需要者詳情請聯(lián)系作者(非需要者勿擾,我很社恐): 1、購買打包合集(2025KS微信VIP付費合集),價格感人,加入微信VIP群(答疑交流群,甚至有小伙伴覺得群比代碼更好),可以獲取建號以來所有內(nèi)容,群成員專享視頻教程,提前更新,其他更多福利! 2、《KS科研分享與服務》公眾號有QQ群,進入門檻是20元(完全是為了防止白嫖黨,請理解),請考慮清楚。群里有免費推文的注釋代碼和示例數(shù)據(jù)(終身擁有),沒有付費內(nèi)容,群成員福利是購買單個付費內(nèi)容半價! 書接上文(復現(xiàn)cancer cell圖表:【函數(shù)】Edge bunding可視化cellchat及cellphonedb細胞互作結果),先說一下那個關子,我本來準備賣個關子,結果把自己賣了,忘記說了。這個圖應該很熟悉是因為我們介紹過一個包,關于cellphonedb的ktplots包,針對cpdb結果的R可視化:其中功能也有一個互作網(wǎng)絡圖是這樣的:是不是特別像呢? ktplots github:https:///zktuong/ktplots/沒錯,這篇cancer cell的作圖和ktplots包作圖是一樣的,只是數(shù)據(jù)整理不一樣。為什么ktplots包的圖不咋用呢?一個圖展示了太多的信息了,而且plot需要scRNA data,展示的越多圖越亂。這個圖信息完整,展示了互作強度。這也是我們函數(shù)略微升級的原因,小伙伴說這個圖沒有表示互作強度,其實我們也考慮過,但是不同線條粗細展示強度只會讓圖更亂,還不如現(xiàn)在這樣的小清新。所以我們想到了一種折中的辦法,展示互作也并不是所有都是重點,往往研究的也就是那么幾個,所以可以將重點的互作顯目標記,不就ok了?函數(shù)使用解說見B站(KS科研分享與服務):https://www.bilibili.com/video/BV1AULgzsEVj/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=05b5479545ba945a8f5d7b2e7160ea34增加了一個參數(shù)emp:之前購買過代碼的小伙伴聯(lián)系作者免費獲取更新!
setwd('D:\\KS項目\\公眾號文章\\復現(xiàn)cancer cell-【函數(shù)】邊綁定圖展示cellchat以及cpdb互作結果可視化\\edge_bunding_cellchat結果可視化函數(shù)')
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# ks_CC_bdPlot(cellchat_obj = HD.cellchat, source_cells = c("Kers","ECs","Tcell"), # target_cells= c("Kers","ECs","Tcell"),comm_cut=0) #
#強調LR empLR <- read.csv('empLR.csv', header = T) ks_CC_bdPlot(cellchat_obj = HD.cellchat, source_cells = c("Kers","ECs","Tcell"), target_cells= c("Kers","ECs","Tcell"),comm_cut=0, cols = c("#BEBADA","#f3c89d", "#8cc598"), emp=empLR)
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