R实战 | 利用upset展示实验设计分组(ggupset)

CELL_all.jpg

今天刷GitHub看到一个挺有意思的图，给大家简单的介绍一下。

项目地址：GitHub - const-ae/ggupset: Combination matrix axis for 'ggplot2' to create 'UpSet' plots

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读图

Snipaste_2021-11-17_22-47-23

可以看到，这个实验有3个处理 KO(敲除)、WT(野生型)、Drug(给药)。并且分别观察试验后 8、12、24h的反应。这么多的分组如何进行一个直观的展示呢？作者给了我们一个值得借鉴的思路。利用upset图的交集特性可以直观的反应分组情况，例如<u>第一列即为敲除8h后的反应，最后一列即为不敲除并且给药48h后的反应</u>。

绘制

# 安装并加载包
install.packages("ggupset")
library(ggupset)
library(ggplot2)
library(tidyverse)

# 导入并查看数据
data(df_complex_conditions)
head(df_complex_conditions)
# 数据为4列。是否敲除、是否给药、观测时间、反应

> head(df_complex_conditions)
# A tibble: 6 x 4
  KO    DrugA Timepoint response
  <lgl> <chr>     <dbl>    <dbl>
1 TRUE  Yes           8     84.3
2 TRUE  Yes           8    105. 
3 TRUE  Yes           8     79.1
4 TRUE  Yes           8    140. 
5 TRUE  Yes           8    108. 
6 TRUE  Yes           8     79.5

# 新增一列为分组标签
df <- df_complex_conditions %>%
      mutate(Label = pmap(list(KO, DrugA, Timepoint), function(KO, DrugA, Timepoint){
       c(if(KO) "KO" else "WT", if(DrugA == "Yes") "Drug", paste0(Timepoint, "h"))
      })) 

# 绘制
ggplot(df,aes(x=Label, y=response)) +
  geom_boxplot() + #箱线图
  geom_jitter(aes(color=KO), width=0.1) + #散点
  geom_smooth(method = "lm", aes(group = paste0(KO, "-", DrugA))) + #分组拟合曲线
  scale_x_upset(order_by = "degree", #upset图
                sets = c("KO", "WT", "Drug", "8h", "24h", "48h"),
                position="top", name = "") +
  theme_combmatrix(combmatrix.label.text = element_text(size=12), #upset图主题
                   combmatrix.label.extra_spacing = 5)+
  theme_bw()

出图：

Snipaste_2021-11-17_23-13-49

Tips:因为图为ggplot下画的 所以可自行扩展需要的内容。

后记

关于更<u>详细的代码讲解、作者的原代码的一些细节以及我修改的地方</u>会在之后的视频教程中详细讲到，有兴趣的可以关注我的B站【木舟笔记】。

往期内容

1. 跟着Nature学作图 | 配对哑铃图+分组拟合曲线+分类变量热图
2. (免费教程+代码领取)|跟着Cell学作图系列合集
3. 跟着Nat Commun学作图 | 1.批量箱线图+散点+差异分析
4. 跟着Nat Commun学作图 | 2.时间线图
5. 跟着Nat Commun学作图 | 3.物种丰度堆积柱状图

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