前情提要 单细胞数据分析里面最基础的就是降维聚类分群，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释 ，这个大家基本上问题不大了，使用seurat标准流程即可，不过它默认出图并不好看，详见以前我们做的投票：可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，下面的5个基础函数相信大家都是已经烂熟于心了： VlnPlot(pbmc, features = c("MS4A1", "CD79A"))FeaturePlot(pbmc, features = c("MS4A1", "CD79A"))RidgePlo

前情提要 图片 并且基于pbmc3k的数据，使用Dotplot进行可视化和简单调整。这期一起来了解一下，使用Dotplot参数调整美化结果，以及基于ggplot2进行可视化 图片 Dotplot可视化及美化 示例数据为pbmc-3k的注释分群后的数据，使用FindAllMarkers查找并获取top5的Marker基因进行可视化 #top5marker基因获取pbmc.markers-FindAllMarkers(pbmc,only.pos=TRUE,min.pct=0.25,logfc.th