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❝本节来介绍nature上一篇论文中物种组成图的画法，论文作者有提供对应的数据，小编在其基础上进行了略微的调整进行代码编写，与原文有所出入仅供参考，关于此图的更加详细的介绍请参考论文内容。有需要学习R语言绘图的朋友可关注文末介绍购买小编的R绘图文档。购买前请咨询，零基础不要买。
论文信息
Diet outperforms microbial transplant to drive microbiome recovery in mice
Kennedy, M.S., Freiburger, A., Cooper, M. et al. Diet outperforms microbial transplant to drive microbiome recovery in mice. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-08937-9
论文原图
仿图
图形解读
❝该图看起来只是一个常规的物种组成图+分组注释条带而已，但是仔细观察会发现该数据不适合分面操作，且分面面板文字中有特殊字符，因此绘制此图还是使用最常规的方法来进行。其主要点在于各处细节的调整，难度较小适合进阶学习。
代码展示
library(tidyverse)
library(readxl)
library(scales)
library(ggnewscale)
# 导入数据
df <- read_excel("41586_2025_8937_MOESM17_ESM.xlsx")
# 定义颜色
family_colors <- c(
"< 1% abund." = "#DB9ACB", # 粉紫色
"Alcaligenaceae" = "#1DC799", # 青绿色
"Bacteroidaceae" = "#0BB5B5", # 青蓝色
"Bacteroidales S24-7 group." = "#F6A01A", # 橙黄色
"Bifidobacteria" = "#B57442", # 棕色
"Clostridaceae 1" = "#2EAD50", # 绿色
"Enterococcaceae" = "#FDAA8D", # 淡橘色
"Erysipelotrichaceae" = "#F8615E", # 红色
"Lachnospiraceae" = "#82CAE6", # 天蓝色
"Lactobacillaceae" = "#84B1D1", # 浅蓝
"Peptostreptococcaceae" = "#8B92C8", # 灰紫
"Porphyromonadaceae" = "#C81E2A", # 深红
"Rikenellaceae" = "#E884B4", # 粉红
"Ruminococcaceae" = "#BEB529", # 黄绿色
"Streptococcaceae" = "#BB4D40", # 红棕色
"Verrucomicrobiaceae" = "#4F76B1", # 深蓝
"Xanthomonadaceae" = "#67327F")
# 定义因子
df$Treatment <- factor(df$Treatment,
levels = unique(df$Treatment))
df %>% ggplot(aes(Treatment,`D14 Rel Abundance`,fill=Family))+
geom_col(position="stack") +
scale_fill_manual(values=family_colors) +
new_scale_fill() +
coord_cartesian(clip = "off")+
scale_fill_manual(values = rev(c("#EE3F3FFF","#6B58EEFF",
"grey60","grey60","#79ad41"))) +
scale_y_continuous(expand=c(0,0),
breaks = seq(0,1,by=0.1)) +
labs(x=NULL)
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