论文
Graph pangenome captures missing heritability and empowers tomato breeding
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
没有找到论文里的作图的代码，但是找到了部门组图数据，我们可以用论文中提供的原始数据模仿出论文中的图
本日的推文重复一下论文中的 Extended Data Fig7a
部门示例数据截图
将数据整理成作图须要的格式
library(tidyverse)table(dat01$type)dat01 %>% filter(type=="cis_gwas") -> dat01.gwasdim(dat01.gwas)dat01 %>% filter(type == "cis_local") -> dat01.localdim(dat01.local)left_join(dat01.gwas,dat01.local,by="ID") -> dat作图代码
这里没有搞清晰他用来映射颜色的数据是什么，这里我就直接用x轴的数据映射颜色了
library(ggplot2)library(paletteer)library(latex2exp)help(package="latex2exp")ggplot(data=dat,aes(x=h2.x,y=h2.y))+ geom_point(aes(color=h2.x))+ scale_color_paletteer_c(palette="ggthemes::Blue-Green Sequential", direction = -1, name="n neighbours")+ theme_bw()+ theme(panel.grid = element_blank(), legend.position = c(0.8,0.2))+ geom_abline(slope = 1,intercept = 0,lty="dashed")+ scale_x_continuous(limits = c(0,1), breaks = seq(0,1,by=0.25))+ scale_y_continuous(limits = c(0,1), breaks = seq(0,1,by=0.25))+ labs(x=TeX(r"(\textit{h}$^2$ {(\textit{cis})} { GWAS})"), y=TeX(r"(\textit{h}$^2$ {(\textit{cis})} { local})"))
本日的推文没啥新知识点，认识下ggplot2的根本语法，认识下latex2exp这个R包用来添加文本的语法
拼图
library(patchwork)p+ scale_color_paletteer_c("ggthemes::Red-Green Diverging", direction = -1) + p
示例数据和代码可以本身到论文中获取，大概给本篇推文点赞，点击在看，然后留言获取
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