复现Naute子刊图，换数据即可使用！

本次使用R语言复现Nature Communications上的1张组合图，这张图兼具颜值+节约版面！

✅读入测试数据!

✅关键代码，

# 关键代码
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(cowplot)

# --- 外圈图 ---
p_outer <- ggplot(data_aug, aes(x=factor(id), y=average, fill=w)) +
  geom_bar(stat="identity", width=0.8, show.legend=FALSE, alpha=1) +
  coord_polar(start=0) +
  geom_path(data=circle_df, aes(x=angle*(n_groups)/(2*pi), y=y),  color="black", size=0.2, inherit.aes=FALSE) +
  theme(
    plot.background=element_rect(fill="white",color=NA)
  ) +
  geom_text(aes(label=label, y=average/2 + 1500),
            angle=data_aug$angle, hjust=data_aug$hjust,
            size=3.5, color="black") +
  geom_text(aes(label=value_label, y=average/2),
            angle=data_aug$angle, hjust=0.5,
            size=3.5, color="black")

# --- 内圈图 (分组柱 + 折线) ---
p_inner <- ggplot(data_summary, aes(x=w, y=mean_val, fill=w)) +
  geom_bar(stat="identity", width=0.6, alpha=1) +
  geom_point(data=data, aes(x=w, y=average), position=position_jitter(width=0.1), size=0.8) +
  geom_curve(aes(x = 1, xend = 1.5, y = 7500, yend = 4000),
             curvature = 0.2, color = "darkgreen", size = 2, alpha = 0.2) +
  geom_curve(aes(x = 1.5, xend = 2.5, y = 4000, yend = 5000),
             curvature = -0.1, color = "darkgreen", size = 2, alpha = 0.2) +
  geom_segment(aes(x = 2.5, xend = 3, y = 5000, yend = 2000),
               color = "darkgreen", size = 2, alpha = 0.2,
               arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.3, "cm"))) +
  geom_errorbar(
    aes(ymin=mean_val - sd_val, ymax=mean_val + sd_val),
    width=0.4, color="black", size=0.4
  ) 

# --- 拼图  ---
final_plot <- ggdraw() +
  draw_plot(p_outer) +
  draw_plot(p_inner, x=0.35, y=0.35, width=0.25, height=0.25)

print(final_plot)

✅该图中，

• 外圈是一个三组环状barplot，展示各时间点（1、4、8 week）各器官（"brain", "heart", "lung", "kidney", "spleen"等10种）中检测到的蛋白质总数量。
• 中间柱状图显示各时间点，各器官中检测到的蛋白质平均数量，同时展示erroebar（数据为平均值 ± 标准差）。
• 中间散点图显示各时间点，各器官中检测到的蛋白质数量，与外圈数据一致。
• 中间折现图显示各时间点，各器官中检测到的蛋白质数量的走势。

✅值得学习的R可视化知识点：

• 🔸极坐标转换方法，

ggplot(data_aug, aes(x=factor(id), y=average, fill=w)) +
  geom_bar(stat="identity", width=0.8, show.legend=FALSE, alpha=1) +
  coord_polar(start=0)

coord_polar(start=0)对水平barplot进行极坐标转换，转换成圆形barplot，

• 🔸文本添加，

# 添加文字
geom_text(aes(label=label, y=average/2 + 1500),
            angle=data_aug$angle, hjust=data_aug$hjust,
            size=3.5, color="black") +
# 添加数值
geom_text(aes(label=value_label, y=average/2),
            angle=data_aug$angle, hjust=0.5,
            size=3.5, color="black")

• 🔸geom_path添加弧线，ggplot2 geom_path的核心功能是根据数据的原始顺序连接各个数据点，形成连续的路径，

# 添加完整的黑色圆圈
  geom_path(data=circle_df, aes(x=angle*(n_groups)/(2*pi), y=y),  color="black", size=0.2, inherit.aes=FALSE)

• 🔸errorbar添加，

  geom_errorbar(
    aes(ymin=mean_val - sd_val, ymax=mean_val + sd_val),
    width=0.4, color="black", size=0.4
  ) 

• 🔸趋势线添加，

# 第一段
geom_curve(aes(x = 1, xend = 1.5, y = 7500, yend = 4000),
             curvature = 0.2, color = "darkgreen", size = 2, alpha = 0.2) +
# 第二段
geom_curve(aes(x = 1.5, xend = 2.5, y = 4000, yend = 5000),
             curvature = -0.1, color = "darkgreen", size = 2, alpha = 0.2) +
# 第三段
geom_segment(aes(x = 2.5, xend = 3, y = 5000, yend = 2000),
               color = "darkgreen", size = 2, alpha = 0.2,
               arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.3, "cm")))

前两段通过geom_curve添加曲线，第三段通过geom_segment添加箭头线。二者使用方法类似，传入起始和终止xy坐标即可。

• 🔸cowplot拼图，

# --- 拼图  ---
final_plot <- ggdraw() +
  draw_plot(p_outer) +
  draw_plot(p_inner, x=0.35, y=0.35, width=0.25, height=0.25)

print(final_plot)

将内圈图通过cowplot拼图嵌入外圈环状barplot中，

本期结束！

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