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World File Search Systemggplot2
fillpattern：'ggplot2'和'grid'图形的图案填充图形
grid.newpage（）gp < - map（gpar，fill = fill_pattern（patterns = c（“ grid_3lwd”，“ stripe_longdash”，“ herringbone45”，“ herringbone45”，“ hexagon_lg”），fg = c（“黑色”，“白色”，“”，“”，“”，“”，“”，“”（“”，“”（“”，“”（“”，“”（“”（blake cyan） ）grid.circle（gp = gp [[1]，x = 1/4，y = 3/4，r = 1/5）grid.poly.polygon（gp = gp [[2]]，x = c（9,12,15）/16，y = c（15,9,9,15）/16）/16）/16）gp = gp = gp = gp = gp = gp = gp = gp = 3] 2/5，高度= 2/5）grect（gp = gp [[4]]，x = 3/4，y = 1/4，宽度= 2/5，高度= 2/5）
ggbio：基因组数据可视化工具包
ggbio 是一个基于 ggplot2() 的 Bioconductor 包，利用 Bioconductor 定义的丰富对象及其统计和计算能力，提供灵活的基因组可视化框架，将图形语法扩展到基因组数据中，尽力向用户提供高质量、高度可定制的图形。
Samuel Bharti
•编程和脚本：熟练掌握R，Python，Matlab，Bash进行数据分析，统计建模和生物信息学管道。•生物信息学：在单细胞和空间转录组学，变体分析，RNA-seq和多摩学集成中经验丰富。•数据分析和可视化：使用Seurat，Deseq2和Pseudobulk等工具开发自定义工作流程进行生物数据分析的熟练。使用GGPLOT2和绘图的数据可视化中的强大功能。•云和高性能计算：设置和管理云基础架构（AWS，GCP）和HPC环境方面的专业知识，使用Slurm和Docker进行可扩展计算。•软件和Web开发：开发了带有r闪亮，简化和反应的生物信息学Web应用程序，重点是交互式数据探索。•机器学习与建模：应用机器学习技术到生物医学数据，具有特征选择，分类模型和网络分析的经验。•工作流程管理：使用NextFlow和管道开发进行大规模基因组数据处理的工作流管理经验。
goplot：用于视觉组合表达数据的R软件包...
摘要摘要：尽管有大量用于OMICS数据功能分析的方法，但对结果的全面详细了解仍然具有挑战性。这主要是由于缺乏可视化此类信息的公共可用工具。在这里，我们提出了一个基于GGPLOT2的R软件包，用于增强图形表示。我们的软件包采用了任何一般富集分析的输出，并以不同级别的详细信息生成图：从一般概述到确定最丰富的类别（条图，气泡图）到更详细的视图，显示在给定的类别中显示不同类型的分子信息（圈子图，和弦图，集群，集群图）。该软件包提供了对OMIC数据的更深入的见解，并允许科学家使用只有几行代码来生成洞察力，以轻松传达发现。可用性：R软件包GoPlot可通过CRAN-The综合R档案网络提供：http：//cran.r-project.org/web/packages/goplot。可以在以下网址找到Venn图的闪亮Web应用程序：https：//wwalter.shinyapps.io/venn/联系：fscabo@cnic.es; mricote@cnic.es补充信息：可以在https://wencke.github.io/
使用GMT和R
摘要：在本文中，我们描述了两种相关的制图数据处理和可视化的脚本方法，这些方法提供了具有不同算法复杂性的日本的2D和3D映射。第一个算法利用通用映射工具集（GMT），该算法被称为基于高级控制台的空间数据处理程序。GMT的模块结合了脚本的功能与地球信息学的各个方面，这对于大型地理空间数据集，多格式数据处理以及2D和3D模式中的映射特别有效。第二算法介绍了R编程语言用于制图可视化和空间分析。此r方法利用“ tmap”，“栅格”，“地图”和“ mapdata”的软件包来建模日本群岛的形态计量元素，例如坡度，山坡，山坡和高程。R的通用图形软件包“ GGPLOT2”用于映射日本的县。这两种脚本方法证明了编程语言与使用脚本进行数据处理确定的制图之间建立的对应关系。，由于它们的数据处理高自动化，因此他们的表现优于几种著名和最先进的GIS方法，用于映射。制图在很大程度上反映了数据科学的最新进展，脚本语言的快速发展以及数据处理方法的转移。这扩展到从传统GI到编程语言的转变。作为对这些新挑战的回应，我们在本文中证明了在映射中使用脚本的优点，这些优点包括可重复性和脚本在类似作品中的可观适用性。