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本文主要利用ggpubr包來探索基因組資料,主要是視覺化TCGA基因組資料的基因表達譜。
library(ggpubr)#載入包TCGA是一個包含大量癌症資料的資料庫， 由Marcin Kosinski創建的RTCGA包可以讓我們很方便的獲取這些資料。 主要有三個包：RTCGA、RTCGA.clininal、RTCGA.mRNA。 安裝方法如下：
#Load the bioconductor installersourcelibrary(RTCGA)
RTCGA包裡的函數expressionTCGA()可以十分方便地從不同資料集中提取基因的表達值， 下面我們將從三個資料集BRCA(乳腺癌)、OV(卵巢癌)、LUSC(肺癌)中提取五個基因的表達值。
library(RTCGA)
查看每個資料集中的樣品數量
nb_samples為了方便， 我們將部分資料集名稱簡化
expr$dataset
接下來繪製圖形：
1、箱線圖
library(ggpubr)
我們可以一次性繪製多個基因， 然後一一查看， 而不用每次寫代碼：
#Creat a list of plots
當一次性繪製多個基因時，xlab,ylab,title也可以是一個跟y等長的向量。 接下來就是添加p-value以及顯著性了
my_comparisons
也可以查看每個類型中每一個基因的比較：
compare_means(c(GATA3, PTEN, XBP1)~dataset, data = expr)可以通過select以及remove來決定比較那幾個類型，比如這裡我們只比較BRCA和OV
ggboxplot(expr, x="dataset", y="GATA3", title = "GATA3", ylab = "Expression",
通過order來改變各類型在x軸上的順序
ggboxplot(expr, x="dataset", y="GATA3", title = "GATA3", ylab = "Expression",
通過rotate=TRUE來變換坐標軸
ggboxplot(expr, x="dataset", y="GATA3", title = "GATA3", ylab = "Expression",
通過combine=TRUE來進行分面（類似於facet）
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), ylab = "Expression",
通過merge=TRUE或者merge=“axis”將三個類型的plot繪製在一個panel中
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), ylab = "Expression",
通過merge=flip利用不同癌症類型進行group
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"),
通過add=jitter增加抖動點
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
通過add=dotplot增加dotplot
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"),
很多時候我們很像知道箱線圖兩端的資料，我們可以通過label來進行展示
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
2、小提琴圖
ggviolin(expr,x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
通過修改add來更改添加小提琴圖裡的圖形
ggviolin(expr,x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
add有好多選項可以選擇：“mean”, “mean_se”, “mean_sd”, “mean_ci”, “mean_range”, “median”, “median_iqr”, “median_mad”, “median_range”.有興趣的可以自己試試。
3、帶狀圖
ggstripchart(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
4、dotplot
ggdotplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
5、密度圖
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..density..",
將dataset映射給顏色
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..density..", combine = TRUE,
將三幅圖整合進一個panel中，並對y軸進行..count..，而不是..density..
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..count..", xlab = "Expression",
顏色映射，將x軸變數映射給顏色
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..count..", color = ".x.",
按dataset進行分面
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..count..", color = ".x.",
6、長條圖
gghistogram(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..density..",
將dataset映射給顏色
gghistogram(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..density..", xlab = "Expression",
後面還有一些將幾幅圖整合在一個panel以及分面等大同小異就不講了。
7、Q-Q圖
ggqqplot(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE, size = 0.5)
顏色映射
ggqqplot(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE, size = 0.5,
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本文作者：taoyan 摘自：EasyCharts
p$MUC1
當一次性繪製多個基因時，xlab,ylab,title也可以是一個跟y等長的向量。 接下來就是添加p-value以及顯著性了
my_comparisons
也可以查看每個類型中每一個基因的比較：
compare_means(c(GATA3, PTEN, XBP1)~dataset, data = expr)可以通過select以及remove來決定比較那幾個類型，比如這裡我們只比較BRCA和OV
ggboxplot(expr, x="dataset", y="GATA3", title = "GATA3", ylab = "Expression",
通過order來改變各類型在x軸上的順序
ggboxplot(expr, x="dataset", y="GATA3", title = "GATA3", ylab = "Expression",
通過rotate=TRUE來變換坐標軸
ggboxplot(expr, x="dataset", y="GATA3", title = "GATA3", ylab = "Expression",
通過combine=TRUE來進行分面（類似於facet）
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), ylab = "Expression",
通過merge=TRUE或者merge=“axis”將三個類型的plot繪製在一個panel中
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), ylab = "Expression",
通過merge=flip利用不同癌症類型進行group
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"),
通過add=jitter增加抖動點
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
通過add=dotplot增加dotplot
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"),
很多時候我們很像知道箱線圖兩端的資料，我們可以通過label來進行展示
ggboxplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
2、小提琴圖
ggviolin(expr,x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
通過修改add來更改添加小提琴圖裡的圖形
ggviolin(expr,x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
add有好多選項可以選擇：“mean”, “mean_se”, “mean_sd”, “mean_ci”, “mean_range”, “median”, “median_iqr”, “median_mad”, “median_range”.有興趣的可以自己試試。
3、帶狀圖
ggstripchart(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
4、dotplot
ggdotplot(expr, x="dataset", y=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE,
5、密度圖
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..density..",
將dataset映射給顏色
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..density..", combine = TRUE,
將三幅圖整合進一個panel中，並對y軸進行..count..，而不是..density..
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..count..", xlab = "Expression",
顏色映射，將x軸變數映射給顏色
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..count..", color = ".x.",
按dataset進行分面
ggdensity(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..count..", color = ".x.",
6、長條圖
gghistogram(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..density..",
將dataset映射給顏色
gghistogram(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), y="..density..", xlab = "Expression",
後面還有一些將幾幅圖整合在一個panel以及分面等大同小異就不講了。
7、Q-Q圖
ggqqplot(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE, size = 0.5)
顏色映射
ggqqplot(expr, x=c("GATA3", "PTEN", "XBP1"), combine = TRUE, size = 0.5,
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本文作者：taoyan 摘自：EasyCharts