绘图专题 | 使用ggsignif添加显著性标签

承接前文，建议先读

前文说到，ggpubr绘制的箱式图中可以方便的添加显著性信息，其实内部调用了ggsignif包：

Enrich your 'ggplots' with group-wise comparisons. This package provides a single layer geom_signif which can calculate the significance of a difference between groups and add the annotation to the plot in a single line.

但是这个包最近一次的更新是在2017年...

# 安装加载
p_load_gh('const-ae/ggsignif')

使用ggsignif绘制带errobar的箱体图：

p_load(ggsci, ggplot2)
data(ToothGrowth)
colors = pal_lancet('lanonc')(9)[1:3] # 颜色设置
ToothGrowth$dose = as.factor(ToothGrowth$dose) # 分组转换为因子型
# ggplot2绘图
p = ggplot(ToothGrowth, aes(x = dose, y = len)) +
#geom_boxplot(width = 0.7) + # add boxplot
scale_colour_manual(values = colors) +
theme_classic() + theme(legend.position = 'top') +
# 添加 errorbar
stat_boxplot(geom = 'errorbar', color = colors, width = 0.4, size = 1) +
geom_boxplot(aes(color = dose), width = 0.7)
my_comparisons = list(c('0.5', '1'), c('0.5', '2'))
p + geom_signif(comparisons = my_comparisons, step_increase = 0.2)

注意，这里 color=group，需要设置在 geom_boxplot中，而不是在 ggplot中，否则会报错：

https://github.com/const-ae/ggsignif/issues/42

Error in check.length(gparname) :'gpar' element 'fontsize' must not be length 0

geom_signif 默认使用wilcox.test进行两组间差异表达分析，可以设置 test='t.test' 为T检验，而对于多组间差异分析并没有默认的支持：

the name of the statistical test that is applied to the values of the 2 columns (e.g. ‘t.test‘, ‘wilcox.test‘ etc.). If you implement a custom test make sure that it returns a list that has an entry called ‘p.value‘.
Please note that the package is only designed to support 2 way comparisons (unlike the original intend of an anova), so you might want to compute the individual p-values separately and then use the annotations parameter to draw them.

https://github.com/const-ae/ggsignif/issues/37

所以如果想要使用类似anova的多组间差异表达分析，需要先单独计算，然后使用 annotations 添加到图中：

aov_res = summary(aov(len ~ dose, data = ToothGrowth))[[1]]

p + geom_signif(comparisons = my_comparisons, y_position = c(32, 37)) +
annotate('text', x = '1', y = 45, label = paste('Anova, p = ', signif(aov_res[1,5], 3)), size = 4)

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