R绘图:相关性分析与作图(单基因相关性)

上回咱们介绍了多基因之间的相关性分析及绘图

R绘图:相关性分析与作图

今天我们来讲一下,单基因之间得相关性分析及作图,这个在实验性得文章中用到得更广泛

首先还是加载数据,数据来源于TCGA数据下载与ID转换

rm(list=ls())library(ggstatsplot)#加载包load(file = "mRNAdata.Rda")#加载数据

将数据转置,并转换成数据框,取log

dat<-as.data.frame(t(mRNAdata))dat<-log2(dat+1)

我们用LDHA和PKM来示范绘图,方法选择pearson,显示平均值

ggscatterstats(dat, y =LDHA, x =PKM, type = "pearson", centrality.para = "mean", margins = "both", xfill = "#009E73", yfill = "#D55E00", marginal.type = "histogram", title = "Relationship between LDHA and PKM")

还可以换成其他风格,有histogram, density, boxplot, violin, densigram可以选择

density

ggscatterstats(dat, y =LDHA, x =PKM, type = "pearson", centrality.para = "mean", margins = "both", xfill = "#009E73", yfill = "#D55E00", marginal.type = "density", #类型可以换成density,boxplot,violin,densigram title = "Relationship between LDHA and PKM")

boxplot

ggscatterstats(dat, y =LDHA, x =PKM, type = "pearson", centrality.para = "mean", margins = "both", xfill = "#009E73", yfill = "#D55E00", marginal.type = "boxplot", #类型可以换成density,boxplot,violin,densigram title = "Relationship between LDHA and PKM")

violin

ggscatterstats(dat, y =LDHA, x =PKM, type = "pearson", centrality.para = "mean", margins = "both", xfill = "#009E73", yfill = "#D55E00", marginal.type = "violin", #类型可以换成density,boxplot,violin,densigram title = "Relationship between LDHA and PKM")

densigram

ggscatterstats(dat, y =LDHA, x =PKM, type = "pearson", centrality.para = "mean", margins = "both", xfill = "#009E73", yfill = "#D55E00", marginal.type = "densigram", #类型可以换成density,boxplot,violin,densigram title = "Relationship between LDHA and PKM")

只要有数据,出图就很简单了。

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6. 30分钟学会ggplot2

7. TCGA数据整理(所有肿瘤)

8. ggplot2速查表pdf(可复制)

万水千山总是情,点个在看行不行,哈哈哈哈哈哈哈

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