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为什么说这个绘图工具神奇，因为它用起来简单，画出来的图好看，功能也很全面。真的假的？这是个外挂吧？下面Up主就来逐帧分析，实锤这个工具Echart(http://www./ImageGP/)。 先看一下它能画哪些图： 是不是你想要的都在这里了？ 再看一下画出来的图效果如何呢？ 热图 火山图 Venn图 气泡图 是不是有童鞋不禁想说，自己敲了半天R语言代码，或者美工了半天，效果也没上面的效果好？ 吹了半天，还是来看一看每张图到底要如何操作吧！ 线图、热图还有气泡图上次已经介绍过高颜值的在线绘图工具推荐，那会儿这个网站的功能还没有弄好，现在算是所有功能都能用了（虽然网站上还有些图没补上，辛苦Y叔了！） 今天给大家介绍新上线的几个图的作法： Boxplot在肿瘤研究的文章中见的是非常多的，比如找了个基因，PCR在肿瘤样本中验证基因表达差异性，结果展示的时候就用这么一个boxplot Long non-coding RNA PCAT-1 over-expression promotes proliferation and metastasis in non-small cell lung cancer cells 在这里， 这个图画起来也很简单（今天所有演示的图的数据，文末有网盘链接） 输入Group和Expr两列数据即可，再把题注什么的标识好就OK了。 在这里我们可以轻松切换表现形式，violin plot和jitter plot，以及各种组合
Jitter plot
Violin plot
这个图常见于测序或者芯片结果的一个展示，用于评估数据总体分布集中趋势，比如下面这张图（X轴为基因在对照组中的表达，Y轴为基因在实验组中的表达）
Genome-wide analysis of long noncoding RNA (lncRNA) expression in colorectal cancer tissues from patients with liver metastasis 这里我随便编了一个数据进行演示，Color定义颜色分组（直接按复制了Expr列数据，这样颜色随Expr渐变），colorlist选择Rainbow，这样起到一个渐变的效果，其它的参数默认。
效果图如下
条形图大家应该见的多啦，这里不作太多阐述，按照网站的示例随便画了一下：
关于火山图的介绍，大家可以看下小张之前写的这篇文章如何看懂和绘制火山图？。 最简单的火山图只需要3列数据
结果如下
如果你要在火山图中标注一些特殊基因比如TP53，那么你需要加一列Label
Label这一列的空白单元格需要用“-”全部替代掉 具体操作如下 复制该单元格
选中整个D列后
打开“查找和选择”中的“定位条件”
选择“空值”，这样就选中了D列中的全部空白单元格
然后粘贴即可
设置参数的时候，上下对应起来即可
这样TP53就在图中标注出来啦！
Histogram这部分网站提供了线图和直方图两种形式
直方图+线图
Venn图就不必多说啦 目前网站只支持5个集合
UpsetView和Venn图的作用有点类似，不过见得可能会少一些。
我们来看一下这个图和数据是如何对应起来的，左边蓝色的条形图表示不同Sampl中包含的ID数量，比如Samp4只包括3个ID，最短。下方的黑点表示该位置有数据，灰点表示没有，这些黑点灰点的排列组合构成了Samp的全部组合关系，连线表示Samp间存在交集，所以第一列数据的意思就是：Samp4，Samp2和Samp5之间有交集么？上方的黑色条形图给出答案是有，并且只有一个共同交集——就是G5。
有一种回到高中地理的感觉，有么有？
主成分分析可以用在差异基因筛选之后，评价差异基因对样本分组的好坏 下面就举个栗子，上表是差异基因在样本中的表达情况，下面是样本分组。
然后把这里填一下，其它默认（颜色啥的自己想调一下也可以）
下面这个PCA的结果图表示差异基因选的还可以吧！
好了今天介绍了这么多，大家是不是已经迫不及待了？ 网盘链接在这里哟：https://pan.baidu.com/s/1c2bGHdm 密码：3f25 |
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