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发稿时间：2020-05-29来源：天昊生物

气泡图是r语音中的基础绘图，可用于展示三个变量之间的关系的图表，将一个变量放在x轴，另一个变量放在y轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示。通常用于展示差异基因的表达情况、转录因子的分析、物种丰度数据的可视化、富集分析展示等。这里我们介绍2种绘制气泡图的方法：ggpubr绘制气泡图 和 ggplot 绘制气泡图 。

一ggpubr绘制气泡图

1. 加载ggpubr包
in [1]:

• library(ggpubr)

2. 数据读取由于表头是数字，需要添加参数check.names = fin [2]:

• df = read.table('phylum_taxon_abundance.xls',header = t,row.names = 1,check.names = f)
• head(df)

out[2]:

• 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
• proteobacteria 126573 92545 83038 75739 103697 116154 73868 76555 47648 61165 90984 86653 111958 95141 92972 102300
• actinobacteria 12759 10186 50860 32437 34212 21024 64078 52398 46109 38587 46147 46310 46780 50249 32803 29345
• bacteroidetes 18428 25557 16559 22848 7046 23059 4974 8066 4984 15941 14064 12966 10931 5047 14100 27364
• acidobacteria 16566 26529 6636 16079 7563 10637 8352 11404 11755 7008 8292 9372 6405 5773 10853 6738
• chloroflexi 6665 11038 12520 20040 22476 4146 23314 26628 32961 30103 14238 11799 9819 15672 7421 6116
• firmicutes  6033  13830  21344  3293  18031  10253  12822  5480  35773  6208  13005  20341  7953  21295  19200  12794

3. 气泡图绘制3.1 绘制不带参数的气泡图in [3]:

• ggballoonplot(df)

out[3]:

3.2 添加和填充颜色in [4]:

• ggballoonplot(df, color = "red", fill = "blue")

out[4]:

3.3 按照值的大小填充颜色，并制定气泡图形状in [5]:

• ggballoonplot(df, fill = "value", shape =21 ,) gradient_fill(c("blue", "white", "red"))

out[5]:

3.4 填充数值show.label =f 默认不填充数值， show.label =t 填充数值选择size参数固定图形大小in [6]:

• ggballoonplot(df, fill = "value", color = "lightgray",size = 3, show.label =f) gradient_fill(c("blue", "white", "red"))

out[6]:

二ggplot2绘制气泡图

1. 加载ggplot2包in [7]:

• library(ggplot2)

2. 数据预处理stack是堆栈的意思，默认按列堆数据in [8]:

• data = stack(df)
• colnames(data) = c('abundance','sample')
• head(data)

out[8]:

• abundance sample
• 126573 1
• 12759 1
• 18428 1
• 16566 1
• 6665 1
• 6033 1

in [9]:

• data$phylum = rep(rownames(df), times = ncol(df))
• head(data)

out[9]:

• abundance sample phylum
• 126573 1 proteobacteria
• 12759 1 actinobacteria
• 18428 1 bacteroidetes
• 16566 1 acidobacteria
• 6665 1 chloroflexi
• 6033  1  firmicutes

添加分组信息，本次分析将16个样品分为2组，组名分别未a、bin [10]:

• colnames(df)

out[10]:

• '1' '2' '3' '4' '5' '6' '7' '8' '9' '10' '11' '12' '13' '14' '15' '16'

in [11]:

• length(colnames(df))

out[11]:

• 16

in [12]:

• rownames(df)

out[12]:

• 'proteobacteria' 'actinobacteria' 'bacteroidetes' 'acidobacteria' 'chloroflexi' 'firmicutes' 'verrucomicrobia' 'planctomycetes' 'gemmatimonadetes' 'candidatus_saccharibacteria' 'thaumarchaeota' 'armatimonadetes' 'euryarchaeota' 'candidate_division_wps-1' 'cyanobacteria/chloroplast' 'chlamydiae' 'nitrospirae' 'ignavibacteriae' 'latescibacteria' 'candidate_division_wps-2' 'microgenomates' 'elusimicrobia' 'spirochaetes' 'aminicenantes' 'woesearchaeota'

in [13]:

• length(rownames(df))

out[13]:

• 25

in [14]:

• group = rep(c('a','b'),each = 25*16/2)
• length(group)

out[14]:

• 400

in [15]:

• data$group = group

in [16]:

• head(data)

out[16]:

• abundance sample phylum group
• 126573 1 proteobacteria a
• 12759 1  actinobacteria a
• 18428 1 bacteroidetes a
• 16566 1 acidobacteria a
• 6665 1 chloroflexi a
• 6033 1 firmicutes a

3. 气泡图绘制

in [16]:

• ggplot(data, aes(x = sample, y = phylum, size = abundance, colour = group)) geom_point()
• theme_bw() scale_size(range = c(0,6)) labs(x = "sample", y = "")

out[17]:

往期相关链接：

1、r基础篇

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2、r进阶

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3、数据提交

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4、表达谱分析

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5、医学数据分析

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