R数据可视化7:气泡图 Bubble Plot

Posted 2023-05-09

参考技术A

气泡图（Bubble Plot）就是由一个个像气泡元素组成的图，和普通的散点图不同，该图可以展示三维甚至四维信息，如下图： 点的位置即其横纵坐标分别代表了Weight和Height，气泡的大小代表了Age，颜色代表了不同个体。

再举几个例子：

上面用了不同形式展示了GO或其他富集的结果。上图和右下图中，我们用颜色代表GO的类别，用横纵坐标代表p-value和z-score，用大小代表富集的基因Count。左下图我们用颜色代表p-value，用大小代表GeneCount，横坐标代表GeneRatio，纵坐标代表具体的类别。
从上述例子中可以发现用气泡图我们能展示更多的数据信息。 随着多组学研究的涌现，我们急需在同一张图表理展现多维的数据，气泡图就是一个不错的选择。

1）需要什么格式的数据
根据最终想要在气泡图上展示数据的维度以确定数据的格式。
本次用一个来自于GOplo包的数据EC，该数据为RNA-seq的下游分析数据。
该数据标准化处理后进行统计分析以确定了差异表达基因。 使用DAVID功能注释工具对差异表达基因（调整后的p值<0.05）进行基因注释富集分析。

由于本次将使用两个包一个是GOplot专门用于转录组数据的下游展示，还有一个是我们常用的画图包ggplot2， 需要注意的是用于ggplot2的作图数据还要基于circ略作修改，具体见下文。

2）如何作图
GOplot 包提供了直接做气泡图的方法：

略调整参数之后可以对图的布局、颜色等进行调整：

然后，我们来看一看用常见的包ggplot2应该如何做该图。
首先我们要对数据处理一下，剔除一些不必要的信息：

稍作改变，去除图例添加facet。

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R语言ggplot2可视化气泡图（Bubble plot）使用geom_smooth函数基于lm方法为每个分组的数据拟合趋势关系曲线自定义数据点的大小色彩添加主标题副标题信息

R语言ggplot2可视化气泡图（Bubble plot）、使用geom_smooth函数基于lm方法为每个分组的数据拟合趋势关系曲线、自定义数据点的大小、色彩、添加主标题、副标题信息

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