科研绘图——柱状图

作者: 生信小鹏 | 来源:发表于2022-08-02 18:19 被阅读0次

    R语言科研绘图——柱状图


    前言

    使用R语言绘制能够发表的图片,ggplot2是一个很好的选择。并且一些基于ggplot2开发的包,能够达到这个目标。graphpad prism做出来的图深得大家喜爱,因此本系列的文章就利用R语言ggprism这个包进绘制


    image.png

    一、柱状图

    柱状图在绘图中经常使用到,例如PCR的数据结果,绘制过程如下

    二、使用工具

    1.所使用的包

    为了科研绘图的美观,所以使用了ggprism这个包的绘制,能够绘制出和graphpad prism类似的效果,便于放在论文中发表

    2.数据特征

    使用的是R自带的ToothGrowth数据,包含了三个数据
    len是指牙生长的长度
    supp factor指的是给予的干扰因素,其中包括了VC和橘子汁
    dose 指的是给予干扰因素的剂量

    3.绘图

    3.1 两组均值之间的比较

    先把柱状图画出来

    image.png

    代码如下:

    df_p_val <- rstatix::t_test(ToothGrowth, len ~ supp) %>% 
      rstatix::add_x_position()
    
    p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(supp), y = len)) + 
      stat_summary(geom = "col", fun = mean) + 
      stat_summary(geom = "errorbar", 
                   fun = mean,
                   fun.min = function(x) mean(x) - sd(x),
                   fun.max = function(x) mean(x) + sd(x),
                   width = 0.3) + 
      theme_prism() + 
      coord_cartesian(ylim = c(0, 35)) + 
      scale_y_continuous(breaks = seq(0, 35, 5), expand = c(0, 0))
    
    

    加上统计结果
    这里使用rstatix这个包里面的函数进行计算。

    rstatix这个包的特点是能够和tidyverse类似,能够使用管道符进行计算,便于和tidyverse进行对接

    image.png

    代码如下:

    df_p_val <- rstatix::t_test(ToothGrowth, len ~ supp) %>% 
      rstatix::add_x_position()
    p + add_pvalue(df_p_val, y.position = 30)
    

    缺少颜色,加上颜色

    image.png
    p <- ggplot(ToothGrowth, 
                aes(x = factor(supp), y = len)
                ) + 
      stat_summary(geom = "col", aes(fill = factor(supp)),fun = mean) + 
      stat_summary(geom = "errorbar", colour = 'red',
                   fun = mean,
                   fun.min = function(x) mean(x) - sd(x),
                   fun.max = function(x) mean(x) + sd(x),
                   width = 0.3) + 
      theme_prism() + 
      coord_cartesian(ylim = c(0, 35)) + 
      scale_y_continuous(breaks = seq(0, 35, 5), expand = c(0, 0))
    
    p
    
    p+ add_pvalue(df_p_val, y.position = 30)
    
    

    需要注意的是,在添加颜色的时候,是在stat_summary当中添加aes(fill = factor(supp),如果添加到ggplot函数中,后面的统计结果又加不上去。

    去除图例
    因为图片的下方已经有了内容,反而图例显得多余,所以就去除掉图例。使用的是ggplot2绘制,因此按如下方法即可:

    image.png
    p + theme(legend.position = 'none')+
      add_pvalue(df_p_val, y.position = 30)
    

    3.2 多组均值之间的比较

    依然使用ToothGrowth 这个数据,比较不同的剂量之间生长的差异。总共有三组不同的剂量,这属于多组比较,这就需要确定一个比照的参照系。

    单纯的出图,是这个样子

    image.png

    代码如下:

    p <- ToothGrowth %>% 
      ggplot(aes(x = factor(dose), y = len)) + 
      stat_summary(geom = "col", fun = mean) + 
      stat_summary(geom = "errorbar", 
                   fun = mean,
                   fun.min = function(x) mean(x) - sd(x),
                   fun.max = function(x) mean(x) + sd(x),
                   width = 0.3) + 
      
      theme_prism() + 
      coord_cartesian(ylim = c(0, 40)) + 
      scale_y_continuous(breaks = seq(0, 40, 5), expand = c(0, 0))
    p
    

    加上统计数据,两种方式

    image.png

    代码如下

    df_p_val <- 
      rstatix::t_test(ToothGrowth, len ~ dose, ref.group = "0.5") %>% 
      rstatix::add_xy_position()
    
    p1 <- p + add_pvalue(df_p_val, label = "p.adj.signif")
    p2 <- p + add_pvalue(df_p_val, label = "p.adj.signif", remove.bracket = TRUE)  
    

    颜色太单一,更换颜色

    image.png

    代码如下:

    p <- ToothGrowth %>% 
      ggplot(aes(x = factor(dose), y = len)) + 
      stat_summary(geom = "col", fun = mean,aes(fill = factor(dose))) + 
      stat_summary(geom = "errorbar", 
                   fun = mean,
                   fun.min = function(x) mean(x) - sd(x),
                   fun.max = function(x) mean(x) + sd(x),
                   width = 0.3) + 
      
      theme_prism() + 
      coord_cartesian(ylim = c(0, 40)) + 
      scale_y_continuous(breaks = seq(0, 40, 5), expand = c(0, 0))
    p + theme(legend.position = 'none')
    

    加上统计数据

    image.png
    df_p_val <- rstatix::t_test(ToothGrowth, len ~ dose, ref.group = "0.5") %>% 
      rstatix::add_xy_position()
      p <- ToothGrowth %>% 
      ggplot(aes(x = factor(dose), y = len)) + 
      stat_summary(geom = "col", fun = mean,aes(fill = factor(dose))) + 
      stat_summary(geom = "errorbar", 
                   fun = mean,
                   fun.min = function(x) mean(x) - sd(x),
                   fun.max = function(x) mean(x) + sd(x),
                   width = 0.3) + 
      
      theme_prism() + 
      coord_cartesian(ylim = c(0, 40)) + 
      scale_y_continuous(breaks = seq(0, 40, 5), expand = c(0, 0))
      
    p1 <- p +theme(legend.position = 'none') + add_pvalue(df_p_val, label = "p.adj.signif")
    
    
    p2 <- p+theme(legend.position = 'none')  + add_pvalue(df_p_val, label = "p.adj.signif", remove.bracket = TRUE)
    

    后记

    以上是使用R进行绘制柱状图并且加上统计分析的过程,其中一些细节改变图例更换颜色导出图片改变坐标轴 等等没有细致说明,可以进行细微调节。另外,统计分析使用了rstatix这个包,能够和tidyverse很好的结合,后续专门对统计分析进行梳理

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