Epiviz
Epiviz is an interactive visualization tool for functional genomics data. It supports genome navigation like other genome browsers, but allows multiple visualizations of data within genomic regions using scatterplots, heatmaps and other user-supplied visualizations. It also includes data from the Gene Expression Barcode project for transcriptome visualization. It has a flexible plugin framework so
An Introduction to corrplot Package
An Introduction to corrplot Package Taiyun Wei, Viliam Simko 2021-11-18 R package corrplot provides a visual exploratory tool on correlation matrix that supports automatic variable reordering to help detect hidden patterns among variables. corrplot is very easy to use and provides a rich array of plotting options in visualization method, graphic layout, color, legend, text labels, etc. It also pro
seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.1 documentation
Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. For a brief introduction to the ideas behind the library, you can read the introductory notes or the paper. Visit the installation page to see how you can download the package and get started with it. You can browse the example gallery
Bioconductor - GenomeGraphs
DOI: 10.18129/B9.bioc.GenomeGraphs This package is deprecated. It will probably be removed from Bioconductor. Please refer to the package end-of-life guidelines for more information. Plotting genomic information from Ensembl Bioconductor version: Release (3.10) Genomic data analyses requires integrated visualization of known genomic information and new experimental data. GenomeGraphs uses the biom
[ HUE / 360 ] The Color Scheme Application
Circle Controller HUE/360 Ver.0.1.3 © 2012 SAUCER.JP
Idiographica - Create Your Own Idiograms On-demand! — ncRNA.org
You are here: Home → Idiographica - Create Your Own Idiograms On-demand! Version 2.0 (Updated November, 2008) Idiographica is a web server for you to create your own idiogram. Please fill the following web form and click on the submit button. The Idiographica server will send you an email to notify the completion of the idiogram creation task. You can use the generated idiograms without any restri
統計グラフの色
[TODO] R 4.0.0 以降の色についてはそのうち書きます。とりあえず palette() のヘルプをご覧ください。palette("Okabe-Ito") とするとsafe colorsになります。→ A New palette() for R，Color Universal Design，Essentials of color in R。あと Colorspace 2.0 とその JSS paper。 はじめに 統計グラフに色を付けることは広く行われています。しかし，色は万人に共通のものではありません。日本人男性の5%，白人男性の8%は，RGB（赤緑青）のうち赤と緑の区別がうまくできません。その内訳は1:3で赤の感受性がないP型（1型，protanopia）と緑の感受性がないD型（2型，deuteranopia）に分かれます。青を感じない人や，RGBのうち2色以上を感じない人もい
R + Bioconductor で遺伝子構造を描く
From Evernote: Rで遺伝子構造を描く 超並列DNAシーケンサーの登場で、遺伝子構造など、ゲノム上のイベントやオブジェクトのデータを大量に得ることができるようになってきました。データ解析にとって可視化は重要ですが、ゲノム上で起きているイベントなので、ゲノム上に配置して可視化したい場面がよくでてきます。しかし、さまざまなゲノム上のオブジェクトをゲノム座標から画像座標に変換して、絵を書くのは意外と面倒な作業です。 例えば遺伝子構造の絵を書こうとします。これは、遺伝子構造をどのように入手するか、遺伝子構造をどのように描くか、の2つの問題に分けることができます。ここでは、遺伝子構造のデータは、R + Bioconductor の biomaRt パッケージを使って、Ensembl Biomart からダウンロードすることで解決します。遺伝子構造をどのように描くかについては、Genome
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GitHub - corybrunson/ggalluvial: ggplot2 extension for alluvial plots
SandDance has moved
Extension to ggplot2
ETE Toolkit - Analysis and Visualization of (phylogenetic) trees
GitHub - macarthur-lab/igv_utils: utilities for working with IGV: opening files remotely in either desktop IGV or a web viewer (igv.js), creating screenshots, etc.
GitHub - dill/beyonce: :crown: :bar_chart: Beyoncé colour palettes for R
SinaPlot: an enhanced chart for simple and truthful representation of single observations over multiple classes
Justus-Liebig-Universität Gießen
Venn::Chart - Create a Venn diagram using GD. - metacpan.org
Bret Victor - Inventing on Principle on Vimeo
Controlling IGV through a Port | Integrative Genomics Viewer
Roche Biochemical Pathways