单细胞差异基因炫酷展示：南丁格尔玫瑰图（鸡冠花图）

差异基因展示图

    这个图分别选取了两组差异基因相比上调与下调的基因来进行绘图。简言之，展示了每一个出现在差异基因表中的差异基因在不同celltype中共表达的情况，每一格代表一个celltype，红色代表上调的基因，蓝色代表下调的基因。如何做出来的差异基因比较，见我主页的另一片文章《单细胞多组差异基因上下调统计热图展示代码示例》。

    代码展示环节：

    首先加载r包与数据：

```

library(dplyr)

library(reshape2)

library(ggplot2)

library(colorspace)  #加载渐变色的包

library(patchwork)

data <- read.csv("P0_VS_AD.csv",sep = ",",row.names = 1) %>% .[.$p_val_adj < 0.05,]

data_up <- data[data$avg_log2FC > 0.25,]

data_down <-data[data$avg_log2FC <= -0.25,]

up <- as.data.frame.array(table(data_up$gene,data_up$cluster))

```

    这样，我们就得到了上调的基因在每个celltype的出现情况：

up数据展示

    随后，我们选取共同出现次数为7，8，9，10，11的基因来绘图。

```

up$sum <- apply(up,1,sum)

up <- up[up$sum %in% c("7","8","9","10","11"),] %>% .[order(as.numeric(.$sum)),-c(12)] #筛选&排序

up <- as.data.frame(t(up))

up$celltype <- rownames(up)

```

    现在的数据可以用来画图，列是基因，行是celltype。

上调基因在celltype中分布

    利用ggplot绘图：

```

data <- melt(up,id.vars = 'celltype')

color1 <- rev(colorspace::sequential_hcl(n = 11, palette = "Red"))

p1 <- ggplot(data,aes(variable,value,fill=celltype))+

  scale_fill_manual(values=color1) +

  geom_bar( position = "stack",stat = "identity",width = 0.7)+theme_bw()+

  coord_polar()+

  theme(axis.text.x = element_text(vjust = 1, hjust = 1,angle = 45),

        axis.text.y = element_blank(),

        axis.line = element_blank(),

        axis.title  = element_blank(),

        axis.ticks = element_blank(),  #  删除坐标线

        panel.grid.major = element_blank(),

        panel.grid.minor = element_blank(),

        panel.border = element_blank())

```

成图展示

    同理，下调的也是这样，把上调与下调的加起来就得到了刚开始展示的图。

```

down <- as.data.frame.array(table(data_down$gene,data_down$cluster))

down$sum <- apply(down,1,sum)

down <- down[down$sum %in% c("7","8","9","10","11"),] %>% .[order(as.numeric(.$sum)),-c(12)]

down <- as.data.frame(t(down))

down$celltype <- rownames(down)

data <- melt(down,id.vars = 'celltype')

color1 <- rev(colorspace::sequential_hcl(n = 11, palette = "Blue"))

p2 <- ggplot(data,aes(variable,value,fill=celltype))+

  scale_fill_manual(values=color1) +

  geom_bar( position = "stack",stat = "identity",width = 0.7)+theme_bw()+

  coord_polar()+

  theme(axis.text.x = element_text(vjust = 1, hjust = 1,angle = 45),

        axis.text.y = element_blank(),

        axis.line = element_blank(),

        axis.title  = element_blank(),

        axis.ticks = element_blank(),  #  删除坐标线

        panel.grid.major = element_blank(),

        panel.grid.minor = element_blank(),

        panel.border = element_blank())

p <- p1 + p2

ggsave("deg_gene.pdf",p,width = 20,height = 10)

```