转录组常用图形解读瑞客

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培训，学习生更容常用图形绘制生，毕生缘；培训 学习方 提前预仔细听先运行再理紧跟步伐，跟不上的及时在课堂提出或寻找助教老师解课后复习，基础知识学习靠背和反复书读百变，其义自码敲十遍，不会也 质量评估图 NGSFASTQ 箱线图解释–反应的是数据分布规 所有。别给予合适的标 箱线箱线图可以更真实的反应原dMichaeldNature

息 生息生talBoxPlotRawebtoolforgenerationofbox5肿瘤样本纯度得分箱线 ABSOLUTE计算的肿瘤纯度得分。肿瘤样本按. n cience/article/pii/S2405471218300966.肿瘤大小散点 (dots)onthedayofeuthanasiaintheconditionsindicated.Dataarehttps:/wat /ticles/nature23270 单细 表达小提琴 Jitter-plot展示差 分 Log2foldrelativeRNAprobedistributionshowingdifferentialgeneexpressionfrombonemarrow-derivedmacrophages(BMDMs)treatedinvitrowithmockorAza+ITF-2357.Angiogenicpathway-associatedgenesarehighlighted(microarray,BMDMdatarepresentativeofn=3mice). ie s nn差异OTU火山图展 t/q训/ 差 火山图展 Molecularsignaturesofantibodyresponsesderivedfromasystemsbiologystudyoffivehuman i，c毕ed生i缘r；培训版权所/有sc 自对照样品或样品两两相比散点图展 ReactomeG1pathwayineachLibrary

indicated(r).

ProfoundTissueSpecificityinProliferationControlUnderliesCancerDriversand ，毕生缘；培训 表达散点 Dotplotvisualizationofeachcelltypeinlungsingle-celldata.Thesizeofthedotencodesthepercentageofcellswithinacelltype,andthecolor averageexpression GSEA–unsignedlog2FoldChange（差 ysisofexpressedpredictedpost-

absolutefoldchanges,GSEAusedweightedenrientstatisticsandratioofclasses,withp-valuescomputedusing1kgene-setpermutations...

. CellGSEA–unsignedlog2FoldChange（差 HSCgenesetsareenrichedin

upregulatedinETP-ALL(a otherB-ALLcases.

ALLin--

.0041586-018-0436-0Nature GSEA的展示方式– Commoncell-essentialgenesareinvolvedinfundamentalbiologicalprocesses.GenesetenrientysiswasperformedongenesrankedbyaverageCS(crisprgenescore)./https:/ s /Epigeneticmodificationleveland GenesetenrientplotshowingthatgenesassociatedwithhighlevelsofH3K9acandH3K27acareenrichedfortwoindependentlydefinedpluripotencygenesets:MullerPluriNetandWongESCCorePvaluesarecalculatedbasedon1,000permutationsbytheGSEAalgorithmwerenotadjustedformultiple.https://w rrbio17.相关 的GSEA富集分筛选 相关性系数作 值进901个MFGO条目去冗余为396个MF条目，用做检测基因集(条目集重合小于热图每一行为一个条目，每一列为一 ，颜色表normalized enri ent

rscore .csen/article/pii/S2405471218300978CellrGSEA标准化富集得分(NES)热图分 GSEAwasperformedusingPreRankedweightedmode.Log2FCvaluesforeachscreenwerecomputedintoZscores,andtheaverageZscoreofallORFscorrespondingtoagivengenewascalculated,andusedtogeneratetheGSEArankorderedlist.GSEAwasrunconsideringallthecanonicalpathwaysgenesets(c2.cp.V5.1.symbols)excepttheminimumgenesetsizewasreducedto10(fromdefault=15),tocompensateforthesmallersizeofthisdataset.Redundantgenesetswereexcluded(including,insomecases,genesetsthatwerenon-redundantinnamebutcontainedsimilargenes)andadditionalgenesetsaddedsothateachscreenhadatotaloftengenesetsrepresented.，. GSEA通路FDR和NES展 富集分析泡泡 样本突变数目分 每 所有样品过滤后的突变中每个样本按过滤后的突变数（深蓝点）排序，浅蓝点表示未过dctmcic 1万个shRNA敲除细胞系对Oct4表达的影 hMediatorandcohesin h增强子和超级增强子的ChIP结合图 MetagenerepresentationsoftheChIP-

s.Metagenesarecenteredontheenhancerregion,andthelengthoftheenhancerreflectsthedifferencein

3eachalsoecse/a based不同的预测算法)在启动子动子区随机打乱10次，分布再做 / 生存曲线折线 r

/ie/rticle/pii/S0092867418303076 转录因子结合 Tabledepictingtranscriptionfactorbindingmotifsenrichedatconstituentenhancerswithinsuper-enhancerregionsandassociatedpvalues.iuSPzBZn6wR绘制 绘制motif 毕生缘/；s培c训ie版n权c所e/有article/pii/S009267413012270#! 组浏览器展示多组 BindingprofilesforEScelltranscriptionfactors(Oct4,NanogandSox2),mediator(Med1andMed12),cohesin(Smc1a,Smc3andNipbl),CTCFandcomponentsofthetranscriptionapparatus(Pol2andTBP)attheOct4andNanogloci.ChIP-Seqdataareshowninreadspermillionwiththeyaxisfloorsetto0.5readspermillion.Oct4/Sox2,CTCFandTBP(TATAbox)sequencemotifsareindicated. Sashimiplot展示Junctionreads和可变剪 Sashimiplotsaroundanactivatedexonwithinthe3′UTRoftheHNRNPDLgene(inclusionofwhichcreatesanNMD-substratetranscript)ineithertheabsenceorpresenceofMAGOHBknockdownineitherChagoK1cellsorMAGOH-V5reconstitutedChagoK1cells.Numbersreflectjunctionspanningreadsaveragedoverthreereplicatesforeachcondition..aemrle/s41588-018-0155-3 .TAD三维互 ChIP-seqbindingprofilesforOSNandMed1attheKlf4locusinESCs.PreviouslydescribedHi-Cinctionfrequency(normalizedinctioncounts)andgenomiccoordinatescomprisingaportionofa (Dixonetal.,2012)areindicatedabovethebindingprofiles.iecse/a iVenn图和ChIP- Venn图和ChIP-生Venndiagramshowingtheoverlapofhigh-confidence(P<10−9)cohesin(Smc1a)occupiedsiteswiththoseboundbyCTCF,mediator(Med12)andNipbl.c,RegionmapshowingthatSmc1a,NipblandMed12co-occupiedsitesgenerallyoccurincloseproximitytoPol2andintheabsenceofCTCF.ForeachSmc1aoccupiedregion,theoccupancyofMed12,Nipbl,Pol2andCTCFisindicatedwithina10-kbwindowcentredontheSmc1aregion. ，毕生缘；培训 生生级聚类，也可以展示样品之间的同时可以增加样品的属性息借以查看不同的属性息与分组的关系，从而确定有没有哪些意料外的息影响到了样品分组。 相关性热图加样本属性标 ClusteredSpearmancorrelationmatrixfordifferentRNA-seqreplicatesfornotreatmentandKLA1h.

:w articles/nature10110 OTU与表型相关性热 前期差异分类单元(每一列)与临床指标(每一行)之色是负相关，红色是正相关。中间的文字。。Aberrantintestinalmicrobiotainindividualswith ，毕生缘；培训 差异OTU丰度热 Rootmicrobiotashiftinricecorrelateswithresidenttimeinthefield lncRNAs调节的转录因子和RNA结合蛋白分 High-confidenceinctionswherelncRNAs,includingOIP5-AS1,NEAT1,andTUG1,werepredictedtomodulateregulatorsofTFsandRBPsandwerecorrelatedwiththeexpressionofthetargetsoftheseTFsandRBPs.The40lncRNAswiththemostTFandRBPtargetsandthe40mostfrequenttargetTFs

acrossthe14tumortypesisgiven 生.mh

ig

/ cc热图绘 e/i 每组样品共有和特有 Venn图如右所示，这里每个圈代表一个样品组的所有。的部分表示样品组之间都表达的。每个圈特有的部分表示样品特异表达的。中间的219表示3个样品组中都表达的。注：表达的OTU是个伪概念，只能说声高于某个表达水平的或筛选出的特异高表达的。 每组样品共有和特 UpSetView

的数目。单个点表示单个样品组特有。因。三个点相连表示三个样品共有的。ho /i ho哈扎人肠道菌群在不同季节的变化–桑基 化，哪些OTUs保留或 Seasonalcyclingin

生icbioftheHadzahunter-gatherersofTanzania.miRNA- 和通路的关系 rr

snarticle/pii/S0169260716306964?via%3Di4ub诺贝儿化学奖获得者属性分布桑基 ，毕生缘；培训 ，UpSetView，桑基图的绘 格式，第一列是OTU的名字，第二列是OTU从样品分组，分不同的行直接拷贝到

I 样本聚类PCA分 主成分分析(PCA,principalcomponentysis)是一种数学降维方法,利用正交变换把一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量，也主成分是原有变量的线性组合，其数目不多于原始变量。组合之后，相当于获得了一批新的观测数据，这些数据的含义不同于原有数据，但包含了在空间上，PCA到的新变量的变化区间；第二成分为第二坐标轴，代表了原始数据中多个 主成分分析的意 的分作数据代用以视化。的 异。 PCA实现原 PCA分析不是简单地选取2个或3个变化最大的，而是先把原始的变量做一个评估，计算各个变量各自的变异度(方差)和两两变量的相对角线上的方差由大到小排列；然后从新变量中选择息最丰富也就ein.o/版0/ 为什么要进行中心 ein.o/版0/ 主成分分析类比示 PCA结果展 不同预处理对PCA结果的影 不同标准化的本质在于研究者认为是数值的量度本身重要还是数值的变化数值的量度重要则数值的变化重要则 选取一个主轴展示细胞反而更清 PCA绘制的输入和输 i生 tSNE聚类结 t-Distributedstochasticneighborembedding(t-SNE)ysisof60,000singlecellssampledfrom

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