跟着PNAS学作图:R语言ggplot2花瓣图展示泛基因组分析中核心和可变基因

简介: 跟着PNAS学作图:R语言ggplot2花瓣图展示泛基因组分析中核心和可变基因

论文

Evolutionary history and pan-genome dynamics of strawberry (Fragaria spp.)

https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2105431118

草莓PNAS.pdf

今天的推文我们复现一下论文中的Figure1C

image.png

之前的推文复现过这个图,用的是python代码,今天的推文我们试着用R语言的ggplot2来复现一下

首先是构造数据集

df<-data.frame(x=LETTERS[1:7],
               A=c("F. daltoniana","F. viridius","F. vesca","F. pentaphylla",
                   "F. nilgerrensis","F. mandschurica","F. iinumae"),
               B=c(188,213,158,187,179,237,95),
               D=c(6882,5995,6973,3760,5527,5127,5480))

论文中是用到了7个基因组进行分析,

  • x是用来分组的变量
  • A是最外圈的文字标签
  • B是每个基因组独有的基因数
  • D是每个基因组和其他基因组共享的基因数

再构造画图数据

就是构造一个正弦函数,用正弦函数的图像代表花瓣
7是基因组的数量,如果基因组数是其他,就对应着把这个改了,210就是7*30,如果是8个基因组就把这个改成240,9个基因组就把这个改成270,下面gl中的7也需要对应着都改掉

x<-1:(7*30)
x
y<-sin(7*x*pi/210)
df1<-data.frame(x1=x,
                y1=abs(y),
                var=gl(7,30,labels = LETTERS[1:7]))
merge(df1,df,by.x = 'var',by.y = 'x') -> df2
df2

画图代码

library(ggplot2)
library(tidyverse)
ggplot()+
  geom_area(data = data.frame(x=1:210,y=0.7),
            aes(x=x,y=y),
            fill="#ecccea",
            alpha=1)+
  ggnewscale::new_scale_fill()+
  geom_area(data=df2,aes(x=x1,y=y1,fill=var),
            #fill="blue",
            alpha=0.8)+
  scale_fill_manual(values = c("#ff8e54","#f63c50","#0088bf","#77d793",
                               "#e1f594","#ffffbe","#ffe087"))+
  coord_polar()+
  geom_area(data = data.frame(x=1:210,y=0.2),
            aes(x=x,y=y),
            fill="#ebccea",
            alpha=1)+
  theme_void()+
  geom_text(data=df2 %>% filter(y1==1),
            aes(x=x1,y=y1+0.2,label=A),
            fontface="italic")+
  geom_text(data=df2 %>% filter(y1==1),
            aes(x=x1,y=y1-0.2,label=B))+
  geom_text(data=df2 %>% filter(y1==1),
            aes(x=x1,y=y1-0.6,label=D))+
  annotate(geom = "text",x=1,y=0,label="Core 10665")+
  theme(legend.position = "none")

image.png

第一个geom_area()函数画的是最大的圆

第二个geom_area()函数画的是花瓣

第三个geom_area()函数画的是最中间核心的圆

image.png

示例数据和代码可以给推文点赞,然后点击在看,最后留言获取

欢迎大家关注我的公众号

小明的数据分析笔记本

小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记!

微信公众号好像又有改动,如果没有将这个公众号设为星标的话,会经常错过公众号的推文,个人建议将 小明的数据分析笔记本 公众号添加星标,添加方法是

点开公众号的页面,右上角有三个点

image.png

点击三个点,会跳出界面

image.png

直接点击 设为星标 就可以了

相关文章
|
2月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
R语言从数据到决策:R语言在商业分析中的实践
【9月更文挑战第1天】R语言在商业分析中的应用广泛而深入,从数据收集、预处理、分析到预测模型构建和决策支持,R语言都提供了强大的工具和功能。通过学习和掌握R语言在商业分析中的实践应用,我们可以更好地利用数据驱动企业决策,提升企业的竞争力和盈利能力。未来,随着大数据和人工智能技术的不断发展,R语言在商业分析领域的应用将更加广泛和深入,为企业带来更多的机遇和挑战。
|
12天前
|
数据挖掘 C语言 C++
R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。
【10月更文挑战第21天】时间序列分析是一种重要的数据分析方法,广泛应用于经济学、金融学、气象学、生态学等领域。R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。本文将介绍使用R语言进行时间序列分析的基本概念、方法和实例,帮助读者掌握R语言在时间序列分析中的应用。
37 3
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
R语言在金融数据分析中的深度应用:探索数据背后的市场智慧
【9月更文挑战第1天】R语言在金融数据分析中展现出了强大的功能和广泛的应用前景。通过丰富的数据处理函数、强大的统计分析功能和优秀的可视化效果,R语言能够帮助金融机构深入挖掘数据价值,洞察市场动态。未来,随着金融数据的不断积累和技术的不断进步,R语言在金融数据分析中的应用将更加广泛和深入。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
R语言在数据科学中的应用实例:探索与预测分析
【8月更文挑战第31天】通过上述实例,我们展示了R语言在数据科学中的强大应用。从数据准备、探索、预处理到建模与预测,R语言提供了完整的解决方案和丰富的工具集。当然,数据科学远不止于此,随着技术的不断发展和业务需求的不断变化,我们需要不断学习和探索新的方法和工具,以更好地应对挑战,挖掘数据的潜在价值。 未来,随着大数据和人工智能技术的普及,R语言在数据科学领域的应用将更加广泛和深入。我们期待看到更多创新的应用实例,为各行各业的发展注入新的动力。
|
3月前
|
数据采集 存储 数据可视化
R语言时间序列分析:处理与建模时间序列数据的深度探索
【8月更文挑战第31天】R语言作为一款功能强大的数据分析工具,为处理时间序列数据提供了丰富的函数和包。从数据读取、预处理、建模到可视化,R语言都提供了灵活且强大的解决方案。然而,时间序列数据的处理和分析是一个复杂的过程,需要结合具体的应用场景和需求来选择合适的方法和模型。希望本文能为读者在R语言中进行时间序列分析提供一些有益的参考和启示。
|
3月前
|
资源调度 数据挖掘
R语言回归分析:线性回归模型的构建与评估
【8月更文挑战第31天】线性回归模型是统计分析中一种重要且实用的工具,能够帮助我们理解和预测自变量与因变量之间的线性关系。在R语言中,我们可以轻松地构建和评估线性回归模型,从而对数据背后的关系进行深入的探索和分析。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集
R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分类分析预测房价及交叉验证
上述介绍仅为简要概述,每个模型在实施时都需要仔细调整与优化。为了实现高度精确的预测,模型选择与调参是至关重要的步骤,并且交叉验证是提升模型稳健性的有效途径。在真实世界的房价预测问题中,可能还需要结合地域经济、市场趋势等宏观因素进行综合分析。
67 3
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘 API
【R语言实战】聚类分析及可视化
【R语言实战】聚类分析及可视化
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为2
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为
|
6月前
|
数据采集 数据可视化
利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)

热门文章

最新文章