可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法的升级版

2023-07-29 16:36| 来源: 网络整理| 查看: 265

以前我们做了一个投票：可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，下面的5个基础函数相信大家都是已经烂熟于心了：VlnPlot(pbmc, features = c("MS4A1", "CD79A"))FeaturePlot(pbmc, features = c("MS4A1", "CD79A"))RidgePlot(pbmc, features = c("MS4A1", "CD79A"), ncol = 1)DotPlot(pbmc, features = unique(features)) + RotatedAxis()DoHeatmap(subset(pbmc, downsample = 100), features = features, size = 3)

但是真实数据分析有时候需要个性化的图表展示，也就是说这5个函数不仅仅是要调整很多参数，甚至需要自定义它们，让我们来看看示例：

下面是郑一一的随机投稿

1.FeaturePlot函数

FeaturePlot使用了split函数之后就没有legend了这个问题之前困扰了我很久后来就下定决心解决一下其实很简单就只是加个命令参考的是https://github.com/satijalab/seurat/pull/3748

FeaturePlot(object = obj, features = "Gene", split.by = "Meta_Name", order = T) & theme(legend.position = "right")

这个就是你只是用+是不可以的，那样就只会只改split图中右边的那个图使用&符号的时候是会两个都改的是不是很神奇原来我以前只知道+ 后来才发现还有&这个用法

m_featureplot

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