R语言ggplot2画柱形图展示GO富集分析结果—给坐标轴文本添加框线

用户7010445

发布于 2023-09-25 10:51:00

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发布于 2023-09-25 10:51:00

image.png

有朋友问到这个GO富集分析的柱形图坐标轴文本的框线是怎么实现的。我目前的思路是用geom_text()函数添加文本代替原来的坐标轴文本，然后用geom_rect()函数添加矩形框线。（这个框线是一个平行四边形，geom_rect()函数画的是矩形，如果要画平行四边形可以借助geom_polygon()这个函数实现，但是平行四边形四个顶点的的坐标不太好确定）整体试下来虽然能够实现，但稍显麻烦，暂时想不到比较方便的办法。目前看来还是先出图，然后借助其他修图工具来添加框线可能会相对简单一些。

今天的推文介绍一下自己尝试的代码，如果目的是学习ggplot2可以尝试一下，如果目的是着急要出图结果，还是建议不添加框线，然后借助其他编辑图的工具去添加框线。

首先是部分示例数据集截图

image.png

这里的Term和Category,不一定是真实的，因为这个是我自己随便写的

读取数据

library(tidyverse)
library(readxl)

dat<-read_excel("data/20230318/Source_Data.Figure5/5e/Fig5e.HOT.genes.GO01.xlsx")
dat

给数据分组排序

dat %>% 
  mutate(Term=str_replace(Term,pattern = "GO:[0-9]+~","")) %>%
  mutate(Category=factor(Category,levels = c('BP','CC',"MF"))) %>% 
  arrange(Category,desc(Count)) %>% 
  mutate(Term=factor(Term,levels = Term))-> new.dat

做图代码

ggplot()+
  geom_col(data=new.dat,aes(x=Term,y=Count,fill=Category),
           show.legend = FALSE)+
  geom_text(data=new.dat,aes(x=Term,y=0,label=Term,color=Category),
            angle=60,hjust=1,vjust=0.5)+
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0)),
                     breaks = c(0,20,40,60),
                     position = "right")+
  scale_x_discrete(expand = expansion(mult = c(0.0,0)))+
  scale_fill_manual(values = c("#3ba889","#4593c3","#f18e0c"))+
  scale_color_manual(values = c("#3ba889","#4593c3","#f18e0c"))+
  geom_polygon(data=data.frame(x=c(0.6,4.4,-2,-5.8),y=c(0,0,-100,-100)),
               aes(x=x,y=y),
               fill="transparent",
               color="#3ba889")+
  geom_polygon(data=data.frame(x=c(0.6,4.4+1,-2+1,-5.8)+4,y=c(0,0,-100,-100)),
               aes(x=x,y=y),color="#4593c3",
               fill="transparent")+
  geom_polygon(data=data.frame(x=c(0.6,4.4+1,-2+1,-5.8)+4+5,y=c(0,0,-100,-100)),
               aes(x=x,y=y),color="#f18e0c",
               fill="transparent")+
  theme_bw()+
  theme(legend.position = "none",
        panel.border = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        axis.line.y = element_line(),
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks.x = element_blank(),
        axis.title.x = element_blank(),
        axis.title.y = element_text(hjust=0.2))+
  guides(y=guide_axis_truncated(trunc_lower = 0))+
  annotate(geom = "text",x=-3.5,y=-100,label="Biological Process",vjust=-1)+
  annotate(geom = "text",x=-3.5+4+0.5,y=-100,label="Cellular Component",vjust=-1)+
  annotate(geom = "text",x=-3.5+4+5+0.5,y=-100,label="Molecular Function",vjust=-1)