以前很少有包可以完美实现这个功能,我以前写过 R做截断柱状图并加显著性统计 可以实现,但Y叔出手写了个 ggbreak 包,完美的就解决了
其实还有一个 pcr 的包也能简单实现,而且自动计算mRNA相对表达定量,而且对照组定量是1,更加科学,但是表格只是两列CT值,还要重新定义组,所以要先提取一下表格,处理一下数据。
也可以截断,还是 ggbreak
操作之前安装好ggplot2、vegan、ggpubr包。如下:
install.packages("ggplot2")
install.packages("ggpubr")
install.packages("vegan")
计算Shannon-香农指数和Simpson-辛普森指数的命令在vegan包中,计算各组显著性的命令在ggpubr包中;画图使用ggplot命令,在行使每个命令之前一定要加载相应的包,如下:
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(vegan)
拿到一个otu表格,要先计算香农指数和辛普森指数,操作如下:
otu=read.table('D:/r-working/feature-table.taxonomy.txt',row.names = 1,skip=1,header=T,comment.char ='',sep='\t')
#读取out表格
#'D:/feature table.taxonomy.txt'为文件路径,注意斜线方向
#row.names = 1指定第一列为行名
#skip=1跳过第一行不读
#header=T指定第一个有效行为列名
#sep='\t'表示指定制表符为分隔符
#comment.char=''表示设置注释符号为空字符‘’,这样#后面的内容就不会被省略
otu=otu[,-ncol(otu)]
#去除表格的最后一列,无用信息
otu=t(otu)
#表格转置,必须将样品名作为行名
shannon=diversity(otu,"shannon")
#计算香农指数,先加载vegan包
shannon
#查看香农指数
simpson=diversity(otu,"simpson")
#计算辛普森指数,先加载vegan包
simpson
#查看辛普森指数
alpha=data.frame(shannon,simpson,check.names=T)
#合并两个指数
write.table(alpha,"D:/r-working/alpha-summary.xls",sep='\t',quote=F)
#存储数据,注意路径使用反斜杠
将各样本进行分组,并进行画图,操作如下:
map<-read.table('D:/r-working/mapping_file.txt',row.names = 1,header=T,comment.char ='',sep='\t',check.names=F)
#读取分组表格
group<-map["Group1"]
#提取需要的分组,'Group1'是表中的分组列名,包括A,B,C三组
alpha<-alpha[match(rownames(group),rownames(alpha)),]
#重排alpha的行的顺序,使其与group的样本id(行名)一致
data<-data.frame(group,alpha,check.rows=T)
#合并两个表格.'<-'与'='同属赋值的含义.
p=ggplot(data=data,aes(x=Group1,y=shannon))+geom_boxplot(fill=rainbow(7)[2])
#data = data指定数据表格
#x=Group1指定作为x轴的数据列名
#y=shannon指定作为y轴的数据列名
#geom_boxplot()表示画箱线图
#fill=rainbow(7)[2]指定填充色
此处用到ggplot2包画箱线图,将画图函数赋值给p后,可以用‘+’不断进行图层叠加,给图片p增加新的特性
p
#查看p
mycompare=list(c('A','B'),c('A','C'),c('B','C'))
#指定多重比较的分组对
mycompare
p<-p+stat_compare_means(comparisons=mycompare,label = "p.signif",method = 'wilcox')
#添加显著性标记的第一种方法,在此之前先加载ggpubr包
p<-p+ylim(2,5.5)
#调整图像的外观