<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>bioinfoer - 可视化</title>
    <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=forumdisplay&amp;fid=39</link>
    <description>Latest 20 threads of 可视化</description>
    <copyright>Copyright(C) bioinfoer</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Comsenz Inc.</generator>
    <lastBuildDate>Sat, 27 Jun 2026 20:38:28 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
    <image>
      <url>https://bioinfoer.com/static/image/common/logo_88_31.gif</url>
      <title>bioinfoer</title>
      <link>https://bioinfoer.com/</link>
    </image>
    <item>
      <title>富集分析结果聚类kappa</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=633</link>
      <description><![CDATA[背景
富集分析得到太多term，其中好多还是相似的，怎样合理的合并？clusterProfiler有一个simplify函数，能给富集分析结果瘦身by removing redundancy of enriched GO terms，但有时瘦的不够多。
https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;amp;tid=625&amp;amp;extra=page%3D ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Mon, 08 Dec 2025 08:20:31 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>时间比例fish图</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=632</link>
      <description><![CDATA[背景
用R画文章里的这种肿瘤克隆进化的图。

出自PMID: 25252869文章
应用场景
Create timecourse &amp;quot;fish plots&amp;quot; that show changes in the clonal architecture of tumors, https://github.com/chrisamiller/fishplot
展示肿瘤细胞克隆进化的时间、比例等信息。
像例文 ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Mon, 08 Dec 2025 03:35:32 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>抛弃AI？R出图直接对接PPT修改矢量图</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=631</link>
      <description><![CDATA[背景
之前投稿的图，都是R画出pdf然后去AI编辑。实际很多用的是ppt编辑，遂寻找R导出ppt的格式，然后使用ppt修改。
解决方案
使用export包
让R导出ppt的格式
install.packages(&amp;quot;export&amp;quot;,destdir = \'C:/Users/Administrator/software/R/RStudiowork/R-4.5.1/downloaded_p ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Mon, 08 Dec 2025 03:32:34 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>SNP影响转录因子结合可视化</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=630</link>
      <description><![CDATA[背景
突变会影响转录因子结合吗？作出判断，并同时画出motif logo和SNP的图。

出自PMID: 28108517文章
应用场景
在基因组上同时展示突变位点和motif，为突变影响转录因子结合提供量化（pvalue、score）和可视化的证据。
运行下面这行，查看motifbreakR的官方手册
brow ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Sun, 07 Dec 2025 14:44:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>timeROC</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=629</link>
      <description><![CDATA[背景
绘制不同拟合模型的time-dependent AUC。

出自PMID: 29741566文章
应用场景
绘制不同拟合模型的timeROC曲线。
环境设置
使用国内镜像安装包
options(&amp;quot;repos&amp;quot;= c(CRAN=&amp;quot;https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/&amp;quot;))
options(BioC_mirror=&amp;quot;http://mirrors.ustc. ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Sun, 07 Dec 2025 02:37:13 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>roast展示富集条码图</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=628</link>
      <description><![CDATA[背景
我要用自己的gene set做富集分析，像paper里那样用ROAST-barcode plot的方法来实现。

出自PMID: 24939936文章
Figure 5. Pax5 restoration causes rapid repression of Myc and DNA replication factors. (F) Gene set analysis barcode plot. The RNA-seq diffe ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Mon, 01 Dec 2025 02:18:01 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>识别转录因子及互作基因的关联</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=627</link>
      <description><![CDATA[背景
Enrichment for Molecular Concept Map, to identify significant association within lists of TF genes。
通过转录因子靶基因的集合，用Fisher\'s exact test分析转录因子间的coupling（耦合、共调控），在形式上模仿paper里的这种图来展示结果：

出自PMID: 272 ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Sun, 30 Nov 2025 12:03:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>免疫细胞网络图</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=626</link>
      <description><![CDATA[背景
复现原文免疫细胞之间相关性的网络图

出自PMID: 30842092文章
节点的颜色代表细胞所属的cluster，节点的大小代表生存分析的log_rank_p，用圆心点的颜色展示HR，连线颜色代表正/负相关，连线的粗细代表相关性Pvalue。
应用场景
用网络图同时展示相关关系、pvalue ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Sun, 30 Nov 2025 00:23:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>GO富集结果聚类</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=625</link>
      <description><![CDATA[背景
富集分析得到太多GO term，其中好多还是相似的，怎样合理的合并？clusterProfiler有一个simplify函数，能给富集分析结果瘦身by removing redundancy of enriched GO terms，但有时瘦的不够多。例文列出了富集的 term，同时在旁边给出一个短语来概括性的描述这几个 ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Sat, 29 Nov 2025 15:51:17 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>gganatogram</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=624</link>
      <description><![CDATA[背景
用之前泛癌分析https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;amp;tid=610&amp;amp;extra=page%3D1输出的基因在TCGA + GTEx的表达量TPM值（easy_input.csv文件）作为输入，用gganatogram画出感兴趣的基因在各个器官里的表达分布。
应用场景
gganatogramR包介绍：https://git ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Thu, 20 Nov 2025 14:16:49 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>用base plot 画出Zoom的效果</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=623</link>
      <description><![CDATA[背景
用base plot画出C图这种zoom in效果的图。

出自PMID: 26451490文章
应用场景
有时会遇到这样的问题：点的分布很不均匀，堆在一起的点很难标label。
解决办法：画整体的同时画局部，就能看清堆在一起的点了，写label也很清晰。
示例图用于展示多个基因在两组中各 ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Thu, 20 Nov 2025 13:05:38 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>相关性多样化方格图</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=622</link>
      <description><![CDATA[背景
用R复现原图的形式。

出自PMID: 28753429文章
应用场景
同时展示相关系数和原始数据分布。
相关系数参考资料：https://uc-r.github.io/correlations。里面提到两个展示相关性的好用的画图工具：corrplot和corrgram。corrplot的用法可参考https://bioinfoer.com/f ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Thu, 20 Nov 2025 11:03:25 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>用base plot画火山图</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=621</link>
      <description><![CDATA[背景
用base plot画美美的火山图
应用场景
同时展示多个特征，同时展示P value、ajust P value、分组、size、score等。
例如基因的火山图

出自PMID: 30374049文章
或展示富集分析结果

出自PMID: 28957681文章
环境设置
Sys.setenv(LANGUAGE = &amp;quot;en&amp;quot;) #显示英文报错信 ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Thu, 20 Nov 2025 10:54:53 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>突变事件分析</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=620</link>
      <description><![CDATA[背景
co-occurrence/mutual exclusivity分析，画出图d。
Co-occurrence/mutual exclusivity -- Only mutations seen in at least 10 patients were kept. The DISCOVER method was used to determine significant mutual exclusivity and co-occurrence. A plot of the  ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Thu, 20 Nov 2025 03:37:31 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>共识聚类癌症亚型</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=619</link>
      <description><![CDATA[背景
输入TCGA数据，复现原图。

出自PMID: 29948145文章
应用场景
Consensus Clustering for cancer subtype identification，使用SNFCC +与HC和NMF算法进行分子分型，并进行比较。
CancerSubtypes包含5种计算方法对基因组数据进行癌症分子分型鉴定：
1.CC 2.CNMF 3.i ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Wed, 19 Nov 2025 15:55:39 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>通过GO语义找到相似的基因</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=618</link>
      <description><![CDATA[背景
输入基因列表，用GO注释的相似性找它的好朋友，画出云雨图。

出自PMID: 23182705文章
应用场景
在⽣信分析中，⼀个常⻅的应⽤场景就是：从特定蛋⽩质的功能信息出发，查找与其功能相似或相关的蛋⽩质，并对这些蛋⽩质间的关联程度进⾏⽐较、量化。这是生物信息学 ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Wed, 19 Nov 2025 15:04:52 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>ggplot label placement</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=617</link>
      <description><![CDATA[背景
ggplot2在绘制label的时候很容易出现字体溢出，位置难以调整的问题。
实际上，标签如何在图片中展示，还真不是一个简单的问题。有一个领域“Automatic label placement”就是研究该问题的。
下面介绍一下如何处理这个标签定位的问题。
方法一：使用hjust，vjust，n ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Wed, 19 Nov 2025 11:46:01 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>复刻article单因素cox森林图</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=616</link>
      <description><![CDATA[需求描述
单基因cox分析，并画出像文章里的图。
计算HR，保存到文件。

出自PMID: 28223168文章
应用场景
cox比例风险回归模型，由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出
主要用于肿瘤和其他慢性疾病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索
单因素cox分析主要探索单个基因 ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Wed, 19 Nov 2025 09:03:40 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>R语言三角形图</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=615</link>
      <description><![CDATA[背景
用R画出paper里的Triangle plot

出自PMID: 30343896 文章
原文解析：

点的坐标代表其突变频率，越靠近三角形的一个角，代表在这个类型突变越多；
点的大小代表在glioma这个病中，总共的突变频率；
颜色代表相对突变频率

应用场景
展示3种不同疾病或者3组之间某 ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Wed, 19 Nov 2025 08:08:09 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>线性回归画出双坐标轴的图</title>
      <link>https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=612</link>
      <description><![CDATA[背景
线性回归，画出双坐标轴的图

出自文章PMID: 30027617
应用场景
同时计算和展示3组数据的相关性，A vs. B 和 A vs. C。
例如例文中同时展示B7-H3表达跟mir-29a的相关性，以及跟甲基化的相关性。由此看出：In IDH‐wild grade II gliomas, B7‐H3 expression seemed ...]]></description>
      <category>可视化</category>
      <author>生信喵</author>
      <pubDate>Mon, 08 Sep 2025 02:15:55 +0000</pubDate>
    </item>
  </channel>
</rss>