市场活动

秋天的第一杯奶茶很甜,但解锁高分文章的技能更香

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能

更多科研干货课程,请访问:www.yimingxueyuan.com


毫无预兆地,“秋天的第一杯奶茶”在微信、微博、抖音、小红书上全方位蹿红,几乎所有人的朋友圈都被刷屏。

 

您的奶茶喝没喝我不知道?但是我知道咱科研人的世界除了奶茶的甜,更不可少的是科研的香,那一张张科研图它不香吗?它不比奶茶来的长久吗?国自然评审刚结束,相信各位科研人已经忙起来了;节日期间放松不可少,但学习咱也不能落下呀,不然您在喝奶茶的时候,别人已经偷偷把下面这些精美的图学会了。技能在手,不怕奶茶没有
快跟随鹿老师的脚步来“康康”我们假期宜解锁啥技能吧

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能

这么多精美的图想自己一把全学会吗?放下奶茶,我们一起来看看发表在各大期刊的科研图都啥样吧~~

 

1.发表期刊:BMC Bioinformatics

 

文章标题:Enrichr: interactive and collaborative HTML5 gene list enrichment analysis tool

科研图片:复合热图/热图组合
 

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能

2.发表期刊:Nucleic Acids Research

 

文章标题:Enrichr: a comprehensive gene set enrichment analysis web server 2016 update

科研图片:复合韦恩图

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能

3.发表期刊:BMC Biology

 

文章标题:The human microbiome in evolution

科研图片:复合点图或组合图

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能

4.发表期刊:Neuron

 

文章标题:Thrombospondin-1 Mediates Axon Regeneration in Retinal Ganglion Cells

科研图片:

(1)“红与黑”柱形图

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能

(2)“红与蓝”火山图

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能

5.发表期刊:Genome Biology

 

文章标题:SCoPE-MS: mass spectrometry of single mammalian cells quantifies proteome heterogeneity during cell differentiation

科研图片:精美PCA

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能

看到上面精美的图,相信大家迫不及待想要get这个技能、想要立刻上手制作SCI级别的科研美图。千里之行始于足下,想要做成上面的科研好图,让我们一起来解锁易明学院这个R包不太冷系列课程,对,你没有看错,是《这个R包不太冷》,不是“这个杀手不太冷”,大家别跑偏回归经典看电影去啦

 

一起来“康康”这个R包不太冷系列都有啥?

 

轻松入门柱状图、折线图

 

关键词:0基础、省时省力绘图、R语言ggplot2包进行基础图形的绘制;

 

讲师介绍:直老师:易明学院优秀讲师,师从上海师范大学戴绍军老师,主攻植物功能蛋白质组学.具有多年的丰富蛋白组学生物信息分析经验
课程介绍:ggplot2是数据可视化的重要程序包,用于绘制各种高级统计图形,本节课作为本系列的第一节入门课程,重点在于带领大家认识和使用R语言ggplot2包进行基础图形的绘制。本课程旨在带领大家0基础学习R语言的ggplot2包绘制基础图形,帮助大家尽量花费少的时间和精力习得绘制基础图形的方法。


通过提供通用的R代码来实现柱状图和折线图,并且教会重要的参数;如, 1) 图形颜色的调整 , 2) 坐标系的更换 , 3) 位置参数 等个性化参数进行解释,方便大家根据实际需求修改现有脚本。

 

30分钟教你绘制SCI文献级别的气泡图

 

关键词:0基础、SCI文献级气泡图、即学即会
讲师介绍:甜橙诚:易明学院高级讲师,代谢组学生物信息分析工程师,毕业于生物信息学专业,有多年生物信息分析经验,有RNA-seq,ChIP-seq分析背景,能够熟练使用R语言和Linux操作系统进行生信分析,擅长使用R来进行数据统计分析和绘图操作,例如对数据进行T检验、聚类分析、超几何分布富集分析等,能够绘制气泡图、箱型图、热图、火山图等一系列生信分析中常见图形。能熟练使用Adobe Illustrator对图片进行调整排版和绘制代谢的机制图、模式图,能够结合R和AI对图形进行修饰优化。在LC-MS和GC-MS数据处理和定性定量分析上有丰富的经验。

 

课程介绍:本节课程主要带领大家运用R语言的ggplot2包,绘制SCI文献级别的富集分析气泡图。ggplot2可以将所绘制图形的各部分独立出来,每一部分分别用一段代码表示,各代码段再通过“+”运算符连接。富集分析是将基因根据先验的知识(也就是常见的注释)进行分类的过程,最常见的富集分析是GO与KEGG富集,在一些高分文献中会使用高效的气泡图(Bubble图)来展示富集分析结果。气泡图属于散点图的一种,它是在散点图的基础上改变点的形状,大小和颜色。富集分析气泡图是在笛卡尔坐标系中加入数量、p值等参数表示三个变量关系的图形。在对基因完成GO/KEGG分析后,使用气泡图可以直观的展示pathway、p-value、count之间的关系,能够更加全面而详细地可视化富集分析结果。

 

30分钟教你如何绘制全面且精美的小提琴图

 

关键词:全网种类最全的小提琴图、0基础入门、长期的课后解答

 

讲师介绍:北极星:易明学院优秀讲师,专注于生物信息学分析,有单细胞转录组学分析背景,现在专门致力于蛋白组学生信分析,主要擅长解决分析报告中图形展示优化的问题;以及各种生物学功能注释数据库更新和使用;擅长运用Linux Shell编程、R和Python语言及各种软件工具解决生物信息学相关问题

 

课程介绍:本节课程主要带领大家学习R绘制小提琴图原理、方法以及相关绘图R包和函数的运用,还涉及颜色的选择的方法和需注意的问题。R包不太冷-小提琴图篇课程主要有以下亮点:

(1)本视频课程主要讲解如何使用R语言绘制样式繁多的小提琴图(全网种类最全的小提琴图),还涉及小提琴图的个性化参数设置;(2)讲师带领学员快速理解R绘制小提琴图的原理和技巧;(3)课程的实操演示和绘图代码会直接提供给学员,帮助学员快速上手R绘制小提琴图;(4)长期有效的课程售后:后期的课程问题解答,解决学员学习R绘制小提琴图中的所有问题,直到学员满意为止。

 

如何快速绘制SCI级个性化聚类热图

 

关键词:聚类热图、数据可视化、个性化热图绘制

 

讲师介绍:北极星老师,同上介绍

课程介绍:

聚类热图是生信分析中常见的一种数据可视化方法,可以对比较组之间的基因、蛋白和代谢物进行比较分析,也可以发现基因、蛋白或代谢物的时空表达模式,对样品聚类可以发现相似或相近的样品,对基因、蛋白或代谢物聚类可以找到相同或相反的表达Cluster模块。这个R包不太冷系列课程热图篇主要讲解使用pheatmap包进行个性化热图绘制,包括各个重要参数的用法说明以及个性化参数的调整,最后讲解如何使用各参数进行组合绘制出个性化的聚类热图,有数据有图有代码,可以帮助您快速学会个性化聚类热图的绘制。

 

 

一个包快速学会时间序列分析

 

关键词:时间序列分析、mfuzz包、软聚类分析、动力学特征呈现

 

讲师介绍:子路:易明学院优秀讲师、高级生信工程师,3年生信分析经历,在生物数据分析及R、python等多种语言编程绘图方面有着丰富的经验。通过自身的学习经历带大家由浅入深的走进生信分析的领域。

课程介绍:本节课程为大家带来使用mfuzz包对表达量数据进行软聚类分析,比如时间分析,趋势分析的变化趋势的展示。Mfuzz还集作图功能于一身,除了实现表达谱的聚类外,还能绘制时间序列,清晰地为我们呈现表达的动力学特征。

 

几行代码让你的数据“盒盒美美”(箱线图、盒图)

关键词:盒图、箱线图、数据分布、轻松学习

 

讲师介绍:百香果:易明学院高级讲师;蛋白质组学高级分析工程师,5年生信历程,精通R语言统计分析及数据可视化,例如T检验、方差分析、和弦图、气泡图等。

课程介绍:盒图(Boxplot)也称箱线图,它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围,可以粗略地看出数据是否具有对称性。通过将多组数据的箱线图画在同一坐标上,则可以清晰地显示各组数据的分布差异,为发现问题、改进流程提供线索。

 

venn维恩,"和而不同",百花齐放

 

关键词:Venn图、VennDiagram包、个性化作图

 

讲师介绍:阿纳:易明学院高级讲师;代谢生物信息分析高级工程师,擅长于GC-MS普筛的定性、数据处理分析和数据库整理更新在GC-MS普筛数据分析.在生物数据分析,R,python上有丰富经验。

课程介绍:课程大纲:1、介绍常见的多种venn图的作图工具和网站;2、使用R语言VennDiagram包绘制venn图; 3、优化和个性化图片相关参数设置。

 

PCA降维,可降万物

关键词:被生信耽误的诗人讲师、PCA图、组内和组间差异分析

 

讲师介绍:权权:易明学院优秀讲师,幽默风趣,课程有一种自带气质性幽默特色;一个被生信耽误的诗人。专注生信分析,熟练运用R,shell语言,有丰富python经验,精研数据分析,机器学习领域。

 

课程介绍:主成分分析PCA(Principal components analysis),是一种简化数据的技术,经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征,有着广泛的运用,常应用在文本处理、人脸识别、图片识别、自然语言处理等领域。生信分析过程中可以通过PCA反映组内和组间差异,是在质控过程中必不可少的步骤。
课程内容:
1、PCA的原理介绍
2、基于蛋白组数据集,运用R语言绘制PCA图
3、PCA的其他应用介绍

 

30分钟学会绘制ROC曲线

 

关键词:被生信耽误的诗人讲师、PCA图、组内和组间差异分析、逻辑回归、随机森林

 

讲师介绍:小笼包:易明学院高级讲师,有机器学习和人工智能项目背景,专注于蛋白质组学生信分析,擅长使用R语言进行数据处理及可视化绘图。

 

课程介绍:ROC曲线全称接受者操作特性曲线,ROC曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性,是现在使用最广泛,认可度最高的二分类器衡量指标,画出分类器的ROC曲线,就可以直观地感受分类器的优劣。本次课程主要带领大家了解ROC曲线原理和如何利用R语言绘制ROC曲线。R包不太冷-ROC曲线篇课程能够帮助学员解决以下困扰:(1)对算法原理一知半解,什么样的算法适用于什么样的数据根本分不清(2)有很多适合的算法该用哪一种呢?是逻辑回归,随机森林,还是朴素贝叶斯,神经网络,到底哪一种算法更能拟合自己的数据集,生成效果很好的分类器呢?掌握分类器评价指标,自然可以实现分类器的选择。

 

看完上面的课程是不是觉得假日的安排已经有了,想要学习这么多满满的干货课程哪里有?尽在易明学院冷系列还有很多课程,后面还有8大节干货(番外:据说这是一个不设完结的课程,毕竟R语言的功能实在太强大了...)

 

这么干货的系列课程怎么收费呢?
 

本次全面干货的R系列课程保底16节课,后面将不断更新,目前已上新4节课程,10月底将上新5节,明年上半年将持续更新至16节。原线下1599元的课程,我们也是趁此节日大放送,不要1599元,也不用999元!这个系列课只需原价699元!不仅如此,趁此佳节,特批提前预售价399元平均一杯奶茶钱即可兑换成干货满满的一节课,全面助力您的科研绘图;划不划算?一杯奶茶换1篇SCI文章科研图简直不要太划算了呢!OMG,买它!!!预售期9月28日-10月31日;错过不再有哦~

 

预购本次系列课程可享受的福利/权益:
 

1)全系列课程软件包、工具、代码及课件全部享有;

2)随时随地回复的VIP社群服务,授课讲师专门辅导及答疑;

3)享有易明学院积分400个鹿币计入您的账号,鹿币可兑换周边好礼哟;

4)可获取一本干货书籍《R语言实战(第2版)》,电子书与线上课全面打通您的R语言绘图;

5)可以为您开具电子发票。

 

这么多福利,隔壁王老师都心动了呢快快下手吧,超值预售等您来。假期让我们用学习来充实自己吧~

 

今年恰逢中秋节遇上国庆节,在此小鹿老师也代表易明学院提前祝各位老师节日快乐!与此同时,借此机会小鹿老师也给观看此文的老师们送个节日福利~转发并分享本文打卡至朋友圈获取18个赞,配文:国庆好礼,100多堂科研课程免费看;R语言科研绘图实操课抢先预售,福利超多。即可获取《R数据可视化手册》书籍电子版一册,干货等你来哟~

 

除此之外,易明学院还有非常多值得您学习的课程等你来开启,目前SCI系列课程还是9.9元/节哦,立即开启学习之旅吧;欢迎访问易明学院官网www.yimingxueyuan.com

 

划重点,此处有福利:若邀请朋友注册易明学院账户,每人次可送20积分哦;累积邀请超过20人,20人后每人次邀请积分翻倍。快快邀请你的朋友、师兄师弟师姐师妹一起来学习吧~易明学院,一个福利超多的科研学习平台。官网:www.yimingxueyuan.com(活动仅限:9月28日至10月8日)ps:积分兑换请咨询易明学院官网客服--小鹿老师

 

国自然解析抢先看!国自然系列课程--单细胞篇已正式上线易明学院,欢迎各位老师查看观看:http://www.yimingxueyuan.com/h-col-104.html

 

这么多福利,隔壁王老师都心动了呢快快下手吧,超值预售等您来。假期让我们用学习来充实自己吧~

 

国自然解析抢先看!国自然系列课程--单细胞篇已正式上线易明学院,欢迎各位老师查看观看:

全面干货的R系列课程,锁高分文章的技能


猜你还想看

 

不止国自然公布 | 它...它也来啦,易明学院吉祥物及实用有趣的周边产品新鲜出炉

◆开学季+教师节,这份价值2万元限时免费的最全科研学习攻略您值得拥有

 

END

文章来源于鹿明生物

上一篇:如何用高性价比的数据继续保持高影响力的文章产出?这篇Cell来解答下一篇:条条大路通罗马,订制你自己的专属venn图!