跟著 Cell 學(xué)作圖 | 箱線圖+散點(diǎn)(組間+組內(nèi)差異分析)

[圖片上傳失敗...(image-3ed7ef-1654227300997)]

今天我們復(fù)現(xiàn)一幅2022年3月發(fā)表在Cell上的箱線圖半醉。

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

之前復(fù)現(xiàn)過的箱線圖

  1. 跟著 Cell 學(xué)作圖 | 3.箱線圖+散點(diǎn)+差異顯著性檢驗(yàn)
  2. 跟著Nat Commun學(xué)作圖 | 1.批量箱線圖+散點(diǎn)+差異分析
  3. 跟著Nat Commun學(xué)作圖 | 4.配對(duì)箱線圖+差異分析
  4. R實(shí)戰(zhàn) | 對(duì)稱云雨圖 + 箱線圖 + 配對(duì)散點(diǎn) + 誤差棒圖 +均值連線
  5. 跟著Nature學(xué)作圖 | 質(zhì)控箱線圖

22

[圖片上傳失敗...(image-2301f1-1654227300997)]

讀圖

本期箱線圖亮點(diǎn):

  1. 加上了亞組的比較
  2. 組間和組內(nèi)背景不同

結(jié)果展示

[圖片上傳失敗...(image-2ab642-1654227300997)]

示例數(shù)據(jù)和代碼領(lǐng)取

詳見:https://mp.weixin.qq.com/s/O6Yx-dFac-ycUUNj_bzM8w

image.png

繪制

# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
mRNA<-read.csv("All_mRNA_FPKM.csv",header=T,row.names=1)
exp<-log2(mRNA+1)
bar_mat<-t(exp)
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

# 這里將"Mild","Severe","Critical" 三組合并為 symptomatic組
# 并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制并合并
library(tidyverse)
plot_data <- data.frame(FOXO3 = bar_mat$FOXO3,
                        group = bar_mat$sam)

plot_data2 <- plot_data %>% filter(group != 'Asymptomatic')
plot_data2$group = 'Symptomatic' 
plot_data = rbind(plot_data,plot_data2)
head(plot_data)

# 設(shè)置分組因子水平
plot_data$group<-factor(plot_data$group,
                        levels=c("Symptomatic","Asymptomatic","Mild","Severe","Critical"))
library(RColorBrewer)
library(ggpubr)
library(ggplot2)
color <-c("#f06c61","#6b7eb9","#f06c61","#f06c61","#f06c61")
# 自行設(shè)置差異比較分組
my_comparisons <- list(c("Symptomatic","Asymptomatic"))
range(bar_mat$FOXO3)
p <- ggplot(plot_data,aes(x = group, y = FOXO3, color = group)) +
  geom_rect(xmin = 0.4, xmax = 2.5,
            ymin = -Inf, ymax = Inf,
            fill ='#d2dbdf',
            inherit.aes = F)+
  geom_jitter(alpha = 0.6)+
  geom_boxplot(alpha = 0.5) +
  scale_color_manual(values = color)+
  # 先算一下顯著性差異斋日,再手動(dòng)添加
  #geom_signif(comparisons = my_comparisons,
  #            test = "t.test",
  #            map_signif_level = T)+
  annotate("text", x = 1.5, y = 10.5, label ="***",size = 4)+
  theme_bw() + 
  xlab("") +
  ylab("Gene Expression (log2 TPM)")+
  theme(panel.grid=element_blank(),
        legend.position = "none",
        axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1, vjust=.5))
p1 <- p +  
  coord_cartesian(clip = 'off',ylim = c(4,10.6))+ #在非圖形區(qū)域繪圖,且要定好y軸范圍
  theme(plot.margin = margin(0.5,0.5,1.5,0.5,'cm'))+ #自定義圖片上左下右的邊框?qū)挾?  annotate('segment',x=3,xend=5,y=2.8,yend=2.8,color='black',cex=.4)+
  annotate('text',x=4,y=2.7,label='subtype',size=4,color='black')
p1
ggsave("p1.pdf",p1,width = 2.5,height = 6)

[圖片上傳失敗...(image-1c0938-1654227300997)]

往期內(nèi)容

  1. (免費(fèi)教程+代碼領(lǐng)取)|跟著Cell學(xué)作圖系列合集
  2. Q&A | 如何在論文中畫出漂亮的插圖?
  3. 跟著 Cell 學(xué)作圖 | 桑葚圖(ggalluvial)
  4. R實(shí)戰(zhàn) | Lasso回歸模型建立及變量篩選
  5. 跟著 NC 學(xué)作圖 | 互作網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)階(蛋白+富集通路)(Cytoscape)
  6. R實(shí)戰(zhàn) | 給聚類加個(gè)圈圈(ggunchull)
  7. R實(shí)戰(zhàn) | NGS數(shù)據(jù)時(shí)間序列分析(maSigPro)

[圖片上傳失敗...(image-2ce8dc-1654227300997)]

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末寥枝,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子磁奖,更是在濱河造成了極大的恐慌囊拜,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,126評(píng)論 6 481
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件比搭,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異冠跷,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)身诺,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,254評(píng)論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門蜜托,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人霉赡,你說我怎么就攤上這事橄务。” “怎么了穴亏?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 152,445評(píng)論 0 341
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵蜂挪,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我嗓化,道長棠涮,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 55,185評(píng)論 1 278
  • 正文 為了忘掉前任刺覆,我火速辦了婚禮严肪,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘隅津。我一直安慰自己诬垂,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 64,178評(píng)論 5 371
  • 文/花漫 我一把揭開白布伦仍。 她就那樣靜靜地躺著结窘,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪充蓝。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上隧枫,一...
    開封第一講書人閱讀 48,970評(píng)論 1 284
  • 那天喉磁,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼官脓。 笑死协怒,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的卑笨。 我是一名探鬼主播孕暇,決...
    沈念sama閱讀 38,276評(píng)論 3 399
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼赤兴!你這毒婦竟也來了妖滔?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 36,927評(píng)論 0 259
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤桶良,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎座舍,沒想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體陨帆,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,400評(píng)論 1 300
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡曲秉,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 35,883評(píng)論 2 323
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了疲牵。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片承二。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,997評(píng)論 1 333
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖瑰步,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出矢洲,到底是詐尸還是另有隱情璧眠,我是刑警寧澤缩焦,帶...
    沈念sama閱讀 33,646評(píng)論 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站责静,受9級(jí)特大地震影響袁滥,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜灾螃,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,213評(píng)論 3 307
  • 文/蒙蒙 一题翻、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧腰鬼,春花似錦嵌赠、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,204評(píng)論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至彼硫,卻和暖如春炊豪,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間凌箕,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,423評(píng)論 1 260
  • 我被黑心中介騙來泰國打工词渤, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留牵舱,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 45,423評(píng)論 2 352
  • 正文 我出身青樓缺虐,卻偏偏與公主長得像芜壁,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子高氮,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,722評(píng)論 2 345

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容