跟着 Cell 学作图 | 2.柱状图+误差棒+散点

“实践是检验真理的唯一标准。”

“复现是学习R语言的最好办法。”

DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032

这篇2020年发表在cell上关于新冠的组学文章里面有大量的生信内容。今天带大家复现其中的一个Supplemental Figure：带散点的柱状图。

本文代码及示例数据领取：后台回复“20210414”

这图怎么说呢挺普通的。但是复现过程还是有值得学习的东西的。

数据格式

• 表一用于制作散点图

• 表二用于制作柱状图。(对表一进行统计)

注：以上数据纯属虚构，无实际意义！

思路

柱状图+显著性检验+误差棒+散点

绘制

---
title: "barplot"
author: "MZBJ"
date: "2020/4/14"
---
# 导入所需的包
library(ggplot2)
library(ggsignif)
library(ggpubr)
setwd("F:/HJH/mzbj/cell") 
# 导入数据
plot_data1 <- read.csv(file = "NPT_sod.csv")
plot_data2 <- read.csv(file = "NPT.csv")
#-----------------------
p<- ggplot()+ 
  geom_bar(data=plot_data1,mapping=aes(x=group,y=mean), #柱状图
           fill = "white",
           size = 1.5,
           color = c("#1E90FF","gold","red"),
           position="dodge", # 柱状图格式
           stat="identity", # 数据格式
           width = 0.6)+  # 柱状图尺寸
  geom_jitter(data=plot_data2, #散点
              mapping=aes(x=group,y=Retive_Abundance,fill = group,colour = group,shape = group),
              size = 2,
              height = 0.05,#散点纵向抖动
          
              width = 0.1)+ #散点横向抖动
  scale_color_manual(values = c("#1E90FF","gold","red"))+ #散点颜色
  geom_signif(data=plot_data2,mapping=aes(x=group,y=Retive_Abundance), # 不同组别的显著性
              comparisons = list(c("N", "P"), # 哪些组进行比较
                                 c("N", "T"),
                                 c("P", "T")),
              annotation=c("**"), # 显著性差异做标记
              map_signif_level=T, # T为显著性，F为p value
              tip_length=c(0,0,0,0,0,0), # 修改显著性线两端的长短
              y_position = c(46,54,49), # 设置显著性线的位置高度
              size=1, # 修改线的粗细
              textsize = 7, # 修改*标记的大小
              test = "t.test")+ # 检验的类型
  geom_errorbar(data=plot_data1,mapping=aes(x = group,ymin = mean-sd, ymax = mean+sd), # 误差线添加
                width = 0.3, #误差线的宽度
                color = c("#1E90FF","gold","red"), #颜色
                size=0.8)+ #粗细
  scale_y_continuous(limits =c(0, 60) ,expand = c(0,0))+ # y轴的范围
  theme_classic(  # 主题设置，这个是无线条主题
    base_line_size = 1 # 坐标轴的粗细
  )+
  labs(title="White blood cell(WBC)",x="",y="Retive_Abundance")+ # 添加标题，x轴，y轴内容
  theme(plot.title = element_text(size = 15,
                                  colour = "black",
                                  hjust = 0.5),
        axis.title.y = element_text(size = 15, 
                                    # family = "myFont", 
                                    color = "black",
                                    face = "bold", 
                                    vjust = 1.9, 
                                    hjust = 0.5, 
                                    angle = 90),
        legend.title = element_text(color="black", # 修改图例的标题
                                    size=15, 
                                    face="bold"),
        legend.text = element_text(color="black", # 设置图例标签文字
                                   size = 10, 
                                   face = "bold"),
        axis.text.x = element_text(size = 13,  # 修改X轴上字体大小，
                                   color = "black", # 颜色
                                   face = "bold", #  face取值：plain普通，bold加粗，italic斜体，bold.italic斜体加粗
                                   vjust = 0.5, # 位置
                                   hjust = 0.5, 
                                   angle = 0), #角度
        axis.text.y = element_text(size = 13,  
                                   color = "black",
                                   face = "bold", 
                                   vjust = 0.5, 
                                   hjust = 0.5, 
                                   angle = 0) 
  ) 
p

大功告成！

往期内容：

跟着CELL学作图|1.火山图