常州网站建设优化,建设网站相关法律条文,一键转换图片wordpress,浪尖工业设计公司大家好#xff0c;欢迎来的单细胞图片美化专辑 1.如何修改seruat对象的行名 2.FeaturePlot如何把所有阳性表达的spot放到图的前面
在单细胞实践中#xff0c;我发现不同的客户对画图需求并不一致#xff0c;这可能和个人审美有关吧。本专辑着重于各种各样的单细胞个性化绘…大家好欢迎来的单细胞图片美化专辑 1.如何修改seruat对象的行名 2.FeaturePlot如何把所有阳性表达的spot放到图的前面
在单细胞实践中我发现不同的客户对画图需求并不一致这可能和个人审美有关吧。本专辑着重于各种各样的单细胞个性化绘图。首先是pbmc数据下载和标准处理流程然后是本篇的个性化绘图。 读取pbmc数据 .libPaths(c( /home/data/t040413/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2, /home/data/t040413/R/yll/usr/local/lib/R/site-library, /home/data/refdir/Rlib/, /usr/local/lib/R/library))getwd()
dir.create(~/gzh/featureplot_dotplot_vlnplot)setwd(~/gzh/featureplot_dotplot_vlnplot)library(dplyr)library(Seurat)library(patchwork)pbmcreadRDS(~/gzh/featureplot_dotplot_vlnplot/pbmc3k_final.rds)DimPlot(pbmc,label TRUE) 最基础的patchwork组合图 library(patchwork)
DimPlot(pbmc,label TRUE)|FeaturePlot(pbmc,features CD79A)2. featureplot个性化绘图 美化 2 #featureplot
FeaturePlot(pbmc,features c(CD79A,CD8A),blendTRUE) 2 #featureplot
FeaturePlot(pbmc,features c(CD79A,CD79B),blendTRUE)2. 一次性画多张featureplot FeaturePlot(pbmc,features c(CD79A,CD79B,CD68,CD163))2.1 featureplot个性化绘图 美化 等高线图 密度图,使用ggplot2来修改(二维密度的彩色等高线图) 2 #featureplot
FeaturePlot(pbmc,features c(CD79A,CD79B),blendTRUE)2.1#library(ggplot2)library(ggthemes)library(ggnewscale)
library(dplyr)
head(pbmcmeta.data)mydataFetchData(pbmc,vars c(rna_CD79A,rna_CD8A,rna_CCR7,UMAP_1,UMAP_2))head(mydata)
# 绘制一个基因p - ggplot(mydata,aes(xUMAP_1,yUMAP_2)) geom_point(data mydata,aes(xUMAP_1,yUMAP_2, colorrna_CD79A),size1) scale_color_gradient(rna_CD79A,low alpha(grey,0.1),#防止覆盖把灰色的点透明度设置的高一些 high alpha(red,1))
# 添加密度图pstat_density2d(aes(colourrna_CD79A)) 2.1 featureplot同时绘制多个基因 # 同时绘制三个基因
p - ggplot(mydata,aes(xUMAP_1,yUMAP_2)) geom_point(data mydata,aes(xUMAP_1,yUMAP_2, colorrna_CD79A),size1) scale_color_gradient(CD79A,low alpha(grey,0.1),#防止覆盖把灰色的点透明度设置的高一些 high alpha(purple,1))#自己喜欢的颜色 new_scale(color) geom_point(data mydata,aes(xUMAP_1,yUMAP_2, colorrna_CD8A),size1) scale_color_gradient(CD8A,low alpha(grey,0.1), high alpha(red,1)) new_scale(color) geom_point(data mydata,aes(xUMAP_1,yUMAP_2, colorrna_CCR7),size1) scale_color_gradient( CCR7,low alpha(grey,0.1), high alpha(green,1)) theme_bw() p 如果你想改ggplot背景的话
ptheme_bw()theme_few()theme_classic()
