跟着Nature Metabolism學作圖:R語言ggplot2熱圖和添加分組標記

論文

Single-cell profiling of vascular endothelial cells reveals progressive organ-specific vulnerabilities during obesity

https://www.nature.com/articles/s42255-022-00674-x#Sec58

s42255-022-00674-x.pdf

https://github.com/Osynchronika/sc_EC_obesity_atlas

大部分 作圖的數據都有，可以試着用論文中提供的數據復現一下論文中的圖

今天的推文我們試着復現一下論文中的Figure2中的熱圖，figure2中有3個熱圖，按照複製程度排序是 figure2m figure2f 和figure2o

我們從最簡單的開始，先復現figure2m

論文中提供的數據如下

數據中有很多缺失值，看論文中的配色 我猜是把缺失值替換成0了，我不太確定這種處理方式是否可以

我把數據單獨複製到一個excel文件裏

給第一列添加一個表頭

代碼

讀取數據

library(readxl)
dat<-read_excel("data/20230207/figure2o.xlsx",na='NA')
dat

寬格式轉換爲長格式

library(tidyverse)

dat%>%
  mutate(gene_name=factor(gene_name,levels = gene_name))%>%
  pivot_longer(!gene_name)%>%
  mutate(name=str_replace(name,'_logFC',''),
         value=replace_na(value,0))%>%
  mutate(name=factor(name,levels = c("sc","vis","liver",
                                     "kidney","lung","heart","brain")))-> new.dat

熱圖代碼

library(ggplot2)

ggplot(data = new.dat,aes(x=gene_name,y=name))+
  geom_tile(aes(fill=value),
            color="black")+
  theme_bw()+
  theme(panel.border = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        axis.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle=90,face="italic"),
        axis.text.y = element_blank(),
        legend.position = "bottom")+
  scale_fill_gradient2(low="blue",mid="white",high = "red",
                       midpoint = 0,
                       breaks=c(-0.3,0,0.3),
                       name="log(FC)")+
  guides(fill=guide_colorbar(title.position = "top",
                             title.hjust = 0.5,
                             barwidth = 10))+
  coord_equal() -> p1

p1

左側的分組也用熱圖來實現，就是一個一列的熱圖

new.dat %>% filter(gene_name == "Apoe") %>%
  ggplot(aes(x=gene_name,y=name))+
  geom_tile(aes(fill=name),color="black")+
  theme_bw()+
  theme(panel.border = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.title = element_blank(),
        legend.position = "none",
        axis.text.y = element_text(size=15,face="bold"))+
  scale_x_discrete(expand=expansion(mult=c(0,0)))+
  coord_equal() -> p2
p2

最後是拼圖

library(patchwork)

p2 + p1

示例數據和代碼可以給推文點贊，然後點擊在看，最後留言獲取

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