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❝本节来复现一个nature cell biology期刊论文内的常见图，该图在相关论文中出现的频率非常高。图形看起来比较简单，但是若要使用ggplot2完全绘制出来细节是相当的多，颇有难度。下面小编就来具体介绍，数据来自论文源数据，根据个人对其理解进行数据整理及绘图，整个过程仅供参考，只做绘图展示。数据+详细代码稍后会上传到交流群内，购买过小编绘图文档的朋友可在所加的交流群内获取下载，有需要的朋友可关注文末介绍购买小编的R绘图文档。购买前请咨询，零基础不要买。
论文
❝Spatial and functional separation of mTORC1 signalling in response to different amino acid sources
原图
最终结果图
图形解读
❝此图看起来较为简单，但是要完整的绘制出此图需要调整的细节非常之多。要考虑到ggplot2绘图的方方面面，因此该绘图案例是一个非常好的学习过程。其难点主要有如下几点:
1.Y轴刻度调整 2.X轴刻度条添加 3.添加+-文本 4.添加X轴分组条带及文本 5.theme函数的众多参数定义 6.annotate函数的合理使用
代码部分
library(tidyverse)
library(ggh4x)
library(ggprism)
library(rstatix)
library(ggpubr)
df <- read_tsv("data.tsv")
group <- read_tsv("group.tsv")
dff <- df %>% pivot_longer(.,cols=c(A:K),names_to = "Sample") %>%
left_join(.,group,by="Sample")
df_pval <- dff %>% group_by(Group) %>%
wilcox_test(value ~ Sample) %>%
adjust_pvalue(p.col="p",method = "bonferroni") %>%
add_significance(p.col="p.adj") %>%
add_xy_position(x="Sample",scales = "free") %>%
mutate(y.position=0.9)
dff %>% ggplot(aes(x = Sample,y = value,color =Sample)) +
geom_jitter(width=0.1,size=2.5)+
stat_summary(fun="mean", geom="errorbar",
width=0.4, aes(ymin=..y.., ymax=..y..), color="black")+
stat_summary(fun.data ="mean_se",geom="errorbar",width = 0.1,color="black")+
scale_x_discrete(labels=dff$id)+
scale_y_continuous(limits = c(0,1),
breaks = c(0,0.2,0.4,0.6,0.8,1),
labels = c(0,0.2,0.4,0.6,0.8,1),
expand = expansion(mult = c(0.2,0)))+
labs(x=NULL,y="mTOR/LAMP2 colocalization \n (Pearson's coefficient)")+
scale_color_manual(values = c("#8D8680","#046C9A","#C7B19C","#46ACC8","#8D8680","#046C9A","#8D8680","#046C9A"))+
stat_pvalue_manual(df_pval,label = "p.adj.signif",hide.ns=T,
tip.length=0,label.size=7,color="black")+
theme_classic()+
theme(axis.text=element_text(color="black"),
axis.title = element_text(color="black",size=11),
legend.position = "none")
一般情况下绘制到此步骤就能满足较多读者实际需要，但是若想对图形元素进行完美的调整那代码就会复杂很多，详细注释代码交流群内更新分享。
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