基于VlnPlot参数及ggplot2好意思化小提琴图

发布日期:2025-11-03 17:01    点击次数:189
前情纲领

上期的推文VlnPlot效用及常用参数浅析整理先容了一下小提琴图可视化marker基因,在收尾简单先容了一下可用于好意思化可视化效用的参数。

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这期咱们就沿路来使用一下这些参数,绘制更顺眼的小提琴图叭!

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因为分析中需要用到分组信息,而pbmc3k的数据集是单个样品,莫得包含分组信息。是以这期的示例数据换为ifnb.SeuratData的数据集

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ifnb.SeuratData数据降维聚类分群的本色见推文——ifnb数据集分析及注意对比

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终末的手动分群情况:

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赢得top3的Marker基因:

markers <- FindAllMarkers(sce.all.int, only.pos = TRUE, min.pct = 0.25,  logfc.threshold = 0.25, verbose = FALSE)top3 = markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 3, wt = avg_log2FC)g2 = unique(top3$gene)
基于VlnPlot参数好意思化小提琴图1. 径直可视化
VlnPlot(sce.all.int, features = g2[1:6])

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如若径直使用VlnPlot可视化,不建造参数,会得到每个基因单独展示的效用,不太易读。

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如若念念将marker沿路展示,就需要使用stack参数绘制堆叠小提琴图

针孔摄像头酒店偷拍ID2. 堆叠小提琴图
#使用paletteer包来调用awtools包中的调色板函数library(paletteer)color <- c(paletteer_d("awtools::bpalette"),           paletteer_d("awtools::a_palette"),           paletteer_d("awtools::mpalette"))#stack=T绘制堆叠小提琴图p1 <- VlnPlot(sce.all.int,features=g2,              group.by="celltype",              stack=T,cols=color)#去掉标签注意p1+NoLegend()

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不错使用flip参数进行翻转,使得效用愈加易读

p1 <- VlnPlot(sce.all.int,features=g2,              group.by="celltype",              flip=T,stack=T,cols=color)p1+NoLegend()

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针孔摄像头酒店偷拍ID针孔摄像头酒店偷拍ID3. 分组小提琴图

分组小提琴图是一种用于展示不同组别中数据永诀情况的可视化图表,当有两个组别时不错很好的展示基因在两个组间的各异

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使用split.by参数可选拔按照某一分组变量(这里是 'stim')来分割数据

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p2 <- VlnPlot(sce.all.int, g2, stack = TRUE,              split.by = 'stim',flip=T, add.noise = T,              cols = c("#78C2C4","#C73E3A"),) ;p2

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从图中不错看到pDC有关基因主要在STIM组高抒发,有些基因仅在STIM大约只在CTRL组抒发

针孔摄像头酒店偷拍ID针孔摄像头酒店偷拍ID针孔摄像头酒店偷拍ID4. 分组分半小提琴图

也不错在团结个图形中绘制多个分组的永诀,不错直不雅地相比不同组之间的数据永诀情况,以便进行统计分析和预计。

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使用split.plot = T生成每个分组的单独小提琴图

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p<-VlnPlot(sce.all.int, features = g2,stack=T,           pt.size=0,flip = T,add.noise = T,           split.by = 'stim',           group.by = "celltype",           cols = c("#78C2C4","#C73E3A"),           split.plot = T)

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将分组以及分组且分半小提琴图拼图,不错愈加直不雅的看到两个分组之间基因抒发的各异

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针孔摄像头酒店偷拍ID使用ggplot2进行好意思化

因为VlnPlot是一个ggplot的对象,是以不错基于ggplot2进行好意思化。大约索求需要的数据,使用ggplot2径直绘制小提琴图

1. 好意思化VlnPlot效用

不错基于ggplot2的theme函数去调度坐标轴,建造文本神志和大小、添加边框、调度间距等

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p1 + theme_bw()+  theme(    axis.text.x.bottom = element_text(angle = 45,hjust = 1,vjust = 1),    panel.grid.major = element_blank(),    panel.grid.minor = element_blank(),    legend.position = "none",    axis.text.x = element_text(color = 'black',size = 11),    axis.text.y = element_blank(),    axis.title.x = element_text(color = 'black', size = 15),    axis.ticks.x = element_line(color = 'black'),    axis.ticks.y = element_blank(),  )
旋转并对皆 x 轴标签,建造其形势;取消 x 轴的次要网格线与 y 轴的刻度标签;荫藏图例;建造 x 轴标题和刻度线的神志和大小;统统取消 y 轴的刻度和网格线,以简化图形展示。

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p1+theme_minimal()+  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),        axis.text.y = element_blank(),        axis.title = element_text(size = 12),        legend.position = 'none')+  scale_fill_manual(values = color)+  labs(title = 'Top 3 markers for each cluster',       x = 'Cluster',       y = 'Expression')

通过theme_minimal()和theme()函数对图形的形势进行好意思化:

针孔摄像头酒店偷拍ID将 x 轴标签旋转 45 度并右对皆;荫藏 y 轴的刻度标签;设定轴标题的字体大小;移除图例;自界说填充神志;添加标题和轴标签。

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针孔摄像头酒店偷拍ID针孔摄像头酒店偷拍ID迷水商城2. 索求数据使用ggplot2进行好意思化

小谢私合计基于ggplot2的theme函数好意思化VlnPlot效用也曾相忘形瞻念了,但由于是VlnPlot效用的框架下,可能如故会有些死心

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如若需要高度定制化小提琴的图的效用,也不错索求需要的数据,使用ggplot2从画图到好意思化。

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之前的前辈们也曾整理好了索求数据进行可视化的循序:

比如生信菜鸟团的Violin plot 好意思化生信星球的大漂亮版块的单细胞小提琴图以及生信补给站的scRNA分析| Seurat堆叠小提琴图不欣喜? 那就ggplot2 堆叠 多样元素小结

这期使用VlnPlot函数的有关参数,绘制堆叠小提琴图,以及对小提琴图进行了分组分半的展示

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基于ggplot2在VlnPlot效用的基础上进行调度,如若念念索求需要的数据,使用ggplot2从画图到好意思化,不错参考前辈们整理的推文!

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