今天我们复现一幅2022年3月发表在Cell上的抖动散点图。
Title：Tissue-resident FOLR2+ macrophages associate with CD8+ T cell infiltration in human breast cancer
DOI：https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.02.021
之前复现过的散点图：
读图
本期抖动散点图亮点：
与
蜂群图不同，只是单纯的抖动散点图。y轴刻度log10转换x轴刻度标签修改，上标的添加。差异结果注释在图形区域外。
结果展示
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绘制
# 示例数据准备及预处理
gene = data.frame( A = runif(100,2,900),
B = runif(100,0.1,5))
# 长宽转换
library(reshape2)
gene_exp = melt(gene,
measure.vars = c("A","B"),
variable.name = "gene",value.name = "exp")
# 绘制
library(ggplot2)
library(ggpubr)
p <- ggplot(gene_exp,aes(x = gene, y = exp),color = 'balck')+
geom_jitter(aes(fill = gene),
width = 0.2,
height =0,
size = 3,
shape = 21,
stroke = 0.4,
show.legend = FALSE)+
scale_fill_manual(values = c("#bc382d","#314494"))+
## 先算一下显著性差异，再手动添加
# geom_signif(comparisons = list(c("A","B")),
# test = "t.test",
# map_signif_level = T)+
scale_y_log10()+
scale_x_discrete(labels = c('',''))+
xlab(" ") +
theme_classic()
p
p1 <- p +
coord_cartesian(clip = 'off',ylim = c(0.1,1000))+ #在非图形区域绘图,且要定好y轴范围
theme(plot.margin = margin(0.5,0,0,0.5,'cm'))+ #自定义图片上左下右的边框宽度
annotate('segment',x=1,xend=2,y=1500,yend=1500,color='black',cex=.4)+
annotate("text", x = 1.5, y = 1500, label ="***",size = 6)+
annotate("text",label = bquote (FOLR^high),x=1,y=0.03)+
annotate("text",label = bquote (FOLR^low),x=2,y=0.03)
p1
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