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3、付费著述纠合有打包价哦！反差 婊

细目请联系作家：

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引子：反差 婊

我认为学习除了给与新的学问外，委果的提升即是我方虚度年华惩办问题。是以每次际遇问题的时辰是否应该第一反馈是想考下那儿有问题，第二反馈是百度检索或者bing检索一下呢。而不是点一下run之后平直给咱们截图牢骚，你这个代码若何错的。实在惩办不了，可以和全球共享盘考，何况咱们也联想作念一个舛错纠合（R需要通用舛错纠合）。                                                                  ---KS科研共享与干事前边咱们展示了在单细胞数据中使用seurat中的VlnPlot函数作念了split小提琴图，并写了一个函数（ggplot堆叠图无缝拼接(自写一个梗概堆叠小提琴图函数））。立地有爱学习的小伙伴发问了，我不作念单细胞，也想这么展示两个组的基因抒发若何作念，ggplot可以完了。接下来咱们望望。数据代码已上传QQ群文献！ggplot作念split小提琴图，需要依赖一个包ggunchained，使用它的geom_split_violin函数就可以完了成果。领先作念一个惯例的图：

setwd('D:/KS面目/公众号著述/ggplot作念split小提琴图')library(devtools)install_github("JanCoUnchained/ggunchained")library(ggunchained) library(ggplot2)library(ggpubr)df <- read.csv('df.csv'，header = T，row.names = 1)colnames(df) <- c('gene'，'sample'，'group')#惯例作图，geom_split_violin函数即可ggplot(df， aes(x = sample，y = gene， fill = group))+  geom_split_violin(colour=NA， scale = 'width')+  scale_fill_manual(values = c("limegreen"， "navy"))+  theme_bw()+  labs(title = "Mmp8"， y="Expression"， x = "")+  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)，        axis.text.y = element_text(size = 10， color="black")，        panel.background = element_blank()，        axis.text.x = element_text(size = 10， color="black"，angle = 90)，        axis.title.y = element_text(size = 12， color="black"))

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接着还可以作念一下进一步的修饰，举例添加显耀性，添加平均值等：

ggplot(df， aes(x = sample，y = gene， fill = group))+  geom_split_violin(colour=NA， scale = 'width')+  scale_fill_manual(values = c("limegreen"， "navy"))+  theme_bw()+  labs(title = "Mmp8"， y="Expression"， x = "")+#标题建树  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)，        axis.text.y = element_text(size = 10， color="black")，        panel.background = element_blank()，        axis.text.x = element_text(size = 10， color="black"，angle = 90)，        axis.title.y = element_text(size = 12， color="black"))+  stat_summary(fun = mean，               fun.min = function(x){quantile(x)[2]}，               fun.max = function(x){quantile(x)[4]}，               geom = "pointrange"，               size=0.3，               position = position_dodge(width = 0.5)，               color='white')+  ylim(0，5)+  stat_compare_means(aes(group = group)， label = "p.signif"，label.y = 4.5)

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成果依然很可以的。这么的展示不仅省俭场合，图也愈加显着。好了反差 婊，这即是通盘现实了，但愿对你学习有匡助。以为共享灵验的，点个免费的赞再走呗！

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