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,按照複雜程度排序是 figure2m figure2f 和figure2o
今天的推文我們先復現figure2o
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
加載要用到的R包
library(readxl)
library(tidyverse)
library(stringr)
library(ggtree)
library(ggh4x)
讀取數據
dat01<-read_excel("data/20230207/figure2o.xlsx",
sheet = "Sheet3",na="NA")
dat01
這裏我把第一列的列名除了第一列修改成A01:A21,因爲最上層的兩層分組需要人爲構造數據,列名修改成A01:A21在excel裏好輸入些
colnames(dat01)<-c("gene_name",paste0("A",str_pad(1:21,2,side = "left",pad = "0")))
首先是做最左側的樹圖
因爲有了樹圖後要根據樹圖的前後順序調整熱圖的y軸的順序
dat01 %>%
pivot_longer(!gene_name) %>%
mutate(value=replace_na(value,0)) %>%
pivot_wider() %>%
column_to_rownames("gene_name") %>%
dist() %>%
hclust() -> dat01.hclust
ggtree(dat01.hclust)+
geom_tiplab()
y_levels<-c("Fabp5","Fabp4","Cd36","Fabp1","Dbi","Lpl")
ggtree(dat01.hclust) -> p2
p2
然後是熱圖的代碼
dat01 %>%
mutate(gene_name=factor(gene_name,
levels = y_levels )) %>%
pivot_longer(!gene_name) %>%
mutate(value=replace_na(value,0)) %>%
ggplot(aes(x=name,y=gene_name))+
geom_tile(aes(fill=value),color="black")+
scale_fill_gradient2(low="blue",mid="white",high = "red",
midpoint = 0,
breaks=c(-0.5,-0.25,0,0.25,0.5),
labels=c("<-0.5","",0,"",">0.5"))+
scale_y_discrete(position = "right")+
scale_x_discrete(expand = expansion(mult = c(0,0)))+
theme_bw()+
theme(legend.position = "bottom",
axis.text.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(face="italic"),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
panel.grid = element_blank())+
guides(fill=guide_colorbar(title.position = "top",
title.hjust = 0.5,
barwidth = 10)) -> p1
p1
最後是分組標記的代碼
我人爲構造的數據如下
兩層的分組標記:一層是熱圖,另外一層是分面的形式,分面的形式可以添加好多層
dat<-read_excel("data/20230207/figure2o.xlsx",
sheet = "Sheet2")
dat %>% pull(group02) %>% unique()
dat %>%
mutate(group=factor(group02,levels = dat %>% pull(group02) %>% unique())) -> dat
strip.fill<-c("#ee716b","#c99e0d","#16b5ea","#5ab033","#37b28f","#a08ec3","#d96aa6")
ggplot(data=dat,aes(x=x,y=1))+
geom_tile(aes(fill=group01),color="black")+
geom_text(aes(label=group01),color="white")+
facet_nested(.~group02,space = "free",scales = "free",
strip=strip_nested(background_x =
elem_list_rect(fill=strip.fill,
by_layer_x=FALSE)))+
scale_x_discrete(expand = expansion(mult = c(0,0)))+
scale_y_discrete(expand = expansion(mult = c(0,0)))+
scale_fill_manual(values = c("#dd0c1b","#48ad96","#4d6eb4"))+
theme(panel.spacing = unit(0,"lines"),
strip.background = element_rect(fill=c("white"),color="black"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
strip.text.x = element_text(margin = margin(0.5,0,0.5,0, "cm")),
legend.position = "none",) -> p3
p3
這裏遇到一個問題是
facet_nested(.~group02,space = "free",scales = "free",
strip=strip_nested(background_x =
elem_list_rect(fill=strip.fill,
by_layer_x=FALSE)))
代碼裏scales=free
不能和coord_equal()
組合使用,暫時不知道如何解決這個問題
最後是組合圖
library(patchwork)
(plot_spacer() + p3 + plot_layout(widths = c(1,8)))/(p2+p1+plot_layout(widths = c(1,8)))+
plot_layout(heights = c(1,4))
最終結果如下
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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