单细胞seurat-细胞比例分析-画图详细教程

大家好，今天我们来画单细胞中最简单的细胞比例图~

1.老规矩，先加载pbmc数据

dir.create("~/gzh/细胞比例")
setwd("~/gzh/细胞比例")

subset_data=readRDS("~/gzh/pbmc3k_final.rds")
table(stringr::str_split(string = colnames(subset_data),pattern = "-",simplify = TRUE)[,2])subset_data$stim=ifelse(subset_data$nCount_RNA>2000,yes = "control",no = "exp")library(Seurat)library(ggplot2)

2.为了画出组别，人为在pbmc中添加一列组别信息，并看一下metadata信息

如果你不理解这一步的话，可以看我的数据结构视频讲解,会帮助你理解的

单细胞直播一理解seurat数据结构与pbmc处理流程

单细胞直播三seurat数据结构与数据可视化

3.画出来的草图

ggplot(subset_data@meta.data,        aes(x=Idents(subset_data), fill=stim)) + geom_bar(position = "fill")+RotatedAxis()

4.另外一种ggplot图更好看

ggplot(subset_data@meta.data,        aes(x=stim, fill=Idents(subset_data))) + geom_bar(position = "fill")+RotatedAxis()

5 如果还不满意，就是使用ggplot2美化单细胞图表的问题啦，大家可以各显神通，我在这里抛砖引玉

方法一

ggplot(subset_data@meta.data,  aes(x=stim, fill=Idents(subset_data))) + geom_bar(position = "fill")+RotatedAxis()+theme_classic()

方法二图形横轴和纵轴的字体更清晰些

gplot(subset_data@meta.data,        aes(x=stim, fill=Idents(subset_data))) + geom_bar(position = "fill")+  RotatedAxis()+theme_classic()+
theme(axis.text.x=element_text(angle=90,hjust = 1,vjust=0.5,                               size = 20),      axis.text.y=element_text(size = 19),      axis.text = element_text(color = 'black', size = 12))+ # scale_fill_gradient(low="red",high="blue")+  labs(x=NULL,y=NULL)