本文代码已经上传至https://github.com/iMetaScience/iMetaPlot如果你使用本代码，请引用：Changchao Li. 2023. Destabilized microbial networks with distinct performances of abundant and rare biospheres in maintaining networks under increasing salinity stress. iMeta 1: e79. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/imt2.79

代码翻译及注释：农心生信工作室

写在前面

山峦图可以用来展现数据分布类型，数据分布情况用峰的高低来表示，分布越密集的区间，峰越高。

本期我们挑选2023年1月9日刊登在iMeta上的Destabilized microbial networks with distinct performances of abundant and rare biospheres in maintaining networks under increasing salinity stress，以文章中Figure 2C为例，讲解和探讨如何利用山峦图展示微生物丰度随盐度增加的动态变化，先上原图：

代码、数据和结果下载，请访问https://github.com/iMetaScience/iMetaPlot/tree/main/230410ggridges

接下来，我们将通过详尽的代码逐步拆解原图，最终实现对原图的复现。

R包检测和安装

01

安装核心R包ggridges以及一些功能辅助性R包，并载入所有R包。

library(ggplot2)
if (!require("ggridges"))install.packages("ggridges")library(ggridges)# 这个包主要用来绘制山峦图，尤其是针对时间或者空间分布可视化
library(reshape2)
library(ggsci)

读取数据

02

读取绘制所需数据并进行必要转换。

otu <- read.csv('feature23.csv')
#由于各 OTU 丰度之间差异巨大，对丰度标准化处理
otu[2:ncol(otu)] <- scale(otu[2:ncol(otu)], center = FALSE)#对表中2到24列做归一化，但不做中心化
#将宽数据变成长数据
otu1 <- reshape2::melt(otu, id = 'Salinity') #保留的字段是“Salinity”，转化后“variable”是原本每列菌的名字，“value”是对应每个菌的丰度值
head(otu1)

#读取分组数据
type <- read.csv('feature_type.csv')
#将分组数据和OTU数据合并到一起
otu2 <- merge(otu1, type, by = 'variable') #合并时按名为“variable'的列为准合并
head(otu2)

绘制山峦图

03

基础图形绘制。

#预设颜色
peakcol = c("#9ECAE1", "#2171B5", "#999999")
p2c <-  ggplot(otu2, aes(x = Salinity, y = variable, height = value, fill = type))+geom_ridgeline(stat="identity",scale=1,color='white',show.legend=T)+#主要绘制山脊线图，绘图函数里的stat参数表示对样本点做统计的方式，默认为identity，表示一个x对应一个yscale_fill_manual(values = peakcol,limits = c('Low-salinity colonizing','High-salinity colonizing','Complex'))#设置填充颜色，按limits（即type）填充预设的peakcol中的颜色
p2c

04

对图形进行细节美化

p2c1 <-p2c+ scale_x_continuous(expand = c(0, 0))+#修改x轴刻度，这个也可以在theme()中输入axis.ticks.X=element_blank()取消x轴刻度theme_minimal()+ #预设主题theme(axis.title.x=element_blank(),axis.text.x.bottom=element_blank())+#取消设定的x轴标题和文本labs(x = 'Salinity (ppt)', y = 'Salinity discriminant features')#设置x轴和y轴的标题
p2c1

完整代码

library(ggplot2)
library(ggridges)
library(reshape2)
library(ggsci)otu <- read.csv('feature23.csv')
# 对丰度标准化处理，并且转换成长数据格式
otu[2:ncol(otu)] <- scale(otu[2:ncol(otu)], center = FALSE)
otu1 <- reshape2::melt(otu, id = 'Salinity')
# 读取分组数据
type <- read.csv('feature_type.csv')
# 将分组数据和OTU数据合并到一起
otu2 <- merge(otu1, type, by = 'variable')peakcol = c("#9ECAE1", "#2171B5", "#999999")
p2c <-  ggplot(otu2, aes(x = Salinity, y = variable, height = value, fill = type))+#主要绘制山脊线图，绘图函数里的stat参数表示对样本点做统计的方式，默认为identity，表示一个x对应一个ygeom_ridgeline(stat = "identity", scale = 1,color = 'white', show.legend = T)+# 设置填充颜色，按limits（即type）填充预设的peakcol中的颜色scale_fill_manual(values = peakcol, limits = c('Low-salinity colonizing','High-salinity colonizing','Complex'))# 接下了需要对整体进行细节美化
p2c1 <- p2c+ scale_x_continuous(expand = c(0, 0))+# 修改x轴刻度theme_minimal()+ #预设主题theme(axis.title.x = element_blank(),axis.text.x.bottom = element_blank())+# 取消设定的x轴标题和文本labs(x = 'Salinity (ppt)', y = 'Salinity discriminant features')# 设置x轴和y轴的标题
p2c1
ggsave("山峦图展示微生物丰度随盐度增加的动态变化.pdf", p2c1, width = 8, height = 5)

以上数据和代码仅供大家参考，如有不完善之处，欢迎大家指正！

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1卷1期

1卷2期

1卷3期

1卷4期

2卷1期

期刊简介

“iMeta” 是由威立、肠菌分会和本领域数百位华人科学家合作出版的开放获取期刊，主编由中科院微生物所刘双江研究员和荷兰格罗宁根大学傅静远教授担任。目的是发表原创研究、方法和综述以促进宏基因组学、微生物组和生物信息学发展。目标是发表前10%(IF > 15)的高影响力论文。期刊特色包括视频投稿、可重复分析、图片打磨、青年编委、前3年免出版费、50万用户的社交媒体宣传等。2022年2月正式创刊发行！

联系我们

iMeta主页：http://www.imeta.science

出版社：https://onlinelibrary.wiley.com/journal/2770596x
投稿：https://mc.manuscriptcentral.com/imeta
邮箱：office@imeta.science

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