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教程图形 前言
最近的事情较多#xff0c;教程更新实在是跟不上#xff0c;主要原因是自己没有太多时间来学习和整理相关的内容。一般在下半年基本都是非常忙#xff0c;所有一个人的精力和时间有限#x…一边学习一边总结一边分享
教程图形 前言
最近的事情较多教程更新实在是跟不上主要原因是自己没有太多时间来学习和整理相关的内容。一般在下半年基本都是非常忙所有一个人的精力和时间有限只能顾一方面。所以长时间不更新是很正常的若在看本教程的你若有愿意分享的教程可以投稿我们也欢迎投稿。
今天来分享一下近两天自己的学习笔记。火山图此图也是实用性很强80%的同学应该可以用得到今天分享的只是学习笔记的一部分后面会逐渐完善。既然是学习笔记那么我们也有参考的教程我们也会再文末附上参考的教程大家也可以直接到对应教程中学习。
原文访问链接 https://mp.weixin.qq.com/s/mQ9TaQu3b3waNHtu8gfQtw
设置路劲
setwd(E:\\小杜的生信筆記\\2023\\20231117-火山图)
rm(list ls())
加载相关包
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)
library(ggrepel)
library(RUnit)
library(ggforce)
library(tidyverse)
library(ggpubr)
library(ggprism)
library(paletteer)1、加载及处理数据
加载数据
df - read.csv(all.limmaOut.csv,header T,row.names 1)
head(df)1.2 数据分类
使用runif对添加数据logCMP用于后续的分析
df$logCMP - stats::runif(12035, 0, 16)对数据进行Up和Down分类 分类标准
P值小于0.05|logFC| 1 筛选标准可以进行自己的需求进行设置
##判断基因up or downdf$Group - factor(ifelse(df$P.Value 0.05 abs(df$logFC) 1,ifelse(df$logFC 1, Up,Down),NotSignifi))
df[1:10,1:8]table(df$Group)添加基因名用于后续的火山图显示基因名使用
df$gene - row.names(df)1.3 设置主题
可根据自己需求进行设置或是统一在这里设置即可。
##主题
mytheme - theme(panel.background element_rect(fill NA),plot.margin margin(t10,r10,b5,l5,unit mm),# axis.ticks.y element_blank(),axis.ticks.x element_line(colour grey40,size 0.5),axis.line element_line(colour grey40,size 0.5),axis.text.x element_text(size 10),axis.title.x element_text(size 12),panel.grid.major.y element_line(colour NA,size 0.5),panel.grid.major.x element_blank())2 绘制基础差异基因火山图
2.1 绘制基础图形
####绘制基础图形
ggplot(df, aes(x logFC, y -log10(P.Value), colour Group))geom_point(size 4, shape 20, stroke 0.5)#控制最人气泡和最小气泡调节气泡相对大小scale_size(limits c(2,16))##设置颜色#scale_fill_manual(values c(#fe0000,#13fc00,#bdbdbd))scale_color_manual(valuesc(steelblue,gray,brown))ylab(-log10 (Pvalue))xlab(log2 (FoldChange))## 增加横竖线条geom_vline(xintercept c(-1,1),lty 2, col black, lwd 0.5)geom_hline(yintercept -log10(0.05), lty 2, col black, lwd 0.5)难点代码解读
1.增加横竖线条
geom_vline()添加垂直辅助线,xintercept表示辅助线的位置lty表示线的类型虚-实col表示线的颜色lwd表示线的粗细
geom_hline()添加水平辅助线yintercept表示辅助线的位置lty表示线的类型虚-实col表示线的颜色lwd表示线的粗细
2.2 设置火山图散点的大小
在上面的图形中火山图中所有的使用size logCMP进行修改
ggplot(df, aes(x logFC, y -log10(P.Value), size logCMP,colour Group))geom_point(shape 20, stroke 0.5)#控制最人气泡和最小气泡调节气泡相对大小scale_size(limits c(2,16))##设置颜色#scale_fill_manual(values c(#fe0000,#13fc00,#bdbdbd))scale_color_manual(valuesc(steelblue,gray,brown))ylab(-log10 (Pvalue))xlab(log2 (FoldChange))## 增加横竖线条geom_vline(xintercept c(-1,1),lty 2, col black, lwd 0.5)geom_hline(yintercept -log10(0.05), lty 2, col black, lwd 0.5)2.2 调整火山图的X轴坐标
调整X轴的取值范围 有时候我们在绘制火山图时会出现X或Y轴坐标较大的现象对火山图整体美观性较差那么适当限制基因调整图形美观.
###查看差异基因最大值是多少
###此步根据自己的火山图进行设置是否有需要设置
max(abs(df$logFC)) 使用xlim()函数进行修改
ggplot(df, aes(x logFC, y -log10(P.Value), size logCMP,colour Group))geom_point(shape 20, stroke 0.5)#控制最人气泡和最小气泡调节气泡相对大小scale_size(limits c(2,16))##设置颜色#scale_fill_manual(values c(#fe0000,#13fc00,#bdbdbd))scale_color_manual(valuesc(steelblue,gray,brown))ylab(-log10 (Pvalue))xlab(log2 (FoldChange))## 增加横竖线条geom_vline(xintercept c(-1,1),lty 2, col black, lwd 0.5)geom_hline(yintercept -log10(0.05), lty 2, col black, lwd 0.5)##设置X轴的取值范围xlim(c(-1.5,1.5))2.3 修改图中图例
使用ggplot()绘图最方便就是修改图形或调整图形很方便但是很多时间都需要我们自己不断的练习加深自己印象。 使用label()修改图中标题和图例
ggplot(df, aes(x logFC, y -log10(P.Value), size logCMP,colour Group))geom_point( shape 20, stroke 0.5)#控制最人气泡和最小气泡调节气泡相对大小scale_size(limits c(2,16))##设置颜色#scale_fill_manual(values c(#fe0000,#13fc00,#bdbdbd))scale_color_manual(valuesc(steelblue,gray,brown))# ylab(-log10 (Pvalue))# xlab(log2 (FoldChange))labs(x log2 (FoldChange),y -log10 (Pvalue),## 图例fill ,size )
# ## 增加横竖线条geom_vline(xintercept c(-1,1),lty 2, col black, lwd 0.5)geom_hline(yintercept -log10(0.05), lty 2, col black, lwd 0.5)## 设置主题theme_classic(base_line_size 0.8 ## 设置坐标轴的粗细)## 设置图例大小guides(fill guide_legend(override.aes list(size 8)))2.4 添加基因名
使用一下命令添加标记基因名字
#添加关注的点的基因名geom_text_repel(data df[df$P.Value 0.05 abs(df$logFC) 1,],aes(label gene),size 4.5,color black,segment.color black, show.legend FALSE)ggplot(df, aes(x logFC, y -log10(P.Value), size logCMP,colour Group))geom_point( shape 20, stroke 0.5)#控制最人气泡和最小气泡调节气泡相对大小scale_size(limits c(2,16))##设置颜色#scale_fill_manual(values c(#fe0000,#13fc00,#bdbdbd))scale_color_manual(valuesc(steelblue,gray,brown))ylab(-log10 (Pvalue))xlab(log2 (FoldChange))
#添加关注的点的基因名geom_text_repel(data df[df$P.Value 0.05 abs(df$logFC) 1,],aes(label gene),size 4.5,color black,segment.color black, show.legend FALSE)# ## 增加横竖线条geom_vline(xintercept c(-1,1),lty 2, col black, lwd 0.5)geom_hline(yintercept -log10(0.05), lty 2, col black, lwd 0.5)## 设置主题theme_classic(base_line_size 0.8 ## 设置坐标轴的粗细)## 设置图例大小guides(fill guide_legend(override.aes list(size 8)))2.5 图形美化
ggplot(df, aes(x logFC, y -log10(P.Value), size logCMP,colour Group))geom_point( shape 20, stroke 0.5)#控制最人气泡和最小气泡调节气泡相对大小scale_size(limits c(2,16))##设置颜色#scale_fill_manual(values c(#fe0000,#13fc00,#bdbdbd))scale_color_manual(valuesc(steelblue,gray,brown))ylab(-log10 (Pvalue))xlab(log2 (FoldChange))
#添加关注的点的基因名geom_text_repel(data df[df$P.Value 0.05 abs(df$logFC) 1,],aes(label gene),size 3.5,color black,segment.color black, show.legend FALSE)# ## 增加横竖线条geom_vline(xintercept c(-1,1),lty 2, col black, lwd 0.5)geom_hline(yintercept -log10(0.05), lty 2, col black, lwd 0.5)## 设置主题theme_classic(base_line_size 0.8 ## 设置坐标轴的粗细)## 设置图例大小guides(fill guide_legend(override.aes list(size 5)))mytheme##设置主题# theme(axis.title.x element_text(color black, # size 10,# face bold),# axis.title.y element_text(color black,# size 10),# ##设置图例# legend.text element_text(color red,# size 8,# face bold))解读 theme(axis.title.x element_text(color black,size 10,face bold),axis.title.y element_text(color black,size 10),##设置图例legend.text element_text(color red,size 8,face bold))X轴、Y轴字体调整axis.title.x/axis.title.y color、size、bold表示颜色、大小、加粗图例legend.text 3 渐变火山图绘制
该教程在前面的文章中已经发出感兴趣的可以自己查看。教程链接差异表达基因火山图绘制
3.1 数据处理
head(df)把各列数据整理成画图所需的格式
### Score列、或是DESep输出数据
fc - df$AveExpr
head(fc)
names(fc) - rownames(dat) ## 匹配数据### -log10P列p - dat$-log10P
names(p) - names(dat)3.2 自定义颜色
mycol - c(#B2DF8A,#FB9A99,#33A02C,#E31A1C,#B15928,#6A3D9A,#CAB2D6,#A6CEE3,#1F78B4,#FDBF6F,#999999,#FF7F00)cols.names - unique(df$Group)
cols.code - mycol[1:length(cols.names)]
names(cols.code) - cols.namescol - paste(cols.code[as.character(df$Group)],BB, sep)
i - df$Group %in% c(Up,Not,Down)###-log10P列
p - -log10(df$P.Value)
names(p) - names(df)###size列
size df$logCMP
names(size) - rownames(df)###pval列
pp - df$P.Value
names(pp) - rownames(df)3.3 绘图
plot(df, p, log y,col paste(cols.code[as.character(df$logCMP)], BB, sep ),pch 16,# ylab bquote(~Log[10]~P value), # xlab Enrich score,# 用小泡泡画不感兴趣的pathwaycex ifelse(i, size,1))# 添加横线
abline(h1/0.05, lty2, lwd1)
abline(h1/max(pp[which(p.adjust(pp, bonf) 0.001)]), lty3, lwd1) #标黑圈和文字的阈值# 添加竖线
abline(v-0.5, colblue, lty2, lwd1)
abline(v0.5, colred, lty2, lwd1w - which(p.adjust(pp,bonf) 0.001) #bonferroni correction
points(fc[w], p[w], pch1, cexifelse(i[w], dat[w,size],1))
## Add an alpha value to a colour
add.alpha - function(col, alpha1){if(missing(col))stop(Please provide a vector of colours.)apply(sapply(col, col2rgb)/255, 2, function(x) rgb(x[1], x[2], x[3], alphaalpha))
}
## 标记最显著的基因
cols.alpha - add.alpha(cols.code[dat[w,]$group], alpha0.6)
text(fc[w], p[w], names(fc[w]), pos4, #1, 2, 3 and 4, respectively indicate positions below, to the left of, above and to the right of the specified coordinates.colcols.alpha)# 添加size的图例
par(xpd TRUE) #all plotting is clipped to the figure region
f - c(0.01,0.05,0.1,0.25)
s - sqrt(f*50)
legend(topright,insetc(-0.2,0), #把图例画到图外legendf, pch16, pt.cexs, btyn, colpaste(#88888888))# 添加pathway颜色的图例
legend(bottomright, insetc(-0.25,0), #把图例画到图外pch16, colcols.code, legendcols.names, btyn)4. 筛选Top5的差异基因进行标记
4.1 筛选的down和up前5个或N个基因进行标记
##down
down - filter(df, Group Down) %% distinct(gene, .keep_all T) %%top_n(5, -log10(P.Value))##up top 5
up - filter(df, Group Up) %% distinct(gene, .keep_all T) %%top_n(5, -log10(P.Value))
4.2绘图
ggplot(df, aes(x logFC, y -log10(P.Value), size logCMP,colour Group))geom_point( shape 20, stroke 0.5)#控制最人气泡和最小气泡调节气泡相对大小scale_size(limits c(2,16))##设置颜色#scale_fill_manual(values c(#fe0000,#13fc00,#bdbdbd))scale_color_manual(valuesc(steelblue,gray,brown))#scale_colour_manual(name , values alpha(c(#EB4232,#d8d8d8,#2DB2EB), 0.7)) ##X轴和Y轴限制# scale_x_continuous(limits c(-12, 12),breaks seq(-12, 12, by 4)) # scale_y_continuous(expand expansion(add c(0, 0)),limits c(0, 180),breaks seq(0, 180, by 20)) ylab(-log10 (Pvalue))xlab(log2 (FoldChange))
#添加关注的点的基因名
#添加down top genegeom_text_repel(data up,aes(x logFC, y -log10(P.Value), label gene),seed 123,color black,show.legend FALSE, min.segment.length 0,#始终为标签添加指引线段若不想添加线段则改为Infsegment.linetype 1, #线段类型,1为实线,2-6为不同类型虚线force 2,#重叠标签间的排斥力force_pull 2,#标签和数据点间的吸引力size 4,box.padding unit(2, lines),point.padding unit(1, lines),#点到线的距离max.overlaps Inf)##添加up top genegeom_text_repel(data down,aes(x logFC, y -log10(P.Value), label gene),seed 123,color black,show.legend FALSE, min.segment.length 0,#始终为标签添加指引线段若不想添加线段则改为Infsegment.linetype 1, #线段类型,1为实线,2-6为不同类型虚线force 6,#重叠标签间的排斥力force_pull 1,#标签和数据点间的吸引力size 4,box.padding unit(2, lines),point.padding unit(1, lines),#点到线的距离max.overlaps Inf)# ## 增加横竖线条geom_vline(xintercept c(-1,1),lty 2, col black, lwd 0.5)geom_hline(yintercept -log10(0.05), lty 2, col black, lwd 0.5)## 设置主题theme_classic(base_line_size 0.8 ## 设置坐标轴的粗细)## 设置图例大小guides(fill guide_legend(override.aes list(size 5)))mytheme4.3 对齐标签
需要重新进行调整坐标信息,此坐标位置可以根据自己需求进行调整
nudge_x_up 2.5 - up$logFC
nudge_x_down -2.5 - down$logFC通过添加nudge_x信息即可实现此功能
ggplot(df, aes(x logFC, y -log10(P.Value), size logCMP,colour Group))geom_point( shape 20, stroke 0.5)#控制最人气泡和最小气泡调节气泡相对大小scale_size(limits c(2,16))##设置颜色#scale_fill_manual(values c(#fe0000,#13fc00,#bdbdbd))scale_color_manual(valuesc(steelblue,gray,brown))#scale_colour_manual(name , values alpha(c(#EB4232,#d8d8d8,#2DB2EB), 0.7)) ##X轴和Y轴限制# scale_x_continuous(limits c(-12, 12),breaks seq(-12, 12, by 4)) # scale_y_continuous(expand expansion(add c(0, 0)),limits c(0, 180),breaks seq(0, 180, by 20)) ylab(-log10 (Pvalue))xlab(log2 (FoldChange))
#添加关注的点的基因名
#添加down top genegeom_text_repel(data up,aes(x logFC, y -log10(P.Value), label gene),seed 123,color black,show.legend FALSE, min.segment.length 0,#始终为标签添加指引线段若不想添加线段则改为Infsegment.linetype 1, #线段类型,1为实线,2-6为不同类型虚线segment.color black, #线段颜色segment.alpha 0.5, #线段不透明度nudge_x nudge_x_up, #标签x轴起始位置调整direction y, #按y轴调整标签位置方向若想水平对齐则为xhjust 0, #对齐标签0右对齐1左对齐0.5居中force 2,#重叠标签间的排斥力force_pull 2,#标签和数据点间的吸引力size 4,box.padding unit(0.1, lines),point.padding unit(0.1, lines),max.overlaps Inf)##添加up top genegeom_text_repel(data down,aes(x logFC, y -log10(P.Value), label gene),seed 123,color black,show.legend FALSE, min.segment.length 0,#始终为标签添加指引线段若不想添加线段则改为Infsegment.linetype 1, #线段类型,1为实线,2-6为不同类型虚线segment.color black, #线段颜色segment.alpha 0.5, #线段不透明度nudge_x nudge_x_down, #标签x轴起始位置调整direction y, #按y轴调整标签位置方向若想水平对齐则为xhjust 1, #对齐标签0右对齐1左对齐0.5居中force 2,#重叠标签间的排斥力force_pull 2,#标签和数据点间的吸引力size 4,box.padding unit(0.1, lines),point.padding unit(0.1, lines),max.overlaps Inf)# ## 增加横竖线条geom_vline(xintercept c(-1,1),lty 2, col black, lwd 0.5)geom_hline(yintercept -log10(0.05), lty 2, col black, lwd 0.5)## 设置主题theme_classic(base_line_size 0.8 ## 设置坐标轴的粗细)## 设置图例大小guides(fill guide_legend(override.aes list(size 5)))4.4 添加箭头
top5 - filter(df, Group ! Stable) %% distinct(gene, .keep_all T) %% top_n(5, -log10(P.Value))ggplot(df, aes(x logFC, y -log10(P.Value), size logCMP,colour Group))geom_point( shape 20, stroke 0.5)#控制最人气泡和最小气泡调节气泡相对大小scale_size(limits c(2,16))##设置颜色#scale_fill_manual(values c(#fe0000,#13fc00,#bdbdbd))scale_color_manual(valuesc(steelblue,gray,brown))#scale_colour_manual(name , values alpha(c(#EB4232,#d8d8d8,#2DB2EB), 0.7)) ##X轴和Y轴限制# scale_x_continuous(limits c(-12, 12),breaks seq(-12, 12, by 4)) # scale_y_continuous(expand expansion(add c(0, 0)),limits c(0, 180),breaks seq(0, 180, by 20)) ylab(-log10 (Pvalue))xlab(log2 (FoldChange))##添加箭头geom_text_repel(data top5,aes(x logFC, y -log10(P.Value), label gene),seed 2345,color black,show.legend FALSE, min.segment.length 1,#始终为标签添加指引线段若不想添加线段则改为Infarrow arrow(length unit(0.02, npc),type open, ends last),force 10,force_pull 1,size 4,box.padding 2,point.padding 1,max.overlaps Inf) 5 渐变火山图
5.1 加载所需的包
#devtools::install_github(BioSenior/ggvolcano)
library(ggVolcano)
library(RColorBrewer)5.2 绘图
df[1:10,1:9]gradual_volcano(df, x logFC, y P.Value,label gene, label_number 5, ## 显示top5的基因名output FALSE)修改显示颜色
gradual_volcano(df, x logFC, y P.Value,label gene, fills brewer.pal(5, RdYlBu),colors brewer.pal(8, RdYlBu),label_number 5, ## 显示top5的基因名output FALSE)使用RColorBrewer进行修改颜色
gradual_volcano(df, x logFC, y P.Value,label gene, label_number 5, ## 显示top5的基因名output FALSE)ggsci::scale_color_gsea()ggsci::scale_fill_gsea()5.3 GO通路火山图
或你有相关GO注释文件你可以提供给相关的数据进行绘制。
在这里我们不在演示若你需要可以根据原文的方法进行绘制图形。
ata(term_data)
# Gene.names term
#1 TDP1 myelin
#2 YDR387C myelin
#3 MAM33 myelin
#4 BAR1 myelin
#5 IQG1 myelin
#6 AIM3 myelinp1 - term_volcano(deg_data, term_data,x log2FoldChange, y padj,label row, label_number 10, output FALSE)
#修改散点颜色和描边
library(RColorBrewer)
deg_point_fill - brewer.pal(5, RdYlBu)
names(deg_point_fill) - unique(term_data$term)
p2 - term_volcano(data, term_data,x log2FoldChange, y padj,normal_point_color #75aadb,deg_point_fill deg_point_fill,deg_point_color grey,legend_background_fill #deeffc,label row, label_number 10, output FALSE)本教程参考链接学习者可以直接访问原文链接
https://mp.weixin.qq.com/s/wkUxY_zzYnCDwAPD0btHowhttps://mp.weixin.qq.com/s/R6yb-sFKRkzGuACs61TbsQhttps://mp.weixin.qq.com/s/TWI-Tt741Gqe9ERzZr23yghttps://mp.weixin.qq.com/s/yVahDcmuUU7cPikTt4ahNg
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精美图形绘制教程
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转录组上游分析教程[零基础] 小杜的生信筆記 主要发表或收录生物信息学的教程以及基于R的分析和可视化包括数据分析图形绘制等分享感兴趣的文献和学习资料!!
