跟着 Nature Communication 学作图 | 百分比堆积柱状图+卡方检验

stack_barplot.jpg

今天我们复现一幅2021年6月发表在nature communications上的热图。

Title：Molecular determinants of response to PD-L1 blockade across tumor types

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-24112-w

之前复现过的堆积柱状图：

1. 跟着Nat Commun学作图 | 3.物种丰度堆积柱状图
2. R绘图 | 圆角堆叠柱状图(ggchicklet )

22

本期图片

NC_stack_barplot.png

结果展示

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以上是在R中复现的图片，剩下的细节可以在AI中修改，本文不再赘述。

示例数据和代码领取

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绘制

# 建立数据
mydata <- data.frame(id = 1:98,
                     ORR = c(rep("SD", 54), rep("CR", 44)),
                     PD_1 = c(rep("TC0", 8), rep("TC1", 19), rep("TC2", 27),
                                  rep("TC0", 6), rep("TC1", 13), rep("TC2", 25)))

head(mydata) # 查看前6行

# 卡方检验
## 将数据整理为四格表
ka<-xtabs(~mydata$PD_1+mydata$ORR,data=mydata)
ka
# 卡方检验
chisq.test(ka)
# 百分比柱状图
library(scales)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)
p <- ggplot(mydata, aes(x = ORR, fill = PD_1)) +
  geom_bar(width = 0.9, position = "fill") + # 百分比柱状图
  scale_fill_brewer(palette = "Greens")  +
  scale_y_continuous(labels = percent) +
  labs(title = "mUC",
       y = "Patients Percentage")+
  theme(panel.grid.major=element_blank(),
        panel.grid.minor=element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks.x = element_blank(),
        axis.title.x = element_blank(),
        plot.title = element_text(hjust = 0.5, face="bold"))
p

p1 <- p + coord_cartesian(clip = 'off', ylim = c(0,1))+ 
  theme(plot.margin = margin(0.5,0.5,1.2,0.5,'cm'))+ #自定义图片上左下右的边框宽度
  annotate( "text",
           cex=5,
           x=1.5, y=-0.15, # 根据自己的数据调节p value的位置
           label='p = 0.760', # 添加P值
           color="black")+
  annotate("rect", xmin = 0.55, xmax = 1.45, ymin = -0.1, ymax = -0.02, 
           fill = "#40a1cf")+
  annotate("rect", xmin = 1.55, xmax = 2.45, ymin = -0.1, ymax = -0.02, 
           fill = "#dd816d")
p1
## 同理话另外两个 且不显示y轴
p2 <- p1+theme(
  axis.text.y = element_blank(),
  axis.ticks.y = element_blank(),
  axis.title.y = element_blank()
)
p2

## 拼图
#install.packages("patchwork")
library(patchwork)
p1+ p2+ p2 + plot_layout(guides = 'collect')
ggsave('stack_barplot.pdf',width = 8,height = 6)

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往期内容

1. 即将满员！CNS图表复现|生信分析|R绘图 资源分享&讨论群！(内附推文合集)
2. 跟着 Nature Communication 学作图 | 热图+格子注释(通路富集相关)
3. R绘图 | 时间线热图

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