带有基因名的火山图

现在很多文章开始出现这样的一种情况，在绘制火山图中，显示我们所关注的基因，那么如何去显示呢？很多人可能会这么做，在绘制普通的火山图之后，使用AI对图进行修改，添加部分基因，但是现在我要介绍的是如何用R绘制
library(ggpubr)
library(ggthemes)
data <- read.csv(“easy_input_limma.csv”, head=T,sep=’,’)
#绘制基本热图
data $logp <- -log10(data$ adj.P.Val)
ggscatter(data,x=“logFC”,y=“logp”)+theme_base()
在这里插入图片描述
#新增一列,选出上调和下调
data $Group="not-significant" data$ Group[which((data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 16: adj.P.Val<0.05)&̲(data$ logFC > 2))]=“up-regulated”
data $Group[which((data$ adj.P.Val<0.05)&(data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 32: \dotsown-regulated" #̲查看上调和下调的基因个数 ta\dots$ Group)
#绘制新的火山图
ggscatter(data,x=“logFC”,y=“logp”,color=“Group”)+theme_base()
在这里插入图片描述
#添加颜色和点的大小
ggscatter(data,x=“logFC”,y=“logp”,color=“Group”,palette=c(
“blue”,“gray”,“red”),size=1)+theme_base()

ggscatter(data,x=“logFC”,y=“logp”,color=“Group”,palette=c(
“blue”,“gray”,“red”),size=1)+theme_base()+geom_hline(yintercept=1.3,
linetype=“dashed”)+geom_vline(xintercept=c(-2,2),linetype=“dashed”)
在这里插入图片描述
#新增一列，这一列是需要展示的基因名在这里我展示前10
data $label="" data<-data[order(data$ logp),]
#data $Symbol<-rownames(data) up.gene<-head(data$ Symbol[which(data $Group=="up-regulated")],10) down.gene<-head(data$ Symbol[which(data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 31: \dotsgulated")],10) #̲将up.gene和down.g\dots$ label[match(data.top.genes,data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 26: \dotsdata.top.genes #̲重新绘制 ggscatter(\dots$ label,font_label=8,repel=T)+theme_base()+geom_hline(yintercept=0.05,
linetype=“dashed”)+geom_vline(xintercept=c(-2,2),linetype=“dashed”)
在这里插入图片描述
很多人会说，这样的终究不太分明，我想让点的大小来反映FC，这样可以做到吗？当然可以了！如果有想了解的，可以试试，其实很简单的。

最近看到一个更加强大的包，绘制的火山图更加好看
EnhancedVolcano包
1、首先安装这个包
if (!requireNamespace(‘devtools’, quietly = TRUE))
install.packages(‘devtools’)
devtools::install_github(‘kevinblighe/EnhancedVolcano’)
加载包
library(EnhancedVolcano)
#res1是带有基因ID的列名，log2FoldChange是去过对数的差异倍数的列名，pvalue可以选择是校正前和校正后的，xlim是对log2FoldChange的范围进行限定
EnhancedVolcano(res1, lab = rownames(res1), x = ‘log2FoldChange’, y = ‘pvalue’,xlim = c(-5, 8))
绘制之后就是这样了
在这里插入图片描述
2、还可以通过这个包直接修改点的大小和标签的大小
#title图片的名称， transcriptPointSize点的大小， transcriptLabSize标签的大小
EnhancedVolcano(res2,lab = rownames(res2), x = ‘log2FoldChange’,y = ‘pvalue’,
xlim = c(-8, 8),title = ‘N061011 versus N61311’,pCutoff = 10e-16,
FCcutoff = 1.5, transcriptPointSize = 1.5,transcriptLabSize = 3.0)
3、调整点的颜色和透明度
#colAlpha点的透明度，col是点的颜色，默认第一个是NS，第二个是log2FC，第三个是P，第四个是p&log2FC
EnhancedVolcano(res2, lab = rownames(res2),x = ‘log2FoldChange’,
y = ‘pvalue’,xlim = c(-8, 8),title = ‘N061011 versus N61311’, pCutoff = 10e-16,
FCcutoff = 1.5, transcriptPointSize = 1.5, transcriptLabSize = 3.0,
col=c(“grey30”, “forestgreen”, “royalblue”, “red2”), colAlpha = 1)
4、修改点的形状
shape点的形状，可以选择一个，也可以选择多个
选择一个形状
EnhancedVolcano(res2, lab = rownames(res2),x = ‘log2FoldChange’,
y = ‘pvalue’,xlim = c(-8, 8),title = ‘N061011 versus N61311’, pCutoff = 10e-16,
FCcutoff = 1.5, transcriptPointSize = 1.5, transcriptLabSize = 3.0,shape=4,
col=c(“grey30”, “forestgreen”, “royalblue”, “red2”), colAlpha = 1)
选择多个形状
EnhancedVolcano(res2, lab = rownames(res2),x = ‘log2FoldChange’,
y = ‘pvalue’,xlim = c(-8, 8),title = ‘N061011 versus N61311’, pCutoff = 10e-16,
FCcutoff = 1.5, transcriptPointSize = 1.5, transcriptLabSize = 3.0,shape=c(1,4,23,25),col=c(“grey30”, “forestgreen”, “royalblue”, “red2”), colAlpha = 1)
5、添加额外的阈值线，自定义阈值线，可以自己查看文档
hlineType线条的类型（平行于x轴）,vline—是平行于Y轴的
cutoffLineCol线条的颜色，cutoffLineWidth线条的粗细
EnhancedVolcano(res2,lab = rownames(res2), x = ‘log2FoldChange’,y = ‘pvalue’,
xlim = c(-6, 6),title = ‘N061011 versus N61311’,pCutoff = 10e-12,FCcutoff = 1.5,transcriptPointSize = 1.5,transcriptLabSize = 3.0,colAlpha = 1,
cutoffLineType = ‘blank’,cutoffLineCol = ‘black’, cutoffLineWidth = 0.8,
hline = c(10e-12, 10e-36, 10e-60, 10e-84),
hlineCol = c(‘grey0’, ‘grey25’,‘grey50’,‘grey75’),
hlineType = ‘longdash’,hlineWidth = 0.8,gridlines.major = FALSE,gridlines.minor = FALSE)
6、调整图例
#legend图例内容，legendPosition图例的位置，legendLabSize文字的大小
legendIconSize标签的大小
EnhancedVolcano(res2,lab = rownames(res2),x = ‘log2FoldChange’,y = ‘pvalue’,
xlim = c(-6, 6),pCutoff = 10e-12, FCcutoff = 1.5,cutoffLineType = ‘twodash’,cutoffLineWidth = 0.8,transcriptPointSize = 3.0,transcriptLabSize = 4.0,
colAlpha = 1，legend=c(‘NS’,‘Log (base 2) fold-change’,‘P value’, ‘P value & Log (base 2) fold-change’), legendPosition = ‘right’,legendLabSize = 16,legendIconSize = 5.0)
详细的请查看说明文档

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