跟着Nature学作图:R语言ggplot2三角热图按照指定的角度旋转

简介: 跟着Nature学作图:R语言ggplot2三角热图按照指定的角度旋转

论文

Whole-genome doubling drives oncogenic loss of chromatin segregation

https://www.nature.com/articles/s41586-023-05794-2#MOESM10

作图数据都有,论文中的图也很好看,抽时间复现

今天的推文复现一下论文中的Figure 1e 三角热图

ggplot2能够做这种三角热图,但是怎么让热图的尖朝上,之前还没有尝试过,基本思路就是可以让整个图进行旋转,查了一下怎么让ggplot2整体旋转,很多都是借助grid包的语法来实现,但是grid的作图我还不是很理解,找了好长时间看有没有ggplot2的扩展包可以做,找到了一个参考链接

https://www.jianshu.com/p/802bdefa8feb

这里借助cowplot和ggplotify两个R包

一个简单的小例子

library(ggplot2)

pp<-ggplot()+
  geom_point(aes(x=1,y=1))+
  coord_cartesian(clip = "off")

pp
cowplot::ggdraw()+
  cowplot::draw_plot(ggplotify::as.ggplot(pp,angle = -45),
            width = 0.5,height = 0.5,
            hjust = -0.2,
            vjust = -0.5)

image.png

然后用推文中的示例数据

image.png

其中一个小图的部分示例数据

读取数据

library(readxl)
#install.packages("rlang")
dat<-read_excel("data/20230327/Figure1d.xlsx")
dat

普通三角热图

library(ggplot2)
ggplot(data=dat,aes(x=x,y=y))+
  geom_tile(aes(fill=log2(value)))+
  coord_equal(clip = "off") -> p

p

image.png

添加文本标签

library(tidyverse)
dat %>% pull(x) %>% unique()
p+
  geom_text(data=data.frame(x=1:8,y=0:7,label=dat %>% pull(x) %>% unique()),
            aes(x=x,y=y,label=label),angle=90)+
  theme_void() -> p1
p1

image.png

在指定的地方添加线段

p1+
  geom_path(data=data.frame(x=c(0.5,0.5,4.5,4.5,3.5,3.5,2.5,2.5,1.5,1.5,0.5),
                            y=c(0.5,4.5,4.5,3.5,3.5,2.5,2.5,1.5,1.5,0.5,0.5)),
            aes(x=x,y=y),
            color="black",size=1)+
  geom_path(data=data.frame(x=c(0.5,0.5,4.5,4.5,3.5,3.5,2.5,2.5,1.5,1.5,0.5)+4,
                            y=c(0.5,4.5,4.5,3.5,3.5,2.5,2.5,1.5,1.5,0.5,0.5)+4),
            aes(x=x,y=y),
            color="black",size=1) -> p2
p2

image.png

更改配色

p2+
  scale_fill_gradient2(low = scales::muted("red"),
                       mid = "white",
                       high = scales::muted("blue"),
                       midpoint = 0)+
  theme(legend.position = "none") -> p3
p3

image.png

添加一些额外的注释

p3+
  annotate(geom = "segment",x=0.4,xend=0.4,y=0.5,yend=4.5,
           size=2,color="red")+
  annotate(geom = "text",x=0.2,y=2.5,label="A",angle=45,size=5)+
  annotate(geom = "segment",x=4.5,xend=8.5,y=8.6,yend=8.6,
           size=2,color="blue")+
  annotate(geom = "text",x=6.5,y=8.8,label="B",angle=45,size=5) -> p4
p4

image.png

最后顺时针旋转45度

library(cowplot)
ggdraw()+
  draw_plot(ggplotify::as.ggplot(p4,angle = -45),
            width = 0.7,height = 0.7,
            hjust = -0.2,
            vjust = -0.1)+
  annotate(geom = "text",x=0.5,y=0.2,label="Chromatin subcompartments") -> p5

p5

image.png

最后再给添加一个图例

p2+
  scale_fill_gradient2(low = scales::muted("red"),
                       mid = "white",
                       high = scales::muted("blue"),
                       midpoint = 0)+
  theme(legend.position = "bottom")+
  guides(fill=guide_colorbar(title.position = "top",
                             title.hjust = 0.5,barwidth = 20)) -> p3.1


p5+
  annotation_custom(grob = ggpubr::get_legend(p3.1),
                    xmin = 0.1,xmax=0.9,
                    ymin=0.1,ymax=0.2)

image.png

一直会有提示信息

image.png

还可以拼图

library(patchwork)

p6+p6

image.png

示例数据和代码可以给推文点赞,然后点击在看,最后留言获取

欢迎大家关注我的公众号

小明的数据分析笔记本

小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记!

微信公众号好像又有改动,如果没有将这个公众号设为星标的话,会经常错过公众号的推文,个人建议将 小明的数据分析笔记本 公众号添加星标,添加方法是

点开公众号的页面,右上角有三个点

image.png

点击三个点,会跳出界面

image.png

直接点击 设为星标 就可以了

相关文章
|
11天前
r语言ggplot2误差棒图快速指南
r语言ggplot2误差棒图快速指南
|
11天前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
R语言可视化:ggplot2冲积/桑基图sankey分析大学录取情况、泰坦尼克幸存者数据
R语言可视化:ggplot2冲积/桑基图sankey分析大学录取情况、泰坦尼克幸存者数据
|
11天前
|
数据可视化
R语言ggplot2 对Facebook用户数据可视化分析
R语言ggplot2 对Facebook用户数据可视化分析
|
9月前
|
存储 Go
速绘丨GO富集气泡图绘制方法,利用R语言ggplot2包快速绘制,完整脚本可重复绘图
速绘丨GO富集气泡图绘制方法,利用R语言ggplot2包快速绘制,完整脚本可重复绘图
|
9月前
|
数据可视化 数据挖掘 Linux
科研绘图丨使用R语言Pheatmap包快速绘制基因表达量热图的方法,支持聚类和配色自定义修改
科研绘图丨使用R语言Pheatmap包快速绘制基因表达量热图的方法,支持聚类和配色自定义修改
|
9月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 SQL
绝不可错过!R语言与ggplot2实现SCI论文数据分析神器
绝不可错过!R语言与ggplot2实现SCI论文数据分析神器
150 0
|
11月前
|
数据挖掘 数据格式
R语言- ComplexHeatmap 绘制复杂热图示例
ComplexHeatmap是R语言中用于绘制复杂热图的一个重要包。它提供了一种灵活、高效、易于定制的方法来绘制热图,并支持多种数据类型和数据格式,支持包括多种热图类型,包括基本热图、聚类热图、分组热图、矩阵热图等。用户可以根据自己的需求选择不同的热图类型,并进行灵活的定制。在生物信息学、医学、生态学等领域得到广泛应用。 本文将通过一个复杂热图的创建示例分享 ComplexHeatmap的语法规则。
567 0
|
数据可视化 数据挖掘 定位技术
跟着Nature Communications学作图:R语言ggplot2画世界地图并用md语法添加文字标签
跟着Nature Communications学作图:R语言ggplot2画世界地图并用md语法添加文字标签
|
11天前
|
数据可视化 数据挖掘 API
【R语言实战】聚类分析及可视化
【R语言实战】聚类分析及可视化
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为2
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为

热门文章

最新文章