一起学画图:气泡图—常用于富集分析

公众号原文点我

Part 1 :气泡图

气泡图是散点图的一种变体,一般的散点图反映的是两个连续变量之间的关系。而气泡图通常可以反映三个变量之间的关系,第三个变量一般体现在气泡的大小。当然,如果赋予气泡不同的颜色,那么也可利用其反映四个变量之间的关系。

在实际使用中,气泡图常用于展示基因富集分析的结果。本期使用R包gapminder中现有数据集,基于ggplot2制作气泡图

Part 2 :图像与代码

在加载数据并对数据进行简单的筛选后,很容易做出一个简单的气泡图:

一起学画图:气泡图—常用于富集分析
#加载相关包
library(ggplot2)
library(dplyr)
#install.packages("gapminder")
library(gapminder)

#简单的数据筛选,筛选去year=2007的数据,同时将"year"一列删除
data % filter(year=="2007") %>% dplyr::select(-year)
#基本的气泡图
bp1 = ggplot(data, aes(x=gdpPercap, y=lifeExp, size = pop)) +
  geom_point(alpha=0.7)
#size = pop ,表示用数据中的pop值来表示气泡的大小

在此基础上,我们只需要增加亿点点细节,就可以得到如下的图像:

一起学画图:气泡图—常用于富集分析
#加载相关包
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(hrbrthemes)
library(viridis)
library(ggrepel)
#此处对数据做了简单处理,将pop统一缩小;把数据按pop(气泡大小)降序可以避免大圈出现在图像s行方
tmp_data %
  mutate(pop=pop/1000000) %>%
  arrange(desc(pop)) %>%
  mutate(country = factor(country, country))
bp2

上图中,我们为所有气泡增加了注释,但似乎观感并不好。我们可以有选择的为部分感兴趣的气泡加注释。如果将代码

tmp_data %
  mutate(pop=pop/1000000) %>%
  arrange(desc(pop)) %>%
  mutate(country = factor(country, country))

  #及
   geom_text_repel(data = tmp_data, aes(label=country), size=3)

改为:


tmp_data   data %>%
  mutate(
    annotation = case_when(
      gdpPercap > 5000 & lifeExp < 60 ~ "yes",
      lifeExp < 30 ~ "yes",
      gdpPercap > 40000 ~ "yes")
        ) %>%
  mutate(pop=pop/1000000) %>%
  arrange(desc(pop)) %>%
  mutate(country = factor(country, country))

  geom_text_repel(data=tmp_data %>% filter(annotation=="yes"), aes(label=country), size=3 )

可以得到下图:

一起学画图:气泡图—常用于富集分析

在此基础上,我们可以根据需要修改气泡的大小、配色方案等,以制作出所需气泡图

一起学画图:气泡图—常用于富集分析

在上期散点图(1)— 基础散点图中,我们复现了 _Nature Communications_文章中的一幅散点图,并给出了完整代码。实际上,该文章中还使用了如下的散点图,在此我们补充给出复现代码

一起学画图:气泡图—常用于富集分析
library(ggplot2)
cols  c("#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", "#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7")

crass_impact  read.table("crass_impact.txt")
p = ggplot(crass_impact, aes(x = rel_crAss, y = rel_res, color = country)) +
  geom_smooth(method = "lm") +
  geom_point(aes(shape = crAss_detection), size =9 ) +
  scale_x_log10() +
  scale_y_log10() +
  theme_classic() +
  labs(y = "Normalized ARG abundance", x="Normalized crAssphage abundance",
       color = "Study", shape = "crAssphage detection") + scale_colour_manual(values = cols)

一起学画图:气泡图—常用于富集分析
library(ggplot2)
crass_wwtp

以上使用到的数据集,均可在散点图(1)— 基础散点图文中提供的链接中获取

参考:

  • https://www.data-to-viz.com/

欢迎关注公众号:生信小书生
定期分享各类生信知识、技能

Original: https://blog.csdn.net/NewComerSyt/article/details/123239317
Author: RookieNick
Title: 一起学画图:气泡图—常用于富集分析

原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处:https://www.johngo689.com/695009/

转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处!

(0)

大家都在看

亲爱的 Coder【最近整理,可免费获取】👉 最新必读书单  | 👏 面试题下载  | 🌎 免费的AI知识星球