昨天厦滤，我們分享了跟著NC學(xué)作圖 | 差異比較小提琴+柱狀組合圖的教程。這是單個圖形的教程歼狼，如果是多個類似的圖形掏导，我們需要繪制呢？
對于這個問題羽峰，我們很多同學(xué)首先想到的就是“拼圖”趟咆，這也是我的首先想到的。
使用plot_grid()函數(shù)進行拼圖
拼圖的方式很多梅屉，我一直都是使用plot_grid()進行拼圖值纱，我個人認(rèn)為這是很簡單的方法。
plot_grid()操作
### 數(shù)據(jù)
head(df)
CCLE_ID all_pseudotime emt_score target_tissue CI.05 CI.95
1 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 brain -3.824015 -2.976779
2 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 lung -3.824015 -2.721612
3 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 bone -3.824015 -2.503531
4 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 liver -3.285850 -2.146388
5 22RV1_PROSTATE 49.27840 -1.104890 kidney -3.824015 -3.141363
6 2313287_STOMACH 45.07075 -1.792617 kidney -4.034838 -4.034838
mean penetrance status_metpot
1 -3.220084 0.14285714 weakly_metastatic
2 -3.135029 0.07142857 weakly_metastatic
3 -2.940992 0.07142857 weakly_metastatic
4 -2.438389 0.21428571 weakly_metastatic
5 -3.467631 0.07142857 weakly_metastatic
6 -4.034838 0.00000000 non_metastatic
## 繪制圖形
p1
p2
p3
..............
## 拼圖
plot_grid(p1,p2,p3,
p4,p5,p6,
p7,p8,p9,
p10,p11,p12,
ncol = 3, nrow = 4, labels = "AUTO", align = "hv", label_size = 16)
具體參數(shù)：
-
ncol和nrow:行與列的數(shù)量 -
labels = “AUTO”`：自動標(biāo)注A坯汤、B虐唠、C等，也可以自己設(shè)定 -
label_size：labels的大小 -
align：Specifies whether graphs in the grid should be horizontally ("h") or vertically ("v") aligned. Options are "none" (default), "hv" (align in both directions), "h", and "v"
.....
具體參數(shù)可以看plot_grid()文檔惰聂。
同類型的圖疆偿，你需要話很多遍，或者直接寫個
for循環(huán)也可以的搓幌。
偷懶的操作要如何做呢翁脆？
使用facet_wrap()函數(shù)即可，具體操作請看下面的鼻种。
直接使用前面的數(shù)據(jù)和代碼繪制[跟著NC學(xué)作圖 | 差異比較小提琴+柱狀組合圖]
多個圖形
添加facet_wrap(~target_tissue)即可反番。因此，在數(shù)據(jù)中需要有target_tissue的分類信息叉钥。
ggviolin(df, "status_metpot", "emt_score", fill = "status_metpot",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
add = "boxplot", add.params = list(fill = "white"),xlab="Metastatic Potential")+
stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,method="wilcox")+
geom_hline(yintercept=0, linetype="dashed", color = "red")+
## 添加該信息組
facet_wrap(~target_tissue)
ENDING０崭住！
往期文章：
1. 最全WGCNA教程（替換數(shù)據(jù)即可出全部結(jié)果與圖形）
2. 精美圖形繪制教程
小杜的生信筆記 投队，主要發(fā)表或收錄生物信息學(xué)的教程枫疆，以及基于R的分析和可視化（包括數(shù)據(jù)分析，圖形繪制等）敷鸦；分享感興趣的文獻和學(xué)習(xí)資料!!
