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GEO代码分析流程 - 3. 数据质控 - PCA、热图

3. 数据质控 - PCA、热图 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step2output.Rdata") #输入数据：exp（表达矩阵）和group_list（分组信息） #Principal Component Analysis（PCA图，主成分分析图） #PCA代码来源：http://www.sthda.com/english/articles/31-princ

GEO代码分析流程 - 5. 差异分析 - 作图 - 火山图、热图

5. 差异分析 - 作图 - 火山图、热图 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata") #1.火山图---- library(dplyr) library(ggplot2) dat = deg p <- ggplot(data = dat, aes(x = logFC, y

《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》

代码 文章主页 1. 研究问题 大多数现有的姿态检测网络从由串联连接的高到低分辨率网络产生的低分辨率表示中恢复高分辨率表示，可能会导致预测热图的精度损失。 2. 研究方法 所提出的高分辨率网络（HRNet）在整个过程中保持高分辨率表示，首先，不同于传统的串联连接由高到低分辨率网

【代码更新】单细胞分析实录(20): 将多个样本的CNV定位到染色体臂，并画热图

之前写过三篇和CNV相关的帖子，如果你做肿瘤单细胞转录组，大概率看过： 单细胞分析实录(11): inferCNV的基本用法 单细胞分析实录(12): 如何推断肿瘤细胞 单细胞分析实录(13): inferCNV结合UPhyloplot2分析肿瘤进化 其中，第三篇帖子里面有两个注释代码，可以在基因和染色体长短臂两个层面

相关性热图的完美解决方案 -- pheatmap包

相关性热图的完美解决方案 – pheatmap包 install.packages('pheatmap')# 安装包，加载数据 library(pheatmap) # 生成测试数据集 test = matrix(rnorm(200),20,10) # 取出1-10行，13579列，全部加3 test[1: 10, seq(1,10,2)] = test[1:10, seq(1, 10,2)]+3 # 取出11-20行，246810列

Matplotlib 设计交互式、美观和高级绘图的动手示例

Matplotlib 是一个多功能的 Python 库，可生成用于数据可视化的绘图。 Matplotlib 提供简单而强大的绘图界面、多种绘图类型和强大的自定义功能。 凭借多样化的情节类型和优雅的样式选项，它非常适合为演示和科学报告创建专业人物。 内容 启用和检查交互式模式绘制折线图绘制带有

派森诺基因云不同类别数据如何做关联热图？

之前有跟大家分享过一篇文章《跟着nature 学作图：相关系数图从0→N》，对于相关系数图，相信大家并不陌生。近期有小伙伴说：相关系数图只能做样品之间的相关性分析，如果需要做物种丰度和生化因子或其它类别之间的相关性却实现不了，能否实现呢？能否在相关性图上加上显著性星星（***）呢？当然

在线作图丨做一张叠加mantel test的相关性热图

下边这张图摘自2015年的Science（暂且叫他Mantel test和相关性热图的组合图吧），这张图在各大论坛都有R语言的教程，今天小编教大家如何不使用R语言，分分钟在线做出这样的高水平图片。参考文献：Structure and function of the global ocean microbiome (Fig. 5B). Q1：什么是Mantel tes

ExtremeNet：通过极点进行目标检测，更细致的目标区域 | CVPR 2019

ExtremeNet检测目标的四个极点，然后以几何的方式将其组合起来进行目标检测，性能与其它传统形式的检测算法相当。ExtremeNet的检测方法十分独特，但是包含了较多的后处理方法，所以有很大的改进空间，感兴趣可以去看看论文实验中的错误分析部分   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: B

同样是画热图，为啥不用R语言人家也能画得好看？

继续分享网页版好用的神器系列05，今日主题：怎样在不会R语言的前提下做出好看的热图？假设你有像下面一个这样格式的数据，想用热图的形式展现出来，然后就是：_______________________________________小白：师兄师兄，热图要怎么做呀？师兄：用R语言啊 （严肃脸）小白：----（懵逼脸）白介素同学：来来来，送你一个

这个超燃神器助力你快速发文章

压箱底的神器，轻易不告诉人！相信大家了解不少TCGA的网页版工具，有分析差异表达，有分析甲基化的，有生存分析的。今天给大家介绍的这款工具可以说是一个全能型工具，它就是GSCALite,网址是http://bioinfo.life.hust.edu.cn/web/GSCALite/。这个工具由华中科技大学生科院的郭安源教授团队开发

干货 | 蛋白质组学相关绘图，看这一篇就够了

蛋白质组学绘图，全套打包带走蛋白质组学（proteomics）是以蛋白质组为研究对象，研究细胞、组织或生物体蛋白质组成及其变化规律的科学。蛋白质是一切生命的物质基础，蛋白质组学可对细胞或组织内成千上万的蛋白质同时进行研究，为生命活动规律提供理论和物质基础。今天给大家分享我在文献中学

如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=18879   这是一个六边形热图可视化程序，主要用到的知识RColorBrewer，fields,也就是R中的可视化绘图库。 本文希望SOM的结果以六边形热图可视化。让我向您展示如何在R中创建六边形热图！ 您必须根据自组织神经网络（SOM）的结果来创建自己的变量 。输入变

R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分

原文链接：http://tecdat.cn/?p=18726    自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。 SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世

单细胞分析实录(11): inferCNV的基本用法

InferCNV可以用于肿瘤单细胞RNA-Seq数据中鉴定大规模染色体拷贝数变异，例如整个染色体或大片段染色体的扩增或缺失。基本思路是在整个基因组范围内，将每个肿瘤细胞基因表达与平均表达或“正常”参考细胞基因表达对比，确定其表达强度。 这段话来自InferCNV官方文档：https://github.co

深度学习中的类别激活热图可视化

导读 使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。 类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。 基本上，假设我们构建一个CNN，目标是将人的照片分

使用OpenCV+Python构建运动热图视频

OpenCV是一个强大的图像和视频处理库，在这篇文章中，我将创建一个运动热图，用于检测运动、以及物体或人的流动方向，在投影公共区域时可以对建筑师有所帮助。简介OpenCV，或（开源计算机视觉）是英特尔于1999年开发的一个库，主要提供计算机视觉和实时视频的相关操作，它是用C++编写的，同时也支持多

人体姿态估计——PBN

论文：《Does Learning Specific Features for Related Parts Help Human Pose Estimation?》 CVPR2019, Wei Tang and Ying Wu 1.主要思想： 论点： 人体姿态估计（HPE）本质上是一个同质的多任务学习问题，每个身体部位的定位都是一个不同的任务。 目前HPE方法普遍采用的是利用CNN来学习

条形图和热图

1.Set up the notebook 2.Load the data 3.Examine the data 4.Bar chart       sns.barplot - This tells the notebook that we want to create a bar chart. x=flight_data.index - This determines what to use on the horizontal axis.  y=flight_data['NK'

使用OpenCV和Python构建运动热图视频

作者|Roberto Sannazzaro 编译|Flin 来源|towardsdatascience OpenCV是一个强大的图像和视频处理库，在这篇文章中，我将创建一个运动热图，用于检测运动、一些物体或人的流动方向，以及在投影公共区域时对建筑师的帮助。 简介： OpenCV，或（开源计算机视觉）是英特尔于1999年开发的一个库，主要是

python画新冠肺炎国内和世界各国累计确诊数量热图

新冠肺炎国内疫情基本控制住，很多地方都开始摘下口罩了。但是国外的疫情依然处于爆发期，特别是美国，截止目前其累计确诊数量已突破110w。五一节北京柳絮杨絮满天飞，不适合外出。在家心血来潮，献丑画一下各地区新冠肺炎累计确诊数量热图。 废话不多说，代码如下： 一、中国 1、获取数据： imp

用户分析模型

原文链接  https://www.cnblogs.com/niejingsong/p/11406663.html   1、用户模型 “不仅要知道用户当下在想什么，更要知道用户背后在想什么，以及用户正在经历着什么。” 传统用户模型构建方式 用户模型：基于对用户的访谈和观察等研究结果建立，严谨可靠但费时； 临时用户模型：基于行业

SGANPose | 自对抗人体姿态估计网络

Self Adversarial Training for Human Pose Estimation Official Code: pytorch 1.出发点 由于人体的遮挡和拥挤等现象，现有的人体姿态估计网络很难解决此类情况下的准确估计，且此类现象会导致网络估计的关键点不符合正常的人体姿态，失去了人体固有的形态。比如下图中第二行图

pheatmap() 的热图制作

1、数据准备     2、画图     3、参数调整                                   （转自百迈克公众号）  

pheatmap绘制“热图”，你需要的都在这

热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。     本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图。参数像积木，拼凑出你最喜欢的热图即可，如下图：      基因和样本都可以单独聚类，排序，聚类再分组，行列注释，配色