生物信息学R语言实战：饼图、Venn图与热图教学

在本次R语言绘图实训课程中，我们将深入探讨如何在生物信息学领域利用R语言进行数据可视化，特别是针对基因组分析中的几种关键图表。主要内容包括： 1. **饼图**：饼图用于展示一个集合中不同细分种类的比率，如快消品市场的城市年度销售比例。我们学习了如何使用`pie()`函数创建基础饼图，例如，将城市销售数据（x值）与标签（labels）相结合，并通过`pdf()`函数保存图形到文件。基础图由饼图本身、标签、百分比、颜色和标题组成。 ```R x <- c(21, 62, 10, 53) labels <- c("London", "New York", "Singapore", "Mumbai") pie(x, labels) pdf("city.step1.pdf") dev.off() ``` 2. **Venn图**：Venn图用于展示多个集合之间的特有和共有元素。在基因表达分析中，可以用来比较不同组织在同一时期表达的基因。基础Venn图会包含颜色配比、标签和标题，使用`pdf()`和`par()`等函数设置图形样式。 ```R pdf("gene.expression.pdf") par(font = 2, ...) # Venn图的具体绘制代码 ``` 3. **热图**：热图常用于展示基因表达或相似性矩阵，通过颜色变化显示数据的密集程度。这涉及到矩阵数据的输入和颜色映射，以直观地显示变量间的关系。 4. **箱形图**：箱形图（箱须图）用于展示数据分布的五个数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值），有助于发现异常值和数据的集中趋势。在生物信息学中，它可以用来比较不同条件下的基因表达水平。 课程的目标是通过实践这些绘图技术，掌握数据特征的呈现方法和各种图形的应用场景，以及如何根据具体需求调整高级图的参数，如颜色、标签大小和方向等。此外，我们还涉及到了如何使用R脚本批量处理数据和生成最终的PDF文件，如`data.pie.city.txt`和`data.pie.city.pdf`的处理。 这是一门结合实际案例，提升生物信息学数据分析技能的实用课程，旨在帮助学员通过R语言的绘图功能更有效地解读和传达基因组研究结果。