这图怎么画| 批量小提琴图+箱线图+散点+差异分析

本文主要是介绍这图怎么画| 批量小提琴图+箱线图+散点+差异分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

cover

写在前面

【这图怎么画】系列的图都来自VIP群里同学的提问。推文只是对图片的复现，不代表作者对图片展现形式的认同。欢迎同学们在群里分析有意思的图片。

本期图片

❝
「Title：」Typing characteristics of metabolism-related genes in osteoporosis

「Journal：」Front. Pharmacol.

「Doi：」https://doi.org/10.1016/j.eja.2022.126692
❞

读图

❝
The expression difference box plot represents the difference in expression levels of GPR31, GATM, DDB2, ARMCX1, RPS6, BTBD3, ADAMTSL4, COQ6, B3GNT2, and CD9 genes among the three isoforms.
❞

没有什么特殊。之前画过的箱线图：

跟着 Cell 学作图 | 3.箱线图+散点+差异显著性检验
跟着Nat Commun学作图 | 1.批量箱线图+散点+差异分析
跟着Nat Commun学作图 | 4.配对箱线图+差异分析
R实战 | 对称云雨图 + 箱线图 + 配对散点 + 误差棒图 +均值连线
跟着Nature学作图 | 质控箱线图
跟着 Cell 学作图 | 箱线图+散点(组间+组内差异分析)

复现结果

row1

all

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绘图

# loda data ana preprocess
mRNA <- read.csv("All_mRNA_FPKM.csv",header=T,row.names=1)
#log2
bar_mat <- t(log2(mRNA+1))
# group info
anno <- read.csv("sample_index.csv",header=T,row.names=1)
anno$type2 <- anno$Type
anno <- anno[rownames(bar_mat),]
bar_mat <- bar_mat[rownames(anno),]
bar_mat<- as.data.frame(bar_mat)
bar_mat$sam <- anno$Type## plot
library(RColorBrewer)
library(ggpubr)
library(ggplot2)
bar_mat$sam<-factor(bar_mat$sam,levels=c("C1","C2","C3","C4"))
# comparisons
my_comparisons <- list(c("C1", "C2"),c("C1", "C3"),c("C1", "C4"))# gene list
gc <- head( colnames(bar_mat), -1)
#开始批量绘制
plist<-list()
for (i in 1:length(gc)){bar_tmp<-bar_mat[,c(gc[i],"sam")]colnames(bar_tmp)<-c("Expression","sam")pb1<- ggplot(data = bar_tmp,aes(x = sam, y = Expression , fill = sam))+ scale_fill_manual(values = mycol[c(7,5,3,1)]) +geom_violin(alpha = 0.4, position = position_dodge(width = .75), size = 0.8, color="black") +geom_boxplot(notch = TRUE, outlier.size = -1, color="black", lwd=0.8, alpha = 0.7) +geom_point(shape = 21, size=2, position = position_jitterdodge(), color="black", alpha = 1) +theme_bw() + ylab("Log12(FPKM+1)") +xlab(gc[i]) +theme(axis.text.x = element_text(size = 12, color = "black"),axis.ticks = element_line(size=0.2, color="black"),axis.ticks.length = unit(0.2, "cm"),legend.position = "none",panel.background = element_blank(),panel.grid = element_blank(),axis.title = element_text(size = 12),axis.text = element_text(size = 12)) +stat_compare_means(method="t.test",hide.ns = F,comparisons =my_comparisons,label="p.signif")plist[[i]]<-pb1
} # cowplot
library(cowplot)
p <- plot_grid(plotlist = plist, ncol = 5)
## save
ggsave("boxplot1208.pdf",width = 14,height = 20)