生信分析中的桑基图应用实例及绘制方法
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发布时间:2024-09-09 19:18
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热心网友
时间:2024-09-14 22:17
桑基图在生信分析中的应用实例与绘制方法
桑基图,作为一种展示数据流量的流程图,广泛应用于用户流量分析等领域。其名称源自于1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”。在生信分析领域,桑基图能够直观地展现不同分子间的关系,如基因、RNA和蛋白质等在疾病发生过程中的相互作用。接下来,我们将通过具体实例探索桑基图在生信分析中的应用,并介绍其绘制方法。
### 构建ceRNA调控网络
在研究胆管癌(cholangiocarcinoma, CCA)中lncRNA相关的ceRNA调控网络时,桑基图被用来揭示lncRNA、miRNA和mRNA之间的关系。研究团队通过综合整合和分析lncRNA、miRNA和mRNA的数据表达谱,鉴定了1410个lncRNA、64个miRNA和3494个mRNA。构建的ceRNA网络不仅揭示了CCA特异的调控关系,还通过分析节点间的连接度识别了关键基因,如lncRNA KIAA0087、miRNA hsa-mir-211和mRNA KIAA1549,从而为理解CCA的发病机制提供了线索。
### 单细胞亚群分类
对于单细胞转录组分析原发性胃腺癌的转录异质性,桑基图则被用于展示不同细胞亚群间的分布,以及它们与Lauren的组织病理学类型和EBV感染状态的关系。通过聚类分析,研究者识别了5个显著的细胞亚群,并使用桑基图直观地展示了这些细胞亚群在胃腺癌中的分布情况,为细胞类型分类提供了可视化依据。
### 物种门类分类
在通过对真菌公共转录组数据分析发现新的病毒基因组的研究中,桑基图被用来展示不同真菌门类间的病毒分布情况。通过分析44种不同真菌的转录组数据,研究团队鉴定出59个完整的RNA病毒基因组,其中88%是新物种。桑基图直观地呈现了这些病毒在不同真菌门类中的分布,为理解RNA病毒在真菌界中的分布和多样性提供了重要信息。
### 基因组重测序变异类型
虽然在基因组重测序变异类型的分析中并未直接使用桑基图,但在其他生信分析中,桑基图可用于展示不同变异类型的频率或分布。通过可视化不同变异类型的数量或影响程度,研究者可以更清晰地识别变异特征和潜在的生物学意义。
### 桑基图绘制方法
桑基图的绘制方法多样,包括使用R包(如riverplot、d3Network、ggalluvial等)和OmicShare云平台。R包通常需要编程知识,而OmicShare云平台则提供了更简便的绘图流程,用户只需按照示例文件格式准备输入数据即可生成桑基图。此外,绘制桑基图时,可以自定义颜色、透明度、条带变化曲率和方格宽度等参数,以增强图表的可读性和信息展示效果。
桑基图作为生信分析中的重要工具,不仅能够直观地展示复杂数据之间的关系,还能够帮助研究人员快速理解生物系统中的动态过程和关键节点。通过上述实例的探索,我们不仅可以看到桑基图在不同研究领域的应用,也了解了其在生信分析中绘制和解读的关键步骤,为生信数据分析提供了有力的支持。
热心网友
时间:2024-10-02 04:28
桑基图在生信分析中的应用实例与绘制方法
桑基图,作为一种展示数据流量的流程图,广泛应用于用户流量分析等领域。其名称源自于1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”。在生信分析领域,桑基图能够直观地展现不同分子间的关系,如基因、RNA和蛋白质等在疾病发生过程中的相互作用。接下来,我们将通过具体实例探索桑基图在生信分析中的应用,并介绍其绘制方法。
### 构建ceRNA调控网络
在研究胆管癌(cholangiocarcinoma, CCA)中lncRNA相关的ceRNA调控网络时,桑基图被用来揭示lncRNA、miRNA和mRNA之间的关系。研究团队通过综合整合和分析lncRNA、miRNA和mRNA的数据表达谱,鉴定了1410个lncRNA、64个miRNA和3494个mRNA。构建的ceRNA网络不仅揭示了CCA特异的调控关系,还通过分析节点间的连接度识别了关键基因,如lncRNA KIAA0087、miRNA hsa-mir-211和mRNA KIAA1549,从而为理解CCA的发病机制提供了线索。
### 单细胞亚群分类
对于单细胞转录组分析原发性胃腺癌的转录异质性,桑基图则被用于展示不同细胞亚群间的分布,以及它们与Lauren的组织病理学类型和EBV感染状态的关系。通过聚类分析,研究者识别了5个显著的细胞亚群,并使用桑基图直观地展示了这些细胞亚群在胃腺癌中的分布情况,为细胞类型分类提供了可视化依据。
### 物种门类分类
在通过对真菌公共转录组数据分析发现新的病毒基因组的研究中,桑基图被用来展示不同真菌门类间的病毒分布情况。通过分析44种不同真菌的转录组数据,研究团队鉴定出59个完整的RNA病毒基因组,其中88%是新物种。桑基图直观地呈现了这些病毒在不同真菌门类中的分布,为理解RNA病毒在真菌界中的分布和多样性提供了重要信息。
### 基因组重测序变异类型
虽然在基因组重测序变异类型的分析中并未直接使用桑基图,但在其他生信分析中,桑基图可用于展示不同变异类型的频率或分布。通过可视化不同变异类型的数量或影响程度,研究者可以更清晰地识别变异特征和潜在的生物学意义。
### 桑基图绘制方法
桑基图的绘制方法多样,包括使用R包(如riverplot、d3Network、ggalluvial等)和OmicShare云平台。R包通常需要编程知识,而OmicShare云平台则提供了更简便的绘图流程,用户只需按照示例文件格式准备输入数据即可生成桑基图。此外,绘制桑基图时,可以自定义颜色、透明度、条带变化曲率和方格宽度等参数,以增强图表的可读性和信息展示效果。
桑基图作为生信分析中的重要工具,不仅能够直观地展示复杂数据之间的关系,还能够帮助研究人员快速理解生物系统中的动态过程和关键节点。通过上述实例的探索,我们不仅可以看到桑基图在不同研究领域的应用,也了解了其在生信分析中绘制和解读的关键步骤,为生信数据分析提供了有力的支持。
生信分析中的桑基图应用实例及绘制方法
桑基图绘制方法 桑基图的绘制方法多样,包括使用R包(如riverplot、d3Network、ggalluvial等)和OmicShare云平台。R包通常需要编程知识,而OmicShare云平台则提供了更简便的绘图流程,用户只需按照示例文件格式准备输入数据即可生成桑基图。此外,绘制桑基图时,可以自定义颜色、透明度、条带变化曲率和方格宽度...
什么!绘制桑基图也有傻瓜式的操作啦?教你提升Figure的丰富度!
首先,确保你已安装了必要的R包——ggplot2和ggalluvial。安装和加载的过程如下:1. # ① 安装包2. # ② 加载包 接着,获取示例数据,这通常是一个包含样本属性(如亚组、风险评分和生存状态)的3列数据框,你可以通过后台获取"桑基图示例数据"。加载数据后,分析数据的结构,例如:3. # ③ 加...
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