这图怎么画| 批量小提琴图+箱线图+散点+差异分析

简介: 这图怎么画| 批量小提琴图+箱线图+散点+差异分析

cover

写在前面

【这图怎么画】系列的图都来自VIP群里同学的提问。推文只是对图片的复现,不代表作者对图片展现形式的认同。欢迎同学们在群里分析有意思的图片。

本期图片

「Title:」Typing characteristics of metabolism-related genes in osteoporosis

「Journal:」Front. Pharmacol.

「Doi:」https://doi.org/10.1016/j.eja.2022.126692

读图

The expression difference box plot represents the difference in expression levels of GPR31, GATM, DDB2, ARMCX1, RPS6, BTBD3, ADAMTSL4, COQ6, B3GNT2, and CD9 genes among the three isoforms.

没有什么特殊。之前画过的箱线图:

  1. 跟着 Cell 学作图 | 3.箱线图+散点+差异显著性检验
  2. 跟着Nat Commun学作图 | 1.批量箱线图+散点+差异分析
  3. 跟着Nat Commun学作图 | 4.配对箱线图+差异分析
  4. R实战 | 对称云雨图 + 箱线图 + 配对散点 + 误差棒图 +均值连线
  5. 跟着Nature学作图 | 质控箱线图
  6. 跟着 Cell 学作图 | 箱线图+散点(组间+组内差异分析)

复现结果

row1


all

绘图

# loda data ana preprocess
mRNA <- read.csv("All_mRNA_FPKM.csv",header=T,row.names=1)
#log2
bar_mat <- t(log2(mRNA+1))
# group info
anno <- read.csv("sample_index.csv",header=T,row.names=1)
anno$type2 <- anno$Type
anno <- anno[rownames(bar_mat),]
bar_mat <- bar_mat[rownames(anno),]
bar_mat<- as.data.frame(bar_mat)
bar_mat$sam <- anno$Type
## plot
library(RColorBrewer)
library(ggpubr)
library(ggplot2)
bar_mat$sam<-factor(bar_mat$sam,levels=c("C1","C2","C3","C4"))
# comparisons
my_comparisons <- list(c("C1", "C2"),
                       c("C1", "C3"),
                       c("C1", "C4"))
# gene list
gc <- head( colnames(bar_mat), -1)
#开始批量绘制
plist<-list()
for (i in 1:length(gc)){
  bar_tmp<-bar_mat[,c(gc[i],"sam")]
  colnames(bar_tmp)<-c("Expression","sam")
  pb1<- ggplot(data = bar_tmp,aes(x = sam, 
                                    y = Expression , 
                                    fill = sam))+ 
    scale_fill_manual(values = mycol[c(7,5,3,1)]) +
    geom_violin(alpha = 0.4, position = position_dodge(width = .75), 
                size = 0.8, color="black") +
    geom_boxplot(notch = TRUE, outlier.size = -1, 
                 color="black", lwd=0.8, alpha = 0.7) +
    geom_point(shape = 21, size=2, 
               position = position_jitterdodge(), 
               color="black", alpha = 1) +
    theme_bw() + 
    ylab("Log12(FPKM+1)") +
    xlab(gc[i]) +
    theme(axis.text.x = element_text(size = 12, color = "black"),
          axis.ticks = element_line(size=0.2, color="black"),
          axis.ticks.length = unit(0.2, "cm"),
          legend.position = "none",
          panel.background = element_blank(),
          panel.grid = element_blank(),
          axis.title = element_text(size = 12),
          axis.text = element_text(size = 12)) +
    stat_compare_means(method="t.test",hide.ns = F,comparisons =my_comparisons,label="p.signif")
  plist[[i]]<-pb1
} 
# cowplot
library(cowplot)
p <- plot_grid(plotlist = plist, ncol = 5)
## save
ggsave("boxplot1208.pdf",width = 14,height = 20)

往期内容

  1. CNS图表复现|生信分析|R绘图 资源分享&讨论群!
  2. 这图怎么画| 有点复杂的散点图
  3. 这图怎么画 | 相关分析棒棒糖图
  4. 组学生信| Front Immunol |基于血清蛋白质组早期诊断标志筛选的简单套路
  5. (免费教程+代码领取)|跟着Cell学作图系列合集
  6. Q&A | 如何在论文中画出漂亮的插图?
  7. 跟着 Cell 学作图 | 桑葚图(ggalluvial)
  8. R实战 | Lasso回归模型建立及变量筛选
  9. 跟着 NC 学作图 | 互作网络图进阶(蛋白+富集通路)(Cytoscape)
  10. R实战 | 给聚类加个圈圈(ggunchull)
  11. R实战 | NGS数据时间序列分析(maSigPro)
  12. 跟着 Cell 学作图 | 韦恩图(ggVennDiagram)
相关文章
R实战 | 对称云雨图 + 箱线图 + 配对散点 + 误差棒图 +均值连线
R实战 | 对称云雨图 + 箱线图 + 配对散点 + 误差棒图 +均值连线
2359 1
R实战 | 对称云雨图 + 箱线图 + 配对散点 + 误差棒图 +均值连线
|
数据可视化
R语言绘图教程丨Nature论文都在用的多组比较箱线图,自动计算显著性并标注,附带误差线
R语言绘图教程丨Nature论文都在用的多组比较箱线图,自动计算显著性并标注,附带误差线
|
2月前
|
人工智能 JavaScript 开发者
解决 AI 落地“最后一公里”:如何优雅地将 Gemini 深度内容无损转为 Word 文档?
本文探讨如何将Gemini生成的Markdown内容无损转换为Word文档,破解公式乱码、图表失效、格式错乱三大难题。对比Google Docs原生导出、Pandoc命令行工具与ai2word等在线方案,从易用性、公式支持、图表渲染等维度评测,助你高效产出可编辑、高保真的专业文档,实现AI写作到办公交付的无缝衔接。
1737 1
|
8月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
单细胞分析: Scanpy 核心绘图 (1)
单细胞分析: Scanpy 核心绘图 (1)
|
数据处理
R语言数据合并:掌握`merge`与`dplyr`中`join`的巧妙技巧
【8月更文挑战第29天】如果你已经在使用`dplyr`进行数据处理,那么推荐使用`dplyr::join`进行数据合并,因为它与`dplyr`的其他函数(如`filter()`、`select()`、`mutate()`等)无缝集成,能够提供更加流畅和一致的数据处理体验。如果你的代码中尚未使用`dplyr`,但想要尝试,那么`dplyr::join`将是一个很好的起点。
|
Linux Shell
10-10|linux命令查询 关键字在文本中出现的行数
10-10|linux命令查询 关键字在文本中出现的行数
|
数据可视化 数据挖掘 Linux
数据可视化丨优雅的绘制带显著性标记的箱线散点图,主要使用ggsignif和ggplot2
数据可视化丨优雅的绘制带显著性标记的箱线散点图,主要使用ggsignif和ggplot2
|
数据可视化
R绘图 | 云雨图+双向条形图
R绘图 | 云雨图+双向条形图
486 0
|
人工智能 数据可视化
跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算
跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算
2084 1
|
数据可视化 数据格式
跟着 Cell 学作图 | 3.箱线图+散点+差异显著性检验
这篇2020年发表在cell上关于新冠的组学文章里面有大量的生信内容。今天带大家复现其中的一个Supplemental Figure:带散点的箱线图。
2210 1
跟着 Cell 学作图 | 3.箱线图+散点+差异显著性检验

热门文章

最新文章