Question

我试图同时显示小提琴图和箱形图。

我正在使用细胞计数来显示不同癌症样品/组中免疫细胞的数量。当我为4个样本绘制表达式时，一切正常。当我添加另一个样本（GTEx_M2）时，所有其他4个样本的小提琴图都消失了，最后我只得到了箱形图。

有什么建议吗？预先感谢！

library(ggplot2)
library(ggpubr)
Cibersort7 = structure(list(
  Hot_M1 = c(0.0214400757119873, 0.170557805230298, 0.0804456569076382, 
             0.0893978598771954, 0.134477669028274, 0, 0.0525708788146097, 
             0.0511711964723951, 0.126904881120795, 0.0485101553521798, 
             0.170894800822398, 0.106555021195299, 0.0970104286070479, 
             0.115825265978309, 0.0427923320117795, 0.0733825856784013, 
             0.0111265771852828, 0.0657019859547462, 0.11656416302191,
             0.172002238486688, 0.0154591596631105, 0.0350445248592811, 
             0.0795539781894198, 0.0781276090630857, 0.0087982313041526, 
             0.0289274652853823, 0.0712661645666698, 0.0435482190581647, 
             0.0455556872660798, 0.0871522448556361), 
  Cold_M1 = c(0.0346024087291239, 0.0201947741817111, 0.0306194109725081, 
              0.0277445612030966, 0.00905915199266666, 0.00939058305405205, 
              0.0146535473252646, 0.0159980760737253, 0.147670469457772, 
              0.0426119074182886, 0.0219251208462312, 0.0128996237306264, 
              0.0094816829459359, 0.0219336027293415, 0.0438220246067735, 
              0.00950926112282649, 0.0838386603270565, 0.0486661009213444, 
              0.00651564872414969, 0.00110323590537234, 0.0807125087307139, 0, 
              0.037709808301658, 0, 0.0898041410439557, 0.0417739517920607, 0, 
              0.0202168551193018, 0.00176008746063679, 0.0161337603014608), 
  Hotnorm_M1 = c(0.00622155478760928, 0.00864956989565159, 0.0245812979257332, 
                 0.0339687958970202, 8e-04, 0, 0.0582086801600888, 0, 
                 0.03481918582501, 0.021338008027511, 0.0157360408231509, 
                 0.00489068636912568, 0.0281166183638247, 0.0162726467268935, 
                 0.0415769266772567, 0, 0.00344830695596762, 0.00196737745405557, 
                 0.0075141479562764, 0.0232464687737552, 0, 0, 0.0289423690350636, 
                 0.0218584208695064, 0.0255945495324721, 4e-04, 0.0221942067802419, 
                 0.00476738514342175, 0.00722699142988291, 0.00974645683928458), 
  Coldnorm_M1 = c(0.0280536098964266, 0.0261826834038114, 0.0150413750071331, 0, 
                  0.0199730743908202, 0.0115748800373456, 0.0275674859254823, 
                  0.0168847795974374, 0.0140281070945953, 0.00907861159279308, 
                  0, 0, 0, 0.0453414461512909, 0, 0.00730963773612433, 
                  0.0236424416792874, 0.0866914356225127, 0.0246339344582405, 
                  0.00881531992455549, 0.0140744199322424, 0, 0, 0, 
                  0.0319211626770028, 0.00155291355277603, 0.00295913497381517, 
                  0.00738775271575955, 0.0179786878323852, 0.00442919920031897), 
  GTEx_M1 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
              0, 0, 0, 0.00551740159760184, 0, 0, 0, 0, 0)), 
  row.names = c(NA, -30L), 
  class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

这只是我数据的一小部分，仍然显示出与我看到的相同的问题。

y_axis  = list(na.omit(Cibersort7$Hot_M1), 
               na.omit(Cibersort7$Cold_M1), 
               na.omit(Cibersort7$Hotnorm_M1), 
               na.omit(Cibersort7$Coldnorm_M1), 
               na.omit(Cibersort7$GTEx_M1))
groupname = groupexpression = data = violinPlot  = pairwise_results = list(5)

for (i in 1:5){
  groupname[[i]] = as.factor(colnames(Cibersort7[, i]))
  groupexpression[[i]] = y_axis[[i]]
  data[[i]] = data.frame("Sample" = groupname[[i]], 
                         "Expression" = groupexpression[[i]])
}
dataframe = do.call(rbind, data)
dataframe$Sample = as.factor(dataframe$Sample)

my_comparisons = list(c("Hot_M1", "Cold_M1"),
                      c("Hot_M1", "Hotnorm_M1"), 
                      c("Hot_M1", "GTEx_M1"),
                      c("Cold_M1", "Coldnorm_M1"),
                      c("Cold_M1", "GTEx_M1"))

violinPlot = ggplot(dataframe, 
                    aes(x =Sample, y = Expression, fill = Sample)) + 
  geom_violin(trim = FALSE) + 
  geom_boxplot(width=0.1, fill="white") + 
  labs(title ="Distribution of M2 Macrophages", 
       x = "Tissue Samples", y = "Cibersort Count") + 
  theme_classic()

violinPlot

这是我的小提琴图：

在添加GTEx数据之前，它们是这样的：

这是单独显示时的GTEx小提琴图：

我了解我的GTEx数据为零，但是为什么小提琴图消失了？

Answer 1

geom_violin有一个名为scale的参数，该参数采用默认值"area"。来自?geom_violin：

如果是“ area”（默认），则所有小提琴的面积都相同（修剪前）尾巴）。如果为“计数”，则面积将按比例缩放的意见。如果为“宽度”，则所有小提琴的最大宽度均相同。

由于GTEx的Expression值集中在0，因此其密度在该值处急剧上升。我们可以在正常密度图中更明显地看到它，每个样品的线都相互重叠：

ggplot(dataframe,
       aes(x = Expression, color = Sample)) +
  geom_density() +
  theme_classic()

使用默认的scale = "area"参数，数据中包括GTEx意味着所有其他样本的小提琴图变得更加细小，因此几乎完全被盒图覆盖。如果您将Boxplot图层注释掉，您仍然可以看到它们。

如果希望每个小提琴之间具有可比的可见性，则可以设置scale = "width"。如果选择此选项，您可能还想向目标受众突出这一点，因为scale = "area"更为普遍，当某些小提琴看上去明显大于其他小提琴时，人们可能会感到困惑。

ggplot(dataframe, 
       aes(x = Sample, y = Expression, fill = Sample)) + 
  geom_violin(trim = FALSE, scale = "width") +
  geom_boxplot(width=0.1, fill="white") +
  labs(title ="Distribution of M2 Macrophages", 
       x = "Tissue Samples", y = "Cibersort Count") + 
  theme_classic()

p.s。。您可以简化数据处理步骤，从我的判断来看，这实际上是从宽格式到长格式的转换。通常的方法是通过melt（来自reshape2软件包）或gather（来自tidyr软件包）。这是一个可能的实现：

library(dplyr)
library(tidyr)

df2 <- Cibersort7 %>%
  gather(Sample, Expression) %>%
  mutate(Sample = factor(Sample, levels = colnames(Cibersort7)))

> all.equal(dataframe, as.data.frame(df2))
[1] TRUE

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绘制小提琴图：当我添加要显示的样本时，小提琴图不再显示

1 个答案: