跟着NaturePlants学作图:R语言ggplot2分组折线图完备示例

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开发者 2024-9-27 20:54:43 51 0 来自 中国
论文

The slow-evolving Acorus tatarinowii genome sheds light on ancestral monocot evolution
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01187-x#Sec21
本地pdf s41477-022-01187-x.pdf
论文中的数据根本都公开了,我们可以使用论文中的数据模仿论文中的图,本日的推文模仿一下论文中Figure1c 和 figure1f
figure1c

部分示例数据截图
读取数据并作图
library(readxl)datf3c<-read_excel("data/20220807/41477_2022_1187_MOESM4_ESM.xlsx",                   sheet = "Fig.1C",                   skip = 1)head(datf3c)library(tidyverse)datf3c %>%   select(-'4dTV_1') %>%   pivot_longer(-'4dTV_2') %>%   mutate(name = fct_relevel(name,c("Acorus-Acorus",                                   "Acorus-Zostera",                                   "Acorus-Oryza",                                   "Acorus-Asparagus"))) -> new.datf3c#install.packages("latex2exp")library(latex2exp)ggplot(data=new.datf3c,       aes(x=`4dTV_2`,y=value,color=name))+  geom_line(size=1)+  scale_color_manual(values = c("#ff0000","#7030a0",                                "#00b050","#5b9bd5"),                     name=NULL)+  theme_classic()+  theme(legend.position = c(0.8,0.8),        legend.text = element_text(face = "italic"))+  scale_x_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0)),                     limits = c(0,2),                     breaks = seq(0,2,0.2))+  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0)),                     limits = c(0,300))+  labs(x="4dTV",y="No.of gene pairs") -> p1p1figure1f

部分示例数据截图
读取数据并作图
datf3f<-read_excel("data/20220807/41477_2022_1187_MOESM4_ESM.xlsx",                   sheet = "Fig.1F",                   skip = 1)head(datf3f)datf3f %>%   pivot_longer(-"Distance to Gene Start") %>%   ggplot(aes(x=`Distance to Gene Start`,             y=value,             color=name))+  geom_line()+  scale_color_manual(values = c("#ff0000","#00b0f0"))+  theme_classic()+  theme(legend.position = c(0.9,0.2),        plot.margin = unit(c(0.1,0.5,0.1,0.1),'cm'),        legend.title = element_blank())+  scale_x_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0)),                     labels = c("-2 kb","Start","",                                "Stop","+2 kb"))+  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0)),                     limits = c(0,0.4))+  labs(x=NULL,y="Ratio of TEs") -> p2p2末了是拼图

p1+p2+  plot_annotation(tag_levels = list(c("c","f"))) 6.png
示例数据可以在论文中去下载,代码直接在推文中复制,假如必要我整理好的数据和代码可以给推文打赏1元获取
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