复现Nature正刊图，换数据即可用！

本次使用R语言复现一下Nature中的1张图！

R绘制正刊图

关闭了网格线，添加了文本注释和点之间的箭头连线。

✅读入测试数据!

✅关键代码，

# 绘图
ggplot(plot_data, aes(log2FoldChange, -log10(padj), fill = color, label = plot_label)) +
  geom_point(alpha = 1, size = 4, pch = 21) +
  scale_fill_identity() +
# 添加FC阈值线
  geom_vline(xintercept = c(-lfc, lfc), linetype = 2) +
# 添加P=0.05横线
  geom_hline(yintercept = -log10(pval), linetype = 2) +
  geom_label_repel(
    alpha = 1,
    family = "Helvetica",
    aes(color = label_color, 
        fill = "white", 
        label.size = label_box_size),  # 外框
    box.padding = 0.5,
    segment.alpha = 0.8,
    label.r = unit(0.5, "lines"),
    face = "italic",
    show.legend = FALSE,
# 设置箭头连线
    arrow = arrow(length = unit(0.0075, "npc"), 
                  type = "closed") 
  )

该图为标准的火山图（Volcano plot），如何看图，不再赘述，这里摘取之前文章的详细介绍👉复现Nature正刊上3张图，换数据即可用！

✅该图用于快速筛选两组数据之间显著差异的基因/蛋白/代谢物等：

• FC：Fold Change，FC，代表两组数据某个变量的差异倍数，在上图中表示Astro BioID2和Neuro BioID2两种细胞中不同蛋白质的丰度倍数。实际使用时常用log2Fold Change，log2FC代替FC，原因如下表：

• 图中每个点：代表两组数据某个变量的差异倍数取log2，例如，上图中，每个点代表一种蛋白在Astro BioID2和Neuro BioID2两种细胞中的丰度相除并取log2，即log2(Astro BioID2/Neuro BioID2 FC) ；
• P：代表两组数据之间的变量差异是否统计学显著，一般认为P<0.05或者P<0.01为显著（如图中的水平虚线）；有时候也会使用BH或者FDR方法校正的P值；
• FC阈值：科研中FC常取2、1.5，此时对应的log2FC为1和0.6，典型的火山图还会添加两条FC线，例如一张经典的火山图，

• 上调（up）变量筛选：火山图通常以 log2FC≥1（即FC ≥ 2），以及P<0.05来筛选上调（up）变量，即下图的绿色点；
• 下调（down）变量筛选：火山图通常以 log2FC≤ -1（即 ≤ 0.5）以及P<0.05来筛选下调（down）变量，即下图的紫色点；

后续研究重点关注这些上调（up）变量和下调（down）变量。

✅本期值得学习的R可视化知识点：

• 🔸关键数据点添加注释文字，

geom_label_repel(
    alpha = 1,
    family = "Helvetica",
    aes(color = label_color, 
        fill = "white", 
        label.size = label_box_size),  # 外框
    box.padding = 0.5,
    segment.alpha = 0.8,
    label.r = unit(0.5, "lines"),
    face = "italic",
    show.legend = FALSE,
# 设置箭头连线
    arrow = arrow(length = unit(0.0075, "npc"), 
                  type = "closed") 

这样做，可极大提高图的可读性。

• 🔸添加辅助垂直或者水平线，

# 添加FC阈值线
  geom_vline(xintercept = c(-lfc, lfc), linetype = 2) +
# 添加P=0.05横线
  geom_hline(yintercept = -log10(pval), linetype = 2) 

三条线可以将图划分为多个区域，可辅助快速get到上调（up）变量和下调（down）变量。

本期结束！

（收费，备注：299）

近期推文即将加入《👉保姆级R可视化教程》，28个章节，11w字，数百张图，旨在引导如何系统学习R语言可视化，部分展示如下：

（加入学习，收费，备注：299）