复现《Nature communications》图表:ggpl
2022-04-16 本文已影响0人
KS科研分享与服务
无意中看到NC上一篇文章的富集结果图,觉得挺不错的,也有值得学习的地方,就借鉴一下,复现它。要复现的图片是文章中的Figure2,看出的话其实就是气泡图,类似于之前我们讲过的多组气泡图(复现《nature communications》图表(四):ggplot画多组富集气泡图)。但是不同之处在于将这4组分开展示了,而且还有一个特点就是实心圆表示显著的,空心圆表示不显著的。万变不离其宗,ggplot就可以实现,来盘它!
![](https://img.haomeiwen.com/i26169980/3a973ed89eae9840.png)
![](https://img.haomeiwen.com/i26169980/812cfea378ceef70.png)
因为原文中没有提供数据,所以我自己根据图瞎编了一组数据,没有意义。
A <- read.csv("A.csv",header = T)
library(forcats)
A$Annotation <- as.factor(A$Annotation)
A$Annotation <- fct_inorder(A$Annotation)
library(ggplot2)
横轴就是Ratio,纵轴是富集terms,这都没问题,然后填充按照分组,并赋予和文章中类似的颜色。然后就是按照分组做四个图,最重要的一步就是在构建数据的时候添加上显著性这一行,然后使用两个geom_point图层实现。
ggplot(A, aes(x=Ratio, y=Annotation,colour=Tissue)) +
scale_colour_manual(name="",values = c("#004445","#6FB98F","#9B4F0F","#C99E10"))+
scale_shape_manual(name="",values=c(1,1,19,19))+facet_wrap(~Tissue,ncol=4)+
geom_point(size = 4,stroke = 2, shape=21)+
geom_point(data = A[A$sig=='Y',], shape=16,size=5)
![](https://img.haomeiwen.com/i26169980/3c8e86b831d6e888.png)
接着添加竖线,更改坐标轴。
ggplot(A, aes(x=Ratio, y=Annotation,colour=Tissue)) +
scale_colour_manual(name="",values = c("#004445","#6FB98F","#9B4F0F","#C99E10"))+
scale_shape_manual(name="",values=c(1,1,19,19))+facet_wrap(~Tissue,ncol=4)+
geom_point(size = 4,stroke = 2, shape=21)+
geom_point(data = A[A$sig=='Y',], shape=16,size=5)+
theme_bw()+
geom_vline(aes(xintercept=1),colour="Black",size=1,linetype="dashed")+
xlab("Enrichment ratio")
![](https://img.haomeiwen.com/i26169980/7d39c35f67b9985d.png)
最后修改theme主题,将图片导出保存即可。要完全达到文章中的样子,需要后续在AI中进行修饰。
p <- ggplot(A, aes(x=Ratio, y=Annotation,colour=Tissue)) +
scale_colour_manual(name="",values = c("#004445","#6FB98F","#9B4F0F","#C99E10"))+
scale_shape_manual(name="",values=c(1,1,19,19))+facet_wrap(~Tissue,ncol=4)+
geom_point(size = 4,stroke = 2, shape=21)+
geom_point(data = A[A$sig=='Y',], shape=16,size=5)+
theme_bw()+
geom_vline(aes(xintercept=1),colour="Black",size=1,linetype="dashed")+
xlab("Enrichment ratio")+
theme(axis.text.x=element_text(size=11,color="black",face="bold",angle=90),
axis.text.y=element_text(size=11,color="black",face="bold"),
axis.title=element_text(size=11,face="bold"),text=element_text(size=10))+
theme(legend.text = element_text(colour="black", size = 11, face = "bold"))+
theme(legend.position = "none")+
theme(panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
strip.background = element_blank(),
panel.border = element_rect(colour = "black")) +
theme(strip.text = element_text(size=11,face="bold"))+ylab("")
ggsave(filename = "p.pdf",plot = p,width=12,height=5)
![](https://img.haomeiwen.com/i26169980/1eff3626b77a0e25.png)
还是挺有意思的。想要示例数据的小伙伴,可至我的公众号《KS科研分享与服务》,感谢您的支持!