你是否曾经看到过那些生物信息学图表，不知所措，头痛得要命呢？别担心，今天小编就来帮你解读那些看起来复杂莫测的生信图！让我们一起拨云见日，揭开数据的奥秘！结合领域知识和统计分析方法，更准确地解读生信图并得出有意义的结论，让数据不再成为你的困惑，根据具体的数据和研究问题来解读生信图，戳破那层神秘的面纱~快来跟我们一起探险吧！01火山图和维恩图火山图（Volcan …
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欢迎关注公众号：生信艺术家干货全拿走！网上的教程绘箱线图和小提琴图已经很多很详细了，ggplotbox和ggplot都可以，加上geom_violin(）就成小提琴图了。那就主要分享一下通过R里的Shiny对箱线图的风格、线条、坐标轴调整达到出版的要求。交互式操作就是不需要输入代码，只需要鼠标点点就可以得到想要的结果。一、简单介绍1.什么是Shiny？Shi …
现在离s1的考试只有三天的时间，同学们想必已经胸有成竹了吧。在考试的前夕，江老师就带大家一起来梳理s1的知识点让大家做到查漏补缺，冲击满分。S1考试10月份s1考试可以分为5个部分：1. Representation of Data. 2. Permutation and Combination. 3. Probability. 4. Binominal D …
对于不少的数据分析从业者来说，用的比较多的应该是Pandas以及SQL这两种工具，Pandas不但能够对数据集进行清理与分析，并且还能够绘制各种各样的炫酷的图表，但是遇到数据集很大的时候要是还使用Pandas来处理显然有点力不从心。今天给大家介绍一个数据处理与分析工具，叫做Polars，它在数据处理的速度上更快，当然里面还包括两种API，一种是Eager A …
我们经常在一些网站或数据新闻中看到类似下面这种很酷炫的数据可视化图表。如果您也想亲自制作属于自己的数据动图，那么下面，跟图灵君一起get详细的实战教程吧！一、gganimate简介包的名称起的就非常直接，gg-ggplot2，animate-让...动起来。因此gganimate是一款基于ggplot2的动态可视化扩展包，简单来说就是将ggplot2绘图对象 …
概念箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如：数据的中心位置，数据间的离散程度，是否有异常值等。把数据从小到大进行排列并等分成四份，第一分位数（Q1），第二分位数（Q2）和第三分位数（Q3）分别为数据的第25%，50%和75%的数字。四分位间距（Interquartilerange（IQR））=上分位数（upper quartile）-下分位数（l …
专栏推荐绘图的变量单变量查看单变量最方便的无疑是displot（）函数，默认绘制一个直方图，并你核密度估计（KDE）sns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(ord,"distributions"))x=np.random.gamma(6,size=200)z这个是伽马函数，表示生成200个，以列表形式返回sns …
引言本系列[1] 将开展全新的CUT&Tag 数据处理和分析专栏。报告测序比对总结对原始读取和唯一比对读取进行总结，以反映比对的效率。高质量数据的比对频率通常应高于 80%。CUT&Tag 数据背景噪声较低，因此在人类基因组中，仅需 100 万比对片段就能为组蛋白修饰提供可靠的分析结果。而对于丰度较低的转录因子和染色质蛋白，下游分析可能需要 10 倍于该数量 …
Python拥有大量封装好的功能模块和工具库，这些库广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发、自动化等多个领域。库在Python的作用非常重要，利用库不仅能简化复杂的任务还能极大减少开发的时间。下面介绍了13个python常见库。1. NumPy用途：数值计算和数组处理。功能：提供支持大规模多维数组和矩阵运算；提供数学函数库，用于对数组执行各种操作，如线性代 …
一、环境搭建1. 安装 Python ：从官网下载适合你操作系统的版本并安装，建议勾选 “Add Python to PATH” 选项。2. 安装相关库 ：常用的有 NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（数据可视化）、Seaborn（高级可视化）。使用 pip 命令安装，如 pip install numpy。二、数据读取与 …