每当我们完成一个课题实验,
都需要通过数据图来展示我的实验成果,
数据图的种类有很多
比如,热图、火山图、富集条形图、气泡图等等...
不同类型的图应用于不同的需求场景
但是同样一张图,不同的展示形式,给评审专家师的感受是完全不同的...
一张精美的数据图可能带来更高的得分或者通过率...
相信很多老师对以下常规的图并不陌生,但是怎样的展示形式和配色才能让图片更精美呢?一起跟着小鹿的步伐来欣赏一下吧~
NO.1 聚类热图
常见的基因表达模式分析是基因的聚类热图(主要是热图的使用很广泛),通过对基因表达量进行聚类分析,可以直观显示不同表达模式的基因群。不过绝大部分情况下热图是用于展示基因的变化趋势,并不是分析哪种趋势是最明显的或者使用聚类热图进行基因筛选,因为当时间点较多时,热图可能并不适合用于基因分类。
NO.2 火山图
火山图是一种散点图,它展示了统计学显著性(P值)与变化倍数之间的关系,因为形似火山而被称为火山图,常用来可视化展示两组样本间基因表达水平差异的分布状况。常常出现在芯片、测序等组学检测技术的结果中,与热图等等常一起出现广泛应用于转录组、蛋白组等组间差异分析结果的展示。图表的横轴一般展示差异倍数的变化,而纵轴表示差异分析结果的可靠性。来看看这些热图的展现形式吧~
NO.3 GO/KEGG气泡图
气泡图(bubble chart)形似气泡,是用于展示三个变量之间关系的数据统计分析图表之一,它最多能够实现同一个事物的四个维度的直观的数据可视化。气泡图横纵坐标各是一个变量,第三个变量用气泡的大小来表示,与此同时还可以加入一个表示大小的变量进行比对。在生信分析中,GO/KEGG功能注释和富集分析气泡图是比较常见的。
NO.4 GO富集条形图
Gene Ontology(以下简称GO)富集分析结果是以条形图的方式展示,分别筛选三大分类中对应的差异基因数目大于2的10个GO条目,最后以条目对应的 -log10pvalue 绘制图形,条形高度代表对应条目富集基因数目越多,pvalue值越小。
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家凯老师|撰文
小久|排版
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