单细胞Seurat DimPlot优化，添加迷你坐标轴、添加注释标签、手动调整标签位置

最新推荐文章于 2025-04-23 15:44:39 发布

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#R语言 #ggplot2 #单细胞

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单细胞Seurat DimPlot优化，添加迷你坐标轴、添加注释标签、手动调整标签位置。

前言

前面有篇文章爆改DimPlot, 解决label.box背景色不统一的问题。

目前我还存在几个问题：

第一，标签框如何设置透明背景；
第二，对于同一亚群却分布多个区域的情况，标签往往被计算在多个区域之间，但标签附近可能没有它对应的细胞；
第三：如何支持手动修改标签位置。
第四，如何将坐标轴改为迷你坐标轴。
第四五没有支持tSNE降维

今天解决这些问题，所有测试数据和代码文末获取。

开发过程

载入数据和函数，需要安装我编写的工具包。

# remotes::install_github("JiahaoWongg/bioinfobaidu.utils")
library(bioinfobaidu.utils)
loadp(Seurat)
load2("data/obj.RData")
source("DimPlot2.R")

先看看原版的图片：

DimPlot(obj, group.by = "Celltype", label = TRUE, label.box = TRUE)

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

加个色板，色板见文章开始提到的那篇文章里。

DimPlot(obj, 
	group.by = "Celltype", 
	label = TRUE, 
	label.box = TRUE, 
	cols = col.cluster2.1
	)

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

存在一些问题：

细胞颜色跟标签框背景颜色不统一（忽视这一条，现在其实是统一的，之前不统一是因为我把色板只给了color而没有给fill😅，原函数直接给参数cols就行了）
标签框背景无法设置透明，如果亚群细胞太少就直接覆盖掉了
标签出界

为了解决标签出界的问题，我先把坐标轴换为迷你坐标轴。思路就是先清空所有坐标轴，再提取降维数据，根据数据范围确定轴标签和箭头的位置。分别使用geom_segment和annotate来实现。

另外，为了防止在设置图片长宽时迷你坐标轴xy轴长度变得不一样，将坐标长宽比进行锁定：

p <- p + theme_blank() + coord_fixed(ratio = 1)

替换为迷你标签功能也包装为函数sc_mini_axis：

# 更换迷你坐标轴
p <- DimPlot(obj, 
			 group.by = "Celltype", 
			 label = TRUE, 
			 label.box = TRUE, 
			 cols = col.cluster2.1
			 )
sc_mini_axis(p, obj)

接下来设置透明标签框背景，搜了一下，貌似没有直接设置透明背景的方法，但是有人提出可以设置透明度。天才！随便设个颜色，透明度设为0就行！

但是无法基于DimPlot修改了，因此需要重新手动绘制这张图，这在上篇文章DimPlot2也已展示，因此直接展示标签框背景相关的代码。

并且，这次把sc_mini_axis功能也加入到DimPlot2里，但是默认不绘制迷你坐标轴，因为不排除某些情况下坐标轴位置出错。

if(label.fill == "auto"){
	p <- p + geom_label(data = label.data, aes(label = Cluster, x = x.center, y = y.center, fill = Cluster), size = label.cex)    
} else if(label.fill == "none"){
	p <- p + geom_label(data = label.data, aes(label = Cluster, x = x.center, y = y.center), size = label.cex, fill = alpha(c("red"), 0))
} else {
	p <- p + geom_label(data = label.data, aes(label = Cluster, x = x.center, y = y.center), size = label.cex, fill = label.fill)
}

这里有三个选项：

auto：自动跟随细胞亚群的颜色，相当于也设置为默认的情况；并且标题也增加统计细胞数的功能，默认标题为All加统计值，细胞类型可通过参数title修改。

DimPlot2(obj, group.by = "Celltype", mini.axis = TRUE)

none：背景不添加颜色，即透明色。

DimPlot2(obj, group.by = "Celltype", mini.axis = TRUE, label.fill = "none", title = "Macrophages")

看起来还蛮好看了，细胞也不被遮挡了。

特定颜色：除此之外，背景还可以设置为特定的颜色，一般就是白色了。

DimPlot2(obj, group.by = "Celltype", mini.axis = TRUE, label.fill = "white")

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传
也怪好看的。

接下来解决后面两个问题：

第二，对于同一亚群却分布多个区域的情况，标签往往被计算在多个区域之间，但标签附近可能没有它对应的细胞；
第三：如何支持手动修改标签位置。

对于第二个问题，比如上图的两大B细胞亚群，就是这个情况。目前没想到合适的解决办法，实现起来比较麻烦。所以索性直接以解决第三个问题的方式解决第二个问题。

实现起来也简单，在绘图前已经生成了包含标签位置信息的数据框，直接进行修改就行了。

传入一个列表参数，每个元素为对应亚群的坐标位置。

DimPlot2(obj2, 
         group.by = "Celltype", 
         mini.axis = TRUE,
         label.fill = "none", 
         pos.manual = list("B cell" = c(-6.8, 14.3))
         )

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

不仅如此，这也直接解决了添加细胞类型标签时标签重叠的问题，有时为了不重叠只能放弃标签，实则可惜。

最后也支持了tSNE降维，也支持去除图例。

DimPlot2(obj, 
         group.by = "Celltype", 
         reduction = "tsne", 
         mini.axis = TRUE, 
         label.fill = "white"
         )

DimPlot2(obj, 
         group.by = "Celltype", 
         reduction = "tsne", 
         mini.axis = TRUE, 
         label.fill = "white",
         legend = FALSE)

除此之外，迷你坐标轴默认是在降维图的外侧的，也可以移动位置使得离中心更近，图片更紧凑。通过参数pos.just调节，默认为1，越大离中心越近。

DimPlot2(obj, 
         group.by = "Celltype", 
         reduction = "tsne", 
         mini.axis = TRUE,
         label.fill = "white", 
         legend = FALSE, 
         pos.just = 2
         )

接下来使用deepseek详细解释下和这两个函数的功能。

提示词：详细解释和评价以下函数。

以下是对 sc_mini_axis 和 DimPlot2 两个函数的详细解释和评价。这两个函数主要用于单细胞数据的可视化，特别是在降维空间（如 UMAP 或 t-SNE）中绘制细胞群，并添加小型坐标轴以增强可读性。

1. `sc_mini_axis` 函数

功能概述

sc_mini_axis 函数用于在降维可视化图中添加一个小型坐标轴，以指示降维空间（如 UMAP 或 t-SNE）的方向。它通过绘制箭头和标签来表示坐标轴的方向，并允许用户自定义箭头长度、标签大小等参数。

参数解释

p: 输入的 ggplot 对象。
obj: 单细胞数据对象（如 Seurat 对象），包含降维嵌入信息。
reduction: 降维方法，默认为 “umap”，也可以是 “tsne”。
pos.just: 坐标轴位置的调整参数，默认为 1。
label.just: 标签位置的调整参数，默认为 0.92。
axis.len: 坐标轴的长度比例，默认为 0.2。
axis.label.cex: 坐标轴标签的字体大小，默认为 3。
arrow.len: 箭头的长度，默认为 0.3。
arrow.size: 箭头的粗细，默认为 0.5。

函数逻辑

初始化图形：
- 使用 theme_blank() 移除默认的主题样式。
- 使用 coord_fixed(ratio = 1) 确保图形的纵横比为 1，避免坐标轴变形。
提取降维坐标：
- 从 obj 中提取降维嵌入信息（如 UMAP 或 t-SNE 的二维坐标）。
计算坐标轴位置：
- 根据数据的范围（range_x 和 range_y）计算坐标轴的起点和终点。
- 使用 segTable 数据框存储坐标轴的起点、终点以及箭头的方向。
绘制坐标轴：
- 使用 geom_segment() 绘制坐标轴线段。
- 使用 arrow() 函数添加箭头。
添加坐标轴标签：
- 根据降维方法（UMAP 或 t-SNE）添加对应的坐标轴标签。
- 使用 annotate("text") 在适当位置添加标签。
返回图形：
- 返回添加了小型坐标轴的 ggplot 对象。

评价

优点：
- 增强了降维图的可读性，特别是在没有默认坐标轴的情况下。
- 提供了丰富的参数，允许用户自定义坐标轴的长度、箭头大小和标签位置。
- 代码结构清晰，易于扩展和修改。
缺点：
- 坐标轴的位置和长度是固定的，可能不适用于所有数据集。
- 对于非 UMAP 或 t-SNE 的降维方法，需要手动修改代码。

2. `DimPlot2` 函数

功能概述

DimPlot2 函数用于在降维空间（如 UMAP 或 t-SNE）中绘制单细胞数据的分群结果。它支持自定义颜色、标签、图例等，并可以调用 sc_mini_axis 函数添加小型坐标轴。

参数解释

obj: 单细胞数据对象（如 Seurat 对象）。
group.by: 用于分群的元数据列名。
title: 图形的标题，默认为 “All”。
cols: 分群的颜色映射，默认为 col.cluster2.1。
reduction: 降维方法，默认为 “umap”。
cex: 图形中文本的全局缩放比例，默认为 20。
size: 点的大小，默认为 0.3。
label.fill: 标签的背景填充，默认为 “auto”
label.cex: 标签的字体大小，默认为 3。
mini.axis: 是否添加小型坐标轴，默认为 FALSE。
legend: 是否显示图例，默认为 TRUE。
pos.manual: 手动指定标签位置的列表，默认为 NULL。

函数逻辑

加载依赖包：
- 使用 loadp() 加载所需的 R 包（如 Seurat、dplyr、ggplot2 等）。
提取降维坐标和分群信息：
- 从 obj 中提取降维嵌入信息和分群信息，并存储在 pdata 数据框中。
计算分群中心：
- 使用 kmeans 算法计算每个分群的中心点，并存储在 label.data 数据框中。
- 如果提供了 pos.manual，则手动调整标签位置。
绘制图形：
- 使用 ggplot() 创建基础图形。
- 使用 geom_point() 绘制散点图，颜色由分群信息决定。
- 使用 scale_color_manual() 设置颜色映射。
- 添加坐标轴标签和标题。
添加分群标签：
- 根据 label.fill 参数的值，使用 geom_label() 添加分群标签。
- 如果 label.fill 为 “auto”，则使用分群颜色填充标签背景。
- 如果 label.fill 为 “none”，则使用透明背景。
调整图例和主题：
- 使用 guides() 调整图例样式。
- 如果 legend 为 FALSE，则隐藏图例。
添加小型坐标轴：
- 如果 mini.axis 为 TRUE，则调用 sc_mini_axis() 函数添加小型坐标轴。
返回图形：
- 返回最终的 ggplot 对象。

评价

优点：
- 提供了高度可定制的单细胞数据可视化功能。
- 支持自动和手动调整分群标签位置，适应不同的数据分布。
- 集成了 sc_mini_axis 函数，增强了图形的可读性。
- 代码结构清晰，易于扩展和修改。
缺点：
- 对于大规模数据集，kmeans 计算分群中心可能会较慢。
- 部分参数（如 cols 和 label.fill）的默认值可能需要根据具体数据集调整。