この絵の描き方｜バッチバイオリンプロット＋箱ひげ図＋散布図＋差分分析

カバー

前に書いた

【この絵の描き方】一連の絵はすべてVIP群生徒さんからの質問です。ツイートはあくまで絵の転載であり、作者が絵の形に同意しているわけではありません。学生は、グループ内の興味深い写真を分析することを歓迎します。

今号の写真

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「タイトル：」骨粗鬆症における代謝関連遺伝子のタイピング特性

「ジャーナル：」フロント。薬理学。

「どい：」 https://doi.org/10.1016/j.eja.2022.126692
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絵を読む

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発現差ボックスプロットは、3 つのアイソフォーム間の GPR31、GATM、DDB2、ARMCX1、RPS6、BTBD3、ADAMTSL4、COQ6、B3GNT2、および CD9 遺伝子の発現レベルの差を表します。
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特にない。前に描かれたボックスプロット:

結果を再現する

行1

全て

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❞

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描く

# loda data ana preprocess
mRNA <- read.csv("All_mRNA_FPKM.csv",header=T,row.names=1)
#log2
bar_mat <- t(log2(mRNA+1))
# group info
anno <- read.csv("sample_index.csv",header=T,row.names=1)
anno$type2 <- anno$Type
anno <- anno[rownames(bar_mat),]
bar_mat <- bar_mat[rownames(anno),]
bar_mat<- as.data.frame(bar_mat)
bar_mat$sam <- anno$Type

## plot
library(RColorBrewer)
library(ggpubr)
library(ggplot2)
bar_mat$sam<-factor(bar_mat$sam,levels=c("C1","C2","C3","C4"))
# comparisons
my_comparisons <- list(c("C1", "C2"),
                       c("C1", "C3"),
                       c("C1", "C4"))


# gene list
gc <- head( colnames(bar_mat), -1)
#开始批量绘制
plist<-list()
for (i in 1:length(gc)){
  bar_tmp<-bar_mat[,c(gc[i],"sam")]
  colnames(bar_tmp)<-c("Expression","sam")
  pb1<- ggplot(data = bar_tmp,aes(x = sam, 
                                    y = Expression , 
                                    fill = sam))+ 
    scale_fill_manual(values = mycol[c(7,5,3,1)]) +
    geom_violin(alpha = 0.4, position = position_dodge(width = .75), 
                size = 0.8, color="black") +
    geom_boxplot(notch = TRUE, outlier.size = -1, 
                 color="black", lwd=0.8, alpha = 0.7) +
    geom_point(shape = 21, size=2, 
               position = position_jitterdodge(), 
               color="black", alpha = 1) +
    theme_bw() + 
    ylab("Log12(FPKM+1)") +
    xlab(gc[i]) +
    theme(axis.text.x = element_text(size = 12, color = "black"),
          axis.ticks = element_line(size=0.2, color="black"),
          axis.ticks.length = unit(0.2, "cm"),
          legend.position = "none",
          panel.background = element_blank(),
          panel.grid = element_blank(),
          axis.title = element_text(size = 12),
          axis.text = element_text(size = 12)) +
    stat_compare_means(method="t.test",hide.ns = F,comparisons =my_comparisons,label="p.signif")
  plist[[i]]<-pb1
} 

# cowplot
library(cowplot)
p <- plot_grid(plotlist = plist, ncol = 5)
## save
ggsave("boxplot1208.pdf",width = 14,height = 20)

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