R语言画图：小提琴图
小提琴图界说：小提琴图（Violin Plot），是一种集成了箱线图和核密度图特性的数据可视化图形，用于展示多组数据的分布环境和概率密度。
小提琴图的作用：
1.显示数据分布：小提琴图可以或许清晰地展示数据的分布环境，包括数据的中位数、四分位数、离群值等统计信息。通过小提琴形状的宽度和高度，可以直观地比力不同组或条件下数据的分布差别。
2.比力多组数据：将不同基因在不同组织中的表达程度用小提琴图展示，以便研究它们的表达模式是否有显著差别。
3.异常值检测：在小提琴图中，可以观察到小提琴外部的离散数据点，这些数据点每每表示数据中的异常值。可以通过观察离群点的出现环境来判定数据中是否存在异常值。
小提琴图怎么做?
R语言绘制小提琴图
[*] # 代码来源：https://www.r2omics.cn/
# 加载R包，没有安装请先安装install.packages("包名")
library(tidyverse)
# 读取箱线图数据文件
df = read.delim("https://www.r2omics.cn/res/demodata/boxplot.txt",# 将此处换成你自己电脑里的文件
header = T # 指定第一行是列名
)
# 把数据转换成ggplot常用的类型（长数据）
df = df %>%
pivot_longer(-1,names_to = "Sample",values_to = "Value")
# 绘图
p = ggplot(df,aes(x=Sample,y=Value,fill=Sample))+
# stat_boxplot(geom = "errorbar", # 添加误差线
#width=0.3)+
geom_violin(alpha = 1, # 透明度
trim = T, # 是否修剪尾巴，即将数据控制到真实的数据范围内
scale = "count", # 如果“area”(默认)，所有小提琴都有相同的面积(在修剪尾巴之前)。如果是“count”，区域与观测的数量成比例。如果是“width”，所有的小提琴都有相同的最大宽度。
)+
theme_bw()+ # 主题
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 90,
vjust = 0.5
) # x轴刻度改为倾斜90度，防止名称重叠
)
p
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/d6cbcd2552bdc43a855dd4570a2d741b.jpeg
箱线图和小提琴图合并
# 其实就是在小提琴的图层下再画一个箱线图
p +
geom_boxplot(width=0.16,
fill="white",
outlier.alpha = 0
)
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/c98118af713a967d32e863e83ccd015c.jpeg
添加显著性标签
library(ggsignif)# 用于添加显著性标签
p + geom_signif( # 添加显著性标签
comparisons=list(c("Sample1","Sample2"),c("Sample3","Sample4")), # 选择你想在哪组上添加标签
step_increase = 0.1,
test="t.test", # "t 检验，比较两组（参数）" = "t.test","Wilcoxon 符号秩检验，比较两组（非参数）" = "wilcox.test"
test.args = list("var.equal" = T), # 等方差
map_signif_level=F # 标签样式F为数字，T为*号
)
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/53b4b7862b711fdf959d2af8bac0c8c3.jpeg
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