GGPLOT2-plotly |让你的火山图“活”过来

火山图（Volcano Plot）常用于展示基因表达差异的分布，横坐标常为Fold change（倍数），越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P值（P值），值越大差异越显着。原因得名也许的英文因为查询查询结果图像火山吧

 

一载入R函数包及数据集

 

library(ggplot2)data <- read.csv("火山图.csv",header=TRUE,row.names = 1)

head(data) #查看数据类型，主要有P值，Fold change和基因ID即可。

 

二ggplot2绘制火山图

2.1绘制简单的火山图 - 点图

 

ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val))) +geom_point(alpha=0.8, size = 1)

 

和文献中的差距较大，以下几个方面可改进：

答：上下调基因的区分;

B：横轴，纵轴的阈值线;

C：重点基因的标示。

 

2.2细节优化火山图

1）根据阈值设定上下调基因

新增改列，利用ifelse函数添加基因的上下调情况，color进行区分，然后使用geom_hline（）和geom_vline（）参数添加阈值线，

data$change <- as.factor(ifelse(data$adj.P.Val < 0.01 & abs(data$logFC) > 1,ifelse(data$logFC > 1,'UP','DOWN'),'NOT'))

 

2）添加阈值线

使用geom_hline（）和geom_vline（）参数添加阈值线

 

 

ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val), color = change)) +  geom_point(alpha=0.8, size = 1) +  theme_bw(base_size = 15) +  theme(panel.grid.minor = element_blank(),panel.grid.major = element_blank()) +  geom_hline(yintercept=2 ,linetype=4) +geom_vline(xintercept=c(-1,1) ,linetype=4 ) +  scale_color_manual(name = "", values = c("red", "green", "black"), limits = c("UP", "DOWN", "NOT")) 

 

3）标示重点显着差异基因

上图是不是有点像了，新增注册列，利用ifelse函数添加重点显着差异基因，然后使用geom_text参数添加到图上，

data$sign <- ifelse(data$adj.P.Val < 0.001 & abs(data$logFC) > 2.5,rownames(data),NA)

 

ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val), color = change)) +  geom_point(alpha=0.8, size = 1) +  theme_bw(base_size = 15) +  theme(panel.grid.minor = element_blank(),panel.grid.major = element_blank()) +  geom_hline(yintercept=2 ,linetype=4) +geom_vline(xintercept=c(-1,1) ,linetype=4 ) +  scale_color_manual(name = "", values = c("red", "green", "black"), limits = c("UP", "DOWN", "NOT")) +geom_text(aes(label = sign), size = 3) 

 

 

4）解决基因名重叠问题

基本和纸一致，但是因为差异表达基因太多，存在重叠情况，现使用ř语言的ggrepel包解决标签太多导致的重叠问题。

 

library(ggrepel)ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val), color = change)) +  geom_point(alpha=0.8, size = 1) +  theme_bw(base_size = 15) +  theme(panel.grid.minor = element_blank(),panel.grid.major = element_blank()) +  scale_color_manual(name = "", values = c("red", "green", "black"), limits = c("UP", "DOWN", "NOT")) +  geom_label_repel(aes(label=sign), fontface="bold", color="grey50", box.padding=unit(0.35, "lines"), point.padding=unit(0.5, "lines"), segment.colour = "grey50")

 

 

 

5）标示感兴趣的基因的表达情况

将我们感兴趣的基因添加到数据的标签列中，假设以下几个基因是我们重点关注的基因，单独查看以下基因的表达情况

 

ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val), color = change)) +  geom_point(alpha=0.8, size = 1) +  theme_bw(base_size = 15) +  theme(panel.grid.minor = element_blank(),panel.grid.major = element_blank() ) +  scale_color_manual(name = "", values = c("red", "green", "black"), limits = c("UP", "DOWN", "NOT")) +  geom_label_repel(aes(label=LABEL), fontface="bold", color="grey50", box.padding=unit(0.35, "lines"), point.padding=unit(0.5, "lines"), segment.colour = "grey50")

 

呐，到这里除了数据不一样，基本实现了文献中的火山图，是不是以为到这就结束了？NO！NO！NO！实现上述静态的就可以发论文去了！

但是,,,

汇报展示的时候，如果能动态交互式的展示所有显关系着基因的FC值和P值，是不是更酷炫！

 

三plotly绘制交互式火山图

1）plot_ly函数画散点图

 

library(plotly)plot_ly(data,x = ~logFC, y = ~-log10(adj.P.Val),text = ~sign, type = 'scatter',  mode = 'markers')

 

会弹出一个网页，然后可以交互式的展示每个点的FC值和P值。

 

那可不可以在“纸”级静态火山图的基础上，实现交互式呢？当然可以！

四，参考资料

https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/EnhancedVolcano/inst/doc/EnhancedVolcano.html

[R | plotly

 

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