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听张旭东老师的课

R Markdown

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导入数据

read.table(file = 'de_result.tab', sep = '\t')

加载包

library(ggplot2)
library(ggsci) # ggplot扩展包，内含不同级别期刊的标度

准备框架

ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) # 创建画布
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) + geom_point() + # 绘制散点图，添加散点几何对象，“+”用来接后面的添加工具
theme_bw() # 换主题，可以试theme_classic, theme_test等，theme_bw适合科研用

将 direction 映射到点的颜色

让火山图中上调、下调、ns的基因对应的点有不同的颜色
commands
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(aes(color = direction)) +
scale_color_npg() +
theme_bw()
标注
- aes 为表示映射的函数
- scale_color_xxx() 利用ggsci包配色，npg为Nature的高度， jco等，还有很多

标度

对于图表颜色、样式等，不同的期刊有不同的喜好
ggsci是ggplot的扩展包，记载了SCI不同级别期刊的不同喜好
scale_color_xxx() # 标度调色板。xxx处为对应期刊，详见帮助文档

自定义修改颜色

需要制定颜色对应项的顺序，需要自定义调色板
commands
library(tidyverse)
de_result <- mutate(de_result, direction = factor(direction, levels = c('up', 'ns', 'down')))
my_palette <- c('green', 'grey', 'red')
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(aes(color = direction)) +
scale_color_manual(values = my_palette) +
theme_bw()
标注
- direction一列只有up/ns/down三个值，为离散型变量——无序，将离散型变量排序后为因子型变量——有序；
- 使用mutate需要加载tidyverse；
- mutate可以修改列的数据类型，修改为因子型变量——有序；
- my_palette参数中传入的是自定义的颜色，可以试试颜色my_palette <- c('#E64B35FF', '#999999', '#4DBBD5FF')，数据映射的顺序与因子的顺序一致，若没有定义因子顺序，默认离散变量的排序为字母顺序
- scale_color_manual() 传入自己的参数
颜色调整
- 深沉的颜色相对好看
- 网上查找“16进制颜色”

修改点的大小

log2FC越大的点越大
commands
library(ggplot2)
library(tidyverse)
de_result <- mutate(de_result, direction = factor(direction, levels = c('up', 'ns', 'down')))
my_palette <- c('green', 'grey', 'red')
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(aes(color = direction, size = abs(log2FoldChange))) +
scale_color_manual(values = my_palette) +
scale_size(range = c(0.1, 2)) +
theme_bw()
标注
- geom_point(aes(size = ?)) 调节点大小的映射值
- abs求绝对值
- scale_size(range = ?) 定制点的大小，一般为0.1-2或0.1-3

增加透明度(选加)

library(tidyverse)
de_result <- mutate(de_result, direction = factor(direction, levels = c('up', 'ns', 'down')))
my_palette <- c('green', 'grey', 'red')
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(aes(color = direction,
size = abs(log2FoldChange),
alpha = abs(log2FoldChange))) +
scale_color_manual(values = my_palette) +
scale_size(range = c(0.1, 2)) +
theme_bw()

点的形状

有边框的点和无边框的点有差别

ggplot中的点形状
commands
library(ggplot2)
library(tidyverse)
de_result <- mutate(de_result, direction = factor(direction, levels = c('up', 'ns', 'down')))
my_palette <- c('green', 'grey', 'red')
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(shape = 21,
alpha = 1/2,
color = 'black',
aes(fill = direction,
size = abs(log2FoldChange))) +
scale_color_manual(values = my_palette) +
scale_size(range = c(0.1, 2)) +
theme_bw()
标注
- shape指定有边框的点
- alpha = 1/2指定全部颜色透明度
- color指定边框颜色
- fill指定填充颜色映射值

添加阈值线

R语言线的类型

线的类型
commands
library(ggplot2)
library(tidyverse)
de_result <- mutate(de_result, direction = factor(direction, levels = c('up', 'ns', 'down')))
my_palette <- c('green', 'grey', 'red')
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(aes(color = direction, size = abs(log2FoldChange))) +
geom_hline(yintercept = -log10(0.05), linetype = 'dashed', size = 0.2) +
geom_vline(xintercept = c(-1, 1), linetype = 'dashed') +
scale_color_manual(values = my_palette) +
scale_size(range = c(0.1, 2)) +
theme_bw()
标注
- geom_hline()绘制水平线，geom_vline()绘制垂直线；
- yintercept指定线的y轴值，xintercept指定线的x轴值；
- 坐标轴的值是通过计算得到的，不能用数值直接指定
- 虚线——dashed
- size调整线的粗细，一般用默认的即可
- color调整线的颜色，默认黑色

添加标签

commands
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(ggrepel)
de_result <- mutate(de_result, direction = factor(direction, levels = c('up', 'ns', 'down')))
top_de <- filter(de_result,
abs(log2FoldChange) > 2 & padj < 1e-50)
my_palette <- c('green', 'grey', 'red')
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(aes(color = direction, size = abs(log2FoldChange))) +
geom_hline(yintercept = -log10(0.05), linetype = 'dashed', size = 0.2) +
geom_vline(xintercept = c(-1, 1), linetype = 'dashed') +
geom_label_repel(data = top_de, aes(label = id)) +
ylim(c(0, 200)) +
scale_color_manual(values = my_palette) +
scale_size(range = c(0.1, 2)) +
theme_bw()
标注
- ggrepel包用于加标签(自动避免标签重叠)
- 给关键点添加标签
- 使用filter需要加载tidyverse包
- 注意padj指定值的表示方式
- 如果想要指定加标签的点，则top_de赋值改为如下操作
  top_de <- filter(de_result, id == 'HF01786')
- geom_label_repel()指定标签及映射的值
- ylim筛掉太大的已经被研究过的点，防止值太大的点影响其他基因在图中的显示

设置坐标轴名字及标题

commands
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(ggrepel)
de_result <- mutate(de_result, direction = factor(direction, levels = c('up', 'ns', 'down')))
top_de <- filter(de_result,
abs(log2FoldChange) > 2 & padj < 1e-50)
my_palette <- c('green', 'grey', 'red')
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(aes(color = direction, size = abs(log2FoldChange))) +
geom_hline(yintercept = -log10(0.05), linetype = 'dashed', size = 0.2) +
geom_vline(xintercept = c(-1, 1), linetype = 'dashed') +
geom_label_repel(data = top_de, aes(label = id)) +
scale_color_manual(values = my_palette) +
scale_size(range = c(0.1, 2)) +
labs(x = 'log2 fold change',
y = '-log10(P value)',
title = 'Vocano Plot'
size = 'log2 fold change') +
theme_bw() +
theme(plot.title = element_text(size = 18, hjust = 0.5))
标注
- labs设置x轴、y轴、图例(size)及全图的标题
- theme_bw主题中标题靠左，想要居中要自己设置，不过要注意顺序，先肯定theme_bw
- theme()更改主题中设置，plot.title = element_text()给标题设置，size → 字体，hjust = 0/0.5/1 → 靠左/居中/靠右，vjust可设置纵向居中

修改图例

commands
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(ggrepel)
de_result <- mutate(de_result, direction = factor(direction, levels = c('up', 'ns', 'down')))
top_de <- filter(de_result,
abs(log2FoldChange) > 2 & padj < 1e-50)
my_palette <- c('green', 'grey', 'red')
ggplot(data = de_result, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(aes(color = direction, size = abs(log2FoldChange))) +
geom_hline(yintercept = -log10(0.05), linetype = 'dashed', size = 0.2) +
geom_vline(xintercept = c(-1, 1), linetype = 'dashed') +
geom_label_repel(data = top_de, aes(label = id)) +
scale_color_manual(values = my_palette) +
scale_size(range = c(0.1, 2)) +
labs(x = 'log2 fold change',
y = '-log10(P value)',
title = 'Vocano Plot'
size = 'log2 fold change') +
guides(size = FALSE) +
theme_bw() +
theme(plot.title = element_text(size = 18, hjust = 0.5),
legend.background = element_blank(),
legend.key = element_blank(),
legend.position = c(0.93, 0.85))
标注
- guides()去除一个图例
- theme中legened.background 设置图例文字背景，legend.key设置图例图像背景，使背景变透明，不要遮盖图中的网格线，
- legned.position限定图例位置，默认为legend.position = 'right', 想画在图中需要手动调整
- legend.position = c(x,y), 0→1为坐标轴最小到最大，手动调整，多次换值

图片导出

方法一
Rstudio导出pdf格式，不要用PNG
方法二
画图前声明pdf文件,打开一个pdf文件
pdf(file = 'p1.pdf')
ggplot(... ...) # 画图省略
dev.off()

总结

1.图层：颜色、透明度、性状等的调整为全局调整；
2.映射：对应的点颜色、透明度、性状等属性有不同分类；
3.标度：控制映射的规律
4.主题：颜色是否好看

跟着张旭东老师学ggplot2绘制火山图