生信常用分析图形绘制02 -- 解锁火山图真谛！

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有了R语言的基础，以及ggplot2绘图基础，我们的「生信常用分析图形」的绘制就可以提上日程了！本系列，师兄就开始带着大家一起学习如何用R语言绘制我们自己的各种分析图吧！

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由于本系列的所有分析代码均为师兄细心整理和详细注释而成的！欢迎点赞、收藏、转发！

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示例数据和代码获取

系列内容包括：

• 各种类型的热图你学会了吗？

  • 普通热图
  • 环形热图
• 解锁火山图真谛！

  • plot函数就能画火山图？
  • 高级函数绘制火山图--ggplot2、ggpurb
• 经典富集分析及气泡图、柱状图绘制

  • 气泡图绘制
  • 柱状图绘制
• 富集分析圈图
• 富集分析弦图
• 绘制一张可以打动审稿人的桑基图
• 生存分析 -- KM曲线图
• 基础PCA图
• 云雨图
• 韦恩图
• 环形互作网络图
• 相互作用网络图
• 聚类树美化
• 富集分析气泡图进阶版
• mantel test相关性图
• 词云图
• 瀑布图
• 森林图
• 曼哈顿图
• 哑铃图
• 三线表
• 嵌套圈图
• 列线图
• 蜂群图
• 箱线图+贝塞尔曲线
• 矩阵散点图
• 等等，想到再继续补充！！！

本期火山图效果展示

效果展示

R自带函数plot就能画火山图？

##############
data <- read.csv("DEG.csv",row.names = 1)

color <- rep("#999999",nrow(data))

color[data$pvalue <0.05 & data$log2FoldChange > 1] <- "#FC4E07"
color[data$pvalue <0.05 & data$log2FoldChange < -1] <- "#00AFBB"

par(oma = c(0,2,0,0))

plot(data$log2FoldChange,-log10(data$pvalue),pch = 16,cex = 0.5,
     xlim = c(-4,4), ylim = c(0,32), col = color, frame.plot = F,
     xlab = "log2FC", ylab = "-log10(Pvalue)", cex.axis = 1, cex.lab = 1.3)

# 添加参考线：
abline(h = -log10(0.05),lwd = 2, lty = 3)  # lwd设置线的宽度，lty设置线的类型；
abline(v = c(-1,1),lwd = 2, lty = 3)  # lwd设置线的宽度，lty设置线的类型；

# 添加图例
legend(x = 3, y = 32, legend = c("Up","Normal","Down"), 
       bty = "n", # 去除边框
       pch = 19,cex = 1, # 设置点的样式和大小
       x.intersp = 0.3, # 设置字与点之间的距离；
       y.intersp = 0.3, # 设置点与点的高度差，相当于行距；
       col = c("#FC4E07","#999999","#00AFBB"))

# 添加标签：
color = c()
color[which(data[1:10,]$regulate == "Up")] = "#FC4E07"
color[which(data[1:10,]$regulate != "Up")] = "#00AFBB"
text(data$log2FoldChange[1:10],-log10(data$pvalue)[1:10],
     labels = data$row[1:10],
     adj = c(0,1.5),
     cex = 0.6,
     col = color)

• 将上述代码封装成函数，以后调用，就可以一键出图：

# 包装函数：
# 调整1: xlim和ylim得去掉
# 调整2: 修改图例的位置
plotVoc <- function(data){
  color <- rep("#999999",nrow(data))
  
  color[data$pvalue <0.05 & data$log2FoldChange > 1] <- "#FC4E07"
  color[data$pvalue <0.05 & data$log2FoldChange < -1] <- "#00AFBB"
  
  par(oma = c(0,2,0,0))
  
  plot(data$log2FoldChange,-log10(data$pvalue),pch = 16,cex = 0.5,
       col = color, frame.plot = F,
       xlab = "log2FC", ylab = "-log10(Pvalue)", cex.axis = 1, cex.lab = 1.3)
  
  # 添加参考线：
  abline(h = -log10(0.05),lwd = 2, lty = 3)  # lwd设置线的宽度，lty设置线的类型；
  abline(v = c(-1,1),lwd = 2, lty = 3)  # lwd设置线的宽度，lty设置线的类型；
  
  # 添加图例
  legend(x = 3, y = max(-log10(data$pvalue)), legend = c("Up","Normal","Down"), 
         bty = "n", # 去除边框
         pch = 19,cex = 1, # 设置点的样式和大小
         x.intersp = 0.3, # 设置字与点之间的距离；
         y.intersp = 0.3, # 设置点与点的高度差，相当于行距；
         col = c("#999999", "#FC4E07","#00AFBB"))
  
  # 添加标签：
  color = c()
  color[which(data[1:10,]$regulate == "Up")] = "#FC4E07"
  color[which(data[1:10,]$regulate != "Up")] = "#00AFBB"
  text(data$log2FoldChange[1:10],-log10(data$pvalue)[1:10],
       labels = data$row[1:10],
       adj = c(0,1.5),
       cex = 0.6,
       col = color)
}


data <- read.csv("DEG2.csv",row.names = 1)

plotVoc(data)

效果1

高级函数绘制火山图--ggplot2、ggpurb

• 使用ggplot2绘制：

library(ggplot2)

data <- read.csv("DEG.csv",row.names = 1)

#################
# ggplot2绘制火山图
data$label <- c(rownames(data)[1:10],rep(NA,nrow(data) - 10))

ggplot(data,aes(log2FoldChange,-log10(pvalue),color = regulate)) + 
  xlab("log2FC") + 
  geom_point(size = 0.6) + 
  scale_color_manual(values=c("#00AFBB","#999999","#FC4E07")) + 
  geom_vline(xintercept = c(-1,1), linetype ="dashed") +
  geom_hline(yintercept = -log10(0.05), linetype ="dashed") + 
  theme(title = element_text(size = 15), text = element_text(size = 15)) + 
  theme_classic() + 
  geom_text(aes(label = label),size = 3, vjust = 1,hjust = -0.1)

• 使用ggpurb的scatter函数也可以画：

#############
# 使用ggpurb绘制火山图：
library(ggpubr)
data$pvalue <- -log10(data$pvalue)
ggscatter(data, 
          x = "log2FoldChange", 
          y = "pvalue", 
          ylab="-log10(P.value)", 
          size=0.6, 
          color = "regulate", 
          label = rownames(data),
          label.select = rownames(data)[1:10],
          repel = T,
          palette = c("#00AFBB", "#999999", "#FC4E07")) +
          geom_hline(yintercept = 1.30,linetype ="dashed") +
          geom_vline(xintercept = c(-1,1),linetype ="dashed")

效果2

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