跟着顶刊学绘图 | 组学中多组热图绘制

小杜的生信筆記

于 2025-02-08 21:59:51 发布

阅读量951

点赞数 34

分类专栏： R语言精美图形绘制教程文章标签： R语言绘图 r语言生物信息学科研绘图组学绘图

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kanghua_du/article/details/145523870

版权

R语言精美图形绘制教程专栏收录该内容

129 篇文章

订阅专栏

引言

我们前面分享了NM的文章和代码（组学绘图代码分享，作者提供全部图的绘制代码，你还不动手收藏呢？），类似的文章和分享很多，也许你平时已经收藏了很多很多这样的教程。但是，可能你收藏后就“吃灰”了，基本没有太多时间去了解和学习。

每个人精力和时间是有限的，我们当下也许只能做好1-2件事情。因此，我们会花费很少的时间，做每期教程的分享，希望可能帮助你。

原文图形

你直接使用自己数据和代码绘制出的图形

为什么我们不直接使用`facet_wrap()`进行绘图

我们看此热图，可以直接知道是如何绘制的，可以直接使用你ggplot2进行绘制。此外，此图热也是一个分面热图，我们在ggplot()函数中直接使用facet_wrap()也可以实现。但是，使用facet_wrap()时，X轴坐标的数据信息回全部显示，而有些数据可能是存在空值等（详情可以看教程最后的说明）。

SO，绘图的第一步就是筛选出图形的数据，然后进行绘制图形。

数据信息

Code

加载R包

library(tidyverse)
library(scales)
library(RColorBrewer)

加载数据

dat <- read.csv("data_input.csv",header = T)
head(dat)
list <- unique(dat$Metabolism)
list <- as.data.frame(list)
list$color <- brewer.pal(length(unique(list$list)), "Dark2")

##'@创建一个空的储存
plot_list <- list()

d <- list$list[6]

绘图

for (d in list$list) {
  #d = "CO-Oxidation"
  dat_lol <- dat %>%
    filter(Metabolism == !!d)
  
  ## 设置颜色 
  list_temp <- list %>%
    filter(list == !!d)
  
  (
    p1 <-
      ggplot(dat_lol , aes(Gene_name, Class)) +
      geom_tile(aes(fill = mean_tax), colour = "black") +
      scale_fill_gradient(
        low = "white",
        high = list_temp$color,
        limits = c(0, 100)
      ) +
      #scale_x_discrete(guide = guide_axis(n.dodge = 2))+
      theme_minimal() +
      coord_fixed(ratio = 1) +
      labs(x = NULL, y = NULL, fill = "Propotion of MAGs (%)") +
      theme(
        text = element_text(size = 12, colour = "black"),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
      )
  )
  name = d
  name <- gsub(" ", "_", name)
  name <- gsub("/", "_", name)
  name <- paste("Figures/Fig_3a_", name, ".pdf", sep = "")
  ggsave(name, p1)
  
  plot_list[[d]] = p1
}

查看图形

plot_list$`Carbon metabolism`

plot_list$`CO-Oxidation`

plot_list$`Methane metabolism`

plot_list$`Nitrogen metabolism`

plot_list$`Sulfur metabolism`

拼图

拼图。我们使用AI软件进行调整和合并即可。虽然，过程比较麻烦，但是最终的效果还是比加分的。此外，若是你愿意折腾，也可以直接使用R进行合并。

使用`facet_wrap()`进行绘图

ggplot(dat , aes(Gene_name, Class)) +
  geom_tile(aes(fill = mean_tax), colour = "black") +
  scale_fill_gradient(
    low = "white",
    high = list_temp$color,
    limits = c(0, 100)
  ) +
  #scale_x_discrete(guide = guide_axis(n.dodge = 2))+
  theme_minimal() +
  coord_fixed(ratio = 1) +
  labs(x = NULL, y = NULL, fill = "Propotion of MAGs (%)") +
  theme(
    text = element_text(size = 12, colour = "black"),
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
  )+
  facet_wrap(~ Pathway_small)