方差分析图｜F&P值与字母标记同步展示

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本节来介绍nature microbiology一篇新论文中一类方差分析图，作者未提供对应数据，小编基于此前手中的数据来进行了风格模仿以期望达到类似的风格，与原文有所不同，个人观点仅供参考。

论文信息

Precipitation legacy effects on soil microbiota facilitate adaptive drought responses in plantsGinnan, N.A., Custódio, V., Gopaulchan, D. et al. Precipitation legacy effects on soil microbiota facilitate adaptive drought responses in plants. Nat Microbiol 10, 2823–2844 (2025). https://doi.org/10.1038/s41564-025-02148-8

论文图

仿图

数据来源与论文：Multi-omic profiling reveals age-related immune dynamics in healthy adults

图形解读

常见的方差分析图多是只添加字母标记，此次也同时添加上了F&P，同时此图也基于此前使用了嵌套轴注释。当然还有一处细节那就是在添加字母时忽略离群点的影响将其添加到最合适的位置上。整体来看其主要难度在数据整理部分，难度系数适中适合进阶学习。

library(tidyverse)
library(legendry)
library(ggtext)
library(multcompView)

ggplot(df2,aes(x = interaction(Group,group2,`Response_Group-Flu B/Phuket HA`),
               y = Adjusted_HAI.Mean_Perc_Inhib)) +
  geom_boxplot(aes(fill = `Age.Group`),staplewidth = 0.2,outlier.shape = NA) +
  geom_text(data=lab %>% mutate(y=box_data$ymax),
            aes(label=letters,y=y),vjust=-1) +
  geom_richtext(data=lab %>% group_by(`Response_Group-Flu B/Phuket HA`) %>% 
                  slice_head(n=1),
            aes(label=FP_label,y=80),fill = NA, label.color = NA, 
            lineheight = 2,nudge_x = 3) +
  scale_fill_manual(values = c(Older="#bf812d",Young="#35978f")) +
  scale_color_manual(values = c(Older="#bf812d",Young="#35978f")) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.1, 0.15))) +
  labs(x=NULL,y="Per cent inhibition",
       title = "Flu-specific HAI by response group (2020-2021 BYam)") +
  guides(x = legendry::guide_axis_nested(
    type="bracket",key = key_range_auto(sep = "\\."),
    levels_text = list(
      element_blank(),
      element_markdown(angle=0,color="black"), # 最内层文本为空（x轴文本）
      # 外层分组文本属性
      element_text(angle=0,color="black",size=11,face="bold"))
  ),
  fill=guide_legend(position = "inside")) +
  theme_test() +
  theme(legend.title = element_blank(), 
        legend.position = c(0.05,0.9),
        legend.background = element_blank(),
        axis.text.y=element_text(color="black"),
        axis.line = element_line(colour = "black"),
        plot.title = element_text(vjust=0.5,hjust=0.5,color="black")) 

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本节介绍到此结束，有需要深入学习R数据可视化的读者欢迎点击下方所示文档，购买后会邀请对应交流群并分享数据。

1.内容更新截止2025年/12月/31日结束，后期无任何更新。
2.只分享案例内容，无答疑，交流群只供读者互相交流，不一定有人回答问题。
3.内容只包含R语言绘图内容，无任何生信分析全套代码，有过高期望者不要买。
4.有充足时间者可以考虑继续等待，2026年会正式出版R语言绘图相关的书籍

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