【零基础学绘图】之气泡图绘制（六）

发稿时间：2020-05-29来源：天昊生物

气泡图是R语音中的基础绘图，可用于展示三个变量之间的关系的图表，将一个变量放在x轴，另一个变量放在y轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示。通常用于展示差异基因的表达情况、转录因子的分析、物种丰度数据的可视化、富集分析展示等。这里我们介绍2种绘制气泡图的方法：ggpubr绘制气泡图 和 ggplot 绘制气泡图 。

一ggpubr绘制气泡图

1. 加载ggpubr包
In [1]:

• library(ggpubr)

2. 数据读取由于表头是数字，需要添加参数check.names = FIn [2]:

• df = read.table('phylum_taxon_abundance.xls',header = T,row.names = 1,check.names = F)
• head(df)

Out[2]:

• 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
• Proteobacteria 126573 92545 83038 75739 103697 116154 73868 76555 47648 61165 90984 86653 111958 95141 92972 102300
• Actinobacteria 12759 10186 50860 32437 34212 21024 64078 52398 46109 38587 46147 46310 46780 50249 32803 29345
• Bacteroidetes 18428 25557 16559 22848 7046 23059 4974 8066 4984 15941 14064 12966 10931 5047 14100 27364
• Acidobacteria 16566 26529 6636 16079 7563 10637 8352 11404 11755 7008 8292 9372 6405 5773 10853 6738
• Chloroflexi 6665 11038 12520 20040 22476 4146 23314 26628 32961 30103 14238 11799 9819 15672 7421 6116
• Firmicutes  6033  13830  21344  3293  18031  10253  12822  5480  35773  6208  13005  20341  7953  21295  19200  12794

3. 气泡图绘制3.1 绘制不带参数的气泡图In [3]:

• ggballoonplot(df)

Out[3]:

3.2 添加和填充颜色In [4]:

• ggballoonplot(df, color = "red", fill = "blue")

Out[4]:

3.3 按照值的大小填充颜色，并制定气泡图形状In [5]:

• ggballoonplot(df, fill = "value", shape =21 ,) + gradient_fill(c("blue", "white", "red"))

Out[5]:

3.4 填充数值show.label =F 默认不填充数值， show.label =T 填充数值选择size参数固定图形大小In [6]:

• ggballoonplot(df, fill = "value", color = "lightgray",size = 3, show.label =F)+ gradient_fill(c("blue", "white", "red"))

Out[6]:

二ggplot2绘制气泡图

1. 加载ggplot2包In [7]:

• library(ggplot2)

2. 数据预处理stack是堆栈的意思，默认按列堆数据In [8]:

• data = stack(df)
• colnames(data) = c('Abundance','sample')
• head(data)

Out[8]:

• Abundance sample
• 126573 1
• 12759 1
• 18428 1
• 16566 1
• 6665 1
• 6033 1

In [9]:

• data$phylum = rep(rownames(df), times = ncol(df))
• head(data)

Out[9]:

• Abundance sample phylum
• 126573 1 Proteobacteria
• 12759 1 Actinobacteria
• 18428 1 Bacteroidetes
• 16566 1 Acidobacteria
• 6665 1 Chloroflexi
• 6033  1  Firmicutes

添加分组信息，本次分析将16个样品分为2组，组名分别未A、BIn [10]:

• colnames(df)

Out[10]:

• '1' '2' '3' '4' '5' '6' '7' '8' '9' '10' '11' '12' '13' '14' '15' '16'

In [11]:

• length(colnames(df))

Out[11]:

• 16

In [12]:

• rownames(df)

Out[12]:

• 'Proteobacteria' 'Actinobacteria' 'Bacteroidetes' 'Acidobacteria' 'Chloroflexi' 'Firmicutes' 'Verrucomicrobia' 'Planctomycetes' 'Gemmatimonadetes' 'Candidatus_Saccharibacteria' 'Thaumarchaeota' 'Armatimonadetes' 'Euryarchaeota' 'candidate_division_WPS-1' 'Cyanobacteria/Chloroplast' 'Chlamydiae' 'Nitrospirae' 'Ignavibacteriae' 'Latescibacteria' 'candidate_division_WPS-2' 'Microgenomates' 'Elusimicrobia' 'Spirochaetes' 'Aminicenantes' 'Woesearchaeota'

In [13]:

• length(rownames(df))

Out[13]:

• 25

In [14]:

• group = rep(c('A','B'),each = 25*16/2)
• length(group)

Out[14]:

• 400

In [15]:

• data$group = group

In [16]:

• head(data)

Out[16]:

• Abundance sample phylum group
• 126573 1 Proteobacteria A
• 12759 1  Actinobacteria A
• 18428 1 Bacteroidetes A
• 16566 1 Acidobacteria A
• 6665 1 Chloroflexi A
• 6033 1 Firmicutes A

3. 气泡图绘制

In [16]:

• ggplot(data, aes(x = sample, y = phylum, size = Abundance, colour = group)) + geom_point() +
• theme_bw() +scale_size(range = c(0,6)) + labs(x = "Sample", y = "")

Out[17]:

往期相关链接：

1、R基础篇

excel不熟练怎么办，R来帮您（一）数据分类汇总；如何使用Rstudio练习R基础教程；
R相关软件及R包安装；【零基础学绘图】之绘制venn图（五）；
【零基础学绘图】之绘制barplot柱状图图（四）；
【零基础学绘图】之绘制heatmap图（三）；【零基础学绘图】之绘制PCA图（二）；
【零基础学绘图】之alpha指数箱体图绘制（一）；

2、R进阶

【绘图进阶】之交互式可删减分组和显示样品名的PCA 图（三）；

【绘图进阶】之绘制PCA biplot图(二)；

【进阶篇绘图】之带P值的箱体图、小提琴图绘制（一）；

3、数据提交

3分钟学会微生物多样性云平台数据分析;

3分钟学会CHIP-seq类实验测序数据可视化 —IGV的使用手册；

10分钟搞定多样性数据提交，最快半天内获取登录号，史上最全的多样性原始数据提交教程；

20分钟搞定GEO上传，史上最简单、最详细的GEO数据上传攻略；

4、表达谱分析

表达谱分析（二）通路富集分析和基因互作网络图绘制；如何对GEO数据进行差异分析；

5、医学数据分析

KING: 样本亲缘关系鉴定工具；【WGS服务升级】人工智能软件SpliceAI助力解读罕见和未确诊疾病中的非编码突变；隐性疾病trio家系别忽视单亲二倍体现象——天昊数据分析助力临床疾病诊断新添UPD（单亲二倍体）可视化分析工具；【昊工具】Oh My God! 太好用了吧！疾病或表型的关键基因查询数据库，我不允许你不知道Phenolyzer；