R語言繪制多組分類散點(diǎn)圖

本期內(nèi)容為R語言精美圖形系列 | 多分類散點(diǎn)圖

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導(dǎo)入數(shù)據(jù)及相關(guān)的R包

options(stringsAsFactors = FALSE) 
library(dplyr)
require(data.table)
library(ggplot2)
library(reshape)
library(cowplot)
seq_metrics <- read.csv("seq_metrics.csv", header = T)
head(seq_metrics)
image

繪圖

##'@基礎(chǔ)圖形
ggplot(data=seq_metrics, aes(x=factor(coinf_maj_match), y=coinf_maj_ratio ,colour=Delta)) +
  geom_jitter(aes(shape=Coinf),alpha=0.9,width = 0.25, height = 0)

image

添加多組數(shù)據(jù)分類

ggplot(data=seq_metrics, aes(x=factor(coinf_maj_match), y=coinf_maj_ratio ,colour=Delta)) +
  geom_jitter(aes(shape=Coinf),alpha=0.9,width = 0.25, height = 0) +
  facet_grid(.~proto)

image

進(jìn)行圖形美化

使用scale_color_gradient2()函數(shù)設(shè)置顏色序矩,進(jìn)行美化巷燥。

scale_color_gradient2(low = "steelblue1", mid = "cyan4", high = "tomato",   #設(shè)置顏色
                        breaks=c(0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100), midpoint = 50,  #左側(cè)顯示的參數(shù)
                        name = "Delta:Omicron",        ## 更改標(biāo)簽的名稱
                        labels = c("0:100","10:90","20:80", "30:70","40:60","50:50","60:40","70:30", 
                                   "80:20","90:10","100:0"))
image

使用scale_shape()函數(shù)更改二級標(biāo)簽的名稱

ggplot(data=seq_metrics, aes(x=factor(coinf_maj_match), y=coinf_maj_ratio ,colour=Delta)) +
  geom_jitter(aes(shape=Coinf),alpha=0.9,width = 0.25, height = 0) +
  facet_grid(.~proto) +   ##添加多組分類
  ylab("Main Lineage Mutation Ratio") + xlab("Main Lineage Identification") +
  ylim(c(0.5,1)) +
  ## 設(shè)置顏色
  scale_color_gradient2(low = "steelblue1", mid = "cyan4", high = "tomato",   #設(shè)置顏色
                        breaks=c(0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100), midpoint = 50,  #左側(cè)顯示的參數(shù)
                        name = "Delta:Omicron",        ## 更改標(biāo)簽的名稱
                        labels = c("0:100","10:90","20:80", "30:70","40:60","50:50","60:40","70:30", 
                                   "80:20","90:10","100:0")) +
  scale_shape(name = "Experimental\nCoinfection"
image

第二張圖同樣的代碼

ggplot(data=seq_metrics, aes(x=factor(coinf_maj_match), y=coinf_maj_ratio ,colour=Delta)) +
  geom_jitter(aes(shape=Coinf),alpha=0.9,width = 0.25, height = 0) +
  facet_grid(.~proto) +   ##添加多組分類
  ylab("Main Lineage Mutation Ratio") + xlab("Main Lineage Identification") +
  ylim(c(0.5,1)) +
  ## 設(shè)置顏色
  scale_color_gradient2(low = "steelblue1", mid = "cyan4", high = "tomato",   #設(shè)置顏色
                        breaks=c(0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100), midpoint = 50,  #左側(cè)顯示的參數(shù)
                        name = "Delta:Omicron",        ## 更改標(biāo)簽的名稱
                        labels = c("0:100","10:90","20:80", "30:70","40:60","50:50","60:40","70:30", 
                                   "80:20","90:10","100:0")) +
  scale_shape(name = "Experimental\nCoinfection") +
  theme_bw()  + theme( axis.text.x  = element_text(vjust=0.5, size=10,angle=45))

往期文章(總匯)--點(diǎn)擊鏈接進(jìn)入(列出部分埋哟,并非全部

01-[R語言可視化-精美圖形繪制系列]--精美火山圖
02-R語言可視化-精美圖形繪制系列--柱狀圖
03-R語言可視化-精美圖形繪制系列--功能富集分析
04-R語言可視化-精美圖形繪制系列—多組GO富集可視化
05-[R語言可視化-精美圖形繪制系列--堆積圖]
06-[R語言可視化-精美圖形繪制系列--組間相關(guān)性分析]
07-[R語言可視化-精美圖形繪制系列]--Mental分析
08-[R語言可視化-精美圖形繪制系列--復(fù)雜熱圖+兩圖漸變連線]-【轉(zhuǎn)載】
09-[R語言可視化-精美圖形繪制系列--杉霾伲基圖(Sankey)]
10-[R語言可視化-精美圖形繪制系列--柱狀圖誤差線標(biāo)記]11-跟著NC學(xué)作圖 | 柱狀圖與相關(guān)性圖12-[R語言可視化-精美圖形繪制系列--GO、KEGG富集通路關(guān)聯(lián)圖]
13-[跟著“基迪奧生物學(xué)”作圖]--截斷圖14-[R語言可視化-精美圖形繪制系列]--顯著性箱線圖
14-2[R語言可視化]--箱線圖不同的畫法及參數(shù)設(shè)置 | 學(xué)習(xí)筆記15-[R語言可視化-精美圖形繪制系列]--組內(nèi)相關(guān)性分析
16-[R語言可視化-精美圖形繪制系列]--主成分分析(PCA)
17-[跟著NC學(xué)作圖]--箱線圖(一個函數(shù)獲得Mean锅纺、SD、P值)
18-[跟著NC學(xué)作圖]--生存分析(Survival analysis)
19-[跟著NC學(xué)作圖]--散點(diǎn)圖20-[R語言可視化-精美圖形繪制系列]--散點(diǎn)圖+箱線圖組合圖
21-[跟著NC學(xué)作圖]-柱狀堆積圖22-[跟著NC學(xué)作圖]-繪制頻率分布圖(圖中圖)
22-[R語言可視化-精美圖形繪制系列]--FPI箱線圖
23-跟著NC做基因組數(shù)據(jù)分析24-使用OmicCircos包--繪制基因圈圖
25-跟著iMeta學(xué)作圖 | 棒棒圖和顯著相關(guān)性散點(diǎn)圖


小杜的生信筆記 肋殴,主要發(fā)表或收錄生物信息學(xué)的教程囤锉,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)护锤;分享感興趣的文獻(xiàn)和學(xué)習(xí)資料!!

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