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pythonic生物人

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比Science 更好🔥

✅图一是 @pythonic生物人 画的,图二是原图。 🔹该图本质依旧是一张火山图,但是,添加了一些辅助元素: 🔸左右阴影矩形,表示当前研究中上调的基因(通过log2FC < -0.5 & FDR < 0.05筛选)和下调的基因(通过log2FC > 0.5 & FDR < 0.05筛选); 🔸左右虚线矩形,表示当前…

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《保姆级R可视化教程》来了! Python matplotlib保姆级教程 嫌Matplotlib繁琐?试试Seaborn! ✅这三个教程都是cookbook形式的,力求把简单的东西说清楚。适合想系统掌握py 或R可视化这个小技能的粉丝。 🔸教程大篇幅都是基础知识点部分介绍,至于那些几十个绘图模版则是锦上添花。(❤️…

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顶刊复现

顶刊复现 @pythonic生物人 推荐阅读👍: 复现IF40+期刊上18张图,换数据即可用! 复现Science正刊图,换数据即可用! 可视化三剑客:ggplot2 + Matplotlib + Seaborn 《保姆级R可视化教程》来了! Python matplotlib保姆级教程 嫌Matplotlib繁琐?…

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还得是NB

@pythonic生物人 R语言复现一下Nature biotechnology IF 40+中的冲击图or 桑基图Alluvial Plot。该图展示了10位黑色素瘤患者分析结果。左轴按T细胞克隆分类,右轴按细胞功能类别分类。通过该图,研究者可以直观地了解不同患者中肿瘤反应性克隆的分布情况、细胞类别的组成特征,以及…

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使用R语言复现Nature大子刊图

✅这张冲击图/桑基图(Alluvial Plot)展示了10位黑色素瘤患者(编号为Pt. 1至Pt. 10)的样本分析结果,每个图展示一名患者。图表从两个视角展示肿瘤反应性(Tumor Reactive, TR)细胞和克隆的分布情况: 🔸X轴方向表示两种分类维度: 左侧"clones"代表不同的T细胞克隆(每个克隆有…

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