跟着Nat. Neurosci学绘图-配对连线条形图

R语言数据分析指南

发布于 2024-05-08 11:27:11

910

发布于 2024-05-08 11:27:11

欢迎关注R语言数据分析指南

?本节学习「nature neuroscience」上一张配对条形图的绘制，数据为论文源数据，小编根据个人对数据的理解进行了绘图，结果与原图有所出入，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。「绘图代码会整合上传到会员交流群内」，购买过小编R数据可视化文档的朋友可在所加的会员群内获取下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入交流群。 ?

论文

原图

仿图

?此图在基础条形上叠加了点的数据，并对不同处理间配对数据添加了连线及显著性标记。

加载R包

library(tidyverse)
library(rstatix)
library(ggpubr)

导入数据

df <- read_tsv("data.xls") %>% pivot_longer(-c(ID,Stimulation))

统计分析

df_p_val1 <- df %>% group_by(name) %>%
  wilcox_test(value  ~ Stimulation) %>%
  adjust_pvalue(p.col = "p", method = "bonferroni") %>%
  add_significance(p.col = "p.adj") %>% 
  add_xy_position(x = "Stimulation", dodge = 0.8) %>% 
  mutate(xmin=1,xmax=2)

数据可视化

p1 <- df %>% filter(name=="No. Onsets") %>% 
  ggplot(aes(Stimulation,value)) +
  stat_summary(fun.data =mean_sd,geom="errorbar",width=0.1)+ 
  stat_summary(fun="mean",geom="bar",size=3,width = 0.5,aes(fill=Stimulation))+
  geom_point()+
  geom_line(aes(group=ID),color="grey",show.legend = F)+
  stat_pvalue_manual(df_p_val1 %>% filter(name=="No. Onsets"),label = "p.adj.signif",label.size=6,hide.ns = F,
                     tip.length=0.01,color="black")+
  scale_y_continuous(expand= expansion(mult = c(0,0.05)))+
  scale_fill_manual(values=c("#7294D4","#F98400"))+
  scale_color_manual(values=c("#7294D4","#F98400"))+
  labs(x=NULL,y="No.walking Onsets")+
  theme(plot.margin=unit(c(0.5,0,0.5,0.5),units=,"cm"),
        panel.background = element_blank(),
        plot.background = element_blank(),
        axis.line = element_line(color = "black",size = 0.4),
        axis.text.y = element_text(color="black",size=10),
        axis.text.x =element_text(color="black",size=10),
        legend.position = "none")