寫在前面

有些事情做了很痛苦，但是不做更難受。比如今天談到的這件事情，我花了一天加一個晚上時間才寫了一個這個功能：Science組合圖表的實現。這部分一共寫了三個函數，一個門特爾檢驗，一個ggplot版本的相關熱圖繪制，還有連線圖形繪制。為什么我花費了這么多時間呢？一方面這個功能的實現要想做的靈活點，就必須有一個ggplot版本的相關熱圖輪子，公開的輪子不好用，所以我自己造了一個，功能很基礎哈，只是一個雛形，但是可以作為后面組合圖表的輪子。這幾個獨立的函數也很有用，但是不細化了。

早在之前我們就推送過science組合圖表的推文了，我們做的也是比較早的，ggplot版本的，例如；

• 終于你也可以做這張圖了；

• science 級別的組合圖表函數升級了；

• science組合圖表第二次重大升級了；

• 最終版本Science級組合圖表繪制；

• Science這張驚艷圖表終于完成了：最終穩定版本；

最后最好用的出現了，雖然在分析微生物數據上還有點小瑕疵，但是已經非常舒服了，但是這個包已經被作者刪除，厚哥表示不會在公開這個包。半年來大家的需求似乎不斷，本來從第四個版本以來我放棄了這個圖形的開發，因為開發的沒有厚哥的好，所以就擱置了一年，到如今，我只能撿起來繼續做一些工作，盡量讓這個功能好用點。還有就是任何問題的解決方案都不應該只有一個，太容易就斷掉了，所以增加一種問題的解決方法，雖然不一定是最好的，也是有必要的。我也沒有參考厚哥之前的代碼，自己實現，達到一個功能也是挺有意思的，就是浪費了好多時間，代碼也不夠成熟，慢慢提升吧，實用性后再優化。

MatCorPlot函數參數解釋

• env.dat = env1 其他指標表格，參見要求

• tabOTU = tabOTU1 otu表格，list文件，最多三個。

• distance = “bray”群落距離計算方法，這里就兩種 bray和jcd。

• method = “metal” 門特爾檢驗方法， 這里兩種，另外一種是偏門特爾檢驗。

• x = F 是否設置x軸標簽。

• y = F 是否設置y軸標簽

• diag = T 是否設置對角線標簽。

• sig = TRUE 是否僅僅展示顯著的色塊

• siglabel = FALSE 顯著色標是否標記星號

• shownum = TRUE 是否展示相關值

• numpoint = 色塊point類型，默認22號方塊，直接使用pch編號即可更換。注意必須更換具有fill屬性的編號。

• numsymbol = 27 這是symbol，擴展了ggplot中point類型，如果要使用，則需要另外安裝R包ggsymbol。需要github安裝

• numpoint2 這部分只可以使用ggplot中的pch點形狀，默認21號點，控制link部分點形狀。

• lacx = “left” 相關熱圖展示方向，x軸，可選“right”

• lacy = “bottom” 相關熱圖展示方向，y軸,可選“top”

• range = 0.5 連線整體粗細變化，值越大變化越大。

• p.thur = 0.3 顯著性閾值

• onlysig = F 是否只展示顯著性的連線。

實戰

注意這個功能為2020年11月29號加入，之前安裝的沒有這個功能。

devtools:: install_github("taowenmicro/ggClusterNet")

需要R包和數據(內置)

library(phyloseq)
library(ggClusterNet)
library(tidyverse)
data(ps)
ps1 = filter_taxa(ps, function(x) sum(x ) > 200 , TRUE);ps1## phyloseq-class experiment-level object
## otu_table OTU Table: [ 442 taxa and 18 samples ]
## sample_data Sample Data: [ 18 samples by 10 sample variables ]
## tax_table Taxonomy Table: [ 442 taxa by 7 taxonomic ranks ]
## phy_tree Phylogenetic Tree: [ 442 tips and 441 internal nodes ]otu = as.data.frame(t(vegan_otu(ps1)))
mapping = as.data.frame( sample_data(ps1))
data(env1)

關于微生物組數據的要求：要求很簡單，將otu表格作為list對象即可，就像下這樣，多個optu表格自然都添加進去list對象即可。

其他指標數據要求：一張數據框，行名是樣本，列名字是指標。

tabOTU1 = list(otu1 = otu)
data(env1)

默認參數會會給出一套解決方案，當然可以換

# ?MatCorPlot
p0 p0

numpoint2改變link部分點形,并標記顯著性，去除不顯著的元素，標記顯著的R值。

p1 env.dat = env1,
tabOTU = tabOTU1,
numpoint2 = 22,
sig = F,
lacx = "right

總結

以上是生活随笔為你收集整理的science图表_Science：组合图表绘制的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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