参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数

关于绘图，前面介绍了一些：

R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

R绘图笔记 | 柱状图绘制

R绘图笔记 | 直方图和核密度估计图的绘制

R绘图笔记 | 二维散点图与统计直方图组合

R绘图笔记 | 散点分布图与柱形分布图

R绘图笔记 | 箱形图的绘制

R绘图笔记 | 小提琴图与漂亮的云雨图绘制

R绘图笔记 | 多数据系列的箱型图与带抖动散点的多数据系列箱型图

R绘图笔记 | 热图绘制

R绘图笔记 | 生存曲线的绘制

这里介绍火山图的绘制，火山图常常出现在芯片、转录组、蛋白组、代谢组等组学检测技术的结果中，并且通常伴随热图一起出现，文章中也很常见。

一.数据处理

如果你想获取该数据用于自己练习，下面是获取数据的地址：

https://docs.qq.com/sheet/DV3ZwZWl5UURjUGJi

数据格式是这样的。

二.绘图

1.读入数据

data <- read.csv("BioInfoNotesData4.csv",stringsAsFactors = F)
head(data)

我们画火山图，只需要其中的log2FC和FDR就可以了。在绘图之前，我们需要对FDR进行转换，将它的值变成-log10，如果有0，会产生Inf，需要去除。这样的话可以拉开差异表达基因之间的间距。在纵坐标上才可以很好的显示出来。上面的数据已经处理了。后面只需要取相应的列就行。

data <- data[,c(1,3,7)]
data$logP <- -log10(data$FDR)
colnames(data) <- c("Gene","Log2FC","FDR","logP")
head(data)

2.绘图

这里先介绍ggscatter函数绘图。

ggscatter(data, x, y, combine = FALSE, merge = FALSE,color = "black", fill = "lightgray", palette = NULL, shape = 19,size = 2, point = TRUE, rug = FALSE, title = NULL, xlab = NULL,ylab = NULL, facet.by = NULL, panel.labs = NULL,short.panel.labs = TRUE, add = c("none", "reg.line", "loess"),add.params = list(), conf.int = FALSE, conf.int.level = 0.95,fullrange = FALSE, ellipse = FALSE, ellipse.level = 0.95,ellipse.type = "norm", ellipse.alpha = 0.1,ellipse.border.remove = FALSE, mean.point = FALSE,mean.point.size = ifelse(is.numeric(size), 2 * size, size),star.plot = FALSE, star.plot.lty = 1, star.plot.lwd = NULL,label = NULL, font.label = c(12, "plain"), font.family = "",label.select = NULL, repel = FALSE, label.rectangle = FALSE,cor.coef = FALSE, cor.coeff.args = list(), cor.method = "pearson",cor.coef.coord = c(NULL, NULL), cor.coef.size = 4, ggp = NULL,show.legend.text = NA, ggtheme = theme_pubr(), ...)

data：就是绘图的数据，x、y分别指定轴变量。palette是调色板，其实很多参数和之前的图形绘制是相通的。我不介绍，你自己查看一下帮助文档，后面用到的参数我会介绍。

ggscatter(data,x="Log2FC",y="logP") + theme_test()

但是这样太丑了，我们还是对数据分组，然后处理一下。一是高低表达的差异显示出来，二是突出极显著或者差异倍数大的基因。

data$GeneLab <- ""
sigDownGene <- data$Gene[(data$Log2FC < -5 & data$FDR < 0.005)]
sigUpGene <- data$Gene[(data$Log2FC > 4&data$FDR < 0.001)]
sigGene <- c(sigDownGene,sigUpGene)
data$GeneLab[match(sigGene,data$Gene)] <- sigGene
head(data)

在图中要显示点的名称，我们可以通过label设置，但点那么多，我只显示自己想要的，可以增加一列，不显示的全都是空值，要显示的有值（这里是基因名称），repel参数避免要显示的基因名称重叠，不好看。

ggscatter(data,x="Log2FC",y="logP",color="Group",shape = 16,label = data$GeneLab,font.label=7,xlab = "log2(Fold Change)",ylab = "-log(pValue)",#rug= T,repel=T,size = 1) + theme_test()

我还是觉得丑，可通过theme设置主题。

ggscatter(data,x="Log2FC",y="logP",color="Group",shape = 16,palette = c("#7B68EE", "#E0E0E0", "#FF4500"),label = data$GeneLab,font.label=7,xlab = "log2(Fold Change)",ylab = "log(pValue)",#rug= T,repel=T,size = 1)+ theme(legend.title = element_blank(),legend.text = element_text(size = 8, face = "bold"),legend.margin = margin(t = 0, r = 0, b = 0, l = 0, unit = "pt"),legend.direction = "horizontal",legend.position = c(0.5,0.93),panel.background = element_rect(fill = "transparent",colour = "black"),plot.background = element_rect(fill = "transparent",colour = "black"))

除了上面的函数以外，有一些包里面自带的火山图绘制函数，有的图也很不错。比如TCGAbiolinks包，这个包是用来分析TCGA数据库的数据的，很好用，该包的TCGAVisualize_volcano函数绘制的火山图也很好看。

library(TCGAbiolinks)##
volFig <- pdf("vol.pdf",width=10,height=6)
TCGAVisualize_volcano(data$Log2FC, data$FDR,title = "",filename = volFig, xlab = "logFC",names = data$Gene, show.names = "highlighted",x.cut = 1, y.cut = 0.01, highlight = data$Gene[which(abs(data$Log2FC) >=4.5)],highlight.color = "orange")
dev.off()

这些绘图函数都是基于ggplot2包的，所以可以自定义很多元素。

volFig <- pdf("vol.pdf",width=10,height=8)
TCGAVisualize_volcano(data$Log2FC, data$FDR,title = "",filename = volFig, xlab = "logFC",names = data$Gene, show.names = "highlighted",x.cut = 1, y.cut = 0.01, highlight = data$Gene[which(abs(data$Log2FC) >=4.5)],highlight.color = "orange") +theme(legend.title = element_blank(),legend.text = element_text(size = 8, face = "bold"),legend.margin = margin(t = 0, r = 0, b = 0, l = 0, unit = "pt"),legend.direction = "horizontal",legend.position = c(0.2,0.93),panel.background = element_rect(fill = "transparent",colour = "black"),plot.background = element_rect(fill = "transparent",colour = "black"))
dev.off()

参考资料：

1. 数据来源：TCGA数据库

2. ggscatter帮助文档

3. TCGAVisualize_volcano帮助文档