# 安装包
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
install.packages("ggplot2")
}
if (!requireNamespace("ggbreak", quietly = TRUE)) {
install.packages("ggbreak")
}
if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) {
install.packages("dplyr")
}
if (!requireNamespace("ggpubr", quietly = TRUE)) {
install.packages("ggpubr")
}
if (!requireNamespace("RColorBrewer", quietly = TRUE)) {
install.packages("RColorBrewer")
}
if (!requireNamespace("rstatix", quietly = TRUE)) {
install.packages("rstatix")
}
# 加载包
library(ggplot2)
library(ggbreak)
library(dplyr)
library(ggpubr)
library(RColorBrewer)
library(rstatix)断点图
示例
带断点的组合图表示例。
环境配置
系统要求： 跨平台（Linux/MacOS/Windows）
编程语言：R
依赖包：
ggplot2;ggbreak;dplyr;ggpubr;RColorBrewer;rstatix
数据准备
# 数据准备
df <- ToothGrowth %>%
group_by(supp, dose) %>%
summarise(
mean_len = mean(len),
sd_len = sd(len),
n = n(),
se_len = sd_len/sqrt(n),
.groups = 'drop')
# 统计检验（关键修复点）
stat.test <- ToothGrowth %>%
group_by(dose) %>%
t_test(len ~ supp) %>%
add_xy_position(x = "dose", dodge = 0.8)
head(df)# A tibble: 6 × 6
supp dose mean_len sd_len n se_len
<fct> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <dbl>
1 OJ 0.5 13.2 4.46 10 1.41
2 OJ 1 22.7 3.91 10 1.24
3 OJ 2 26.1 2.66 10 0.840
4 VC 0.5 7.98 2.75 10 0.869
5 VC 1 16.8 2.52 10 0.795
6 VC 2 26.1 4.80 10 1.52 可视化
1. 基础柱状图
使用基础函数绘制图片的图注和简介。
# 基础柱状图
p1 <- ggplot(df, aes(x=dose, y=mean_len, fill=supp)) +
geom_col(position=position_dodge(0.4), width=0.2) +
geom_errorbar(aes(ymin=mean_len-sd_len, ymax=mean_len+sd_len),
width=0.1, position=position_dodge(0.4)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 30, 5)) +
scale_y_cut(breaks=c(15), which=1, scales=1.5) +
labs(x="Dose (mg/day)", y="Tooth Length (mm)") +
theme_classic()
p1
2. 分组散点图
# 分组散点图
p2 <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, color=supp)) +
geom_point(position=position_jitterdodge(jitter.width=0.2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 40, 5)) +
scale_y_cut(breaks=c(15, 25), which=c(1,2), scales=c(1.5, 1)) +
labs(x="Dose (mg/day)", y="Tooth Length (mm)") +
theme_bw()
p2
3. 折线图
# 折线图
p3 <- ggplot(df, aes(x=dose, y=mean_len, color=supp)) +
geom_line(linewidth=1) +
geom_point(size=3) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 30, 5)) +
scale_y_cut(breaks=c(15), which=1, scales=1.5) +
labs(x="Dose (mg/day)", y="Mean Tooth Length (mm)") +
theme_minimal()
p3
提示
关键参数解析：
breaks: 设置断点位置
which: 指定断点区间（从下往上计数）
scales: 设置各区间比例尺缩放系数
space: 断点间距（默认0.1）
position_dodge(): 控制分组条形的位置间隔
width 参数建议与 geom_col 的 width 参数保持一致
4. 更多进阶图表
# 更多进阶图表
my_colors <- c("#1B9E77", "#D95F02") # 来自RColorBrewer的Set2调色板
p4 <- ggplot(df, aes(x = factor(dose), y = mean_len, fill = supp)) +
geom_col(position = position_dodge(0.8), width = 0.7, alpha = 0.9) +
geom_errorbar(
aes(ymin = mean_len - se_len, ymax = mean_len + se_len),
width = 0.2, position = position_dodge(0.8)
) +
geom_text(
aes(group = supp, label = sprintf("%.1f±%.1f", mean_len, se_len)),
position = position_dodge(0.8), vjust = -1, size = 4
) +
scale_y_continuous(
breaks = seq(0, 35, 5) # 增加上方扩展空间
) +
scale_y_break(c(8,12)
) +
scale_fill_manual(values = my_colors) +
labs(x = "Dose (mg/day)", y = "Tooth Length (mm)", fill = "Supplement") +
theme_minimal(base_size = 12) +
theme(
legend.position = "top",
panel.grid.major.x = element_blank()
)
p4
应用场景
展示可视化图表在生物医学文献中的实际应用，如果基础图表/进阶图表被广泛应用在各类生物医学文献，则可以选择分别展示。
1. 基因表达量可视化（处理极端离群值）
显示了基因表达的变化。 [1]
2. 临床指标分布展示（处理不同量纲数据）
图显示了不同妊娠时期母体子宫胎盘、肝脏、肾脏、心脏、胰腺和胸腺的 （A） [器官重量]和（B） 器官体重比的变化 。 [2]
参考文献
[1] Xu S, et al. (2022) ggbreak: Effective Axis Break Creation in ggplot2. Journal of Open Source Software 7(74), 4301
[2] Yu D, Wang H, Shyh-Chang N. A multi-tissue metabolome atlas of primate pregnancy. Cell. 2024 Feb 1;187(3):764-781.e14. doi: 10.1016/j.cell.2023.11.043.
[3] Chen LQ, Hou BH, Mudgett MB, Frommer WB. Sugar transporters for intercellular exchange and nutrition of pathogens. Nature. 2010 Nov 25;468(7323):527-32. doi: 10.1038/nature09606.