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[会员专享]ggplot2优雅绘制环状相关性热图

R语言数据分析指南

2022-10-15

欢迎关注R语言数据分析指南

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本节来绘制一张环状相关性热图，如何用ggtree何绘制环状相关性热图，绘图过程倒也简单，但就是细节调整比较麻烦；下面小编就来仔细写一下绘图过程，「数据及代码已经上传VIP群，加群的观众老爷请自行下载」，细节还算有一些，请细细品味，数据随机构建仅供参考
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加载R包

library(tidyverse)
library(magrittr)
library(ggtree)
library(psych)
library(reshape)
library(ggtreeExtra)
library(ggnewscale)

导入otu数据

asv <- read_csv('ASV_ba_rep.csv') %>% select(1:3000) %>% 
  column_to_rownames(var="...1") %>% t() %>% as.data.frame() %>% 
  rownames_to_column(var="asv")

导入注释数据

tax <- read_csv("ASVname_ba.csv") %>% dplyr::rename(asv="...1")

获取属水平数据

genus <- left_join(asv,tax,by="asv")  %>% select(Genus,where(is.numeric)) %>% 
  drop_na() %>% 
  group_by(Genus) %>%
  summarise(across(where(is.numeric), ~ sum(.x, na.rm=TRUE)))

导入理化因子数据

env <- read_csv("env_rep.txt") %>% dplyr::rename(sampleID="...1") %>% 
  select(1:10)

聚类

df <- genus %>% column_to_rownames(var="Genus")

hc <- hclust(dist(df))

tree_hc <- ggtree(hc,layout = 'circular', branch.length='none')

相关性分析

spearman <- corr.test(env %>% column_to_rownames(var="sampleID"),
                      genus %>% 
                        column_to_rownames(var="Genus") %>% t() %>% as.data.frame(),
                      method = 'spearman', adjust = 'none')

envdata <- melt(spearman$r) %>% mutate(pvalue=melt(spearman$p.adj)[,3],
                            p_signif=symnum(pvalue, corr = FALSE, na = FALSE,  
                                            cutpoints = c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 1), 
                                            symbols = c("***", "**", "*", "", " "))) %>% 
  filter(pvalue < 0.05) %>% 
  set_colnames(c("env","spe","r","p","p_signif"))

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此图只是最基础的版本，可以在此基础上添加更多的元素，这个我们后期在做介绍；本节介绍到此结束，喜欢的观众老爷欢迎分享转发；「当然更推荐大家加入我的VIP交流群」扫描下方二维码加小编微信「付费149元」后邀请进群，「一定让你感受到物超所值」，「添加小编微信请备注来意，以便高效处理」
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