有了R语言的基础,以及ggplot2绘图基础,我们的生信常用分析图形的绘制就可以提上日程了!本系列,师兄就开始带着大家一起学习如何用R语言绘制我们自己的各种分析图吧!

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系列内容包括:

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    • 普通热图
    • 环形热图
  • 解锁火山图真谛!
    • plot函数就能画火山图?
    • 高级函数绘制火山图–ggplot2、ggpurb
  • 经典富集分析及气泡图、柱状图绘制
    • 气泡图绘制
    • 柱状图绘制
  • 富集分析圈图
  • 富集分析弦图
  • 绘制一张可以打动审稿人的桑基图
  • 生存分析 – KM曲线图
  • 基础PCA图
  • 云雨图
  • 韦恩图
  • 环形互作网络图
  • 相互作用网络图
  • 聚类树美化
  • 富集分析气泡图进阶版
  • mantel test相关性图
  • 词云图
  • 瀑布图
  • 森林图
  • 曼哈顿图
  • 哑铃图
  • 三线表
  • 嵌套圈图
  • 列线图
  • 蜂群图
  • 箱线图+贝塞尔曲线
  • 矩阵散点图
  • 等等,想到再继续补充!!!

本期富集分析圈图效果展示

数据构建

############## 绘制桑基图 ######################
# 搞清楚需要的数据结构:
nodes = data.frame("name" = c("Node A", # Node 0"Node B", # Node 1"Node C", # Node 2"Node D"))# Node 3links = as.data.frame(matrix(c(0, 1, 10, # Each row represents a link. The first number0, 2, 20, # represents the node being conntected from. 1, 3, 30, # the second number represents the node connected to.2, 3, 40),# The third number is the value of the nodebyrow = TRUE, ncol = 3))names(links) = c("source", "target", "value")# 查看构建的数据:
> head(nodes)name
1 Node A
2 Node B
3 Node C
4 Node D
> head(links)source target value
1      0      1    10
2      0      2    20
3      1      3    30
4      2      3    40

可以看到绘制桑基图,主要用到两个数据,一个是节点的名称信息 – nodes;另一个是节点之间的链接信息 – links;

第一个不用多说。第二个稍微解释一下,links数据框中应该包含三列:

  • 其中第一列为source,即连接线的起始端;
  • 第二列为target,表示连接线的末端,这里的0,1,2,3分别代表nodes信息中的1-4个节点,注意这里的节点索引是从0开始的,千万别搞混了哦!
  • 第三列为value,表示连接线的宽度值,数值越大,发出的线条就会越宽!

绘图

library(networkD3)
sankeyNetwork(# 指定links和nodes信息:Links = links, Nodes = nodes,# 指定source、target、value以及nodeID对应的列名;Source = "source", Target = "target",Value = "value", NodeID = "name",# 设置字体和节点的宽度fontSize= 12, nodeWidth = 30)

没错,就是这么简单,这样一个最简单的桑基图就出来啦!

使用自己的数据

############### 使用自己的数据 #############################
links <- read.csv("links.csv",header = T, fileEncoding = "UTF-8-BOM")
nodes <- read.csv("nodes.csv", header = F, fileEncoding = "UTF-8-BOM")links$target <- links$target -1
colnames(nodes) <- "name"sankeyNetwork(Links = links, Nodes = nodes, # 指定source、target、value和name:Source = "source",Target = "target", Value = "value", NodeID = "name", # 节点的名字# 调整配置:fontSize = 12, # 节点的字体大小nodeWidth = 30, # 节点的宽度nodePadding = 8 # 节点之间的距离
)

最后,欣赏一波超多层节点的复杂桑基图吧!

######################### 复杂桑基图 ##############################
nodes <- read.csv("nodes1.csv",row.names = 1, header = T, fileEncoding = "UTF-8-BOM")
links <- read.csv("links1.csv",header = T, fileEncoding = "UTF-8-BOM")# Plot
sankeyNetwork(Links = links, Nodes = nodes, Source = "source",Target = "target", Value = "value", NodeID = "name",units = "TWh", fontSize = 8, nodeWidth = 30)

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