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[R语言可视化-精美图形绘制系列]--显著性箱线图

[R语言可视化-精美图形绘制系列]--显著性箱线图

作者: 小杜的生信筆記 | 来源:发表于2022-11-06 18:08 被阅读0次

    本期内容为[R语言可视化-精美图形绘制系列]--显著性箱线图

    花费一点时间整理出来的,还是比较粗糙,主要的问题还是主题颜色,因此如有你好看的主题颜色,可以留言分享哦!!


    是小杜好友的可以直接和小杜索要源代码和实例数据,我希望的是:交流(Communication)!!
    欢迎来扰!!不要客气,要不你的加友费浪费了哦!


    代码部分:
    1. 此部分可看我们的个人喜好进行设置,是可选项。

    ## 自定义主题
    top.mar=0.2
    right.mar=0.2
    bottom.mar=0.2
    left.mar=0.2
    ## 合并上面的参数,将其合并成mythemel
    mytheme1 <- theme(panel.background = element_blank(),
                      axis.ticks.length=unit(1.6,"mm"),
                      plot.margin=unit(x=c(top.mar,right.mar,botton.mar,left.mar),
                                       units="inches"))
    #自定义主题2;
    #隐藏纵轴,并对字体样式、坐标轴的粗细、颜色、刻度长度进行限定;
    mytheme2<-theme_classic()+
      theme(text=element_text(family = "sans",colour ="gray30",size = 12),
            axis.line = element_line(size = 0.6,colour = "gray30"),
            axis.ticks = element_line(size = 0.6,colour = "gray30"),
            axis.ticks.length = unit(1.5,units = "mm"),
            plot.margin=unit(x=c(top.mar,right.mar,botton.mar,left.mar),
                             units="inches"))
    

    2. 导入数据

    librar(tidyr)
    library(ggplot2)
    library(ggthemr)
    library(tidyverse)
    library(dplyr)
    library(ggpubr)
    library(devEMF)
    library(ggsignif)
    
    ##--
    d2 <- read.csv("input_01.csv", header = T)
    head(d2)
    ## 用one way anova计算 p value
    pvalues <- sapply(d2$gene, function(x) {
      res <- aov(expr ~ stage, data = subset(d2, gene == x))
      summary(res)[[1]]$'Pr(>F)'[1] #
    })
    pv <- data.frame(gene = d2$gene, pvalue = pvalues)
    ##-----------------------------------------------------
    gene      pvalue sigcode
    1  mRNA_01 0.009434952      **
    2  mRNA_01 0.009434952      **
    3  mRNA_01 0.009434952      **
    4  mRNA_01 0.009434952      **
    5  mRNA_01 0.009434952      **
    

    3. 绘图

    ggplot(d2, aes(gene, expr, fill=stage)) + 
      geom_boxplot() + 
      geom_text(aes(gene, y=max(d2$expr) * 1.1, 
                    label=paste("p = ",round(pvalue, 2))),
                data=pv, #
                inherit.aes=F) +
      xlab(NULL)+ylab("Relative expression (log2)")+
      ## 更改主题
      theme_classic()+ ##根据自己的喜好更改
      ## 添加颜色
      scale_fill_brewer(palette = "Dark2")+ # Accent, Dark2, Paired, Pastel1, Pastel2, Set1, Set2, Set3
    ## 更改字体大小
      theme(text = element_text(color = "black",size = 12),
        axis.text.x = element_text(color = "black",size = 12),
            axis.text.y = element_text(color = "black",size = 10))
    

    往期文章(总汇)
    01-[R语言可视化-精美图形绘制系列]--精美火山图
    02-R语言可视化-精美图形绘制系列--柱状图
    03-R语言可视化-精美图形绘制系列--功能富集分析
    04-R语言可视化-精美图形绘制系列—多组GO富集可视化
    05-[R语言可视化-精美图形绘制系列--堆积图]
    06-[R语言可视化-精美图形绘制系列--组间相关性分析]
    07-[R语言可视化-精美图形绘制系列]--Mental分析
    08-[R语言可视化-精美图形绘制系列--复杂热图+两图渐变连线]-【转载】
    09-[R语言可视化-精美图形绘制系列--桑基图(Sankey)]
    10-[R语言可视化-精美图形绘制系列--柱状图误差线标记]
    11-跟着NC学作图 | 柱状图与相关性图
    12-[R语言可视化-精美图形绘制系列--GO、KEGG富集通路关联图]
    13-[跟着“基迪奥生物学”作图]--截断图
    --
    小杜的生信筆記 ,主要发表或收录生物信息学的教程,以及基于R的分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);分享感兴趣的文献和学习资料!

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