原文链接：基于R语言绘图 | 转录代谢趋势图绘制教程
本期教程
小杜的生信笔记，自2021年11月开始做的知识分享，主要内容是R语言绘图教程、转录组上游分析、转录组下游分析等内容。凡事在社群同学，可免费获得自2021年11月份至今全部教程，教程配备事例数据和相关代码，我们会持续更新中。
往期教程部分内容
写在前面
趋势图在组学中是常见的图形，尤其是多组学分析中。
趋势图的绘制教程相对也比较多，以及使用的分析R包也相对比较多，功能也也比较强大。
我们在做关联分析后（相关性分析），获得单独的数据集，再用其绘制趋势图，如何绘制呢？
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聚类分析常用到的教程
https://mp.weixin.qq.com/s/-uKyeovFaF0NFvxhxxYAwA
https://mp.weixin.qq.com/s/9tv2CFI2BtYbV7j9_RYwgQ
https://mp.weixin.qq.com/s/lL3v_OdOEdwrOuwchsgaFA
https://mp.weixin.qq.com/s/lL3v_OdOEdwrOuwchsgaFA
https://mp.weixin.qq.com/s/W43ANX3lNkjBLL3UUL63yg
https://mp.weixin.qq.com/s/ueEwNv79pMmoMAFuA5NZOA
这些教程足够你日常的需求。
推荐分析包ClusterGVis
ClusterGVis包可以使用k-means或mfuzz进行聚类分析。具体操作，自己动手做一下即可。
数据类型
一般，我们输入的都是宽数据矩阵，如下所示：
cluster是我们已经做好分类的列。
转换成长数据矩阵
# 使用pivot_longer()函数将宽数据转换为长数据
data2 <- pivot_longer(data1, cols = -c(sample, cluster), names_to = "group", values_to = "value")
调整列的顺序
data2 <- data2[, c("sample", "value", "group", "cluster")]
data2
> data2
# A tibble: 24 × 4
sample value group cluster
<chr> <dbl> <chr> <dbl>
1 mws1349 -0.931 sample01 1
2 mws1349 -0.190 sample02 1
3 mws1349 1.01 sample03 1
4 mws1349 -0.618 sample04 1
5 mws1068 -1.37 sample01 1
6 mws1068 -0.250 sample02 1
7 mws1068 1.09 sample03 1
8 mws1068 -0.212 sample04 1
9 pmp001118 -1.30 sample01 2
10 pmp001118 -0.447 sample02 2
# ℹ 14 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
绘制趋势图 | 方法一
- 计算均值
df2 <- data2 %>%
group_by(cluster, group) %>%
summarise(value = mean(value))
df2
- 绘图
ggplot(data2, aes(x = group, y = value))+
geom_line(aes(group = sample), color = "grey90", size = 0.5)+
##'@X轴因子固定，结合自己的数据进行修改
scale_x_discrete(limits = c("sample1","sample2","sample3","sample4","sample5")) +
geom_line(data = df2, aes(x = group, y = value, group = 1), color = "red", size = 1)+
facet_wrap(~ factor(cluster), nrow = 2
绘制趋势图 | 方法二
ggplot(data2, aes(x = group, y = value))+
geom_line(aes(group = sample), color = "grey90")+
##'@X轴因子固定，结合自己的数据进行修改
scale_x_discrete(limits = c("sample1","sample2","sample3","sample4","sample5"))+
stat_summary(aes(group = 1), fun.y = "mean", geom = "line", size = 1, color = "red")+
theme_classic(base_size = 14)+
theme(axis.ticks.length = unit(0.1,'cm'),
axis.text.x = element_text(angle = 45,
hjust = 1,color = 'black'),
strip.background = element_blank())+
facet_wrap(~factor(cluster), nrow = 2)+
ylab('Normalized expression') + xlab(NULL)
图形其余美化，结合自己的需求进行调整即可。
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往期部分文章
1. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）
2. 精美图形绘制教程
3. 转录组分析教程
4. 转录组下游分析
小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学教程，以及基于R分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!