚类分析,我们可以初步可视化我们的一些原始数据: 例如对样本的层次聚类分类,可以让我们了解到样本在分组之间以及分组内的异质性。 对生物序列进行基于相似度的层次聚类分析,我们可以了解到序列之间的相似性程度或者进化关系 Order by Date Name Attachments metabolome • 14 kB • 19 click […]
Visual a KDtree
https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在进行无监督聚类分析的方法之中,我们在算法代码之中一般会遇到求解与某一个样本数据点最相似的数据点的计算过程。对于这个计算过程,一般而言我们是基于欧几里得距离来完成的。 Order by Date Name Attachments Visual a KDtree Search • 274 kB • 12 […]
Automated Optimal Parameters for T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding Improve Visualization and Allow Analysis of Large Datasets
PhenoGraph提供了与UMAP类似的算法过程进行单细胞组学数据的细胞分型处理操作。与UMAP方法相比,PhenoGraph并不会产生数据降维效果,仅仅产生数据点Cluster信息。如果需要将数据进行可视化,还需要借助于t-SNE算法将PhenoGraph的分型结果数据投影到一个二维平面上完成。 Order by Date Name Attachments mmc8 • 10 MB • 22 click 22.09.2021Data-Driven Phenotypic Dissection […]