跟着 Cell 学作图 | 分组抖动散点图+差异分析

简介: 跟着 Cell 学作图 | 分组抖动散点图+差异分析

抖动散点图

今天我们复现一幅2022年3月发表在Cell上的抖动散点图

Title:Tissue-resident FOLR2+ macrophages associate with CD8+ T cell infiltration in human breast cancer

DOI:https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.02.021

之前复现过的散点图

  1. 跟着 Cell 学作图 | 箱线图+散点(组间+组内差异分析)
  2. R实战 | 对称云雨图 + 箱线图 + 配对散点 + 误差棒图 +均值连线

Snipaste_2022-06-17_08-56-10

读图

本期抖动散点图亮点:

  1. 蜂群图不同,只是单纯的抖动散点图
  2. y轴刻度   log10转换
  3. x轴刻度标签修改,上标的添加。
  4. 差异结果注释在图形区域外。

结果展示

复现结果



绘制

# 示例数据准备及预处理
gene = data.frame( A = runif(100,2,900),
                   B = runif(100,0.1,5))
# 长宽转换
library(reshape2)
gene_exp = melt(gene,
                measure.vars = c("A","B"),
                variable.name = "gene",value.name = "exp")
# 绘制
library(ggplot2)
library(ggpubr)
p <- ggplot(gene_exp,aes(x = gene, y = exp),color = 'balck')+
  geom_jitter(aes(fill = gene), 
              width = 0.2,
              height =0, 
              size = 3, 
              shape = 21, 
              stroke = 0.4, 
              show.legend = FALSE)+
  scale_fill_manual(values = c("#bc382d","#314494"))+
  ## 先算一下显著性差异,再手动添加
  # geom_signif(comparisons = list(c("A","B")),
  #            test = "t.test",
  #            map_signif_level = T)+
  scale_y_log10()+
  scale_x_discrete(labels = c('',''))+
  xlab(" ") +
  theme_classic()
p 
p1 <- p +  
  coord_cartesian(clip = 'off',ylim = c(0.1,1000))+ #在非图形区域绘图,且要定好y轴范围
  theme(plot.margin = margin(0.5,0,0,0.5,'cm'))+ #自定义图片上左下右的边框宽度
  annotate('segment',x=1,xend=2,y=1500,yend=1500,color='black',cex=.4)+
  annotate("text", x = 1.5, y = 1500, label ="***",size = 6)+
  annotate("text",label = bquote (FOLR^high),x=1,y=0.03)+
  annotate("text",label = bquote (FOLR^low),x=2,y=0.03)
p1

复现结果

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