PCA2D图工单 1.扩大横纵坐标范围，使PCA图的点看起来组的位置接近 :xlim,ylim 2.PCA置信区间：stat_ellipse(level = 0.95) 3.PCA点与组的颜色指定scale_color_manual(values=c()) p ← ggplot(pca_data,aes(x=pc1,y=pc2,colour=group)) +
geom_point(size=4) +geom_text_repel(aes(pc1,pc2,label=sample),size=4) +
labs(x=paste('PC1 ',pc1,sep=''),y=paste('PC2 ',pc2,sep='')) +
geom_hline(yintercept=0,linetype='dotdash',size=0.8,color='grey') +
geom_vline(xintercept=0,linetype='dotdash',size=0.8,color='grey') +
theme_bw() +
theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))+
stat_ellipse(level = 0.95)+
scale_color_manual(values=c("#00BA38","#F8766D","#619CFF"))+
ylim(-50,50)+xlim(-50,50)
改前：改后： PCA3D图工单 1.改变3D图中点的形状 https://www.jianshu.com/p/dab4359527c6 箱型图+点状图 点状图geom_dotplot binaxis：沿着那个轴进行分箱，默认值是x stackdir：设置堆叠的方向，默认值是up，有效值是down、center、centerwhole和up。 position：位置调整（Position adjustment），默认值是identity，表示不调整位置。 binwidth：该参数用于调整分箱的宽度，该参数受到method参数的影响，如果method是dotdensity，那么binwidth指定分箱的最大宽度；如果method是histodot，那么binwidth指定分箱的固定宽度，默认值是数据范围（range of the data）的1/30。 stackratio：点堆叠的密集程度，默认值是1，值越小，堆集越密集；stackratio=0点会重合 dotsize：点的大小，相对于binwidth的直径，默认值是1。 ggplot(data,aes(x=gene_name,y=value,color=group))+geom_boxplot(position = position_dodge(0.8),width=0.8)+geom_dotplot(aes(fill=group),binaxis = “y”,stackdir = “centerwhole”,position = position_dodge(0.8),binwidth=1.2,dotsize =0.6,stackratio=0)+theme_classic()+ylab(“Gene expression”) +xlab(“”) /TJPROJ6/RNA_SH/personal_dir/zhangxin/jiaoben/zuotu/box_plot_add_point 火山图 1.火山图加指定基因name /TJPROJ6/RNA_SH/personal_dir/zhangxin/jiaoben/zuotu/volcano_plot /TJPROJ6/RNA_SH/personal_dir/zhangxin/jiaoben/zuotu/volcano_plot -h
2.极值点在最上面 将读入的差异文件中极致点的padj改为0，该点将会在图片最上面展示半个点 3.图例位置，横纵坐标名字，点图的颜色修改 图例位置：theme(legend.position = 'top'） 横纵坐标名字：labs(x=“Fold Change (Log2)”,y=“P adjust (-Log10)”) 点的颜色scale_color_manual(values=c()) /顺序Up, Down,No P ← ggplot(volcano,aes(x=log2FoldChange,y=-log10(padj),group=group,color=group)) +
geom_point() +
labs(x="Fold Change (Log2)",y="P adjust (-Log10)",title=cpname,face="bold") +
theme(plot.title=element_text(hjust=0.5)) +
theme(legend.position = 'top',legend.title = element_text(""))+
scale_x_continuous(breaks=c(-log2(fc),log2(fc),round(seq(fc_min,fc_max,by=(fc_max-fc_min)/4)))) + /x轴范围
scale_y_continuous(breaks=x_breaks[x_breaks!=0],labels=x_labels[x_labels!=0]) + /y轴范围
geom_vline(xintercept=c(-log2(fc),log2(fc)),linetype='dotdash',size=0.8,color='grey') + /横分界线
geom_hline(yintercept=-log10(q),linetype='dotdash',size=0.8,color='grey')+ /纵分界线
scale_color_manual(values=c("#CC66CC","#0066CC","grey"))
配色网站 https://blog.csdn.net/u014566586/article/details/83864186 十六进制配色 https://www.jianshu.com/p/ee1f95db90fe ggplot默认配色提取方式 library(scales) show_col(hue_pal()(11)) https://zhuanlan.zhihu.com/p/596100293 ggsci配色 点状图连线 固定点的顺序scale_x_discrete(limits=c()) 曲线平滑geom_xspline ggplot(ab,aes(x = a,y = b,group = 1)) + geom_point(size=3)+scale_x_discrete(limits=c())+geom_xspline(spline_shape = -0.5)+theme_classic() 热图直接输出标准化后表格的脚本 /NGS/ngs/pipline_v1/med_ref/bin/cluster_heat.R 气泡图 1.气泡从小到大：改输出文件，让输入文件按count顺序 2.气泡颜色形状
p <- p + geom_point() +
scale_colour_gradientn(colours=rainbow(4),guide="colourbar") + /颜色
expand_limits(color=seq(0,1,by=0.25)) +
theme(axis.text=element_text(color="black",size=10))