> 在上一篇中，我已經講解了展示marker基因的前兩種圖形，分別是tsne/umap圖、熱圖，感興趣的讀者可以回顧一下。這一節我們繼續學習堆疊小提琴圖和氣泡圖。 ### 3. 堆疊小提琴圖展示marker基因 相比於其他視覺化形式，小提琴圖可以更直觀地展示某一類亞群的某一個基因的表達分佈情況。我的marker基因一共選了12個，下面來畫圖： Seurat內建的VlnPlot函式可以直接畫， ``` library(xlsx) markerdf2=read.xlsx("ref_marker2.xlsx",sheetIndex = 1) markerdf2$gene=as.character(markerdf2$gene) mye.seu=readRDS("mye.seu.rds") mye.seu$celltype=factor(mye.seu$celltype,levels = sort(unique(mye.seu$celltype))) Idents(mye.seu)="celltype" VlnPlot(mye.seu, features = markerdf2$gene, pt.size = 0, ncol = 1)+ scale_x_discrete("")+ theme( axis.text.x.bottom = element_blank() ) ggsave("vln1.pdf",width = 20,height = 80,units = "cm") ``` 其中`pt.size`引數表示點的大小，一個點就是一個細胞，一般可以直接設定為0，即不顯示點，只畫小提琴，看上去更加清楚。儘管此處我對標度和主題進行了調整，但我發現這隻對單個feature有用，多個feature時就不起作用了，後續就用AI來簡單編輯一下吧。 需要注意的是，圖的顏色是根據亞群的類別來劃分的，並不是根據基因來區分。  第二種方法，ggplot2程式碼如下 ``` library(reshape2) vln.df=as.data.frame(mye.seu[["RNA"]]@data[markerdf2$gene,]) vln.df$gene=rownames(vln.df) vln.df=melt(vln.df,id="gene") colnames(vln.df)[c(2,3)]=c("CB","exp") #資料格式如下 # > head(vln.df) # gene CB exp # 1 CLEC9A N01_AAACGGGCATTTCAGG_1 0.000 # 2 RGCC N01_AAACGGGCATTTCAGG_1 0.000 # 3 FCER1A N01_AAACGGGCATTTCAGG_1 0.000 # 4 CD1A N01_AAACGGGCATTTCAGG_1 0.000 # 5 FSCN1 N01_AAACGGGCATTTCAGG_1 1.104 # 6 CCR7 N01_AAACGGGCATTTCAGG_1 0.000 [email protected][,c("CB","celltype")] vln.df=inner_join(vln.df,anno,by="CB") vln.df$gene=factor(vln.df$gene,levels = markerdf2$gene) #為了控制畫圖的基因順序 vln.df%>%ggplot(aes(celltype,exp))+geom_violin(aes(fill=gene),scale = "width")+ facet_grid(vln.df$gene~.,scales = "free_y")+ scale_fill_brewer(palette = "Set3",direction = 1)+ scale_x_discrete("")+scale_y_continuous("")+ theme_bw()+ theme( axis.text.x.bottom = element_text(angle = 45,hjust = 1,vjust = 1), panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), legend.position = "none" ) ggsave("vln2.pdf",width = 11,height = 22,units = "cm") ``` geom_violin()函式的scale引數為"width"時，所有小提琴有相同的寬度，預設是"area"，有相同的面積；facet_grid()用來分面，文中用的是多行一列，scales = "free_y"表示不同行之間可以有不同範圍的y值；scale_fill_brewer()使用ColorBrewer調色盤。  這個圖的顏色根據基因來區分，有時可能還會看到小提琴圖的顏色是用亞群某個基因的表達均值來對映的，比如 ``` vln.df$celltype_gene=paste(vln.df$celltype,vln.df$gene,sep = "_") stat.df=as.data.frame(vln.df%>%group_by(celltype,gene)%>%summarize(mean=mean(exp))) stat.df$celltype_gene=paste(stat.df$celltype,stat.df$gene,sep = "_") stat.df=stat.df[,c("mean","celltype_gene")] vln.df=inner_join(vln.df,stat.df,by="celltype_gene") vln.df$mean=ifelse(vln.df$mean > 3, 3, vln.df$mean) #這裡的閾值3要提前綜合所有基因看一下 vln.df%>%ggplot(aes(celltype,exp))+geom_violin(aes(fill=mean),scale = "width")+ facet_grid(vln.df$gene~.,scales = "free_y")+ scale_fill_gradient(limits=c(0,3),low = "lightgrey",high = "yellow")+ scale_x_discrete("")+scale_y_continuous("",expand = c(0.02,0))+ theme_bw()+ theme( panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), axis.text.x.bottom = element_text(angle = 45,hjust = 1,vjust = 1) ) ggsave("vln3.pdf",width = 11,height = 22,units = "cm") ```  ### 4. 氣泡圖展示marker基因 Seurat的畫法是這樣的， ``` DotPlot(mye.seu, features = markerdf2$gene)+RotatedAxis()+ scale_x_discrete("")+scale_y_discrete("") #其餘的微調同ggplot2 ```  第二種方法，ggplot2程式碼如下 ``` bubble.df=as.matrix(mye.seu[["RNA"]]@data[markerdf2$gene,]) bubble.df=t(bubble.df) bubble.df=as.data.frame(scale(bubble.df)) bubble.df$CB=rownames(bubble.df) bubble.df=merge(bubble.df,[email protected][,c("CB","celltype")],by = "CB") bubble.df$CB=NULL celltype_v=c() gene_v=c() mean_v=c() ratio_v=c() for (i in unique(bubble.df$celltype)) { bubble.df_small=bubble.df%>%filter(celltype==i) for (j in markerdf2$gene) { exp_mean=mean(bubble.df_small[,j]) exp_ratio=sum(bubble.df_small[,j] > min(bubble.df_small[,j])) / length(bubble.df_small[,j]) celltype_v=append(celltype_v,i) gene_v=append(gene_v,j) mean_v=append(mean_v,exp_mean) ratio_v=append(ratio_v,exp_ratio) } } plotdf=data.frame( celltype=celltype_v, gene=gene_v, exp=mean_v, ratio=ratio_v ) plotdf$celltype=factor(plotdf$celltype,levels = sort(unique(plotdf$celltype))) plotdf$gene=factor(plotdf$gene,levels = rev(as.character(markerdf2$gene))) plotdf$exp=ifelse(plotdf$exp>3,3,plotdf$exp) plotdf%>%ggplot(aes(x=celltype,y=gene,size=ratio,color=exp))+geom_point()+ scale_x_discrete("")+scale_y_discrete("")+ scale_color_gradientn(colours = rev(c("#FFD92F","#FEE391",brewer.pal(11, "Spectral")[7:11])))+ scale_size_continuous(limits = c(0,1))+theme_bw()+ theme( axis.text.x.bottom = element_text(hjust = 1, vjust = 1, angle = 45) ) ggsave(filename = "bubble2.pdf",width = 9,height = 12,units = c("cm")) ```  這兩種方法具體函式定義略有差異，所以氣泡圖看上去不太一樣 *** 到這裡，marker基因的視覺化就結束了，基本就是這些。如果你覺得上述內容對你有用，歡迎轉發，點贊！有任何疑問可以在公眾號後臺提出，我都會回覆的。 > 因水平有限，有錯誤的地方，歡迎批評