跟着Nature microbiology学画图~ggplot2散点图添加分组边界

用户7010445

发布于 2021-01-06 14:11:15

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发布于 2021-01-06 14:11:15

今天要模仿的图片来自于论文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain variability in fish。期刊是 Nature microbiology

image.png

今天重复论文中Figure4中的小b这幅图

image.png

论文中他实际做的分析是主坐标分析(Principal coordinates analysis of samples)，今天的推文内容不涉及分析过程，只讨论作图。用到的示例数据是鸢尾花的数据集做完主成分分析的结果。需要示例数据的可以在文末留言

数据格式

image.png

第一步读入数据

df<-read.csv('irispca.csv',row.names = 1,header=T)
head(df)

image.png

基本的散点图，根据group分组来映射颜色和形状

library(ggplot2)
ggplot()+
  geom_point(data=df,aes(x=PC1,y=PC2,
                         color=group,shape=group),
             size=2)

image.png

接下来是一些简单的美化

ggplot()+
  geom_point(data=df,aes(x=PC1,y=PC2,
                         color=group,shape=group),
             size=3)+
  theme_bw()+
  theme(panel.background = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        legend.title = element_text(hjust=0.5))+
  labs(x="Coordinate 1 (15%)",y="Coordinate 2 (8%)")+
  scale_color_manual(values = c("#008080","#ffa500","#8b008b"))

image.png

接下来是添加分组边界

添加分组边界主要参考了文章 https://chrischizinski.github.io/rstats/vegan-ggplot2/

添加分组边界用到的是geom_polygon()函数，这里需要借助chull()函数重新构造一份数据。chull()函数是我第一次接触，具体作用我还得在学习一下，用如下代码可以解决问题，但是代码具体的作用我还得再研究一下

比如给setosa这一组数据添加分组边界

构造一份新的数据集

df1<-df[df$group=="setosa",][chull(
  df[df$group=="setosa",c("PC1","PC2")]
),]

画图

ggplot()+
  geom_point(data=df,aes(x=PC1,y=PC2,
                         color=group,shape=group),
             size=3)+
  theme_bw()+
  theme(panel.background = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        legend.title = element_text(hjust=0.5))+
  labs(x="Coordinate 1 (15%)",y="Coordinate 2 (8%)")+
  scale_color_manual(values = c("#008080","#ffa500","#8b008b"))+
  geom_polygon(data=df1,aes(x=PC1,y=PC2,group=group),
               color="#008080",fill="#008080",alpha=0.2,size=1)

image.png

按照这个思路再给另外两个品种添加分类边界就好了

library(ggplot2)
table(df$group)
df1<-df[df$group=="setosa",][chull(
  df[df$group=="setosa",c("PC1","PC2")]
),]
df2<-df[df$group=="versicolor",][chull(
  df[df$group=="versicolor",c("PC1","PC2")]
),]
df3<-df[df$group=="virginica",][chull(
  df[df$group=="virginica",c("PC1","PC2")]
),]
ggplot()+
  geom_point(data=df,aes(x=PC1,y=PC2,
                         color=group,shape=group),
             size=3)+
  theme_bw()+
  theme(panel.background = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        legend.title = element_text(hjust=0.5))+
  labs(x="Coordinate 1 (15%)",y="Coordinate 2 (8%)")+
  scale_color_manual(values = c("#008080","#ffa500","#8b008b"))+
  geom_polygon(data=df1,aes(x=PC1,y=PC2,group=group),
               color="#008080",fill="#008080",alpha=0.2,size=1)+
  geom_polygon(data=df2,aes(x=PC1,y=PC2,group=group),
               color="#ffa500",fill="#ffa500",alpha=0.2,size=1)+
  geom_polygon(data=df3,aes(x=PC1,y=PC2,group=group),
               color="#8b008b",fill="#8b008b",alpha=0.2,size=1)