今天在一个微信群里看见有人问下面两幅图用R语言如何实现

 

 

两列数据x,y用来控制散点的位置，一列变量用来映射颜色，Frequency用来映射大小。这个实现起来相对比较容易。还有一列用来添加文字标签

下面我们构造一份数据集用来画图

df<-data.frame(pvalue=sample(seq(0,1,by=0.001),20,replace=F),
              Effect_size=sample(seq(-2,2,by=0.05),20,replace = F),
              frequency=sample(seq(0,1,by=0.01),20,replace=F),
              color=sample(c("A","B"),20,replace = T),
              text=LETTERS[1:20])
df              
library(ggplot2)
library(ggrepel)
ggplot(df,aes(x=Effect_size,y=pvalue,size=frequency))+
 geom_point(aes(color=color),alpha=0.5)+
 theme_bw()+
 scale_size_continuous(range = c(5,10))+
 geom_text_repel(aes(label=text),size=5)

 

印象里好像是看见过有公众号推文介绍这个图。我翻了翻之前转发过的朋友圈还真找到了。有一个专门的包 trackViewer

这个包对应的论文是

trackViewer: a Bioconductor package for interactive and integrative visualization of multi-omics data. Nature Methods https://www.nature.com/articles/s41592-019-0430-y

github主页 https://github.com/jianhong/trackViewer

一份很详细的帮助文档 https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/trackViewer/inst/doc/trackViewer.html

文档中实现的图片有

 

 

等等。

今天就不重复文档中的每个例子了。知道有这个包可以实现这个功能就可以了。重复一个最基本的例子

library(trackViewer)
SNP <- c(10, 12, 1400, 1402)
sample.gr <- GRanges("chr1", IRanges(SNP, width=1, names=paste0("snp", SNP)))
features <- GRanges("chr1", IRanges(c(1, 501, 1001),
                                   width=c(120, 400, 405),
                                   names=paste0("block", 1:3)))
features$fill <- c("#FF8833", "#51C6E6", "#DFA32D")
sample.gr$color <- sample.int(6, length(SNP), replace=TRUE)
sample.gr$border <- sample(c("gray80", "gray30"), length(SNP), replace=TRUE)
lolliplot(sample.gr, features)