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목록heatmap (2)
바이오 대표
데이터를 시각화 하는 것은 의미 있는 해석을 하기 위해 중요한 단계입니다. 해당 글에서는 R 언어을 이용해서 히트맵을 그리는 다양한 패키지 중 (pheatmap, ggplot, complexheatmap) 중 파라미터들를 이용해서 이쁘게 그릴 수 있는 complexheatmap()에 관하여 알아보겠습니다. ComplexHeatmap heatmap을 그릴 때, 필요한 요소는 matrix 입니다. 하지만 좀 더 이쁜 그림을 위해 다음과 같은 요소들을 사용할 수 있습니다. 필수! matrix (ex. gene vs sample counts) 선택 color heat_colors colorRamp2 선택 column annotation colanno HeatmapAnnotation 선택 row annotatio..
여러 -omic 데이터를 통합하여 (more data, potential to more power) 우리는 complex biological big data 를 분석할 수 있다. ( Genomics, Transcriptomics, Proteomics, Epigenomics ) * Epigenome: DNA나 히스톤단백질에 직접 결합하여 유전자의 발현을 직접 조절하는 화학물질과 단백질의 집합체 Abstract To understand the human responses to the virus (COVID-19), especially in the Immune response. 따라서, 해당 페이퍼의 목표는 COVID-19로인한 면역 반응에서 큰 역할을 하는 immune genes를 발견하는 것이다. 사용한 ..