【原】复现NC图表-配对小提琴的绘制（理解绘图函数内部底层机制）

TS的美梦 2023-02-03 发布于重庆

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看到一篇NC文章绘制的小提请图，文章提供了数据和代码，文章的绘制方式是用的函数，一般直接使用也会出错，这里我们解析下绘图的内部机制，一步一步可能有助于理解为什么ggplot等绘图函数的一些参数。注释代码及数据已上传群文件！

整体而言，小提琴的绘制是依赖vioplot这个包的。

BiocManager::install("vioplot")library(vioplot)library(dplyr)setwd("D:/KS科研分享与服务_公众号文章/vioplot配对连线小提琴图")df <- read.csv("df.csv", header = T)

之后我们为排队数据的分组添加上颜色，并设置一列坐标，主要是为了抖动点的绘制，这样有一个动态的感觉，否则只有一个坐标，点就是竖着排列的。

cols <- data.frame(Disease.state=c('Patient','Relative'),                   color = c('#E69F00', "#55B4EA"))df_merge <- full_join(df, cols, by = "Disease.state")
# colnames(df)# [1] "sample.id"     "DonorID"       "Family.ID"     "Disease.state" "Richness"  
df_merge$dummy <- 1df_merge$dummy[df_merge$Disease.state != "Patient" ] <- 2df_merge$dummy  <- df_merge$dummy + sample(-100 : 100, nrow(df_merge), replace = T)/2000

然后接可以绘制基本的小提琴图了，计算两组平均值并添加。

var.pat <- df$Richness[df$Disease.state == "Patient"]var.rel <- df$Richness[df$Disease.state == "Relative"]

vioplot(var.pat,  var.rel, drawRect = F,        names = c("Patients", "Relatives"),        col=unique(df_merge$color),        ylim = c(0,240))
segments(.7, mean(var.pat),1.3, mean(var.pat), lwd = 2)segments(1.7, mean(var.rel), 2.3, mean(var.rel), lwd = 2)

添加散点和配对连线。

map.pat <- df_merge[df_merge$Disease.state == "Patient", ]map.rel <- df_merge[df_merge$Disease.state == "Relative", ]families <- sort(unique(df_merge$Family.ID))
for(i in 1: length(families)){  #分别获取两个分组数据  map.pat.i <- map.pat[map.pat$Family.ID ==  families[i], ]  map.rel.i <- map.rel[map.rel$Family.ID ==  families[i], ]  #获取分组每个ID在不同组中的值  var.pat.i <- var.pat[map.pat$Family.ID ==  families[i] ]  var.rel.i <- var.rel[map.rel$Family.ID ==  families[i] ]
  segments(y0 = var.pat.i,  x0 =  map.pat.i$dummy,                 y1 =  var.rel.i, x1 =  map.rel.i$dummy,                 col = 8)
  points(map.pat.i$dummy, var.pat.i, pch = 21, bg = 8)  points(map.rel.i$dummy, var.rel.i, pch = 21, bg = 8)
}

最后添加上标题等就完成了。

title(ylab ="Richness", cex=1.5)#显著性检验res <- t.test(df_merge$Richness ~ df_merge$Disease.state, paired = T)ressegments(1, 210,2,210, lwd = 2)text(x=1.5, y=220, labels="Pvalue = 8.324e-09")