如何用origin 1制作pca 分析 drawing？首先，在电脑上打开Origin 软件 。PCoA主坐标分析绘图数据预处理的计算距离pcoa处理绘图如插画，按颜色分为12类，按形状分为两类pcoa-2/绘图的主要思想是分类，根据实验设计和数据进行分类 ， r用户备注:scatterplotwithconfidenceellipses；envfit的实现和解释...在微生物β多样性分析中，常用距离矩阵(unifrac)对PcoA 分析进行聚类，以观察不同类群间物种组成的差异 。
/imAge-1/ A BubblePlot是由气泡状元素组成的图形 。与普通散点图不同，这个图可以显示三维甚至四维的信息 ， 如下图所示:一个点的位置，即它的横坐标和纵坐标分别代表体重和身高，气泡的大小代表年龄，颜色代表不同的个体 。我再举几个例子:围棋或者其他丰富的结果以不同的形式表现出来 。在上图和右下图中，我们用颜色表示GO的类别，横坐标和纵坐标表示pvalue和zscore，size表示富集的基因数 。
从上面的例子可以发现，用气泡图可以展示更多的数据信息 。随着多组学研究的出现，我们迫切需要在同一个图表中展示多维数据，气泡图是一个很好的选择 。1)需要什么格式的数据？根据要在气泡图上显示的数据的维度确定数据的格式 。这次用的是来自GOplo包的一个数据EC，是RNAseq的下行分析 data 。标准化后对数据进行统计分析分析确定差异表达基因 。
【r软件pcoa分析包,PcoA分析】
1、R数据可视化10:蜜蜂图Beeswarm不知道蜂图的名字从何而来 。我猜是因为画这个图的包叫beeswarm 。我们先来看看蜜蜂地图是什么样子的 。它看起来非常类似于我们以前的点状图 。我们可以用jitter和point(默认参数)直观的对比beesworm和ggplot绘制的同一组关于乳腺癌数据的图形:从中可以发现beesworm很好的反映了数据的分布，更加清晰直观 。
这也是很多科技论文选择蜂群图的原因 。在一个小样本中 ， 也许抖动或者点的方法也能传达我们想要传达的信息 。但当样本量较大时，这两种绘制方法都不适用 。蜂群图也用于大样本的情况 。既能反映每个样本的具体情况，又能查看整体情况 。该图使用了两个不同的包 。之所以会这样，是因为制作蜜蜂地图的常用包叫“蜜蜂群”，但和ggplot的画图习惯略有不同 。
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