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

今天的推文我们复现一下论文中的figure4f

image.png

之前的推文也介绍过这种形式的饼图，可以也看看之前的推文

今天的这个图上下两层分开做，然后采用拼图的方式实现

饼图上展示比例的文本如何添加的精确的位置我暂时想不到比较好的方法了，推文里的解决办法是构造大体的坐标，然后出图后手动调节

论文中提供的数据

image.png

第一层饼图的数据整理成如下格式

image.png

作图代码

library(ggplot2)
library(scatterpie)
library(readxl)
library(tidyverse)

fig4f.df01<-read_excel("data/20230207/figure4f.xlsx",
                       sheet = "Sheet1")
fig4f.df01

ggplot()+
  geom_scatterpie(data=fig4f.df01,
                  aes(x,y,group=region,r=0.4),
                  cols = c("A","B"))+
  coord_equal()


fig4f.df01
fig4f.df01 %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(A_prop=paste0(round(A/(A+B),2)*100,"%"),
         B_prop=paste0(round(B/(A+B),2)*100,"%"),
         x_A=x+0.1,
         x_B=x-0.1,
         y_A=y,y_B=y) -> fig4f.df01.1
  ggplot()+
  geom_scatterpie(data=fig4f.df01.1,
                  aes(x,y,group=region,r=0.4),
                  cols = c("A","B"))+
  coord_equal()+
  geom_text(data=fig4f.df01.1,
            aes(x=x_A,y=y_A,label=A_prop),
            hjust=0,color="black")+
    geom_text(data=fig4f.df01.1,
              aes(x=x_B,y=y_B,label=B_prop),
              hjust=1,color="white")+
    theme_void()+
    theme(axis.title.y = element_text(angle = 90),
          legend.title = element_blank())+
    scale_fill_manual(values = c("A"="#89bd41","B"="#e20613"),
                      labels=c("A"="Obesity: up\nRev: restored",
                               "B"="Obesity: up\nRev: not restored"))+
    labs(y="Upregulated")+
    geom_text(data = data.frame(x=1:7,y=1.5,label=c("Brain","Heart","Lungs",
                                                    "Kidneys","Liver","Vis AT","Sc AT")),
              aes(x=x,y=y,label=label),
              fontface="bold")

image.png

第二层的思路是一样的

作图数据手动整理成如下格式

image.png

作图代码

fig4f.df02<-read_excel("data/20230207/figure4f.xlsx",
                         sheet = "Sheet2")
fig4f.df02

  
fig4f.df02
fig4f.df02 %>% 
    rowwise() %>% 
    mutate(A_prop=paste0(round(A/(A+B),2)*100,"%"),
           B_prop=paste0(round(B/(A+B),2)*100,"%"),
           x_A=x+0.1,
           x_B=x-0.1,
           y_A=y,y_B=y) -> fig4f.df02.1
ggplot()+
    geom_scatterpie(data=fig4f.df02.1,
                    aes(x,y,group=region,r=0.4),
                    cols = c("A","B"))+
    coord_equal()+
    geom_text(data=fig4f.df02.1,
              aes(x=x_A,y=y_A,label=A_prop),
              hjust=0,color="white")+
    geom_text(data=fig4f.df02.1,
              aes(x=x_B,y=y_B,label=B_prop),
              hjust=1,color="black")+
    theme_void()+
    theme(axis.title.y = element_text(angle = 90),
          legend.title = element_blank())+
    scale_fill_manual(values = c("A"="#312782","B"="#8abe42"),
                      labels=c("A"="Obesity: down\nRev: restored",
                               "B"="Obesity: down\nRev: not restored"))+
    labs(y="Downregulated")

image.png

最后是拼图

library(patchwork)

p1/p2

出图后再手动编辑文本的位置

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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