一行代码绘制物种组成图

为什么要写这篇文档，昨天在教一个朋友做数据可视化发现即使是16s分析中一个简单的物种组成图对新手来说也是挺难的，数据的导入，过滤，格式转换等；这一番操作是实在是繁琐，曾经有大佬指点过我如何制作R包，于是乎经过一番学习终于做出了自己的第一个R包 ggtest
名字随便写的，感兴趣的小伙伴可以联系我获取资料

曾经的你绘制物种组成图

可以看到如果纯自己写代码，需要如下步骤没有一定的基础是不太可能顺利完成的，那么使用我的R包该如何操作，请继续往下看

library(tidyverse)
library(magrittr)

colors <-c("#E41A1C","#1E90FF","#FF8C00","#4DAF4A","#984EA3",
           "#40E0D0","#FFC0CB","#00BFFF","#FFDEAD","#90EE90",
           "#EE82EE","#00FFFF","#F0A3FF", "#0075DC", 
           "#993F00","#4C005C","#2BCE48","#FFCC99",
           "#808080","#94FFB5","#8F7C00","#9DCC00",
           "#C20088","#003380","#FFA405","#FFA8BB",
           "#426600","#FF0010","#5EF1F2","#00998F",
           "#740AFF","#990000","#FFFF00")

computed_persent <- function(path) {
  data <- path %>%
    read.delim(check.names = FALSE, row.names = 1)
  data2 <- data %>%
    mutate(sum = rowSums(.), persent = sum / sum(sum) * 100, 
sum = NULL,) %>%
    rbind(filter(., persent < 1) %>% colSums()) %>%
    mutate(OTU_ID = c(data %>% rownames(), "others"))
  filter(data2[1:(nrow(data2) - 1),], persent > 1) %>%
    rbind(data2[nrow(data2),]) %>%
    select(ncol(.), 1:(ncol(.) - 2)) %>%
    set_rownames(seq_len(nrow(.))) %>%
    return()
}

path <- "phylumt.xls"

a1 <- computed_persent(path) %>% melt()
a2 <- "group.xls" %>% read.delim()
a4 <- NULL

for (i in seq_len(nrow(a1))) { 
  a4[i] <- a2[which(a2[, 1] == a1[i, 2]), 2] }

a1[, 4] <- a4

ggplot(a1,aes(variable,value,fill=OTU_ID))+
  geom_bar(stat="identity",position = "fill")+
  facet_grid(. ~ V4,scales = "free",space="free_x")+
  labs(x="",y="Proportions")+
  scale_fill_manual(values = colors)+labs(fill="")+
  theme(legend.title=element_blank())+
  scale_y_continuous(expand=c(0,0))+theme_bw()

现在的你绘制物种组成图

library(tidyverse)
library(magrittr)
library(ggtest)

otu_filter("genus.xls") %>% ggbar()

还是相同的代码，不过是对函数的封装，可以看到使用非常的便捷，如果您没有过高的要求完全可以满足需求

可以使用如下代码获取内置的示例数据进行绘图,只需要保证group文件的格式与示例文件一致即可

library(tidyverse)
library(magrittr)
library(ggtest)

data("genus")
data("group")

write.table(genus,file="genus.xls",sep="\t",row.names = F,quote = F)
write.table(group,file="group.xls",sep="\t",row.names = F,quote = F)

otu_filter("genus.xls") %>% ggbar()

如果需要获取本文数据，欢迎关注我的公众号

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