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[R语言] 三元气泡(散点)图的绘制(二)

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    发表于 2019.2.26 09:31:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
    三元气泡图常出现在微生物组的高分文章中(如下图),在之前的《三元气泡(散点)图的绘制》一文已介绍过三元图以及如何用Origin绘制三元图。今天主要为大家介绍如何用R包(ggtern)绘制三元图,非常简单。



    (PNAS,2016)
    1数据准备

    原始数据来源于16年的这篇PNAS文章,这里用Excel计算得到“组内”(下表的2~4列)和“组间”(下表第5列)的平均相对丰度,前者决定三元图气泡的位置,后置决定气泡的大小,不同颜色的气泡表示富集到不同组的OTUs。

    感兴趣的同学可以通过文献给出的链接下载原始数据,本文的示例数据大家可戳这里 到论坛上查看下载。



    2绘制方法

    #安装ggtern包
    install.packages("ggtern")
    #加载ggtern包
    library("ggtern")
    #读入数据,存到data变量中
    data<-read.table("result.xls",header = T,sep ="\t",row.names =1)
    #查看数据框data的前6行
    head(data)



    #建立数据的映射关系,绘制三元图
    p1<-ggtern(data=data,aes(x=Root,y=Soil,z=Rhizosphere))+  geom_point(aes(size=ave_ra,color=enriched),alpha=0.8)
    p1


    #手动设置点的颜色,“土壤”褐色,“根际”橙色,“根”绿色,未能显著富集到的为灰色
    p2<-p1+scale_colour_manual(values = c("grey","#f68b23","#00a070","#7e532f"))
    p2


    #尝试不同的主题,改变图例的位置
    p3<-p2+theme_minimal()+  theme_legend_position(x="topleft")
    p3



    p4<-p2+theme_bw()+  theme_legend_position(x="tl")
    p4



    p5<-p2+theme_void()+theme(legend.position=c(0,1),                          
    legend.justification=c(0,1))
    p5



    #保存图表为pdf格式
    ggsave("p5.pdf",width =4.4,height =4,units ="in")

    3图片调整

    图片导出为PDF格式后仍需要用Acrobat或Ai做些调整,最终的效果如下:


    今天的内容就到这里啦~

    参考文献
    Zgadzaj R,Garrido-Oter R, Jensen D B, et al. Root nodule symbiosis in Lotus japonicusdrives the establishment of distinctive rhizosphere, root, and nodule bacterialcommunities[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2016, 113(49):E7996-E8005.
    Hamilton NE andFerry M (2018). "ggtern: Ternary Diagrams Using ggplot2." Journal ofStatistical Software, Code Snippets, 87(3), pp. 1-17. doi:10.18637/jss.v087.c03

    本文作者:基迪奥莫北


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    发表于 2019.2.26 10:03:13 | 显示全部楼层
    嗯 好东西。
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    发表于 2019.2.26 17:48:59 | 显示全部楼层
    太厉害啦
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    发表于 2019.2.27 08:55:47 | 显示全部楼层
    学习了,哈哈
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    发表于 2019.2.28 17:35:56 | 显示全部楼层
    请问是否富集如何划定?
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    发表于 2019.2.28 18:04:07 | 显示全部楼层
    这种富集分析是怎么做的?多谢多谢!
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    发表于 2019.3.1 14:25:46 | 显示全部楼层
    张俊亚 发表于 2019.2.28 18:04
    这种富集分析是怎么做的?多谢多谢!

    就是韦恩图的数据
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    发表于 2019.3.1 16:37:02 | 显示全部楼层
    牛,有用,学习了
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    发表于 2019.3.10 17:08:49 | 显示全部楼层
    好像很有用的样子,呵呵,学习下,不知道什么时候就用上了
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