“实践是检验真理的唯一标准。”
“复现是学习R语言的最好办法。”
DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032
这篇2020年发表在cell
上关于新冠的组学文章里面有大量的生信内容。今天带大家复现其中的一个Supplemental Figure
:带散点的箱线图。
本文代码及示例数据领取:后台回复“20210416”
比较常用的展示差异的可视化方法。
注:以上数据纯属虚构,无实际意义!
箱线图+显著性检验+散点
均值比较的常见方法:
方法 | R实现函数 | 描述 |
---|---|---|
T-test | t.test() | 比较两组(参数检验) |
Wilcoxon test | wilcox.test() | 比较两组(非参数检验) |
ANOVA | aov()或anova() | 比较多组(参数检验) |
Kruskal-Wallis | kruskal.test() | 比较多组(非参数检验) |
#------
title: "boxplot"
author: "MZBJ"
date: "2020/4/16"
#-----
# 导入所需的包
library(ggplot2)
library(ggsignif)
library(ggpubr)
library(RColorBrewer)
setwd("F:/HJH/mzbj/cell")
# 导入数据
plot_data <- read.csv(file = "ABCD.csv")
#-----------------------
p<- ggplot(data=plot_data)+
geom_boxplot(mapping=aes(x=group,y=Retive_Abundance,colour = group ), #箱线图
alpha = 0.5,
size=1.5,
width = 0.6)+
geom_jitter(mapping=aes(x=group,y=Retive_Abundance,colour = group), #散点
alpha = 0.3,size=3)+
scale_color_manual(limits=c("A","B","C","D"),
values=c("#85B22E","#5F80B4","#E29827","#922927"))+ #颜色
geom_signif(mapping=aes(x=group,y=Retive_Abundance), # 不同组别的显著性
comparisons = list(c("A", "B"), # 哪些组进行比较
c("A", "C"),
c("A", "D"),
c("B", "C"),
c("B", "D"),
c("C", "D")),
map_signif_level=T, # T显示显著性,F显示p value
tip_length=c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0), # 修改显著性线两端的长短
y_position = c(40,41,42,39,38,40), # 设置显著性线的位置高度
size=1, # 修改线的粗细
textsize = 4, # 修改显著性标记的大小
test = "t.test")+ # 检验的类型
theme_classic( # 主题设置,这个是无线条主题
base_line_size = 1 # 坐标轴的粗细
)+
labs(title="White blood cell(WBC)",x="",y="Retive_Abundance")+ # 添加标题,x轴,y轴内容
theme(plot.title = element_text(size = 15,
colour = "black",
hjust = 0.5),
axis.title.y = element_text(size = 15,
# family = "myFont",
color = "black",
face = "bold",
vjust = 1.9,
hjust = 0.5,
angle = 90),
legend.title = element_text(color="black", # 修改图例的标题
size=15,
face="bold"),
legend.text = element_text(color="black", # 设置图例标签文字
size = 10,
face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 13, # 修改X轴上字体大小,
color = "black", # 颜色
face = "bold", # face取值:plain普通,bold加粗,italic斜体,bold.italic斜体加粗
vjust = 0.5, # 位置
hjust = 0.5,
angle = 0), #角度
axis.text.y = element_text(size = 13,
color = "black",
face = "bold",
vjust = 0.5,
hjust = 0.5,
angle = 0)
)
p
大功告成!
备注:有个瑕疵就是y轴过长。但是我设定y轴范围后,差异标记也被截掉了。目前能想到的解决办法就是AI简单向下拉一下Y轴。
往期内容:
跟着CELL学作图|1.火山图
跟着Cell学作图 | 2.柱状图+误差棒+散点+差异显著性检验