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本期教程
注意
我们的教程只是给与一种图形的绘制方法，所用数据均为事例数据，不具有任何意义。此外，大家可以结合自己的数据进行绘制，不局限一种数据。
Code
导入所需的R包
# 加载必要包
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(gridExtra)
导入数据
data
注意：事例数据在《R语言绘图专栏》可获得，或在社群中可获得。
关于《R语言绘图专栏》，此专栏基于
R语言绘制图形。每个图形我们会提供对应的R代码、数据和文本文档。此系列将会是一个长期更新的系列。注意：若是你加入我们社群，则直接在社群中获得。
绘图
p1_scatter_plot <- ggplot(data, aes(x = theta_ratio, y = FST, color = group)) +
geom_point(alpha = 0.5, size = 0.7) +
scale_color_manual(values = c("Whole genome" = "gray",
"Selected (domestic pigs)" = "blue",
"Selected (wild boars)" = "green")) +
geom_hline(yintercept = 0.361, linetype = "dashed", color = "black") +
geom_vline(xintercept = c(0.57, 1.1), linetype = "dashed", color = "black") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "top") +
labs(x = expression(theta[pi] ~ "ratio (" ~ theta[pi] * ", domestic /" ~ theta[pi] * ", Tibetan)"),
y = expression(F[ST]),
color = "Regions")
p2_bar_plot <- ggplot(bar_data, aes(x = FST, y = frequency, fill = group)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "black", alpha = 0.8) +
geom_line(aes(y = cumulative / max(cumulative) * max(frequency), group = 1), color = "black", size = 1) +
scale_fill_manual(values = c("High FST" = "orange", "Low FST" = "gray")) +
theme_minimal() +
labs(x = expression(F[ST]), y = "Frequency (%)") +
theme(legend.position = "none") +
scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~ . * max(bar_data$cumulative) / max(bar_data$frequency),
name = "Cumulative (%)"))
合图
p <- grid.arrange(scatter_plot, bar_plot, ncol = 2, widths = c(1.2, 1))
p
R版本
> sessionInfo()
R version 4.4.0 (2024-04-24 ucrt)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64
Running under: Windows 11 x64 (build 22631)
Matrix products: default
locale:
[1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.utf8
[2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.utf8
[3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.utf8
[4] LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.utf8
time zone: Asia/Shanghai
tzcode source: internal
attached base packages:
[1] grid stats graphics grDevices utils
[6] datasets methods base
other attached packages:
[1] gridExtra_2.3 dplyr_1.1.4 ggplot2_3.5.1
loaded via a namespace (and not attached):
[1] crayon_1.5.3 vctrs_0.6.5 cli_3.6.3
[4] rlang_1.1.4 generics_0.1.3 textshaping_0.4.0
[7] glue_1.6.2 labeling_0.4.3 colorspace_2.1-1
[10] ragg_1.3.2 scales_1.3.0 fansi_1.0.6
[13] munsell_0.5.1 tibble_3.2.1 lifecycle_1.0.4
[16] compiler_4.4.0 pkgconfig_2.0.3 rstudioapi_0.16.0
[19] systemfonts_1.1.0 farver_2.1.2 R6_2.5.1
[22] tidyselect_1.2.1 utf8_1.2.4 pillar_1.9.0
[25] magrittr_2.0.3 tools_4.4.0 withr_3.0.1
[28] gtable_0.3.5
若我们的教程对你有所帮助，请点赞+收藏+转发，大家的支持是我们更新的动力！！
往期部分文章
1. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）
推荐大家购买最新的教程，若是已经购买以前WGNCA教程的同学，可以在对应教程留言，即可获得最新的教程。（注：此教程也仅基于自己理解，不仅局限于此，难免有不恰当地方，请结合自己需求，进行改动。）
2. 精美图形绘制教程
3. 转录组分析教程
4. 转录组下游分析
小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学教程，以及基于R分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!
