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关键词“高端堆积柱状图”
大家好，今天我将介绍如何使用ggplot2包绘制高端堆积柱状图。
本次绘图灵感来源于下面这篇文章，之所以复现这张图，有这么几个原因：
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配色，看着很舒服的配色方案
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细节：重点基因斜体加粗显示
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主题：theme_cowplot的运用
https://doi.org/10.1038/s41586-023-05729-x
Step1：数据载入
rm(list=ls())pacman::p_load(tidyverse, cowplot)# 载入数据load('df.luad.rda')load('df.lusc.rda')load('p.luad.rda')load('p.lusc.rda')
Step2：配色+可视化1
# 配色col.palette <- setNames(c("#a6dba0", "#c2a5cf", "#762a83"), c("depleted", "maintained", "enriched"))# 绘图p1 <- ggplot(df.luad, aes(fct_rev(gene_name), n, fill = classification)) +geom_bar(stat = "identity", position = position_fill()) +xlab("") + ylab("Proportion") +ggtitle("LUAD") +coord_flip() +scale_fill_manual(values = col.palette) +theme_cowplot(font_size = 16) +theme(axis.text.y =element_text(face = ifelse(rev(levels(df.luad$gene_name)) %in% names(which(p.luad < 0.05)), "bold", "plain")))p1ggsave('pic1.png', p1, bg = 'white', width = 5, height = 6)
上面的代码在结合element_text和ifelse，实现了重点基因的选择性加粗展示。
当然也可以加粗+斜体展示：
Step3：加粗+斜体
p1 +theme(axis.text.y =element_text(face = ifelse(rev(levels(df.luad$gene_name)) %in% names(which(p.luad < 0.05)), "bold.italic", "plain")))
接下来对第二份数据继续进行可视化展示：
Step4：可视化2
p2 <- ggplot(df.lusc, aes(fct_rev(gene_name), n, fill = classification)) +geom_bar(stat = "identity", position = position_fill()) +xlab("") + ylab("Proportion") +ggtitle("LUSC") +coord_flip() +scale_fill_manual(values = col.palette) +theme_cowplot(font_size = 16) +theme(axis.text.y =element_text(face = ifelse(rev(levels(df.lusc$gene_name)) %in% names(which(p.lusc < 0.05)), "bold", "plain")))p2ggsave('pic2.png', p2, bg = 'white', width = 5, height = 4)
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关键词“高端堆积柱状图”
