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写在开头 从八月份开始整理单细胞中，不同方式可视化marker基因的系列推文， 目前已经整理过了Doheatmap、DotPlot以及VlnPlot常见参数及其美化 接下来会 基于FeaturePlot可视化及美化，那一起来了解一下FeaturePlot可视化及常用参数叭！ 用到的数据，还是 seurat官网pbmc-3k的示例数据 走完基本的降维聚类分群，然后 使用 FindAllMarkers 分析获取全部亚群的marker基因，然后选择top5的marker基因进行可视化 pbmc.markers top5 = pbmc.markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 5, wt = avg_log2FC) g = unique(top5 $gene ) FeaturePlot可视化 FeaturePlot——Visualize 'features' on a dimensional reduction plot Colors single cells on a dimensional reduction plot according to a 'feature' (i.e. gene expression, PC scores, number of genes detected, etc.) FeaturePlot绘图 可以根据“特征”（即基因表达、PC分数、检测到的基因数量等）在降维图上给
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