「R绘图模板」气泡图+热图+相关性r值与p值的可视化!!!

文摘   科学   2024-12-03 09:05   宁夏  





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文献图片展示:


1、加载所需R包:

library(psych) # Procedures for Psychological, Psychometric, and Personality Research
library(dplyr) # A Grammar of Data Manipulation
library(ggplot2) # Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics
library(tidyr) # Tidy Messy Data
library(ggnewscale) # Multiple Fill and Colour Scales in 'ggplot2'

2、加载测试数据并按照要求计算、处理数据:

##加载数据
#物种表格,并根据绘图需求对其进行编辑和转换
df <- read.table("Genus.txt",header = 1,row.names = 1,check.names = F,sep = "\t")
df <-data.frame(t(df))

#基因数据
Gene <- read.table("gene.txt",sep="\t",header = T,row.names = 1,check.names = F)

##将OTU数据与环境因子数据合并
df$sample <- rownames(df)
Gene$sample <- rownames(Gene)
data <- merge(df, Gene, by = "sample")
#将样本名赋值为行名并删除样本名列
rownames(data) <- data$sample
data <- data[-1]

#计算OTU与环境因子之间的spearman相关性
data2<-as.matrix(data)
cor<- corr.test(data2, method="spearman",adjust="BH")

##提取r值与p值
r.cor<-data.frame(cor$r)[1:11,12:23]
p.cor<-data.frame(cor$p)[1:11,12:23]

##将数据转换为长数据格式
r.cor$Species = rownames(r.cor)
p.cor$Species = rownames(p.cor)
p_value <-  p.cor %>% 
  gather(key = "Gene", value = "p", -Species) %>%
  data.frame()
cor.data<- r.cor %>% 
  gather(key = "Gene", value = "r", -Species) %>%
  data.frame() %>%
  left_join(p_value, by=c("Species","Gene")) %>% 
  mutate(
    P_Value = cut(p, breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf),
                  labels = c("<0.01""<0.05"">0.05"))  )

3、绘图模板展示(模板部分注释源码及原始测试数据可在公众号后台查看具体获取方式)

最终将导出的PDF图片导入到AI或PS中进行细节调整即可得到最终效果图:

需要附带注释的源码及测试数据请查看下方绘图模板获取方式!!

PS: 以上内容是小编个人学习代码笔记分享,仅供参考学习,欢迎大家一起交流学习。 

R绘图模板合集(包括附带注释的源码、测试数据及绘制效果图)可在公众号后台菜单栏→R代码查看具体获取方式!

绘图模板合集效果图展示:




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