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生物信息| 非编码RNA| 其他| 软件| 网站| python| 每日文章导读|

用 aPEAR R包聚类整理 GSEA 结果并进行网络图可视化: 陈明杰 2026-10-8 17:10; GSEA结果中经常出现一批名称不同但共享核心基因的通路。aPEAR先按通路相似性聚类，再用网络图展示，可以把冗长的结果表整理成几个功能模块。 ▲ aPEAR论文示例：节点表示通路，连线表示通路间的基因集相似性，节点颜色表示NES 📖 aPEA ...; 421 次阅读|没有评论

极坐标柱状图如何比较多组临床特征: 陈明杰 2026-10-8 16:29; 临床研究常常要同时比较多个指标。表格能保留准确数值，却不容易让人迅速看出两组人群的整体差异。极坐标柱状图把各指标沿圆周排列，用柱长表示比例、用颜色区分组别，适合展示多项基线特征或风险评分构成。 📖 论文案例《J Am Heart Assoc》论文 “ Outcomes of Elderly Patients Undergoing Le ...; 412 次阅读|没有评论

《Nature Genetics》利用树图将基因和功能类别放进一张图: 陈明杰 2026-10-8 13:51; 一组基因对应多个功能类别时，表格可以保留完整信息，却不方便比较各类别的大小。树图把类别、数量和基因名称放进同一张图，适合用来概览结果。 ▲ 论文 Figure：候选靶基因功能分类树图 📖 论文案例《Nature Genetics》论文“Systematic prioritization of functional variants and effec ...; 381 次阅读|没有评论

把基因与化合物“点亮”在 KEGG 通路图上：pathview 在线绘图教程: 陈明杰 2026-9-30 14:51; 导读：只需准备基因或化合物的定量数据，即可将表达变化、代谢差异直接映射到 KEGG Pathway Map。无需安装 R 包，也能快速获得一张关系清晰、颜色直观的通路图，帮助你从复杂数据中锁定关键基因、酶与代谢物。 📖 先认识 KEGG 通路图 KEGG PATHWAY 数据库由一系列人工整理的图形图谱组成，涵盖 ...; 603 次阅读|没有评论

微生信同心圆网络图绘制与参数设置教程: 陈明杰 2026-9-22 11:31; 同心圆网络图将节点按预先定义的类别或层级排列在多个同心圆上，并用连线表示节点之间的已知或推定关系。该布局适合同时呈现分层结构和连接关系，可用于 PPI、miRNA-TF-mRNA、circRNA-miRNA-mRNA 等网络的可视化。图 1 论文中的关键基因-RBP相互作用网络论文里的同心圆网络 ...; 613 次阅读|没有评论

从单细胞测序Barcode Rank Plot 到细胞条形码过滤的原理与 R 实操: 陈明杰 2026-9-18 15:32; 图 1 B arcode Rank 曲线（来自10X官网）。Cliff（悬崖，陡降的一段），Knee（膝盖，变平的一段）核心结论： raw 矩阵（图上蓝色线+灰色线）保存的是所有检测到的有效 barcode，其中绝大多数并不对应完整细胞。只有 raw 时，应先做 cell calling，生成候选细胞矩阵（图上蓝色线） ...; 782 次阅读|没有评论

Nature Genetics同款弦图：从数据准备到参数复用: 陈明杰 2026-9-9 14:39; 当一组表型同时关联多个基因时，表格可以列清楚配对关系，却不容易让读者快速看出哪些节点连接较多、不同类别如何分布。弦图把两类实体排在圆周两侧，用弦表示对应关系，并按节点的类别着色，简洁清晰。适合展示表型与基因、GO term 与基因、细胞类型与 marker 基因等两类实体间的关系。 📖 论文案例《Na ...; 801 次阅读|没有评论

桑基-气泡组合图：在功能分类框架下展示多组富集结果: 陈明杰 2026-8-24 15:34; 在多组富集分析中，我们通常需要兼顾两方面的信息：一是“哪些通路在各组中显著富集”，二是“这些通路分别归属于哪些更高层级的生物学功能类别”。若将分类关系与富集结果分开绘制，读者往往不得不在多张图表间反复对照，难以形成整体认知。为此，可将“桑基图”与“气泡图”融 ...; 798 次阅读|没有评论

一图看懂全基因组分布：染色体位置与分类统计联合展示: 陈明杰 2026-8-17 12:06; 在全基因组尺度展示位点或区域时，我们通常既想知道“变化发生在哪里”，也想比较“不同类型在每条染色体上占多少”。如果把这两类信息拆成两张图，读者需要来回对照；而“染色体位置 + 统计柱状图”可以在同一画面中完成整合：右侧按照染色体长度标注事件的基因组位置，左侧同步汇总各类型在每条染色体上的比例或数量。 ...; 874 次阅读|没有评论

CNV Gain/Loss 百分比柱状图：直观展示队列基因变异频率: 陈明杰 2026-8-12 09:58; 拷贝数变异（Copy Number Variation, CNV）是指基因组DNA片段拷贝数偏离正常二倍体状态（2拷贝）的现象，在肿瘤中广泛存在，是揭示肿瘤发生机制和寻找预后标志物的重要手段。Gain（获得）指拷贝数增加，导致基因表达升高，可能驱动细胞过度增殖，常见涉及EGFR、MYC等；Loss（缺失）指拷贝数减少，导致基因表达不足或功能 ...; 927 次阅读|没有评论

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