绘图本身很简单但是获取数据很难

看到我们生信技能树的教学群有学员提问这样的图如何绘制：

 

其实我们讲解过，绘图代码本身搜索即可拿到，关键词  ggpubr paired boxplot ，输入到 https://cn.bing.com/?ensearch=1 即可，如下：

 

第一个链接里面就有完整的代码：

  • https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/reference/ggpaired.html

如下：

 

我们需要做的就是获取这样的数据，然后复制粘贴示例代码即可。

那么问题来了，数据如何获取呢？

  • 从ucsc的xena浏览器里面下载感兴趣癌症，比如肝癌的表达矩阵（counts值）
  • 然后根据样本名字拿到有配对的几十个病人的癌症和正常对照数据（部分癌症数据并没有对照）
  • 接着提取感兴趣基因（比如TP53）的表达量
  • 最后套用上面的绘图代码即可！

那就随便把它布置成为一个学徒作业吧，TP53在TCGA的肝癌的有配对样本病人的转录组数据表达量配对图！

好了，公开课继续，我们会邀请优秀学徒在钉钉群演示这个图如何绘制哈！

钉钉群号码是：一个简单易学生物信息学速成指南，赶紧收藏！

仍然是推荐大家学好基础编程

计算机基础知识，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：

把R的知识点路线图搞定，如下：

  • 了解常量和变量概念
  • 加减乘除等运算（计算器）
  • 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）
  • 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表）
  • 文件读取和写出
  • 简单统计可视化
  • 无限量函数学习

Linux的6个阶段也跨越过去 ，一般来说，每个阶段都需要至少一天以上的学习：

  • 第1阶段：把linux系统玩得跟Windows或者MacOS那样的桌面操作系统一样顺畅，主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面，可以仅仅以键盘交互模式完成常规文件夹及文件管理工作。
  • 第2阶段：做到文本文件的表格化处理，类似于以键盘交互模式完成Excel表格的排序、计数、筛选、去冗余，查找，切割，替换，合并，补齐，熟练掌握awk,sed,grep这文本处理的三驾马车。
  • 第3阶段：元字符，通配符及shell中的各种扩展，从此linux操作不在神秘！
  • 第4阶段：高级目录管理：软硬链接，绝对路径和相对路径，环境变量
  • 第5阶段：任务提交及批处理，脚本编写解放你的双手
  • 第6阶段：软件安装及conda管理，让linux系统实用性放飞自我绘图

如果你没有时间自己慢慢学，这里有一个课程（下一期是7月6号开课哦）你可能会感兴趣，可以花时间了解一下：

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强烈建议你推荐我们生信技能树给身边的博士后以及年轻生物学PI，帮助他们多一点数据认知，让科研更上一个台阶：
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