跟着Nature Communications学作图：纹理柱状图+添加显著性标签！

📋文章目录

  • 复现图片
  • 设置工作路径和加载相关R包
  • 读取数据集
  • 数据可视化
    • 计算均值和标准差
    • 方差分析
    • 组间t-test
  • 图a可视化过程
  • 图b可视化过程
  • 合并图ab

   跟着「Nature Communications」学作图，今天主要通过复刻NC文章中的一张主图来巩固先前分享过的知识点，比如纹理柱状图、 添加显著性标签、拼图等，其中还会涉及数据处理的相关细节和具体过程。

复现图片

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
主要复现红框部分，右侧的cd图与框中的图是同类型的，只不过需要构建更多数据相对麻烦，所以选择以左侧红框图进行学习和展示。

设置工作路径和加载相关R包

rm(list = ls()) # 清空当前环境变量
setwd("C:/Users/Zz/Desktop/公众号 SES") # 设置工作路径
# 加载R包
library(ggplot2)
library(agricolae)
library(ggpattern)
library(ggpubr)

读取数据集

cData1 <- read.csv("cData1.csv", header = T, row.names = 1)
head(cData1)
#   Type   Deep ctValue ftValue Stripe_Angle
# 1   BT    Top      55      73          135
# 2   BT    Top      61      78          135
# 3   BT    Top      69      80          135
# 4   BT Center      35      50          135
# 5   BT Center      42      41          135
# 6   BT Center      43      57          135

数据包括以下指标：2个分类变量、2个数值变量、和1个整数变量。

数据可视化

在可视化前，我们需要先思考图中构成的元素，由哪些组成。

  • 计算每个分组或处理下的均值和标准差；
  • 进行组内的方差分析及多重比较；
  • 进行组间的t检验；

计算均值和标准差

cData1_mean <- cData1 %>% gather(key = "var_type", value = "value",3:4) %>% group_by(Type, Deep, var_type, Stripe_Angle) %>%  summarise(mean = mean(value),sd = sd(value))
cData1_mean  
# A tibble: 12 × 6
# Groups:   Type, Deep, var_type [12]
# Type  Deep   var_type Stripe_Angle  mean    sd
# <fct> <chr>  <chr>           <int> <dbl> <dbl>
# 1 BT    Bottom ctValue           135  47.7  1.53
# 2 BT    Bottom ftValue           135  48    1   
# 3 BT    Center ctValue           135  40    4.36
# 4 BT    Center ftValue           135  49.3  8.02
# 5 BT    Top    ctValue           135  61.7  7.02
# 6 BT    Top    ftValue           135  77    3.61
# 7 CK    Bottom ctValue           135  42    7.21
# 8 CK    Bottom ftValue           135  48    4.36
# 9 CK    Center ctValue           135  38.3  2.08
# 10 CK    Center ftValue           135  47.7  5.13
# 11 CK    Top    ctValue           135  46.7  7.57
# 12 CK    Top    ftValue           135  53.7 12.3

方差分析

# 方差分析
groups <- NULL
vl <- unique((cData1 %>% gather(key = "var_type", value = "value", 3:4) %>% unite("unique_col", c(Type, var_type), sep = "-"))$unique_col)
vlfor(i in 1:length(vl)){df <- cData1 %>% gather(key = "var_type", value = "value", 3:4) %>% unite("unique_col", c(Type, var_type), sep = "-") %>% filter(unique_col == vl[i])aov <- aov(value ~ Deep, df)lsd <- LSD.test(aov, "Deep", p.adj = "bonferroni") %>%.$groups %>% mutate(Deep = rownames(.),unique_col = vl[i]) %>%dplyr::select(-value) %>% as.data.frame()groups <- rbind(groups, lsd)
}
groups <- groups %>% separate(unique_col, c("Type", "var_type"))
groups
#         groups   Deep Type var_type
# Top          a    Top   BT  ctValue
# Bottom       b Bottom   BT  ctValue
# Center       b Center   BT  ctValue
# Top1         a    Top   CK  ctValue
# Bottom1      a Bottom   CK  ctValue
# Center1      a Center   CK  ctValue
# Top2         a    Top   BT  ftValue
# Center2      b Center   BT  ftValue
# Bottom2      b Bottom   BT  ftValue
# Top3         a    Top   CK  ftValue
# Bottom3      a Bottom   CK  ftValue
# Center3      a Center   CK  ftValue

使用aov函数和LSD.test函数实现方差分析及对应的多重比较，并提取显著性字母标签。

然后将多重比较的结果与原均值标准差的数据进行合并：

cData1_mean1 <- left_join(cData1_mean, groups, by = c("Deep", "Type", "var_type")) %>% arrange(var_type) %>% group_by(Type, var_type) %>% mutate(label_to_show = n_distinct(groups))
cData1_mean1
# A tibble: 12 × 8
# Groups:   Type, var_type [4]
# Type  Deep   var_type Stripe_Angle  mean    sd groups label_to_show
# <chr> <chr>  <chr>           <int> <dbl> <dbl> <chr>          <int>
# 1 BT    Bottom ctValue           135  47.7  1.53 b                  2
# 2 BT    Center ctValue           135  40    4.36 b                  2
# 3 BT    Top    ctValue           135  61.7  7.02 a                  2
# 4 CK    Bottom ctValue           135  42    7.21 a                  1
# 5 CK    Center ctValue           135  38.3  2.08 a                  1
# 6 CK    Top    ctValue           135  46.7  7.57 a                  1
# 7 BT    Bottom ftValue           135  48    1    b                  2
# 8 BT    Center ftValue           135  49.3  8.02 b                  2
# 9 BT    Top    ftValue           135  77    3.61 a                  2
# 10 CK    Bottom ftValue           135  48    4.36 a                  1
# 11 CK    Center ftValue           135  47.7  5.13 a                  1
# 12 CK    Top    ftValue           135  53.7 12.3  a                  1
  • 需要注意的是：这里添加了label_to_show一列，目的是为了后续再进行字母标签添加时可以识别没有显著性的结果。

组间t-test

cData1_summary <- cData1 %>%gather(key = "var_type", value = "value", 3:4) %>% # unite("unique_col", c(Type, Deep), sep = "-") %>% unique_colgroup_by(Deep, var_type) %>%summarize(p_value = round(t.test(value ~ Type)$p.value, 2)) %>%mutate(label = ifelse(p_value <= 0.001, "***",ifelse(p_value <= 0.01, "**", ifelse(p_value <= 0.05, "*", ifelse(p_value <= 0.1, "●", NA)))))
cData1_summary
# Deep   var_type p_value label
# <chr>  <chr>      <dbl> <chr>
# 1 Bottom ctValue     0.31 NA   
# 2 Bottom ftValue     1    NA   
# 3 Center ctValue     0.59 NA   
# 4 Center ftValue     0.78 NA   
# 5 Top    ctValue     0.07 ●    
# 6 Top    ftValue     0.07 ●

我们将计算出来的p值，并用* 或者 ●进行了赋值。然后合并相关结果：

cData1_summary1 <- left_join(cData1_mean1, cData1_summary, by = c("Deep", "var_type"))
cData1_summary1
# Type  Deep   var_type Stripe_Angle  mean    sd groups label_to_show p_value label
# <chr> <chr>  <chr>           <int> <dbl> <dbl> <chr>          <int>   <dbl> <chr>
# 1 BT    Bottom ctValue           135  47.7  1.53 b                  2    0.31 NA   
# 2 BT    Center ctValue           135  40    4.36 b                  2    0.59 NA   
# 3 BT    Top    ctValue           135  61.7  7.02 a                  2    0.07 ●    
# 4 CK    Bottom ctValue           135  42    7.21 a                  1    0.31 NA   
# 5 CK    Center ctValue           135  38.3  2.08 a                  1    0.59 NA   
# 6 CK    Top    ctValue           135  46.7  7.57 a                  1    0.07 ●    
# 7 BT    Bottom ftValue           135  48    1    b                  2    1    NA   
# 8 BT    Center ftValue           135  49.3  8.02 b                  2    0.78 NA   
# 9 BT    Top    ftValue           135  77    3.61 a                  2    0.07 ●    
# 10 CK    Bottom ftValue           135  48    4.36 a                  1    1    NA   
# 11 CK    Center ftValue           135  47.7  5.13 a                  1    0.78 NA   
# 12 CK    Top    ftValue           135  53.7 12.3  a                  1    0.07 ●
  • 需要注意的是：添加的label也是为了后续筛选掉没有显著性结果做准备。

图a可视化过程

ctValue <- ggplot(data = cData1_mean1 %>% filter(var_type == "ctValue") %>% mutate(Deep = factor(Deep, levels = c("Top", "Center", "Bottom"))), aes(x = Type, y = mean, fill = Deep, pattern = Type, width = 0.75)) +geom_bar_pattern(position = position_dodge(preserve = "single"),stat = "identity",pattern_fill = "white", pattern_color = "white", pattern_angle = -50,pattern_spacing = 0.05,color = "grey",width = 0.75) +scale_pattern_manual(values = c(CK = "stripe", BT = "none")) +geom_errorbar(data = cData1_mean %>% filter(var_type == "ctValue") %>% mutate(Deep = factor(Deep, levels = c("Top", "Center", "Bottom"))), aes(x = Type, y = mean, ymin = mean - sd, ymax = mean + sd, width = 0.2),position = position_dodge(0.75),)+geom_point(data = cData1 %>% mutate(Deep = factor(Deep, levels = c("Top", "Center", "Bottom"))),aes(x = Type, y = ctValue, group = Deep), color = "black", fill = "#D2D2D2", shape = 21,position = position_dodge(0.75), size = 3)+geom_text(data = cData1_mean1 %>% filter(var_type == "ctValue",label_to_show > 1) %>% mutate(Deep = factor(Deep, levels = c("Top", "Center", "Bottom"))),aes(x = Type, y = mean + sd, label = groups), position = position_dodge(0.75), vjust = -0.5, size = 5) +geom_segment(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ctValue"),aes(x = 0.75, xend = 0.75, y = 73, yend = 76))+geom_segment(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ctValue"),aes(x = 0.75, xend = 1.75, y = 76, yend = 76))+geom_segment(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ctValue"),aes(x = 1.75, xend = 1.75, y = 73, yend = 76))+geom_text(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ctValue"),aes(x = 1.25, y = 76, label = paste0("p = ", p_value)),vjust = -0.5, size = 5)+geom_text(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ctValue"),aes(x = 1.25, y = 78, label = label),vjust = -1, size = 5)+scale_fill_manual(values = c("#393939", "#A2A2A2", "#CCCCCC")) +scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, 100), breaks = seq(0, 100, 50)) +theme_classic()+theme(legend.position = "top",axis.ticks.length.y = unit(0.2, "cm"),axis.text.y = element_text(color = "black", size = 12),axis.title.y = element_text(color = "black", size = 12, face = "bold"),axis.title.x = element_blank(),axis.text.x = element_blank(),axis.line.x = element_blank(),axis.ticks.x = element_blank(),plot.margin = margin(t = 0, r = 0, b = 1, l = 0, "lines"))+labs(y = "CTvalue", fill = "", pattern = "");ctValue

在这里插入图片描述

图b可视化过程

ftValue <- ggplot(data = cData1_mean1 %>% filter(var_type == "ftValue") %>% mutate(Deep = factor(Deep, levels = c("Top", "Center", "Bottom"))), aes(x = Type, y = mean, fill = Deep, pattern = Type, width = 0.75)
) +geom_bar_pattern(position = position_dodge(preserve = "single"),stat = "identity",pattern_fill = "white", pattern_color = "white", pattern_angle = -50,pattern_spacing = 0.05,color = "grey",width = 0.75) +scale_pattern_manual(values = c(CK = "stripe", BT = "none")) +geom_errorbar(data = cData1_mean %>% filter(var_type == "ftValue") %>% mutate(Deep = factor(Deep, levels = c("Top", "Center", "Bottom"))), aes(x = Type, y = mean, ymin = mean - sd, ymax = mean + sd, width = 0.2),position = position_dodge(0.75),)+geom_point(data = cData1 %>% mutate(Deep = factor(Deep, levels = c("Top", "Center", "Bottom"))),aes(x = Type, y = ftValue, group = Deep), color = "black", fill = "#D2D2D2", shape = 21,position = position_dodge(0.75), size = 3)+geom_text(data = cData1_mean1 %>% filter(var_type == "ftValue",label_to_show > 1) %>% mutate(Deep = factor(Deep, levels = c("Top", "Center", "Bottom"))),aes(x = Type, y = mean + sd, label = groups), position = position_dodge(0.75), vjust = -0.5, size = 5) +geom_segment(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ftValue"),aes(x = 0.75, xend = 0.75, y = 85, yend = 88))+geom_segment(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ftValue"),aes(x = 0.75, xend = 1.75, y = 88, yend = 88))+geom_segment(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ftValue"),aes(x = 1.75, xend = 1.75, y = 85, yend = 88))+geom_text(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ftValue"),aes(x = 1.25, y = 88, label = paste0("p = ", p_value)),vjust = -0.5, size = 5)+geom_text(data = cData1_summary1 %>% filter(p_value <= 0.1 & var_type == "ftValue"),aes(x = 1.25, y = 90, label = label),vjust = -1, size = 5)+scale_fill_manual(values = c("#393939", "#A2A2A2", "#CCCCCC")) +scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, 100), breaks = seq(0, 100, 50)) +theme_classic()+theme(legend.position = "top",axis.ticks.length.y = unit(0.2, "cm"),axis.text.y = element_text(color = "black", size = 12),axis.title.y = element_text(color = "black", size = 12, face = "bold"),axis.title.x = element_blank(),axis.text.x = element_blank(),axis.line.x = element_blank(),axis.ticks.x = element_blank())+labs(y = "FTvalue", fill = "", pattern = "");ftValue

在这里插入图片描述

合并图ab

ggarrange(ctValue, ftValue, nrow = 2, ncol = 1, labels = c ("A", "B"),align = "hv", common.legend = T)

在这里插入图片描述
使用ggpubr包中的ggarrange函数完成拼图。

这个图展示了基于不同深度（Top、Center、Bottom）和类型（CK、BT）的ctValue。以下是一个简短的解读：
柱状图：使用geom_bar_pattern函数创建柱状图。柱子的高度代表每种类型和深度的平均ctValue。柱子的颜色是根据深度填充的，而模式则是基于类型填充的。
误差条：使用geom_errorbar函数添加误差条，表示平均值上下的标准差。
点：使用geom_point函数绘制ctValue的单个数据点。

注释：
geom_text函数向图表添加文本注释。似乎有某些群组和p值的注释。
使用geom_segment函数绘制的线条表示显著性的比较。

美学和主题：
scale_fill_manual函数用于手动设置柱子的颜色。
使用theme_classic和theme函数定制图表的外观。
使用labs函数将图的y轴标记为"CTvalue"。
要可视化数据，您需要相应的数据框（cData1_mean1、cData1_mean、cData1和cData1_summary1），并确保加载了所需的库（ggplot2以及geom_bar_pattern等所需的其他库）。

复现效果还是比较完美的。中间可视化代码细节比较多，大家可以自行学习，可以留言提问答疑。

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【RabbitMQ】 RabbitMQ 消息的延迟 —— 深入探索 RabbitMQ 的死信交换机，消息的 TTL 以及延迟队列

【RabbitMQ】 RabbitMQ 消息的延迟 —— 深入探索 RabbitMQ 的死信交换机，消息的 TTL 以及延迟队列

文章目录 一、死信交换机1.1 什么是死信和死信交换机1.2 死信交换机和死信队列的创建方式 二、消息的 TTL2.1 什么是消息的 TTL2.2 基于死信交换机和 TTL 实现消息的延迟 三、基于 DelayExchang 插件实现延迟队列3.1 安装 DelayExchang 插件3.2 DelayExchang 实现消息延迟的原理…
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MySQL5.7小版本升级-In-Place方式

MySQL5.7小版本升级-In-Place方式

在 Centos7.9上升级二进制方式安装的MySQL 。升级方式有就地升级和逻辑升级2种方法&#xff0c;本实验演示In-Place Upgrade就地升级的方式将mysql-5.7.17升级至5.7.44 In-Place Upgrade就地升级Logical Upgrade逻辑升级 升级方式介绍 In-Place Upgrade就地升级 In-Place U…
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perl列表创建、追加、删除

perl列表创建、追加、删除

简介 perl 列表追加元素 主要是通过push和unshift函数来实现。其中&#xff0c;push是追加到列表尾&#xff0c;unshift是追加到列表头。 perl列表删除元素 主要是通过pop和shift函数来实现。其中&#xff0c;pop是从列表尾删除一个元素&#xff0c; shift是从列表头删除一…
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6大场景，玩转ChatGPT！

6大场景，玩转ChatGPT！

文章目录 一、故事叙述提问举例 二、产品描述提问举例 三、报告撰写提问举例 四、邮件和信件撰写提问举例 五、新间稿和公告撰写提问举例 六、学术论文和专业文章撰写提问举例 本文是在GPT3.5版本下演示的 我们知道AI技术不仅能够自动生成文章和内容&#xff0c;还可以根据我们…
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【大数据】NiFi 中的重要术语

【大数据】NiFi 中的重要术语

NiFi 中的重要术语 1.Flow Controller2.Processor3.Connection4.Controller Service5.Process Group6.FlowFile 那些一个个黑匣子称为 Processor&#xff0c;它们通过称为 Connection 的队列交换名为 FlowFile 的信息块。最后&#xff0c;FlowFile Controller 负责管理这些组件…
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软考高级系统架构设计师系列之：软考高级系统架构设计师论文专题

软考高级系统架构设计师系列之：软考高级系统架构设计师论文专题

软考高级系统架构设计师系列之：软考高级系统架构设计师论文专题 一、论文相关内容二、论文专题大纲三、论文考试方式四、历年真题汇总分析五、论文常见问题六、论文评分标准七、搭建论文万能模版八、论文万能模版公式九、搭建论文万能模版—摘要十、搭建论文万能模版—背景十一…
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XSAN数据恢复-存储空间架构迁移时误格式化存储系统的XSAN数据恢复案例

XSAN数据恢复-存储空间架构迁移时误格式化存储系统的XSAN数据恢复案例

XSAN数据恢复环境&#xff1a; 昆腾存储&#xff0c;MAC OS操作系统&#xff0c;存放视频类数据&#xff08;MXF、MOV等格式文件&#xff09;。 XSAN故障&检测&#xff1a; 将存储空间从XSAN架构迁移到STORNEXT架构后&#xff0c;存储空间中数据全部丢失。 故障存储中一共…
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Oracle常用运维SQL-SQL执行性能及锁表等查询分析

Oracle常用运维SQL-SQL执行性能及锁表等查询分析

oracle相关系列文章： docker–在Anaconda jupyter 容器中使用oracle数据源时，Oracle客户端安装配置及使用示例 Oracle常用运维SQL–用户管理、数据导入、导出的实用脚本 Oracle TEMPORARY TABLE 临时表的使用及删除报ORA-14452错误的解决办法 Oracle常用运维SQL-SQL执行性能及…
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R 复习 菜鸟教程

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R语言老师说R好就业&#xff0c;学就完了 基础语法 cat()可以拼接函数&#xff1a; > cat(1, "加", 1, "等于", 2, \n) 1 加 1 等于 2sink()&#xff1a;重定向 sink("r_test.txt", splitTRUE) # 控制台同样输出 for (i in 1:5) print(i…
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