单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot，DotPlot，VlnPlot和DoHeatmap几种，Seurat中均可以很简单的实现，但是文献中的图大多会精美很多。之前 跟SCI学umap图|ggplot2绘制umap图，坐标位置，颜色，大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法。本文介绍FeaturePlot的美化方式，包含以下几个方面：（1）调整点的颜色，大小（2）展示基因共表达情况（点图，密度图）（3）优化Seurat分组展示（4）ggplot2修改theme，lengend等（5）批量绘制一载入R包，数据仍然使用之前注释过的sce.anno.RData数

可视化dotPlotly工具，是利用Ｒ语言写的可视化Minimap2/mummer比对输出的结果文件。安装#1激活环境后输入R，进入R环境#2指定安装包的来源（这些步骤都是用的百度到的options(repos=structure(c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")))#3R安装模块install.packages("optparse","plotly","ggplot2")4在Linux服务器终端从github上下载dotPlotly的两个R脚本gitclonehttps://github.com/piyixing/dot

可视化dotPlotly工具，是利用Ｒ语言写的可视化Minimap2/mummer比对输出的结果文件。安装#1激活环境后输入R，进入R环境#2指定安装包的来源（这些步骤都是用的百度到的options(repos=structure(c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")))#3R安装模块install.packages("optparse","plotly","ggplot2")4在Linux服务器终端从github上下载dotPlotly的两个R脚本gitclonehttps://github.com/piyixing/dot