今天我們學(xué)做一下NC文章的小提琴圖，有小提琴圖，也有散點，其實看過之前系列文章的人如果能夠聯(lián)想，可以想到這個圖是（ggplot分組散點圖-坐標(biāo)軸截斷-添加四分位圖-顯著性檢驗）和（ggplot批量繪制小提琴圖并添加趨勢連線）的結(jié)合。只不過這篇文章的圖有個特點是散點分布和小提琴圖形狀一致，在畫散點的時候利用geom_quasirandom 代替geom_jitter即可。

image.png

image.png

原文提供了原始作圖數(shù)據(jù)，可去官網(wǎng)下載。

示例數(shù)據(jù)和注釋代碼已上傳群文件，免費獲取可加群！

作圖：

讀入數(shù)據(jù)

setwd("D:/KS項目/復(fù)現(xiàn)NC")
A <- read.csv("Fig3f.csv", header = T)
A$Integrated.density <- 0.001*A$Integrated.density

library(ggplot2)
library(ggbeeswarm)
library(ggpubr)
A$Biological.replicate <- as.factor(A$Biological.replicate)

計算平均值、sd等：

library(dplyr)
B <- A %>% 
  group_by(Treatment) %>% 
  mutate(upper =  quantile(Integrated.density, 0.75),
         lower = quantile(Integrated.density, 0.25),
         mean = mean(Integrated.density),
         median = median(Integrated.density),
         sd = sd(Integrated.density))

ggplot作圖：

ggplot(A,aes(x=Treatment,y=Integrated.density))+
  geom_violin(width =0.8,fill='#EDEDED',color='#EDEDED')+
  geom_quasirandom(aes(color=Biological.replicate),width = 0.4,size=2.5)+
  scale_color_manual(name = 'Rep.',
                     values = c('#FFD7A8','#F2A9A9','#BAB099'),
                     labels = c('1','2','3'))+ 
  theme_classic()+
  labs(x=" ",
       y=expression('Integrated density (x'~10^3~')'))+ 
  theme(axis.title.y = element_text(colour = 'black',size = 16),
        axis.text = element_text(colour = 'black',size = 14),
        axis.line = element_line(size = 1),
        legend.title = element_text(size = 14),
        legend.text = element_text(size = 14))+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(size=4)))+
  geom_errorbar(data=B, aes(ymin = mean-sd, 
                            ymax = mean+sd),width = 0.2,size=0.5)+
  stat_summary(fun = "mean",
               geom = "crossbar",
               mapping = aes(ymin=..y..,ymax=..y..),
               width=0.4,
               size=0.3)+
  stat_summary(aes(fill=Biological.replicate), geom="point",
               fun = mean, shape=21, size=6,stroke=1.3)+
  scale_fill_manual(values = c('#FFAF51','#E65454','#756233'))+
  geom_signif(data=A,
             aes(xmin=1, xmax=2, annotations="0.3008367", 
                 y_position=310),
             textsize = 5,tip_length = c(0, 0),
             manual=TRUE, size = 0.5)+
  guides(fill=guide_legend(title = 'Mean'))

image.png

結(jié)果基本是一致的，不同之處在于誤差線，我是按照mean±sd，和原文有出入。其次Mean的圖例，這里沒有修改，不知有啥好辦法，原文只有一個圈，其實用annotate函數(shù)可以加上。

更多精彩請關(guān)注我的公眾號《KS科研分享與服務(wù)》