爾云間? 一個(gè)專(zhuān)門(mén)做科研的團(tuán)隊(duì)

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原創(chuàng)?小果?生信果

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今天小果想用棒棒糖圖來(lái)展示單細(xì)胞marker基因在不同細(xì)胞群里的表達(dá)量情況，展示出的效果非常不錯(cuò)，單細(xì)胞數(shù)據(jù)來(lái)自以前推文單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析結(jié)果，有需要的可以系統(tǒng)學(xué)習(xí)一下單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析流程，話不多說(shuō)開(kāi)始今天的分享。

代碼如下：

01 安裝需要的R包

02 導(dǎo)入需要的R包

03 開(kāi)始繪圖

小果今天的分享就到這里，單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析需要在性能好的服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，小果安利本公司服務(wù)器，已安裝所有單細(xì)胞分析軟件和R包，有需要的可以聯(lián)系小果，下期再見(jiàn)奧。

往期代碼：

【1】lncRNA的拷貝數(shù)變異下游相關(guān)分析【2】R可視化：ggstatsplot包—科研界的美圖秀秀【3】隨機(jī)森林算法用于分類(lèi)預(yù)測(cè)和篩選診斷標(biāo)志物【4】基于本地Java版GSEA的輸出結(jié)果整合多個(gè)通路到一張圖【5】基于嶺回歸模型和基因表達(dá)矩陣估算樣本對(duì)藥物反應(yīng)的敏感性【6】基于R包NMF對(duì)樣本進(jìn)行分型分析【7】DALEX包用于探索、解釋和評(píng)估模型；分析不同特征變量對(duì)響應(yīng)變量的影響【8】根據(jù)腫瘤突變負(fù)荷TMB進(jìn)行KM生存分析尋找最佳的cutoff【9】基于單樣本富集分析算法評(píng)估組織中的免疫細(xì)胞浸潤(rùn)水平【10】代碼分享│什么？你還在用散點(diǎn)圖來(lái)可視化數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性【11】代碼分享│診斷列線圖、校準(zhǔn)曲線、決策曲線和臨床影響曲線的構(gòu)建【12】代碼分享│你了解基因的動(dòng)態(tài)變化模式嗎【13】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門(mén)圖表-復(fù)雜熱圖【14】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門(mén)圖表-火山圖【15】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門(mén)圖表-箱型圖和小提琴圖【16】代碼分享│深度學(xué)習(xí)-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的構(gòu)建【17】代碼分享│R可視化：高分文章繪圖之基于RCircos包的多類(lèi)型圈圖繪制【18】代碼分享│R可視化：基因與功能之間的關(guān)系--GO功能富集網(wǎng)絡(luò)圖繪制【19】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門(mén)圖表—KM曲線和tROC曲線【20】代碼分享│R可視化：腫瘤預(yù)后模型之Cox回歸分析后用R語(yǔ)言繪制森林圖【21】代碼分享│生物信息分析之SCI熱門(mén)圖表—相關(guān)性熱圖和散點(diǎn)圖【22】代碼分享│生信分析之R語(yǔ)言分析相關(guān)性及可視化的N種風(fēng)格【23】代碼分享│TCGA數(shù)據(jù)獲取有困難，不會(huì)預(yù)處理，學(xué)習(xí)起來(lái)【24】代碼分享│機(jī)器學(xué)習(xí)-支持向量機(jī)遞歸特征消除（SVM-RFE）的構(gòu)建【25】代碼分享│R可視化：對(duì)兩個(gè)矩陣進(jìn)行相關(guān)性可視化分析【26】GEO數(shù)據(jù)庫(kù)多數(shù)據(jù)集差異分析整合利器RRA，再也不用糾結(jié)去除批次效應(yīng)【27】你與生信大佬的距離，只差2分鐘搞定預(yù)后模型構(gòu)建和性能評(píng)估【28】9+SCI純生信，模型構(gòu)建中的“流量明星”，你不得不知的LASSO【29】手把手教你畫(huà)美觀大氣的lasso回歸模型圖，為你的SCI增磚添瓦【30】R可視化：clusterProfiler包做組間比較GO富集圖【31】代碼分享|R可視化：復(fù)雜熱圖繪制技巧之熱圖中添加柱狀圖【32】代碼分享——基于基因突變信息分析腫瘤突變負(fù)荷【33】代碼分享│富集不到想要的通路？別放棄呀，試試GSEA【34】代碼分享│還在用PCA做降維聚類(lèi)嗎？最強(qiáng)降維模型tSNE--你值得擁有【35】代碼分享│GSVA：原來(lái)功能通路也能做差異分析！【36】代碼分享│Slingshot：你不知道的單細(xì)胞擬時(shí)序分析還有它【37】基于基因功能注釋信息挖掘關(guān)鍵作用基因【38】基于癌癥分類(lèi)預(yù)測(cè)的標(biāo)志物特征提取的SVM-RFE分析代碼【39】依據(jù)表型數(shù)據(jù)基于無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)算法對(duì)研究群體進(jìn)行分層聚類(lèi)分析【40】基于穩(wěn)健排序整合算法對(duì)多數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合及可視化【41】基于基因表達(dá)譜估算樣本免疫基質(zhì)評(píng)分和腫瘤純度【42】自動(dòng)化繪制LASSO算法回歸模型圖【43】用于臨床診斷和臨床決策影響的DCA分析【44】基于樣本預(yù)后生存信息和臨床因素用于評(píng)價(jià)不同模型的一致性指數(shù)軟件【45】用于探索、解釋和評(píng)估模型的DALEX殘差分析軟件【46】基于細(xì)菌群落功能豐度結(jié)果進(jìn)行差異功能分析及可視化【47】基于基因差異分析結(jié)果繪制其在染色體上的分布【48】利用逐步回歸法篩選特征基因構(gòu)建Cox風(fēng)險(xiǎn)模型分析【49】基于Immune Subtype Classifier進(jìn)行腫瘤免疫亞型分類(lèi)【50】不同物種之間的同源基因名稱(chēng)轉(zhuǎn)換分析【51】基于逐步多因素cox回歸篩選預(yù)后標(biāo)記基因并構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型【52】基于表達(dá)信息挖掘與關(guān)注基因密切相關(guān)的基因【53】基因組學(xué)基因名稱(chēng)修正分析【54】基于Spearman算法構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)【55】基于線性建模方法對(duì)代謝組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合分析【56】基于lasso回歸模型方法篩選特征基因【57】基于線性建模方法對(duì)代謝組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合分析【58】基于參數(shù)型經(jīng)驗(yàn)貝葉斯算法和支持向量機(jī)（SVM）篩選疾病亞型特征基因【59】基于LDA(線性判別分析)算法的微生物biomarker的篩選【60】基于R包xCell計(jì)算64種免疫細(xì)胞相對(duì)含量及下游可視化【61】基于甲基化數(shù)據(jù)評(píng)估腫瘤純度及下游可視化【62】基于DiffCorr包識(shí)別不同表型下的差異共表達(dá)關(guān)系對(duì)【63】基于逆累計(jì)分布函數(shù)識(shí)別顯著偏差通路【64】基于差異基因?qū)ν返挠绊懲诰蜿P(guān)鍵通路【65】基于高通量數(shù)據(jù)的樣本相似性分析

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