『壹』 chemdraw中橢圓形箭頭機理圖怎樣畫
先繪制箭頭:(1)在箭頭工具中選擇普通箭頭(箭頭工具的第一行前三)(2)將滑鼠移動至工作窗口的任意適合位置。(3)按住滑鼠左鍵拖動滑鼠即可繪制出箭頭。然後在編輯箭頭:(1)在工具欄選擇選擇工具。(2)選擇整個箭頭區域(3)在亮斑處拖動滑鼠即可對箭頭進行延長,縮短或者旋轉。ps:箭頭的延長,縮短和旋轉都是相對於其端點。
拓展:ChemDraw能夠繪制各種復雜的結構方程式和化學圖形,箭頭工具用於表示電荷的轉移,鍵間的角度以及顯示反應物向產物的轉化及配位鍵。
『貳』 說一說食物鏈中的箭頭的方向應該怎麼樣畫說說你的理由
<strong>如下</strong>
按照生物與生物之間的關系可將食物鏈分為捕食食物鏈、腐食食物鏈(碎食食物鏈)和寄生食物鏈。各種生物以其獨特的方式獲得生存、生長、繁殖所需的能量,生產者所固定的能量和物質通過一系列取食的關系在生物間進行傳遞,如食草動物取食植物,食肉動物捕食食草動物,這種不同生物間通過食物而形成的鏈鎖式單向聯系稱為食物鏈。一條完整的食物鏈是由生產者、消費者、共同構造的,源頭開始於生產者(綠色植物),最後到食肉動物結束。
食物鏈怎麼畫?先畫出草,兔子,老鼠,狐狸,鷹。按食物鏈連線,箭頭指向捕食者。食物鏈中不要出現分解者。
『叄』 R語言:gggenes在基因組中畫基因箭頭圖
Github: gggens
CRAN: gggenes: Draw Gene Arrow Maps in 'ggplot2'
Author: Introction to 『gggenes』
注意:
R version >= 3.6
gggenes依賴的ggfittext需要R 3.6以上,導致我用R 3.4.1安裝gggenes失敗。後來改用R 3.6.1成功安裝。
Linux conda安裝R 3.6:
1. 基因組-基因-方向
1. 基礎繪圖
5. 控制箭頭方向
6. 標記亞基因位置
『肆』 cad箭頭怎麼畫
步驟如下:
1、為了更容易繪制箭頭, 首先打開正交模式 (按鈕有顏色, 以表示它已經打開)。
cad的相關內容介紹:
cad在工程和產品設計中,計算機可以幫助設計人員擔負計算、信息存儲和制圖等項工作。在設計中通常要用計算機對不同方案進行大量的計算、分析和比較,以決定最優方案。
各種設計信息,不論是數字的、文字的或圖形的,都能存放在計算機的內存或外存里,並能快速地檢索;設計人員通常用草圖開始設計,將草圖變為工作圖的繁重工作可以交給計算機完成。
由計算機自動產生的設計結果,可以快速作出圖形顯示出來,使設計人員及時對設計作出判斷和修改;利用計算機可以進行與圖形的編輯、放大、縮小、平移和旋轉等有關的圖形數據加工工作。
『伍』 箭頭文字圖片怎麼製作 用什麼軟體
1、首先登陸QQ,使其最小化。
『陸』 如何畫流程圖中的箭頭
工具:ppt
步驟:
進入「Microsoft Power Point 2003」編輯界面。把繪圖欄打開之後,裡面有徐福哦基本的繪圖所需要的圖形。也可以直接選擇流程圖,直接選擇流程圖和自己用圖形拼裝起來的流程圖最大的不同就是,選擇流程圖選項之後所做成的流程圖可以進行自我修正。
『柒』 生物遺傳圖解中的符號怎麼使用
1.帶箭頭圓圈代表父本 外部帶十字的圓圈表示母本, 在雌雄雜交的時候才能用這兩個符號,符號分別畫在父本和母本基因型前 並且在父本和母本之間要畫一個叉來表示雜交 自交不用這兩個符號 而是圓圈內畫一個叉,直接畫在親本正下方2.P 表示親本 就是父本和母本,或者自交的親本 寫遺傳圖解第一行的開頭3.配子(用中文字表示)寫在F和F1之間表示配子形成的那行的開頭 4.Fn 表示子n代 比如F1 F1由親本繁殖而來 叫做子一代 畫在子一代基因型這一行的開頭 F2 F2由F1繁殖而來 叫做子二代 畫在子二代基因型這一行的開頭5.箭頭 這個你總會用吧回復小狼 現在教科書都用P表示親本 你高考試用F試試?除非有個老教師大發慈悲。
『捌』 畫圖中如何畫箭頭
選擇多形工具!
畫時一直按住Shift
1,拉出一條直線
2,以直線一端為芯 向上45度角 畫出箭頭的 上半部分
3,回到 芯
4,向下45度 如2
5, 回到芯 點左鍵
你多練幾次會畫的很漂亮
是利用的多邊形的連續作圖原理
『玖』 生物遺傳圖解怎麼畫
遺傳圖解是解決遺傳學問題的簡明手段。掌握一些遺傳圖解的畫法,對於高中生來說,也是很必要的。
高中常用的(在高考中承認的規范的)遺傳圖解中,含有以下一些要素:
最重要的,當然是基因型。要把各代的基因型都寫對。只知道表現型的,也可以用A_B_這種樣式表示。
其次是相關的符號,如自交符號、雜交符號、箭頭;親本P、配子、子一代F1等。
如果與性別有關的,還應標注性別符號。
最後是相關的文字說明。
示例如下:
『拾』 環境微生物群落heatmap圖怎麼畫
1. 稀釋性曲線(Rarefaction Curve)
採用對測序序列進行隨機抽樣的方法,以抽到的序列數與它們所能代表OTU的數目構建曲線,即稀釋性曲線。
當曲線趨於平坦時,說明測序數據量合理,更多的數據量對發現新OTU的邊際貢獻很小;反之則表明繼續測序還可能產生較多新的OTU。
橫軸:從某個樣品中隨機抽取的測序條數;"Label 0.03" 表示該分析是基於OTU 序列差異水平在0.03,即相似度為97% 的水平上進行運算的,客戶可以選取其他不同的相似度水平。
縱軸:基於該測序條數能構建的OTU數量。
曲線解讀:
Ø 圖1中每條曲線代表一個樣品,用不同顏色標記;
Ø 隨測序深度增加,被發現OTU 的數量增加。當曲線趨於平緩時表示此時的測序數據量較為合理。
2. Shannon-Wiener 曲線
反映樣品中微生物多樣性的指數,利用各樣品的測序量在不同測序深度時的微生物多樣性指數構建曲線,以此反映各樣本在不同測序數量時的微生物多樣性。
當曲線趨向平坦時,說明測序數據量足夠大,可以反映樣品中絕大多數的微生物物種信息。
橫軸:從某個樣品中隨機抽取的測序條數。
縱軸:Shannon-Wiener 指數,用來估算群落多樣性的高低。
Shannon 指數計算公式:
其中,
Sobs= 實際測量出的OTU數目;
ni= 含有i 條序列的OTU數目;
N = 所有的序列數。
曲線解讀:
Ø 圖2每條曲線代表一個樣品,用不同顏色標記,末端數字為實際測序條數;
Ø 起初曲線直線上升,是由於測序條數遠不足覆蓋樣品導致;
Ø 數值升高直至平滑說明測序條數足以覆蓋樣品中的大部分微生物。
3.Rank-Abundance 曲線
用於同時解釋樣品多樣性的兩個方面,即樣品所含物種的豐富程度和均勻程度。
物種的豐富程度由曲線在橫軸上的長度來反映,曲線越寬,表示物種的組成越豐富;
物種組成的均勻程度由曲線的形狀來反映,曲線越平坦,表示物種組成的均勻程度越高。
橫軸:OTU 相對豐度含量等級降序排列。
縱軸:相對豐度比例。
曲線解讀:
Ø 圖3與圖4中每條曲線對應一個樣本(參考右上角圖標);
Ø 圖3與圖4中橫坐標表示的是OTU(物種)豐度排列順序,縱坐標對應的是OTU(物種)所佔相對豐度比例(圖3為相對百分比例,圖4為換算後Log值),曲線趨於水平則表示樣品中各物種所佔比例相似;曲線整體斜率越大則表示樣品中各物種所佔比例差異較大。
4. 樣本群落組成分析:多樣本柱狀圖/ 單樣本餅狀圖
根據分類學分析結果,可以得知一個或多個樣品在各分類水平上的物種組成比例情況,反映樣品在不同分類學水平上的群落結構。
柱狀圖(圖5)
橫軸:各樣品的編號。
縱軸:相對豐度比例。
圖標解讀:
Ø 顏色對應此分類學水平下各物種名稱,不同色塊寬度表示不同物種相對豐度比例;
Ø 可以在不同分類學水平下作圖分析。
餅狀圖(圖6)
在某一分類學水平上,不同菌群所佔的相對豐度比例。不同顏色代表不同的物種。
5. 樣品OTU 分布Venn 圖
用於統計多個樣品中共有或獨有的OTU數目,可以比較直觀地表現各環境樣品之間的OTU 組成相似程度。
不同樣品用不同顏色標記,各個數字代表了某個樣品獨有或幾種樣品共有的OTU 數量,對應的OTU編號會以EXCEL 表的形式在結題報告中呈現。
分析要求
單張分析圖,樣本分組至少兩個,最多5 個。
Ø 默認設置為97% 相似度水平下以OTU 為單位進行分析作圖。
6. Heatmap 圖
用顏色變化來反映二維矩陣或表格中的數據信息,它可以直觀地將數據值的大小以定義的顏色深淺表示出來。將高豐度和低豐度的物種分塊聚集,通過顏色梯度及相似程度來反映多個樣品在各分類水平上群落組成的相似性和差異性。
相對豐度比例:
熱圖(圖8)中每小格代表其所在樣品中某個OTU 的相對豐度。以圖8為例,紅框高亮的小格所對應的信息為:樣本(R11-1Z)中OTU(OTU128)的相對豐度比例大概為0.2%。
豐度比例計算公式(Bray Curtis 演算法):
其中,
SA,i = 表示A樣品中第i個OTU所含的序列數
SB,i = 表示B樣品中第i個OTU所含的序列數
樣品間聚類關系樹:
進化樹表示在選用成圖數據中,樣本與樣本間序列的進化關系(差異關系)。處於同一分支內的樣品序列進化關系相近。
物種/OTU 豐度相似性樹:
豐度相似性樹表示選用成圖的數據中樣品與樣品中的OTU 或序列在豐度上的相似程度。豐度最相近的會分配到同一分支上。
客戶自定義分組:根據研究需求對菌群物種/OTU 研究樣本進行二級分組
Ø 二級物種/OTU 分組:將下級分類學水平物種或OTU 分配到對應的上級分類學水平,以不同顏色區分;
Ø 二級樣品分組:根據研究需要,對樣品進行人為的分組,以不同顏色區分。
7. 主成分分析PCA (Principal Component Analysis)
在多元統計分析中,主成分分析是一種簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的維數,同時保持數據集中對方差貢獻最大的特徵,從而有效地找出數據中最「主要」的元素和結構,去除噪音和冗餘,將原有的復雜數據降維,揭示隱藏在復雜數據背後的簡單結構。
通過分析不同樣品的OTU 組成可以反映樣品間的差異和距離,PCA 運用方差分解,將多組數據的差異反映在二維坐標圖上,坐標軸為能夠最大程度反映方差的兩個特徵值。如樣品組成越相似,反映在PCA圖中的距離越近。
橫軸和縱軸:以百分數的形式體現主成分主要影響程度。以圖9為例,主成分1(PC1)和主成分2(PC2)是造成四組樣品(紅色,藍色,黃色和綠色)的兩個最大差異特徵,貢獻率分別為41.1% 和27.1%。
十字交叉線:在圖9中作為0 點基線存在,起到輔助分析的作用,本身沒有意義。
圖例解讀:
Ø PCA 分析圖是基於每個樣品中所含有的全部OTU 完成的;
Ø 圖9中每個點代表了一個樣本;顏色則代表不同的樣品分組;
Ø 兩點之間在橫、縱坐標上的距離,代表了樣品受主成分(PC1 或 PC2)影響下的相似性距離;
Ø 樣本數量越多,該分析意義越大;反之樣本數量過少,會產生個體差異,導致PCA分析成圖後形成較大距離的分開,建議多組樣品時,每組不少於5個,不分組時樣品不少於10個;
Ø 圖10中的圓圈為聚類分析結果,圓圈內的樣品,其相似距離比較接近。
8. RDA/ CCA 分析圖
基於對應分析發展的一種排序方法,將對應分析與多元回歸分析相結合,每一步計算均與環境因子進行回歸,又稱多元直接梯度分析。主要用來反映菌群與環境因子之間的關系。RDA 是基於線性模型,CCA是基於單峰模型。分析可以檢測環境因子、樣品、菌群三者之間的關系或者兩兩之間的關系。
橫軸和縱軸:RDA 和CCA 分析,模型不同,橫縱坐標上的刻度為每個樣品或者物種在與環境因子進行回歸分析計算時產生的值,可以繪制於二維圖形中。
圖例解讀:
Ø 冗餘分析可以基於所有樣品的OTU作圖,也可以基於樣品中優勢物種作圖;
Ø 箭頭射線:圖11中的箭頭分別代表不同的環境因子(即圖中的碳酸氫根離子HCO3-,醋酸根離子AC-等,圖中的其它環境因子因研究不同代表的意義不同,因此不再贅述);
Ø 夾角:環境因子之間的夾角為銳角時表示兩個環境因子之間呈正相關關系,鈍角時呈負相關關系。環境因子的射線越長,說明該影響因子的影響程度越大;
Ø 圖11中不同顏色的點表示不同組別的樣品或者同一組別不同時期的樣品,圖中的拉丁文代表物種名稱,可以將關注的優勢物種也納入圖中;
Ø 環境因子數量要少於樣本數量,同時在分析時,需要提供環境因子的數據,比如 pH值,測定的溫度值等。
9. 單樣品/ 多樣品分類學系統組成樹
根據NCBI 提供的已有微生物物種的分類學信息資料庫,將測序得到的物種豐度信息回歸至資料庫的分類學系統關系樹中,從整個分類系統上全面了解樣品中所有微生物的進化關系和豐度差異。
單樣品圖(圖12):可以了解單樣品中的序列在各個分類學水平上的分布情況。
圖例解讀:
Ø 圖12中不同的層次反映不同的分類學水平;
Ø 分支處的圓面積說明了分布在該分類學水平,且無法繼續往下級水平比對的序列數量,面積越大,說明此類序列越多;
Ø 每個分支上的名詞後面的兩組數字分別表示比對到該分支上的序列數和駐留在該節點上的序列數;
Ø 圖13中為某單一水平物種分布情況,並非是序列分布。
多樣品圖(圖14):比對多個樣品在不同分類學分支上序列數量差異。
圖例解讀:
Ø 比對不同樣品在某分支上的序列數量差異,通過帶顏色的餅狀圖呈現,餅狀圖的面積越大,說明在分支處的序列數量越多,不同的顏色代表不同的樣品。
Ø 某顏色的扇形面積越大,說明在該分支上,其對應樣品的序列數比其他樣品多。
Ø 多樣品在做該分析時,建議樣品數量控制在10個以內,或者將重復樣本數據合並成一個樣本後,總樣品數在10個以內。
10.系統發生進化樹
在分子進化研究中,基於系統發生的推斷來揭示某一分類水平上序列間鹼基的差異,進而構建進化樹。