富集分析结果雷达图

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单细胞绘图系列：

• Seurat绘图函数总结
• 使用ggplot2优化Seurat绘图
• scRNAseq灵活的点图绘制：FlexDotPlot

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在读文献Resolving the intertwining of inflammation and fibrosis in human heart failure at single-cell level的时候看到一张很漂亮的图，是用雷达图来绘制不同细胞群的多个感兴趣的通路富集情况，非常直观。所以来总结一下雷达图的画法，更重要的是做一下这张图的复现。

Fig 4C

1. 雷达图的画法

1.1 fmsb包的radarchart函数

radarchart函数接收的是一个数据框，数据框的第一行为该元素的最大取值范围，数据框的第二行为该元素的最小取值范围，第二行以下的部分是各对象中该元素的值。

maxmin <- data.frame(
total=c(5, 1),
phys=c(15, 3),
psycho=c(3, 0),
social=c(5, 1),
env=c(5, 1))
maxmin ##数据框前两行，设置取值范围
#   total phys psycho social env
# 1     5   15      3      5   5
# 2     1    3      0      1   1

set.seed(123)
dat <- data.frame(
total=runif(3, 1, 5),
phys=rnorm(3, 10, 2),
psycho=c(0.5, NA, 3),
social=runif(3, 1, 5),
env=c(5, 2.5, 4))
dat  ##其余行为各对象中该元素的值
#      total      phys psycho   social env
# 1 2.150310 12.380413    0.5 2.826459 5.0
# 2 4.153221  6.620889     NA 4.827333 2.5
# 3 2.635908 12.478992    3.0 2.813337 4.0

dat <- rbind(maxmin,dat)
#      total      phys psycho   social env
# 1 5.000000 15.000000    3.0 5.000000 5.0
# 2 1.000000  3.000000    0.0 1.000000 1.0
# 3 2.150310 12.380413    0.5 2.826459 5.0
# 4 4.153221  6.620889     NA 4.827333 2.5
# 5 2.635908 12.478992    3.0 2.813337 4.0

#绘图
op <- par(mar=c(1, 2, 2, 1),mfrow=c(2, 2))
radarchart(dat, axistype=1, seg=5, plty=1, vlabels=c("Total\nQOL", "Physical\naspects",
"Phychological\naspects", "Social\naspects", "Environmental\naspects"),
title="(axis=1, 5 segments, with specified vlabels)", vlcex=0.5)
radarchart(dat, axistype=2, pcol=topo.colors(3), plty=1, pdensity=c(5, 10, 30),
pangle=c(10, 45, 120), pfcol=topo.colors(3),
title="(topo.colors, fill, axis=2)")
radarchart(dat, axistype=3, pty=32, plty=1, axislabcol="grey", na.itp=FALSE,
title="(no points, axis=3, na.itp=FALSE)")
radarchart(dat, axistype=1, plwd=1:5, pcol=1, centerzero=TRUE,
seg=4, caxislabels=c("worst", "", "", "", "best"),
title="(use lty and lwd but b/w, axis=1,\n centerzero=TRUE, with centerlabels)")
par(op)

主要参数：
axistype：轴标签及类型，0:5可选，（默认 0）0：没有轴标签 1：仅标中心 2： 仅标四周 3：既标中心又标四周 4：同1，小数显示 5：同3 小数显示
seg ： segment 分成几个圈
pty ： point type ，点的形状，默认 16 黑点，32：不显示点
pcol： 样本颜色 ，默认1:8，循环使用，也可进行设置（也可以直接传入颜色）
pfcol：填充颜色
plty ：线的形状，默认1:6，循环使用
plwd ：线的粗细，默认1
cglty ： 雷达图网格线类型，默认 ：3（虚线） ； 1 ，实线
cglwd ： 雷达图网格线粗度
cglcol ： 雷达图网格线颜色， 默认：navy
axislabcol ：标签颜色
title : 标题
vlcex ：轴 name 的字体大小缩放比例
calcex ：轴中心字体大小缩放比例
palcex ：轴四周字体大小缩放比例

注意： radarchart()函数中，有个参数maxmin默认值是T，意味着，雷达图最大值为第一行，最小值为第二行，如果选为F，雷达图就会就会自动判每个因素的最大值和最小值，此时雷达图呈现得并不对称（在同一个线上的值并不相等）

1.2 ggradar包

#install.packages('devtools')
devtools::install_github('ricardo-bion/ggradar', dependencies = TRUE)
library(ggradar)
library(ggradar)
library(dplyr)
library(scales)
library(tibble)

mtcars_radar <- mtcars %>% 
    as_tibble(rownames = "group") %>% 
    mutate_at(vars(-group), rescale) %>% 
    tail(4) %>% 
    select(1:10)
mtcars_radar
## A tibble: 4 × 10
#   group   mpg   cyl  disp    hp  drat    wt   qsec
#           
# 1 Ford… 0.230   1   0.698 0.749 0.673 0.424 0     
# 2 Ferr… 0.396   0.5 0.184 0.435 0.396 0.321 0.119 
# 3 Mase… 0.196   1   0.573 1     0.359 0.526 0.0119
# 4 Volv… 0.468   0   0.124 0.201 0.622 0.324 0.488 
## … with 2 more variables: vs , am 
ggradar(mtcars_radar)

1.3 plotly包的雷达图

#plotly 包的交互式雷达图的一个示例，详情 ?plot_ly
library(plotly)
p <- plot_ly(
    type = 'scatterpolar',
    fill = 'toself'
  ) %>%
  add_trace(
    r = c(39, 28, 8, 7, 28, 39),
    theta = c('A','B','C', 'D', 'E', 'A'),
    name = 'Group A'
  ) %>%
  add_trace(
    r = c(1.5, 10, 39, 31, 15, 1.5),
    theta = c('A','B','C', 'D', 'E', 'A'),
    name = 'Group B'
  ) %>%
  layout(
    polar = list(
      radialaxis = list(
        visible = TRUE,
        range = c(0,50)
      )
    )
  )
 
p

2. 复现

library(fmsb) 

set.seed(99)
data=as.data.frame(matrix(sample( 0:50, 18,replace=T) , ncol=6))
colnames(data)=c('IL-1 signaling pathway','Response to IFNa','NFkB signaling pathway','IL-6 signaling pathway',
                 'Muscle contraction','Response to IFNr')
rownames(data) <- c('Monocyte','Neutrophil','Macrophage')
# 用于生成雷达图的最大最小值
data=rbind(rep(50,5) , rep(0,5) , data)

colors_border=c(rgb(0.8549,0.64706,0.12549,0.9),rgb(1,0.49804,0.31373,0.9), rgb(0.81569,0.12549,0.56471,0.9))
colors_in=c(rgb(0.8549,0.64706,0.12549,0.5),rgb(1,0.49804,0.31373,0.5), rgb(0.81569,0.12549,0.56471,0.4))

radarchart( data  , axistype=0, 
            pcol=colors_border , pfcol=colors_in , plwd=1.3 , plty=1,pty=32,
            cglcol="black", cglty=3, cglwd=0.6, 
)
legend(x=1.5, y=1, legend = rownames(data[-c(1,2),]), bty = "n", pch=20 , col=colors_border, text.col = "black", cex=1, pt.cex=2)

还行，基本上差不多了哈哈

注意：画上面这个图里的矩阵是我随机生成的，实际操作的时候把矩阵里的数值换成zscore或者fold Enrichment。

延伸：雷达图在单细胞数据分析中的应用