复现NC文章华夫图(方块图)-华丽展示实验样本构成

• 阅读： 2022/10/27 14:33:52

  样本构成是实验的开端，也是后续分析的基础，所以样本信息在论文中需要详细展示，涉及到你实验的真实性和可重复性。一般样本构成可以使用AI做示例图，有些临床采样，可以使用柱状体的方式展示，我们之前讲过一种（复现《nature communications》图表（三）：画样本时间轴图（堆叠柱状图））。最近在NC文章中看到用华夫图表示样本的构成，感觉效果很好，这里复现一下。原文图如下：

  （Single cell analysis of cribriform prostate cancer reveals cell intrinsic and tumor microenvironmental pathways of aggressive disease）

  我的复现结果（一模一样）：

  根据原图自己设置一个作图文件，很简单，读入文件加载R包：

  install.packages("waffle")

  library(waffle)

  library(ggplot2)

  library(dplyr)

  library(tidyverse)

  library(reshape2)

  library(forcats)

  setwd("D:/KS项目/公众号文章/华夫图")

  A <- read.csv("华夫图.csv", header = T,

  stringsAsFactors = T,

  fileEncoding = 'GBK')

  数据转化、设置因子顺序：

  df=melt(A,id="patient")

  df$variable <- as.factor(df$variable)

  df$variable <- fct_inorder(df$variable)#x轴因子顺序不变

  colnames(df)

  df$patient <- as.factor(df$patient)

  df$patient <- fct_rev(df$patient)#y轴逆序，保持与文章一致

  设定对应颜色：

  col_group <- setNames(c("#B5C8E8",

  "#4475C7",

  "#1A3564",

  "#F2B900",

  "#FFE79A",

  "#CD9AFF",

  "#00B1F0",

  "#C6E1B5",

  "#79B84C"),

  c('Grade Group2',

  'Grade Group3',

  "Grade Group5",

  "PSA<10ng/ml",

  "PSA>10ng/ml",

  "Present",

  "Absent",

  "≤ pT3a",

  "≥ pT3a"))

  ggplot结合waffle作图，复刻一模一样：

  ggplot(df, aes(variable, patient, fill = value)) +

  geom_waffle()+

  theme(panel.background = element_blank(),

  axis.title = element_blank(),

  axis.ticks = element_blank(),

  legend.title = element_blank(),

  legend.position = "right",

  axis.text.x = element_text(color = 'black',angle = 45,

  size = 12,hjust = 0,vjust = 0.1),

  axis.text.y = element_text(color = 'black',size = 12))+

  scale_fill_manual("",values = col_group)+

  scale_x_discrete(position = "top")+

  guides(fill = guide_legend(override.aes = list(size=10),

  label.position ='left',

  label.theme = element_text(size = 12)))

  也可以设置圆形：

  ggplot(df, aes(variable, patient, color = value)) +

  geom_waffle(tile_shape='circle', size=8)+

  theme(panel.background = element_blank(),

  axis.title = element_blank(),

  axis.ticks = element_blank(),

  legend.title = element_blank(),

  legend.position = "right",

  axis.text.x = element_text(color = 'black',angle = 45,

  size = 12,hjust = 0,vjust = 0.1),

  axis.text.y = element_text(color = 'black',size = 12))+

  scale_color_manual("",values = col_group)+

  scale_x_discrete(position = "top")+

  guides(fill = guide_legend(override.aes = list(size=8),

  label.position ='left',

  label.theme = element_text(size = 12)))

  好了，这就是今天的内容了

  转自：“KS科研分享与服务”微信公众号

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