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ggrepel解决标签之间重叠问题简介
有时样本比较多,而我们想在图形中添加标签的时候,容易出现标签遮盖的问题。
尤其是在扩增子研究中,在相同基因型、环境条件宿主(温室植物、饲养动物)至少也需要6次以上生物学重复,如人类这种无法控制基因型和生活环境的研究对象,实验组至少30个起才容易发现有统计为意义的差异菌。
而在样品比较、样品筛选时又必须看清这些点名字,用于筛选掉一些记录错误、未报抗生素使用或隐性疾病等异常样品。ggplot2的辅助包ggrepel就是专门处理遮盖问题的专家。有了人类可读的可视化结果,在我们下游分析、样品筛选、异常样品鉴定更加方便高效。
ggrepel(https://github.com/slowkow/ggrepel)是发表在github上的开源包,使用之前是要先安装:
安装
Rstudio中安装稳定版本:
install.packages("ggrepel") # 如果在R中,需要选择源或指定源 install.packages("ggrepel", repo="http://cran.us.r-project.org")
或者安装最新的开发版本:
install.packages("devtools", repo="http://cran.us.r-project.org") library(devtools) devtools::install_github("slowkow/ggrepel")
geom_text()添加样品标签
我们先看看geom_text()添加标签时的效果
library(ggplot2) #使用系统数据集mtcars演示 ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color="red")+ geom_text(aes(wt, mpg, label=rownames(mtcars)))+ theme_classic(base_size = 16)
可以看到可视化效果不是很好。接下来看看包ggrepel的效果。
geom_text_repel()解决样品标签重叠
geom_text_repel()是基于geom_text()
library(ggrepel) set.seed(123) ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color="red")+ geom_text_repel(aes(wt, mpg, label=rownames(mtcars)))+ theme_classic(base_size = 16)
geom_label_repel()防标签重叠并添加背景色
geom_label_repel()是基于geom_label(),它将标签置于一个小方框中
ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color="grey", size=5)+ geom_label_repel(aes(wt, mpg, fill=factor(cyl), label=rownames(mtcars)))+ theme_classic(base_size = 16)
点太小颜色不容易区分组,直接给标签上色是不是很容易区分样品和组,以及观察组内和组间的差异、筛选异常样品呢?
基于扩增子分析PCoA实战数据
测试数据和代码详见下文:
我们在此基础上添加标签、错开标签,以及按标签着色筛选样品。
geom_text添加样品名
# 绘制主坐标准轴的第1,2轴 p = ggplot(points, aes(x=x, y=y, color=genotype)) + geom_point(alpha=.7, size=2) + labs(x=paste("PCoA 1 (", format(100 * eig[1] / sum(eig), digits=4), "%)", sep=""), y=paste("PCoA 2 (", format(100 * eig[2] / sum(eig), digits=4), "%)", sep=""), title="bray_curtis PCoA") p + geom_text(aes(x, y, label=rownames(points)))+ theme_classic()
够乱吧,根本看不清。
geom_text_repel合理位置添加样品名
library(ggrepel) p + geom_text_repel(aes(x, y, label=rownames(points)))+ theme_classic()
好多了吧!
geom_label_repel合理位置添加标签
需要调整文字和点不上色,只按标签背景填充色,代码如下:
ggplot(points, aes(x=x, y=y)) +geom_point(alpha=.7, size=2) + geom_label_repel(aes(x, y, fill=factor(genotype), label=rownames(points)))+ theme_classic()
另一种上色方式,按标签背景分组上色,好像选择样品看容易,比点着色看的清楚。
现在可以一眼看到异常样品的位置了。如果还无法确定,可以结合PCA和hculst的聚类结果综合排除异常样品。想在此图中对分组进一步添加置信区间,方便显示组间是否有差异,以及定义圈外异常样品,将在过几天与大家分享。
Reference
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