跟着Nature Metabolism學作圖:R語言ggplot2一次性展示很多個餅圖

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

今天的推文我們復現一下論文中的figure4f

之前的推文也介紹過這種形式的餅圖，可以也看看之前的推文

今天的這個圖上下兩層分開做，然後採用拼圖的方式實現

餅圖上展示比例的文本如何添加的精確的位置我暫時想不到比較好的方法了，推文裏的解決辦法是構造大體的座標，然後出圖後手動調節

論文中提供的數據

第一層餅圖的數據整理成如下格式

作圖代碼

library(ggplot2)
library(scatterpie)
library(readxl)
library(tidyverse)

fig4f.df01<-read_excel("data/20230207/figure4f.xlsx",
                       sheet = "Sheet1")
fig4f.df01

ggplot()+
  geom_scatterpie(data=fig4f.df01,
                  aes(x,y,group=region,r=0.4),
                  cols = c("A","B"))+
  coord_equal()


fig4f.df01
fig4f.df01 %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(A_prop=paste0(round(A/(A+B),2)*100,"%"),
         B_prop=paste0(round(B/(A+B),2)*100,"%"),
         x_A=x+0.1,
         x_B=x-0.1,
         y_A=y,y_B=y) -> fig4f.df01.1
  ggplot()+
  geom_scatterpie(data=fig4f.df01.1,
                  aes(x,y,group=region,r=0.4),
                  cols = c("A","B"))+
  coord_equal()+
  geom_text(data=fig4f.df01.1,
            aes(x=x_A,y=y_A,label=A_prop),
            hjust=0,color="black")+
    geom_text(data=fig4f.df01.1,
              aes(x=x_B,y=y_B,label=B_prop),
              hjust=1,color="white")+
    theme_void()+
    theme(axis.title.y = element_text(angle = 90),
          legend.title = element_blank())+
    scale_fill_manual(values = c("A"="#89bd41","B"="#e20613"),
                      labels=c("A"="Obesity: up\nRev: restored",
                               "B"="Obesity: up\nRev: not restored"))+
    labs(y="Upregulated")+
    geom_text(data = data.frame(x=1:7,y=1.5,label=c("Brain","Heart","Lungs",
                                                    "Kidneys","Liver","Vis AT","Sc AT")),
              aes(x=x,y=y,label=label),
              fontface="bold")

第二層的思路是一樣的

作圖數據手動整理成如下格式

作圖代碼

fig4f.df02<-read_excel("data/20230207/figure4f.xlsx",
                         sheet = "Sheet2")
fig4f.df02

  
fig4f.df02
fig4f.df02 %>% 
    rowwise() %>% 
    mutate(A_prop=paste0(round(A/(A+B),2)*100,"%"),
           B_prop=paste0(round(B/(A+B),2)*100,"%"),
           x_A=x+0.1,
           x_B=x-0.1,
           y_A=y,y_B=y) -> fig4f.df02.1
ggplot()+
    geom_scatterpie(data=fig4f.df02.1,
                    aes(x,y,group=region,r=0.4),
                    cols = c("A","B"))+
    coord_equal()+
    geom_text(data=fig4f.df02.1,
              aes(x=x_A,y=y_A,label=A_prop),
              hjust=0,color="white")+
    geom_text(data=fig4f.df02.1,
              aes(x=x_B,y=y_B,label=B_prop),
              hjust=1,color="black")+
    theme_void()+
    theme(axis.title.y = element_text(angle = 90),
          legend.title = element_blank())+
    scale_fill_manual(values = c("A"="#312782","B"="#8abe42"),
                      labels=c("A"="Obesity: down\nRev: restored",
                               "B"="Obesity: down\nRev: not restored"))+
    labs(y="Downregulated")

最後是拼圖

library(patchwork)

p1/p2

出圖後再手動編輯文本的位置

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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