复现Nature子刊图，换数据即可用！

本次使用R语言复现Nature Communications上的3张图

✅读入测试数据!

✅关键代码，

# 主绘图函数
plot_figure <- function(fig_id, legend_title) {
  df <- data_merged %>% filter(Figure == fig_id)

# 计算每组最大值用于放置p值
  max_y_df <- df %>%
    group_by(Gene, Group) %>%
    summarise(max_y = max(Value, na.rm = TRUE) + 5, .groups = "drop")

# 合并最大值
  df <- left_join(df, max_y_df, by = c("Gene", "Group"))

  ggplot(df, aes(x = Gene, y = Value, fill = Group)) +
# 添加bar
    geom_bar(
      stat = "summary", fun = mean,
      position = position_dodge(width = 0.7), width = 0.7, color = "black", # 添加黑色边框
    ) +

# 添加bar上方的errorbar
    geom_errorbar(
      stat = "summary", fun.data = mean_se,
      position = position_dodge(0.8), width = 0.2
    ) +
# 添加bar上方的抖动散点图
    geom_jitter(
      position = position_jitterdodge(dodge.width = 0.8), stroke = 0.5,
      size = 2.0, alpha = 0.8, color = "black", shape = 21,
      show.legend = FALSE# 图例中只展示bar、不展示jitter散点
    ) +
# 添加bar的样本数，n=。。。。。。
    geom_text(aes(label = paste0("n=", n), y = 5),
      position = position_dodge(0.7),
      angle = 90, size = 3, hjust = 0, vjust = 0.5, color = "black"
    ) +
# 添加bar上方的p值
    geom_text(
      aes(label = ifelse(Group == "shRNA-1", pval_1, pval_2), y = max_y * 1.1),
      position = position_dodge(0.7),
      size = 2.4, vjust = -0.2, hjust = 0.5, color = "black",
      angle = 90
    ) +

# 添加水平虚线辅助线
    geom_hline(yintercept = 100, linetype = "dashed", color = "gray40")

✅值得学习的R可视化知识点：

• 🔸errorbar添加，

# 添加bar上方的errorbar
    geom_errorbar(
      stat = "summary", fun.data = mean_se,
      position = position_dodge(0.8), width = 0.2
    ) 

效果见圆圈中，

• 🔸文本text添加，

# 添加bar的样本数，n=。。。。。。
    geom_text(aes(label = paste0("n=", n), y = 5),
      position = position_dodge(0.7),
      angle = 90, size = 3, hjust = 0, vjust = 0.5, color = "black"
    ) +
# 添加bar上方的p值
    geom_text(
      aes(label = ifelse(Group == "shRNA-1", pval_1, pval_2), y = max_y * 1.1),
      position = position_dodge(0.7),
      size = 2.4, vjust = -0.2, hjust = 0.5, color = "black",
      angle = 90
    ) 

• 🔸多子图拼接，

plot_grid(
  plot_2b, plot_2c, plot_2d,
  labels = c("b", "c", "d"), # 每个子图左上角的标签文字
  label_size = 14, # 标签字体大小
  label_fontface = "bold", # 标签字体加粗
  label_x = 0, # 标签在子图中的水平位置(0=最左, 1=最右)
  label_y = 1, # 标签在子图中的垂直位置(0=最下, 1=最上)
  hjust = -0.2, # 标签相对 label_x 的水平偏移(负值向左)
  vjust = 1.2, # 标签相对 label_y 的垂直偏移(>1 往上)
  ncol = 1, # 布局为1列
  align = "v"# 垂直方向对齐
)

总之，该图是抖动散点图+ barplot的组合，可以学习p值添加、多子图拼接、文本text使用等，值得学习。

正文结束！

数据+详细代码👇

（备注：299）