本教程原文链接：一个代码搞定显著差异柱状图和箱线图 | R语言绘图
本期教程
小杜的生信笔记，自2021年11月开始做的知识分享，主要内容是R语言绘图教程、转录组上游分析、转录组下游分析等内容。凡事在社群同学，可免费获得自2021年11月份至今全部教程，教程配备事例数据和相关代码，我们会持续更新中。
往期教程部分内容
本教程原文链接：一个代码搞定显著差异柱状图和箱线图 | R语言绘图
绘制显著差异柱状图
- 导入相关的R包
library(ggplot2)
library(ggsignif)
library(ggpubr)
library(ggbreak)
- 导入数据
setwd("D:\\BioinfoFile\\小杜的生信笔记\\2024\\20240430_差异箱线图绘制")
#data <- read.csv("**.csv",header = T, row.names = 1)
##
#data <- read.table("**.txt",header = T, row.names = 1, sep = "\t")
- 模拟数据
在这里我们模拟所需数据，不具有任何意义。
data <- data <- read.table(text = "
group sample value
lncRNA-1 CK 4
lncRNA-1 CK 4
lncRNA-1 CK 5
lncRNA-1 CK 6
lncRNA-1 CK 5
lncRNA-1 CK 5
lncRNA-1 CK 1
lncRNA-1 CK 3
lncRNA-1 CK 5
lncRNA-1 CK 5
lncRNA-1 Treat 5
lncRNA-1 Treat 4
lncRNA-1 Treat 2
lncRNA-1 Treat 1
lncRNA-1 Treat 2
lncRNA-1 Treat 3
lncRNA-1 Treat 3
lncRNA-1 Treat 3
lncRNA-1 Treat 1
lncRNA-1 Treat 5
mRNA CK 6
mRNA CK 7
mRNA CK 4
mRNA CK 8
mRNA CK 6
mRNA CK 4
mRNA CK 5
mRNA CK 2
mRNA CK 7
mRNA CK 4
mRNA Treat 2
mRNA Treat 3
mRNA Treat 4
mRNA Treat 5
mRNA Treat 2
mRNA Treat 4
mRNA Treat 5
mRNA Treat 6
mRNA Treat 7
mRNA Treat 4
", header = TRUE, row.names = NULL)
##
data[1:5,1:3]
- 绘制差异显著柱状图
ggplot(data, aes(x = sample, y = value))+
##'@绘制柱状图
geom_bar(aes(fill = group), stat = "summary", position = position_dodge(1),
color = "black",
fun = mean, size = 0.5)+
##'@添加误差线
stat_summary(fun.data = "mean_sd", geom = "errorbar",
width = 0.2, size = 1)+
##'@添加显著性
geom_signif(comparisons = list(c("CK","Treat")),
map_signif_level= F, ##'@T:显示*号，F显示数字
tip_length=0,
size=1,
test = "t.test")+ ##'@t.test, wilcox.test
facet_wrap(~group)+
##'@X轴和Y轴坐标
labs(x = "", y = "Expression levels",title = NULL)+
##'@设置颜色
scale_fill_manual(values = c("#386cb0","#1b9e77", "#fdc086","#a6cee3","#bebada","#e5c494"))+
theme_classic()+
theme(axis.line = element_line(size = 1), ## 粗细
text=element_text(family = "sans",colour ="black",size = 12),
axis.text.x = element_text(color = "black", size = 12),
axis.text.y = element_text(color = "black",size = 12),
axis.ticks = element_line(size = 1,colour = "black"),
strip.text = element_text(color = "black",size = 16),
axis.title = element_text(color = "black",size = 18),
legend.position = "none",
strip.background = element_blank()
)
#ggsave("显著差异柱状图.pdf",width = 6, height = 4)
绘制差异显著箱线图
ggplot(data, aes(x = sample, y = value))+
##'@绘制
geom_boxplot(aes(fill = group), position = position_dodge(1),
color = "black",
fun = mean, size = 0.5)+
##'@添加散点图
geom_jitter(color = "#a6cee3",szie = 2.5, alpha = 0.8)+
##'@添加显著性
geom_signif(comparisons = list(c("CK","Treat")),
map_signif_level= T, ##'@T:显示*号，F显示数字
tip_length=0,
size=1,
test = "t.test")+ ##'@t.test, wilcox.test
facet_wrap(~group)+
##'@X轴和Y轴坐标
labs(x = "", y = "Expression levels",title = NULL)+
##'@设置颜色
scale_fill_manual(values = c("#a6cee3","#bebada","#e5c494","#386cb0","#1b9e77", "#fdc086"))+
theme_classic()+
theme(axis.line = element_line(size = 1), ## 粗细
text=element_text(family = "sans",colour ="black",size = 12),
axis.text.x = element_text(color = "black", size = 12),
axis.text.y = element_text(color = "black",size = 12),
axis.ticks = element_line(size = 1,colour = "black"),
strip.text = element_text(color = "black",size = 16),
axis.title = element_text(color = "black",size = 18),
legend.position = "none",
strip.background = element_blank()
)
#ggsave("显著差异箱线图.pdf",width = 6, height = 4)
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往期部分文章
1. 复现SCI文章系列专栏
2. 《生信知识库订阅须知》,同步更新，易于搜索与管理。
3. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）
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WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码五(最新版本)
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- 精美图形绘制教程
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转录组上游分析教程[零基础]
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一个转录组上游分析流程 | Hisat2-Stringtie
6. 转录组下游分析
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批量做差异分析及图形绘制 | 基于DESeq2差异分析
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GO和KEGG富集分析
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单基因GSEA富集分析
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全基因集GSEA富集分析
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!!
