再更新10个章节，《保姆级R可视化教程4.0》来了！

pythonic生物人2026年03月06日约 4 分钟

更新后，《保姆级R可视化教程4.0》共计59个章节。

本次更新10个章节，通过复现Nature、Science、Nature Microbiology、nature communications等10篇顶级期刊中的多张图表，进一步掌握R可视化这个小技能！

部分内容，

3层Sankey Diagram

......
ggplot(
  df_alluvial,
  aes(
    x        = layers,        # 横轴：层级
    stratum  = regions,       # 节点类别
    alluvium = alluvium,      # 流向 ID
    y        = value,         # 流量大小
    fill     = regions,       # 按类别填充颜色
    label    = regions        # 节点标签
  )
) +
# 设置层级顺序与间距
  scale_x_discrete(
    limits = c("layer1", "layer2", "layer3"),
    labels = c("Layer 1", "Layer 2", "Layer 3"),
    expand = c(0.1, 0)
  ) +
# 绘制流向
  geom_flow(
    width = 1/4,
    alpha = 0.6
  ) +

......

用于可视化不同节点间流动关系的图表，通过宽度不一的流动带直观表示数量大小，展示从一个状态到另一个状态的转移或分布过程。其特点是起始流量与结束流量相等，主支和分支的宽度总和保持平衡，体现能量守恒。流动带的宽度按比例反映分支流量占比，不同节点的宽度则对应特定状态下的流量规模，类似于能量守恒定律。

极坐标堆叠柱状图

......
# 堆叠柱状图
  geom_rect(data = data_final,
            aes(xmin = id - 0.4, xmax = id + 0.4, 
                ymin = base, ymax = height, fill = VLM_Category),
            color = "black", size = 0.2, alpha = 1) +  # 添加黑色边框，增加透明度
# 数值标签
  geom_text(data = label_data,
            aes(x = id, y = mid_height, label = label_value),
            size = 2, color = "black",  vjust = 0.5) +
# 样本名称标签 - 移动到柱子正上方，保持角度计算
  geom_text(data = sample_label_data,

......

一张全球主要河流三角洲的垂直地面运动（VLM）分布极坐标堆叠柱状图。展示40个全球主要河流三角洲（如亚马逊河、长江、尼罗河等）在4个不同VLM速率区间内的面积百分比分布：

外层标签，40个具体的河流三角洲
内层标签，5个洲（NA-北美洲、SA-南美洲、Europe-欧洲、Africa-非洲、Asia-亚洲）
颜色，4个VLM速率类别

分面图+分组图+Spearman秩相关系数+假设检验的p值

......
      legend.position = "none",
      panel.border = element_rect(color = "gray70", fill = NA, size = 0.8),
      plot.title = element_text(size = 16, face = "bold", hjust = -0.05)
    ) +
    coord_cartesian(clip = "off")

return(p)
}

# 创建两个图形
figa <- create_plot("EDF5a", "a")
figb <- create_plot("EDF5b", "b")

# 使用patchwork的design参数精确控制布局
# 定义布局设计：A代表figa，B代表figb，#代表空白
layout_design <- "
AAAAA
BBBB#
"

# 应用自定义布局
combined_plot <- figa + figb + 
  plot_layout(design = layout_design, heights = c(1, 1))

# 显示组合图形
print(combined_plot)

每个子图中添加分组散点图（Control为绿色、SCZ为红色）；
每个子图添加整体数据（All）的趋势线+置信区间（灰色阴影）；
每个子图添加统计结果标签Spearman秩相关系数（ρ）、假设检验的p值（p），每组标签按分组设置颜色（All组标签为灰色，Control组标签为绿色、SCZ组标签为红色）；

分面图+分组图+Wilcoxon秩和检验p值

......
# 添加统计显著性标注
  stat_pvalue_manual(
    statistical_test, 
    hide.ns = FALSE,
    label = "p.adj.short"
  ) +
# 设置坐标轴标签
  labs(
    x = "RCB class",
    y = "Predictor score"
  ) +
# 应用自定义颜色
  create_custom_fill_scale() +
# 修改x轴刻度标签
  scale_x_discrete(
    breaks = c("pCR", "RCB-I", "RCB-II", "RCB-III"),
    labels = c("pCR", "I", "II", "III")
  ) +
# 移除图例
  guides(fill = "none") +
# 设置主题
  theme_bw(base_size = 16) +

......

箱线图显示了六个模型在训练集（training，第一行，n = 147例）和验证集（validation，第二行，n = 75例）中，跨越不同RCB类别所获得的预测因子评分的分布情况。
箱体部分表示四分位距，其中的中线为中位数，须线延伸至箱体外部最大为四分位距1.5倍的范围，异常值以圆点表示。P值为双侧检验结果，并经过FDR校正的Wilcoxon秩和检验得到。

分组图+半小提琴图+箱线图+抖动散点图

.......
# 半小提琴图层
  geom_flat_violin(
    adjust = 1.5, 
    trim = TRUE, 
    alpha = 0.5, 
    size = 0.3, 
    position = position_nudge(x = 0.2, y = 0)
  ) +
# 散点图层（抖动处理）
  geom_point(
    alpha = 0.2, 
    show.legend = FALSE, 
    size = 1.5, 
    shape = 20,
.......