跟着Nature Metabolism学作图:R语言ggplot

论文

Single-cell profiling of vascular endothelial cells reveals progressive organ-specific vulnerabilities during obesity

https://www.nature.com/articles/s42255-022-00674-x#Sec58

s42255-022-00674-x.pdf

https://github.com/Osynchronika/sc_EC_obesity_atlas

大部分 作图的数据都有，可以试着用论文中提供的数据复现一下论文中的图

今天的推文我们试着复现一下论文中的Figure2中的热图，figure2中有3个热图，按照复制程度排序是 figure2m figure2f 和figure2o

image.png image.png image.png

我们从最简单的开始，先复现figure2m

论文中提供的数据如下

image.png

数据中有很多缺失值，看论文中的配色 我猜是把缺失值替换成0了，我不太确定这种处理方式是否可以

我把数据单独复制到一个excel文件里

image.png

给第一列添加一个表头

代码

读取数据

library(readxl)
dat<-read_excel("data/20230207/figure2o.xlsx",na='NA')
dat

宽格式转换为长格式

library(tidyverse)

dat%>%
  mutate(gene_name=factor(gene_name,levels = gene_name))%>%
  pivot_longer(!gene_name)%>%
  mutate(name=str_replace(name,'_logFC',''),
         value=replace_na(value,0))%>%
  mutate(name=factor(name,levels = c("sc","vis","liver",
                                     "kidney","lung","heart","brain")))-> new.dat

热图代码

library(ggplot2)

ggplot(data = new.dat,aes(x=gene_name,y=name))+
  geom_tile(aes(fill=value),
            color="black")+
  theme_bw()+
  theme(panel.border = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        axis.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle=90,face="italic"),
        axis.text.y = element_blank(),
        legend.position = "bottom")+
  scale_fill_gradient2(low="blue",mid="white",high = "red",
                       midpoint = 0,
                       breaks=c(-0.3,0,0.3),
                       name="log(FC)")+
  guides(fill=guide_colorbar(title.position = "top",
                             title.hjust = 0.5,
                             barwidth = 10))+
  coord_equal() -> p1

p1

image.png

左侧的分组也用热图来实现，就是一个一列的热图

new.dat %>% filter(gene_name == "Apoe") %>%
  ggplot(aes(x=gene_name,y=name))+
  geom_tile(aes(fill=name),color="black")+
  theme_bw()+
  theme(panel.border = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.title = element_blank(),
        legend.position = "none",
        axis.text.y = element_text(size=15,face="bold"))+
  scale_x_discrete(expand=expansion(mult=c(0,0)))+
  coord_equal() -> p2
p2

image.png

最后是拼图

library(patchwork)

p2 + p1

image.png

示例数据和代码可以给推文点赞，然后点击在看，最后留言获取

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