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文献图片展示：
1、加载R包（未安装需要自行安装）：
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、加载数据（随机编写，无实际意义）并根据要求计算、处理数据：
#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")) %>%
##随机编写两个变量，大家可根据个人实际数据进行添加
mutate(
variable1 = ifelse(r > 0.6 & p < 0.01,"GroupA",
ifelse(r > 0.6 & p < 0.05 & p >= 0.01,"GroupB",
ifelse(r < -0.6 & p < 0.01,"GroupC",
ifelse(r < -0.6 & p < 0.05 & p >= 0.01,"GroupD", "")))),
variable2 = ifelse(r > 0.7,"positive", ifelse(r < -0.7, "negative", ""))
)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）：
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。
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「R绘图模板」跟着Science学绘图—世界地图+采样点标记气泡图+分布频率注释侧图！！！
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