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除了之前說過的三種常見單細胞基因可視化方法外，還有一種最常用的就是直接在UMAP或者TSNE降維圖上顯示表達某基因的細胞，這種方式更加直觀，但是只能顯示一個基因，一般用于標記重要的基因。

1、降維可視化

降維可視化一般用Dimplot函數，如果使用的是UMAP方法，可以直接使用UMAPPlot函數，但是感覺效果不好或者很混亂，可以考慮使用PCAPlot函數。可以看到，聚類效果不錯，PCA不同細胞群還是分開了。

plot1 <- UMAPPlot(scedata, label = T, pt.size = 1) plot2 <- PCAPlot(scedata, label = T, pt.size = 1) library(cowplot) plot_grid(plot1,plot2)

2、配色及修飾

Seurat包的函數作圖都有默認配色，但小編一直覺得不好看，其實看很多文章發現他們的色彩搭配很好。這里簡單介紹兩組辦法。第一種使用ggsci包，自動搭配。第二種則是從文章獲取顏色，自己修飾即可。

plot3 <- DimPlot(scedata, label = T, pt.size = 1)+NoLegend()+labs(x = "UMAP1", y = "UMAP2",title = "Celltype") +theme(panel.border = element_rect(fill=NA,color="black", size=1, linetype="solid"),axis.text.y = element_blank(),axis.ticks.y = element_blank(),axis.text.x = element_blank(),axis.ticks.x = element_blank())library(ggsci) library(ggplot2) #nature版本 plot4 = plot3 + scale_color_npg() #science版本 plot5 = plot3 +scale_color_aaas() plot_grid(plot4,plot5)

再看下其他文章中使用過的配色，雖然差不多，但是感覺好多了。

library(paletteer) pal <- paletteer_d("ggsci::nrc_npg")[c(1,3,4,9,5)] plot6 <- DimPlot(scedata, label = T, pt.size = 1,cols = pal)+NoLegend()+labs(x = "UMAP1", y = "UMAP2",title = "Celltype") +theme(panel.border = element_rect(fill=NA,color="black", size=1, linetype="solid"),axis.text.y = element_blank(),axis.ticks.y = element_blank(),axis.text.x = element_blank(),axis.ticks.x = element_blank())library(RColorBrewer) cell_type_cols <- c(brewer.pal(9, "Set1"), "#FF34B3","#BC8F8F","#20B2AA","#00F5FF","#FFA500","#ADFF2F","#FF6A6A","#7FFFD4", "#AB82FF","#90EE90","#00CD00","#008B8B","#6495ED","#FFC1C1","#CD5C5C","#8B008B","#FF3030", "#7CFC00") plot7 <- DimPlot(scedata, label = T, pt.size = 1,cols = cell_type_cols)+NoLegend()+labs(x = "UMAP1", y = "UMAP2",title = "Celltype") +theme(panel.border = element_rect(fill=NA,color="black", size=1, linetype="solid"),axis.text.y = element_blank(),axis.ticks.y = element_blank(),axis.text.x = element_blank(),axis.ticks.x = element_blank()) plot_grid(plot6,plot7)

3、基因可視化

單個基因的可視化使用FeaturePlot函數，用ggplot2修飾即可。

color <- c('lightgrey', 'blue','seagreen2')#設置顏色 plot8 <- FeaturePlot(scedata, features = 'ACKR1',cols = color, pt.size = 1)+ theme(panel.border = element_rect(fill=NA,color="black", size=1, linetype="solid"))#加邊框 cols = c("gray", "coral2") plot9 <- FeaturePlot(scedata, features = 'ACKR1',cols = cols, pt.size = 1)+ theme(panel.border = element_rect(fill=NA,color="black", size=1, linetype="solid"))#加邊框 plot_grid(plot8,plot9)

4、把細胞群圈起來

此外，有人問道，很多文章中用虛線框起來細胞群是如何做到的，之前我也嘗試過用畫PCA置信橢圓的辦法，但是效果不理想，最好的方法就是導入PPT或者AI，自己動手添加。

好了，這就是今天的分享了，只是冰山一角，還有其他更多的方式，可以參考其他文獻，找到適合自己的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的单细胞基因可视化之UMAP图修饰的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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