论文
Single-cell profiling of vascular endothelial cells reveals progressive organ-specific vulnerabilities during obesity
https://www.nature.com/articles/s42255-022-00674-x#Sec58
s42255-022-00674-x.pdf
https://github.com/Osynchronika/sc_EC_obesity_atlas
大部分 作图的数据都有，可以试着用论文中提供的数据复现一下论文中的图
今天的推文我们复现一下论文中的figure4c 分组折线图并添加误差线，并且在指定区域添加一个灰色背景
论文中提供的示例数据如下
手动整理成如下格式
加载作图需要用到的R包
library(readxl)
library(tidyverse)
library(plotrix)
library(ggh4x)读取数据
dat<-read_excel("data/20230207/figure4c.xlsx")
dat按照行计算平均值和标准误
dat %>%
rowwise() %>%
mutate(mean_value=mean(c_across(rep1:rep4)),
std_value=std.error(c_across(rep1:rep4))) %>%
filter(Weeks>=11)-> new.dat作图代码
ggplot(data=new.dat,aes(x=Weeks,y=mean_value))+
annotate(geom = "rect",xmin=22,xmax=27,ymin=-Inf,ymax=Inf,fill="gray")+
geom_vline(xintercept = 22,lty="dashed",size=1,color="black")+
geom_point(aes(color=group),size=3)+
geom_line(aes(color=group),size=1)+
scale_x_continuous(limits = c(10,27),
breaks = seq(10,25,5),
guide = "axis_minor",
minor_breaks = seq(11,27,1),
expand = expansion(mult=c(0,0.05)))+
scale_y_continuous(limits = c(20,50),
breaks = seq(20,50,by=10),
expand=expansion(mult=c(0,0)))+
guides(x=guide_axis_minor(trunc_upper = 27,
trunc_lower = 10))+
geom_errorbar(aes(ymin=mean_value-std_value,
ymax=mean_value+std_value,
color=group),
width=0.2,
size=1)+
scale_color_manual(values = c("WD"="#f68a15",
"Rev 3"="#008c00",
"Chow"="#094cc3"))+
theme_classic()+
theme(ggh4x.axis.ticks.length.minor= rel(0.5),
axis.ticks.length.x = unit(0.5,'lines'),
legend.position = "bottom")+
labs(x="Age(weeks)",y=expression(Weight%+-%s.e.m.(g)))+
annotate(geom = "text",x=27,y=41,label="P=0.003",hjust=1)+
annotate(geom = "text",x=27,y=35,label="P=0.007",hjust=1)+
coord_cartesian(clip="off")
做的最后才发现是用figure4d的数据做的图，我说怎么看起来和figure4c差的有点多
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
点击三个点，会跳出界面
