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Graphpad Prism集训营实战案例5连发
发布日期:2019-09-30 21:09   来源:未知   阅读:

  Graphpad Prism号称作图神器,名头可不简单。咱们想要得心应手,先要了解自己的数据,掌握好它本身的图形设计思路后,还能通过巧妙的数据变换做出更富有表现力的图形哦~

  第1题比较基础,咱们讲详细点,照顾一下没了解过的盆友。会做的小伙伴可以直接跳到第2题了。

  先观察一下,这是很明显的二维分组数据,一个是细胞分组(MGC-803、SGC-7901),一个是基因编辑分组(Vector、CISD2、RNAi-vector、RNAi1、RNAi2)。所以我们新建数据集的时候选择Grouped。

  新球衣延续经典的拜仁慕尼黑红色形象,并将安联球场灯光外墙以印花形式呈现于球衣上。作为欧洲最现代化的球场之一,每到夜晚时分,安联球场灯光外墙所散发出的红色光芒让这座球场成为慕尼黑这座德国南部城市的标志性景观。保持传统,并融入现代元素,这就是全新拜仁慕尼黑主场球衣。

  把数据贴上,然后双击左边目录中Graphs下相应的图形按钮,选择summary data选项卡中相应的图形,女子开豪车往弃婴岛送孩子...!就出图了。

  呃,截图时忘了去掉show legend那个勾了=_=你知道就好。然后如果想马上看效果就先点Apply,然后继续在这个框里换一根柱子继续调。或者有耐心点的就调完所有柱子再点OK。

  不过这样柱子还是胖胖的,再双击回到刚才的界面,最右的选项卡Graph Settings:

  2008-2009赛季上半段梅西在联赛和冠军杯中表现极为优异,带领巴萨在西甲联赛中遥遥领先并且在冠军杯小组赛提前以出线年度欧洲金球奖评选第二位(银球奖)。

  接着直接在图上改纵坐标轴名称。再用画线和文字工具添加大组名称(行标题),并设置文字样式。

  这回有三个分组因素,比刚才多了一个周期分组(G0/G1 phase、S phase、G2/M phase)。有心的小伙伴可能会发现,这个三维分组数据的组织形式跟Prism软件示例中不一样呢。

  如果要使用软件中的三因素方差分析(Three-way ANOVA),则需要像下图中这样组织数据:

  行为单一分组因素,一行一组,而在列上整合两个分组因素,总列数为两个因素分组数的乘积,如果中处理方式有2组,剂量有2组,则总列数为2×2=4。

  但再看看示例图,我们需要一个堆积柱状图来观察不同周期的比例,这并不是Three-way的出图方式。

  而当你用那样的三维数据表去选Plot summary data中的堆积柱状图时,好像又不是这么回事……

  看来它是必须每行作为一根柱子,各列一起堆上去的。所以需要对数据做一些变换,变成我们摸拟示列中的那个样子。不过这样,细胞分组貌似只有自己心知肚明了。而且,作Three-way ANOVA分析的时候,会提示数据组织形式不对。所以你可能需要保留两份数据表。

  接下来的外观调整跟上边的做法大同小异,就不重复了。只是在柱子堆积的排序上,跟示例图不一样,可以在外观选项卡旁边的Data Sets on Graph中调整。

  还有最后的一个问题,两种细胞分组之间的距离分不开,用刚才的方法好像不凑效,怎么办?

  那是因为数据组织形式不一样了,各组已经堆起来了。所以现在应该在两组间加一个空行:

  这样看起来好像跟第1题一样的嘛,二维分组数据。但再仔细看看,第1题的各大组内,每根柱子用不同的颜色区分,而这里,同一个大组中各柱子的填充是一样的。如果按这样的数据排布方式来选择分离柱状图:

  第1题中的交错柱状图(interleaved bar)是以行区分大组,以列区的不同颜色分各柱子;而分离柱状图(Separated bar)可理解为以列区分各大组,但也可理解为仍是以行区分大组,但把每组中相同成分(列)提取出来,在图上拆分排布,所以叫分离柱状图。

  最后一点是Y轴的截断,因为各组数据值差得太大,小的那些组几乎看不到了,像示例图那样截断能看到一些细节。我们之前在《你终于会做截断图了,可审稿人说不让做,怎么破?》中讲解过,还提到另一种处理方式,大家可以看情况选用哦。

  其实数据表很长,有45行,我只截了一部分。刚才的柱状图都是将一组数据经过汇总计算,在图上展示它们的平均分、标准差等描述性统计量。而现在是把每个数据点都展示出来,用纵横坐标来描述位置,观察它们的分布特征。所以创建表格时要选择XY形式:

  原来X轴上的值跨度太大了,从0.5到几万,适合做对数转换,白小姐6030四不象论坛!像示例中2n那样。双击X轴设置:

  嗯,要是还觉得215后边还有一点延长不满意,那只好计算一下215=32768,把这个数填回刚才填40000的地方。

  仔细想想,剂量是有递增关系的数值,旁边几个处理组也是一一对应的数值,所以也是XY图。不过数据录入方式不一样,不是第4题那种原始数据了,而是已经把平均值、标准差、样本量计算整理好了。所以在创建表格的时候也有相应的选择。

  选择具体图形的时候再想想,这数据是记录不同处理方式下,剂量递增时细胞的生存情况,目的是要看变化趋势,所以最好是点线图不是散点图。

  后面的内容基本都讲过了。主要提醒一下X轴,这回是太小而不是太大,所以可以选择科学计数法:

  其实把剂量看成一种分组因素也未尝不可,那就成为二维分组数据,可做成柱状图:

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  1月28日,记者见到了捡到钱包的好心人李祥。李祥介绍,钱包是他的父亲捡到的。李祥的父亲叫李景平,五年前从阜阳来到合肥后,一直在马鞍山南路当环卫工人。

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