堆叠柱状图梯形连接（桑基图）

今天我们来做一下桑基图，之前单细胞系列我们做过细胞比例堆叠柱状图的连线，我们还是以此为例，之前是用线连接，这里使用面积连接，也就是桑基图。

构建作图数据。

setwd("D:/KS项目/公众号文章/桑基图")
library(Seurat)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggalluvial)
#构建数据
Ratio <- scedata@meta.data %>%
  group_by(group, celltype) %>%#分组
  summarise(n=n()) %>%
  mutate(relative_freq = n/sum(n))
celltype_ratio$celltype <- factor(celltype_ratio$celltype)

简单的做一个堆叠柱状图。

#堆叠柱状图
mycolor = c('#efb306',
            '#7db954',
            '#852f88',
            '#4e54ac',
            '#0f8096')
ggplot(Ratio) + 
  geom_bar(aes(x =group, y= relative_freq, fill = celltype),stat = "identity",width = 0.7,size = 0.5,colour = '#222222')+ 
  theme_classic() +
  labs(x='Sample',y = 'Ratio')+
  coord_flip()+
  scale_fill_manual(values = mycolor)

image.png

使用ggalluvial包的geom_flow函数。

#冲击桑基图
ggplot(Ratio, aes(x =group, y= relative_freq, fill = celltype,
                  stratum=celltype, alluvium=celltype)) + 
  geom_col(width = 0.5, color='black')+
  geom_flow(width=0.5,alpha=0.4, knot.pos=0)+
  theme_classic() +
  labs(x='Sample',y = 'Ratio')+
  coord_flip()+
  scale_fill_manual(values = mycolor)

image.png

参数knot.pos设置为0.5，连接为曲线面积，就像常见的桑基图了，其他的桑基图也可以类似于这样的方法完成！

ggplot(Ratio, aes(x =group, y= relative_freq, fill = celltype,
                  stratum=celltype, alluvium=celltype)) +
  geom_col(width = 0.5, color='black')+
  geom_flow(width=0.5,alpha=0.4, knot.pos=0.5)+
  theme_classic() +
  labs(x='Sample',y = 'Ratio')+
  coord_flip()+
  scale_fill_manual(values = mycolor)

image.png

除了ggplot之外，也有一款R包gggenomes可以很好的完成桑基图，虽然它的设计初衷是为了展示基因组效果！官方的安装教程如下：

library(devtools)
devtools::install_github("thackl/thacklr")
devtools::install_github("thackl/gggenomes")

一般情况安装会失败，所以我选择了本地安装，下载的包文件已同此贴上传群文件。文件路径请自行选择，安装依赖包，就可以安装成功了。

install.packages("C:/Users/tq199/Desktop/thackl-thacklr-2ff883e.tar.gz", repos = NULL, type = "source")
install.packages("gggenes")
install.packages("snakecase")
install.packages("C:/Users/tq199/Desktop/thackl-gggenomes-fe5aeb8.tar.gz", repos = NULL, type = "source")
library(gggenomes)

然后准备数据，这里柱子的画法就不同于ggplot了，类似于将每一段分开，整理出起点和终点的位置，拼接起来，就完成了。

df <- read.csv("Ratio1.csv", header = T)
df$start <- 100*df$start
df$end <- 100*df$end

#柱状图
mycolor = c('#efb306',
            '#7db954',
            '#852f88',
            '#4e54ac',
            '#0f8096')
gggenomes(genes = df)+
  geom_gene(shape=0,aes(fill=celltype), size = 10)+
  geom_bin_label(size = 4, expand_left=0,nudge_left =0.01)+
  scale_fill_manual(values = mycolor)

image.png

接下来就是连接了，gggenomes需要一个link文件，将上述df文件按照group分开，并计算length，重新拼接文件即可。

df_BM <- subset(df, group=='BM')
df_BM %>% mutate(length=end-start+1) -> df_BM
df_GM <- subset(df, group=="GM")
df_GM %>% mutate(length=end-start+1) -> df_GM
colnames(df_GM) <- c("seq_id2","group2","celltype2","n2","relative_freq2","start2","end2","length2")
data_link <- cbind(df_BM, df_GM)

gggenomes(genes = df,links = data_link)+
  geom_gene(shape=0,aes(fill=celltype), size = 10)+
  geom_bin_label(size = 4, expand_left=0,nudge_left =0.01)+
  scale_fill_manual(values = mycolor)+
  geom_link(aes(fill=celltype),offset = 0.25)

image.png

主题修饰与ggplot一样，自行设置即可，不再演示！很显然，gggenomes的本意是做基因组示例图的，做这个有点勉强了，比较复杂，个人推荐第一种。当然了，多学一种也不是什么坏事！所有文件已上传QQ群！更多精彩请访问我的公众号《KS科研分享与服务》！