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生信益站，一点就有益 ！ 祝友友们天天开心，月月发 CNS~ 设我为🌟星标，每天就能第一时间看到推送啦~ 今天继续给大家画图—— TO-GCN层次网络可视化。 TO-GCN最经典的应用或者论文是2019年发表早 PNAS 的文章《 Comparative transcriptomics method to infer gene coexpression networks and its applications to maize and rice leaf transcriptomes 》，通过 3维（基因表达、条件和时间 ）数据结构，构建了不依赖光（在光和黑暗条件都共表达）的 TF 时序基因共表达网络。 我画的效果如下（ 觉得布局不好看可以输出为pdf/eps等格式导入AI进行拖拽 ） ： 更多TO-GCN教程： TO-GCN时序基因共表达网络（三）：R语言实战 TO-GCN时序基因共表达网络（二）： 适用于二维数据 TO-GCN时序基因共表达网络（一）： 适用于三维数据 数据整理 数据来自官网运行示例代码（https://github.com/petitmingchang/TO-GCN
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