要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数，我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。这四个函数分别定义了ggplot2中的矩形图、垂直线图（线范围图）、线段图、几何多边形图。这四种图表类型独立使用的机会很少，一般都是作为图表的辅助信息，但是如果能恰到好处的使用，你会挖掘出很多新意。geom_rectgeom... 阅 读 全 部 >
关于柱形图的实用性和重要性这里就不再过多赘述，通过Excel、Origin、GraphPad Prism等常见科研绘图软件都能够比较轻松获得所需样式的柱形图。但是，在当下内卷的科研环境中，普通的柱形图和条形图显然不够看，那么如何让自己的柱形图更加出彩呢？之前为大家分享过当前一些高分期刊中常用到的变种柱形图表的绘制方法，详细可见推文：《给你的柱形图“烫个头”，跟上科研大佬们的时尚步伐！》 ...阅读... 阅 读 全 部 >
学习章节https://bioconductor.github.io/BiocWorkshops/r-and-bioconductor-for-everyone-an-introduction.html#introduction-to-bioconductor文章目录学习章节1. Bioconductor的一些补充小用法2. Working ...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
ChIP-seq试验普遍用于探究蛋白质与核酸的结合作用。例如最常见的，期望获得某个转录因子的功能，查看它结合到哪些基因启动子区域并调控它们的转录，以及更高级的分析识别该转录因子的motif位点等，就可通过ChIP-seq来实现。作了ChIP-seq试验，经过初步下机处理并比对参考基因组之后，获得了目标蛋白在基因组区域的结合峰位置。接下来，就需要对峰位置进行注释，获得这些峰结合在了哪...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
感谢老俊俊的大力支持。我们会每日跟新，欢迎您关注老俊俊的生信笔记。神器之 computeMatrix + 绘图介绍上期 ” Deeptools 神器之 bamCoverage” 讲到如何将 bam 文件转化为 bigwig 文件可视化每个基因的 reads 覆盖情况，此外如果想对某些特定类型的区域例如 TSS（transcription start site）、TES（transcrip...阅读... 阅 读 全 部 >
摘自生信草堂今天的文章中我给大家介绍环状RNA预测的另一款重要的软件——CIRCexplorer2. 该软件是由中国科学院上海生命科学研究院生物化学与细胞生物学研究所陈玲玲研究组和计算生物学研究所杨力研究组共同开发的，他们团队已经在《Cell》, 《Mol Cell》和《Genome Res》等国际顶尖杂志发表多篇环状RNA研究文章。CIRCexplorer2继承...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
解读生信之美，探索每篇文章背后的故事大家好呀，我是风间琉璃。前面我们学习了这么多转录因子相关的顶级文献操作（“17+干湿结合转录因子生信套路！新的技能点又增加了！国庆回来给老板汇报用！”、“真香预警！近30分多组学干湿结合套路，你看这些图是不是很熟悉，仿佛自己也能来一套的样子？！”、“中科院一区近30分SCI，给你演示下干湿结合顶级套路！学会这个模板，收获一波10+代表作！”），想必大家已经对Ch... 阅 读 全 部 >
此前我们已讲解许多关于RNA甲基化相关实验设计和研究思路套路，今天，我们来点新干货，从生物信息学分析的角度来独家解析MeRIP-Seq数据的分析利器——exome Peak。通过exomePeak包能够进行RNA甲基化位点peak鉴定、peak定量以及差异分析，一起来看看这款经典软件的内部原理吧。关于exomePeakexomePeak是目前主流的MeRIP-seq(m6A-s...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
作者简介Introductiontaoyan：伪码农，R语言爱好者，爱开源。个人博客: https://ytlogos.github.io/R语言学习笔记之聚类分析Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化，但是如果要通过ggplot2定制一套图形，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了，ggpl...阅读... 阅 读 全 部 >
暑假到了，在这个火热的夏日，还有比一张美丽的文章主图更能让我们充满激情和力量吗？在这组学撑起生物信息学半边天的时代，火山图，在转录组、蛋白组、代谢组等多种组学数据中，都占有举足轻重的地位。那么，什么是火山图（Volcano Plot）。正如名称所描述，火山图的图形非常像火山喷发的形状。火山图通常用来展示差异表达的基因，常常出现在芯片、转录组、蛋白组、代谢组等组学检测技术的结果中，并且通常...阅读... 阅 读 全 部 >