跟着Nature Methods学画图：R语言ggplot2画小

今天的推文继续学习A single-cell atlas of the peripheral immune response in patients with severe COVID-19论文中的代码。今天推文的主要内容是介绍如何使用R语言绘制散点图并且添加拟合曲线和置信区间

这篇论文是在简书 土豆学生信 分享的内容看到的。简书的链接是 https://www.jianshu.com/p/bbf9cb13b41a

论文是

image.png

论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID

image.png

今天重复的内容是论文中的 补充材料Fig9 小提琴图

image.png

数据格式如下

image.png

需要示例数据可以直接在文末留言

首先是读入数据

df<-read.csv("Single_Cell/violineplot-1.csv",header=T)
colnames(df)
head(df)

最基本的小提琴图

library(ggplot2)
#help(package="ggplot2")
ggplot(df,aes(x=cell.type,y=Complexity))+
  geom_violin()

image.png

更改主题设置，包括

• 去掉灰色背景
• 去掉网格线
• 添加坐标轴的线

ggplot(df,aes(x=cell.type,y=Complexity))+
  geom_violin()+
  theme(panel.grid = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        axis.line = element_line())

image.png

将x轴文字标签更改为垂直

ggplot(df,aes(x=cell.type,y=Complexity))+
  geom_violin()+
  theme(panel.grid = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        axis.line = element_line(),
        axis.text.x = element_text(angle=90,hjust = 1,vjust=0.5))

image.png

更改坐标轴的标题，并给整幅图添加一个标题

ggplot(df,aes(x=cell.type,y=Complexity))+
  geom_violin()+
  theme(panel.grid = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        axis.line = element_line(),
        axis.text.x = element_text(angle=90,hjust = 1,vjust=0.5),
        plot.title = element_text(hjust=0.5))+
  labs(x=NULL,
       y=NULL,
       title = "Complexity")

image.png

填充颜色

ggplot(df,aes(x=cell.type,y=Complexity))+
  geom_violin(aes(fill=cell.type),show.legend = F)+
  theme(panel.grid = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        axis.line = element_line(),
        axis.text.x = element_text(angle=90,hjust = 1,vjust=0.5),
        plot.title = element_text(hjust=0.5))+
  labs(x=NULL,
       y=NULL,
       title = "Complexity")

image.png

叠加散点图

ggplot(df,aes(x=cell.type,y=Complexity))+
  geom_violin(aes(fill=cell.type),show.legend = F)+
  theme(panel.grid = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        axis.line = element_line(),
        axis.text.x = element_text(angle=90,hjust = 1,vjust=0.5),
        plot.title = element_text(hjust=0.5))+
  labs(x=NULL,
       y=NULL,
       title = "Complexity")+
  geom_jitter(size=0.5)

image.png

这样的话论文中的图就复现出来了。上图叠加的散点图是矩形的，最近看到一个函数geom_sina()可以让散点图也以小提琴的形状显示，我们试一下用这个函数的效果，这个函数来自ggforce这个包，使用前需要先加载

library(ggforce)
ggplot(df,aes(x=cell.type,y=Complexity))+
  geom_violin(aes(fill=cell.type),show.legend = F)+
  theme(panel.grid = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        axis.line = element_line(),
        axis.text.x = element_text(angle=90,hjust = 1,vjust=0.5),
        plot.title = element_text(hjust=0.5))+
  labs(x=NULL,
       y=NULL,
       title = "Complexity")+
  geom_sina(size=0.1,alpha=0.2)

image.png

这样看起来比论文中的图好像好看一点

欢迎大家关注我的公众号
小明的数据分析笔记本

小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！