ggplot2的每个细节都是可以修改的，非常推荐大家系统学习一下，用到再学确实是一种不错的方式，但是如果要提高进阶，还是有必要系统学习的。 今天给大家介绍下如何自定义ggplot2坐标轴。...交换x轴和y轴 设置坐标轴范围 使图形从0开始 反转连续型坐标轴 修改类别型坐标轴的顺序 设置x轴和y轴的比例 设置刻度线位置 移除刻度线和标签 修改刻度标签 修改坐标轴标签 沿坐标轴显示直线 使用对数坐标轴...环状图形 日期坐标轴 交换x轴和y轴 在很久以前的版本中，还只能通过coord_flip()函数实现，现在支持直接换一下x轴和y轴的映射即可。...或者在原始数据中，先设置好分类变量的因子顺序。...y轴的比例 使用coord_fixed()函数。
首先，仍然是经典的降维聚类分群和标记基因对亚群进行命名，如下所示： 经典的降维聚类分群 这些基因大家基本上都是可以背诵下来了，然后，可以根据样品的分组拆开看单细胞亚群比例差异： 单细胞亚群比例差异...如果肉眼看，基本上也可以判断出来NK1这个细胞亚群在CSF分组里面基本上没有了，而Mono2相反，本来是在blood里面基本上没有，但是在CSF这个疾病分组里面比例还蛮高的。...个分组的比例差异都不大，而且基本上不太可能有统计学显著，因为我是随机模拟的数据，并不是真正的单细胞数据分析实战。...(legend.title = element_blank()) + #不显示图例标题 ylab('-log10(pval)')+ #修改y轴名称 xlab('Difference')+...效果如下所示： 不同亚群比例差异的火山图展现 如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示
其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。...从本质上讲，只是将数据放大或缩小到指定的范围。...，指坐标轴单位长度表示的数值范围是1:1 coord_fixed(ratio=1/2) # 通过设定参数ratio可以指定其他固定比例 可以在scale_y_continuous()和scale_x_continuous...5.2 在不同坐标轴下使用分面 使每个分面的坐标轴不一样，将标度设置为"free_x"、"free_y"或"free"。...6.2 将变量映射到颜色上 对于几何对象，将colour或fill参数的值设置为数据中某一列的列名即可。
基因表达的差异性分析是生物信息学中的必经之路。那么，基因表达差异的可视化展示也就具有了很重要的地位。首先我们介绍下目前在基因表达差异性可视化中的集中展示形式： 热图。...火山图以基因表达差异倍数为X轴，差异的P或FDR（即校正P值）值为Y轴（实际上是P或FDR的-log10值，这样都是正的，P或FDR越小，即统计显著性越强，-log10值就越大）。...它可以帮我们更加方便的发现最显著、差异最大的基因。 在R语言中实现火山图方式很多，今天我们主要介绍ggplot2中怎么实现火山图的绘制，其实火山图和散点图类似。...其次，将数据导入R语言，并调用ggplot2进行图像的绘制，具体代码如下： a=read.csv("G:/test.csv")#读入数据 vp=ggplot(a,aes(dif,-1*log10(fdr...它的X轴是基因在两组样本中的丰度（表达）平均值，Y轴是表达差异倍数。MA plot充分展示了基因丰度（表达）和表达变化之间的关系。
4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。...=clarity))#定义的第一图层存储于p中 (2)几何对象 基本图层确定了数据源和映射后，通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图...()+stat_smooth() 第二图层添加散点;第三图层对Y轴作log10变换;第四图层添加平滑的统计变换 (5)分面 当我们想要观察某一分类变量对数据的影响情况时，仅通过shape, color区分是不够的...、名称及扩展名，文件路径也可以通过path设置;plot填写图形对象，默认为最后显示的图形:device指定要使用的设备，自动提取文件扩展名;scale为比例因子。
这个R tutorial描述如何使用ggplot2包修改x和y轴刻度。同样，该文包含如何执行轴转换（对数化，开方等）和日期转换。...ylim(min, max) min和max是每个轴的最小值和最大值。...使用expand_limts()函数 注意，函数 expand_limits() 可以用于： 快速设置在x和y轴在 (0,0) 处的截距项 改变x和y轴范围 # set the intercept of...使用scale_xx()函数 也可以使用函数 scale_x_continuous() 和 scale_y_continuous() 分别改变x和y轴的刻度范围。...labels, limits, trans) name：x或y轴标签 breaks：控制引导元素的刻度（轴刻度，网格线等），可以使用 NULL : 隐藏所有刻度 waiver() : 默认刻度 一个字符串或数值向量指定显示的刻度
该火山图的y轴是-log10(Qvalue)，即qvalue（pvalue校正后的值）取-log10，因此数值越高说明qvalue越小即越显著。...一般来说在差异基因分析过程中，筛选标准通常认为qvalue小于0.05且foldchange的绝对值大于2为差异基因。...其中两条竖线（x=-2和x=2）说明该筛选标准是要求foldchange的绝对值大于4。横线（大胆猜测是在y=2处），说明要求qvalue小于0.01。...（2) 如何使用ggpot2做火山图 能够做火山图的方法有很多，有一些RNA-seq分析的包中自带了画火山图的函数。...修改图片背景 theme( legend.title = element_blank()#不显示图例标题 )+ ylab('-log10 (p-adj)')+#修改y轴名称 xlab
原始数据中重要的“元素”都有了 ，我们自己的数据也是只需要这四列就可以了。...二 ggplot2绘制Manhattan图 1 纵坐标为P值转-log10（） ggplot(Snp_pos, aes(x=BPcum, y=-log10(P))) + geom_point(...基本图形出来了，但是有点怪；不急，一点点改进： 横坐标标签设置在每个chr中间位置； 背景色去掉，线去掉等 去掉点和X轴之间的 “gap” （很多地方可用） 添加阈值线 2 绘制加强版Manhattan...图 1) 准备X轴标签位置--在每条chr的中间 X_axis % group_by(CHR) %>% summarize(center=( max(BPcum) + min...以上就是ggplot2绘制一些常见的Manhattan图，好处当然就是兼容ggplot2的参数，也就可以根据需要自行设置。
在我们新专辑《绘图小技巧2025》中，已经给大家介绍过一个高颜值两组间差异FC值比较散点图：顶刊 Science 文献两分组差异结果比较图复现。...我们在 GSEA 的 MSigDB 数据库去下载 gmt 格式：https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/human/collections.jsp#C2 2、三组...KRAS signatures 基因 这个数据在文章的附件：science.adk0775_data_s4.xlsx 中 开始绘图 这里依然是使用 ggplot2 进行绘制，ggplot2拥有强大的绘图系统...theme(axis.text = element_blank(), # 隐藏x/y轴标签 axis.ticks = element_blank(), # 隐藏x/y轴刻度...(axis.text = element_blank(), # 隐藏x/y轴标签 axis.ticks = element_blank(), # 隐藏x/y轴刻度 #
一共七个细胞，CIBERSORT absolute score位于idx的七列中（设为i+1） 而IHC cell count就位于前一列（设为i列） 接下来就可以写个for循环做相关性分析了 idx...一般在[-1, 1]之间。包括： pearson相关系数：适用于连续性变量，且变量服从正态分布的情况，为参数性的相关系数。...spearman等相关系数：适用于连续性及分类型变量，为非参数性的相关系数。...；alternative指定是双侧检验还是单侧检验；method为检验的方法；conf.level为检验的置信水平 # 参考：http://www.sthda.com/english/wiki/correlation-test-between-two-variables-in-r...直接上面绘图的代码代入，构建for循环 library(ggplot2) data <- read.delim('..
今天来还是来复现这篇 2024 年 6 月份发表在 顶刊 science 杂志上的文献《Defining the KRAS- and ERK-dependent transcriptome in KRAS-mutant...点的大小为 Detection：应该为每个通路中基因在所有样本中表达的 count 大于 5 的占比（我们这里并没有表达矩阵，就用基因集大小替代好了）。...点的颜色为通路显著性：-log10 pvalue。 图注： Fig. 1....$setSize/10 head(data) # 给Y轴的通路名设置为因子，排序 data <- data[order(data$NES, decreasing = T),] data$ID 中连接线段的透明度 nudge_y=-0.1 # 在y轴方向上微调标签位置
image.png 第一列是SNP对应的一个名字 第二列是染色体编号 第三列是SNP在染色体的位置 第四列是特征对应的一个P值 如果有多个特征依次往后排就可以了 曼哈顿图可以理解成一个x对应多个y的散点图...，ggplot2里做这种图的函数是geom_jitter() 今天用到的数据集是来自于rMVP这个包中的pig60K数据集 首先是获得这个数据集 library(rMVP) data('pig60K')...image.png 从图上可以看到Y染色体对应的只有一个点，可以在原始数据中把Y对应的数据去掉，用到dplyr这个包中的filter()函数 library(dplyr) df<-filter(pig60K...image.png 这个时候还有一个问题是X轴不是按照1,2,3这样依次排下来的，我们可以通过更改因子水平来给X轴重新排序 df$Chromosome<-factor(df$Chromosome,...image.png 曼哈顿图通常是对特征的p值取-log10 ggplot(df,aes(x=Chromosome,y=-log10(trait1)))+ geom_jitter(aes(color
用 R 画图的时候，如果 y 轴存在个别非常大或非常小的值，或者当中的数值存在非常大差异的时候，画出的图很容易产生误导效果，使人忽略当中某一部分信息。...-log10(P) 转换后得到的。...图中存在非常多显著的 SNPs，当中最显著的 -log10(P) 甚至达到了 150 左右。不过，这样画图的话，红线附近会有很多显著的 SNPs 会因为 y 轴太大而显得不怎么显著。...针对这种 y 轴范围太大、有一部分点与其他点差距非常大的情况，可以考虑压缩/压扁 y 轴。删除 y 轴中没有点的部分也是可以，但个人更倾向于直接对 y 轴进行缩放，把偏离比较大的区域压扁。...(y = squash_axis(5, 95, 10)) 这样画出的图，就能看清每个组别中各个点的分布： 把 1 到 99 范围的 y 轴压缩 30 倍： ggplot(shiyanhe,aes(x
其实引起我最大注意的还是，看到横坐标是科学计数法显示的 于是就搜索的教程 《如何使用ggplot更改轴上数字的格式？》 如何使用ggplot更改轴上数字的格式？...然后我发现目标图像的y轴比例是调整过的 于是坐标轴拉伸教程：《R画图y轴范围太大时，如何局部压缩坐标轴？》...继续观察图像 发现作者x\y轴的是相交的，不像我这个还有空余 10.7 让x轴的最小值和y轴相交 教程：《ggplot2中我如何让y轴与x轴相交0？...修改的时候发现自己设置的主题是没有刻度线的，于是修改了主题 难道...等等我有一个大胆的猜测 在设置scale_y_continuous，scale_x_reverse两个函数的时候label的可以直接为空...比如CCR7这个基因，在差异分析中呈现不明显的下调，但在作者的图像中呈现明显的上调..
图片背景 这幅图来自 2024 年 6 月份发表在 Int J Mol Sci杂志上的文献：《Novel AT2 Cell Subpopulations and Diagnostic Biomarkers...图注：横坐标为-log10(pvalue)，纵坐标为通路，彗星的头为一个圈，里面是此通路中的差异基因个数，颜色为不同的细胞亚群。 Figure 2....geom_link()这是ggplot2中用于绘制线段的函数。 x = 0：设置线段起点的x坐标为0。 y = Description：设置线段起点的y坐标为数据框中的Description列的值。...y轴的线条 axis.text = element_text(face = "bold"), # 加粗x轴和y轴的标签 axis.title = element_text...( size = 13) # 加粗x轴和y轴的标题 ) + xlab("-Log10 Pvalue") + ylab("") + scale_color_manual(values
对生信分析中得到的一些基因，进行KEGG富集分析，达到对基因进行注释和分类的目的。 本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制文献级别的KEGG富集分析气泡图。...可在以下几个方面进行优化： A：标题，横纵坐标轴； B：按照通路上基因的多少定义点的大小； C：根据P值定义点的颜色； 2.2 修改点的大小 #按照Gene个数定义点的大小 ggplot(pathway...2.3 修改点的颜色 #定义连续型的配色 ggplot(pathway,aes(Pvalue,PATHWAY))+ geom_point(aes(size=Gene,color=-1*log10(Qvalue...y="Pathway name", title="Pathway enrichment")+ ##自定义坐标轴 ?...四 参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 好了，更换成自己的数据集即可以自己动手绘制KEGG通路气泡图了。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近VIP群内有朋友询问火山图的绘制方法，那么本节就来详细介绍在R中如何使用「ggplot2绘制火山图」，小编添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢。..., size = 2, fill = "steelblue", colour = "black") + # 添加水平虚线，y 轴截距为 -log10(0.05),表示显著性阈值为 0.05 geom_hline...(yintercept = -log10(0.05), linetype = "dashed") + # 添加垂直虚线，x 轴截距为 log2(0.5) 和 log2(2)，表示折叠变化范围为 0.5...到 2 geom_vline(xintercept = c(log2(0.5),log2(2)), linetype = "dashed") + # 在图中显示 sig_genes 数据框中基因符号的标签...(-10, 10, 2)), limits = c(-10, 10)) + # 设置 x 轴和 y 轴的标签 labs(x = "log2(fold change)", y = "-log10(
impacted environments 这篇论文数据分析和可视化的部分用到的数据和代码全部放到了github上 https://github.com/karkman/crassphage_project...论文中的figure1是使用基础绘图函数画的，我感觉如果使用ggplot2实现起来可能会更容易。今天就先用ggplot2试着画一下箱线图。...首先是读入数据 HMP<-read.table("data/HMP.txt") dim(HMP) head(HMP) 数据中有缺失值，将缺失值去掉 HMP<-na.omit(HMP) 最基本的箱线图 library...(ggplot2) ggplot(HMP,aes(x=country,y=log10(rel_crAss)))+ geom_boxplot() ?...image.png 文末总结 要做到和原图一样的话ggplot2使用的代码偏多了。相对来说基础绘图函数代码更简单。但是使用ggplot2话后续的美化可能会更加方便。
(cut_off_pvalue),lty=4,col="black",lwd=0.8) + # 坐标轴 labs(x="log2(fold change)", y="-log10...(cut_off_pvalue),lty=4,col="black",lwd=0.8) + # 坐标轴 labs(x="log2(fold change)", y="-log10...element_text(hjust = 0.5), legend.position="right", legend.title = element_blank() ) # 将需要标记的基因放置在...设置工作目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization") 在R的执行过程中，为了方便，需要指定一个获取文件和输出文件所在的目录，这样就不需要每次设置全路径，...= ifelse(dataset$P.Value = 5, as.character(dataset$gene),"") 将需要标记的基因放置在
可视化第二弹，作图专题呢，没有看到大家的索图评论，就随缘更新吧 此次带来的是带标签的火山图，众所周知我们在差异分析后会得到logFC和P值的表格，继而就是经典的火山图了。...那么如何做出一张好看的火山图呢？ 好看：颜色顺眼 + 重点突出。颜色众口难调，重点就是你想要聚焦的哪些基因咯！ 简单的推导过程得出公式：好看的火山图=标注基因，如何把他们标注在图上呢？...df,aes(x = logFC,y = v)) + #读入数据，指定xy轴 geom_point(alpha=1, size=1,aes(color=change)) + #画点 scale_color_manual...() + #ggtheme的主题之一 labs(y="-log10(FDR)") + #设置y轴标题 geom_point(size = 3, shape = 1, data = for_label...代码中需要用到的输入数据：差异的结果（我瞎编的数据啦）
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