打开APP
userphoto
未登录

开通VIP,畅享免费电子书等14项超值服

开通VIP
R绘图
R绘图做生物学显著性统计,然后添加显著性标记,但是都是手动,比较繁琐,好在ggplot2有个扩展包ggsignif,提供更加人性化的方法。
参数说明:
y_position: 是短横线在y轴上的高度;
xmin :为短横线最左端的x轴上的位置;
xmax :为短横线最右端的x轴上的位置;
tip_length :短横线下折线的长度;
vjust :p值或者显著性离短横线的距离,负数在线上,正数在线下;
map_signif_level :T为显著性,F为p value;
sprintf :调用C函数sprintf,可以用来格式化字符串。
rm(list = ls())#调出说明文档??ggsigniflibrary(ggplot2)library(ggsignif)head(iris)#自动添加显著性标记compaired <- list(c("versicolor", "virginica"))ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Width, fill=Species)) + geom_boxplot() + geom_signif(comparisons = compaired, map_signif_level = T)#手动添加显著性标记dat <- data.frame(Group = c("S1","S1","S2","S2"), Sub = c("A","B","A","B"), Value = c(3,5,7,8))datggplot(dat, aes(Group, Value)) + geom_bar(aes(fill = Sub), stat = "identity", position = "dodge", width = .5) + geom_signif(y_position = c(5.3, 8.3), xmin = c(0.8, 1.8), xmax = c(1.2, 2.2), annotations = c("**","NS"), tip_length = 0) + geom_signif(comparisons = list(c("S1","S2")), y_position = 9.3, tip_length = 0, vjust = 0) + scale_fill_manual(values = c("grey80","grey20"))
Rplot00.png
??geom_signifggplot(mpg, aes(class, hwy, fill= class)) + geom_boxplot() + geom_signif(comparisons = list(c("compact", "pickup"), c("subcompact", "suv")))
Rplot03.png
ggplot(mpg, aes(class, hwy, fill= class)) + geom_boxplot() + geom_signif(comparisons = list(c("compact", "pickup"), c("subcompact", "suv")), map_signif_level = T)
Rplot04.png
ggplot(mpg, aes(class, hwy, fill=class)) + geom_boxplot() + geom_signif(comparisons = list(c("compact", "pickup"), c("subcompact", "suv")), map_signif_level=function(p)sprintf("p = %.2g", p))
Rplot05.png
ggplot(mpg, aes(class, hwy, fill= class)) + geom_boxplot() + geom_signif(annotations = c("First", "Second"), y_position = c(30, 40), xmin=c(4,1), xmax=c(5,3))
Rplot06.png
据此,将文章R绘图应用实例:成组的t检验及绘图添加显著性做适当修改,参数如下:
ggplot(result_long_count2, aes(x=variable, y=value, fill=Treated)) + geom_bar(position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black",size=.3) + geom_errorbar(aes(ymin=value-se, ymax=value+se), size=.3, width=.2, position=position_dodge(.9)) + geom_signif(annotations = c("**", "*"), y_position = c(1.15,1.25), xmin = c(0.78, 1.78),xmax = c(1.23, 2.23), tip_length = c(c(0.05, 0.8),c(0.05, 0.55)), vjust = 0) + scale_color_brewer("Set1") + xlab("RNAi Treated") + ylab("Relative Expression") + ggtitle("The Effect of RNAi on two genes")
Rplot08.png
参考资料:
R ggplot和ggsignif箱线图添加显著性差异标识
神奇小工具丨ggplot绘图显著性添加工具---ggsignif 
本站仅提供存储服务,所有内容均由用户发布,如发现有害或侵权内容,请点击举报
打开APP,阅读全文并永久保存 查看更多类似文章
猜你喜欢
类似文章
【热】打开小程序,算一算2024你的财运
一图胜千言-箱式图+显著性差异更好看
ggplot2中 ggsave如何用?
跟着Nature学作图:R语言ggplot2箱线图、小提琴图、抖动散点图
直播!R语言入门和ggplot2科研数据可视化入门分享!就在今晚,欢迎大家参加呀!
RNAseq|批量单因素生存分析 + 绘制森林图
R语言ggplot2箱线图绘图总结
更多类似文章 >>
生活服务
热点新闻
分享 收藏 导长图 关注 下载文章
绑定账号成功
后续可登录账号畅享VIP特权!
如果VIP功能使用有故障,
可点击这里联系客服!

联系客服