让ggplot2变成Graphpad Prism样式：ggprims（05）

简介

ggprism是ggplot2的扩展包，可以让你的图形看起来像GraphPad Prism形式。使用起来非常简单，一行代码即可！支持目前Graphpad Prism的所有主题！

前面介绍了theme_prism，color/fill/shape，坐标轴修改，添加显著性P值，今天介绍两个示例！

安装

install.packages("ggprism")

# 或使用github版
remotes::install_github("csdaw/ggprism")

实战模仿

通过模仿GraphPad prism里面的2个例子，感受这个包的魅力！

real life data

第一个例子来自于GraphPad prism 7。

加载R包和数据：

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggprism)
library(ggbeeswarm)
library(rstatix)
## 
## 载入程辑包：'rstatix'
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
data("wings")

wings$measure <- wings$measure %>% 
  gsub("\\.", " ", .) %>% 
  tools::toTitleCase() %>% 
  factor(., levels = c("Wing Size", "Cell Size", "Cell Number"))
head(wings)
## # A tibble: 6 x 4
##   sex   genotype  measure     percent.change
##   <fct> <fct>     <fct>                <dbl>
## 1 male  Tps1MIC/+ Wing Size            -2.45
## 2 male  Tps1MIC/+ Cell Size             6.33
## 3 male  Tps1MIC/+ Cell Number          -8.41
## 4 male  Tps1MIC/+ Wing Size            -1.14
## 5 male  Tps1MIC/+ Cell Size            -2.53
## 6 male  Tps1MIC/+ Cell Number           1.26

直接上图：

wings_pvals <- wings %>%
  group_by(sex, measure) %>%
  rstatix::t_test(
    percent.change ~ genotype, 
    p.adjust.method = "BH", 
    var.equal = TRUE, 
    ref.group = "Tps1MIC/+"
  ) %>%
  rstatix::add_x_position(x = "measure", dodge = 0.9) %>% 
  mutate(label = c("***", "*", "P = 0.26", "***", "***", "P = 0.65"))

ggplot(wings, aes(x = measure, y = percent.change)) + 
  ggbeeswarm::geom_beeswarm(aes(fill = genotype), dodge.width = 0.9, shape = 21, size = 2) + 
  facet_wrap(~ sex, scales = "free",
    labeller = labeller(sex = c(male = "\u2642", female = "\u2640"))) + 
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = 2, size = 0.3) + 
  stat_summary(geom = "crossbar", aes(fill = genotype),fun = mean,
    position = position_dodge(0.9), colour = "red", size = 0.8, width = 0.7,
    show.legend = FALSE) + 
   add_pvalue(wings_pvals, y = 10, xmin = "xmin", xmax = "xmax", 
              tip.length = 0, fontface = "italic", 
              lineend = "round", bracket.size = 1) + 
  theme_prism(base_fontface = "plain", base_line_size = 1.2, 
              base_family = "Arial") + 
  scale_x_discrete(guide = guide_prism_bracket(width = 0.15), 
                   labels = scales::wrap_format(5)) + 
  scale_y_continuous(limits = c(-20, 12), expand = c(0, 0),
    breaks = seq(-20, 10, 5), guide = "prism_offset") + 
  labs(y = "% change") + 
  scale_fill_manual(values = c("#026FEE", "#87FFFF"), 
    labels = c(expression("Tps"*1^italic("MIC")~"/ +"), 
               expression("Tps"*1^italic("MIC")))) + 
  theme(legend.position = "bottom",
        axis.title.x = element_blank(),
        strip.text = element_text(size = 14),
        legend.spacing.x = unit(0, "pt"),
        legend.text = element_text(margin = margin(r = 20))) + 
  geom_text(data = data.frame(sex = factor("female", levels = c("male", "female")), 
                              measure = "Cell Number", 
                              percent.change = -18.5, 
                              lab = "(n = 10)"), 
            aes(label = lab)) + 
  guides(fill = guide_legend(override.aes = list(size = 3)))

第2个例子

剂量反应曲线

df <- data.frame(
  agonist = c(1e-10, 1e-8, 3e-8, 1e-7, 3e-7, 1e-6, 3e-6, 1e-5, 3e-5, 1e-4, 3e-4),
  ctr1 = c(0, 11, 125, 190, 258, 322, 354, 348, NA, 412, NA),
  ctr2 = c(3, 33, 141, 218, 289, 353, 359, 298, NA, 378, NA),
  ctr3 = c(2, 25, 160, 196, 345, 328, 369, 372, NA, 399, NA),
  trt1 = c(3, NA, 11, 52, 80, 171, 289, 272, 359, 352, 389),
  trt2 = c(5, NA, 25, 55, 77, 195, 230, 333, 306, 320, 338), 
  trt3 = c(4, NA, 28, 61, 44, 246, 243, 310, 297, 365, NA)
) %>% 
  mutate(log.agonist = log10(agonist)) %>% 
  pivot_longer(
    c(-agonist, -log.agonist), 
    names_pattern = "(.{3})([0-9])", 
    names_to = c("treatment", "rep"),
    values_to = "response"
  ) %>% 
  filter(!is.na(response))

head(df)
## # A tibble: 6 x 5
##        agonist log.agonist treatment rep   response
##          <dbl>       <dbl> <chr>     <chr>    <dbl>
## 1 0.0000000001         -10 ctr       1            0
## 2 0.0000000001         -10 ctr       2            3
## 3 0.0000000001         -10 ctr       3            2
## 4 0.0000000001         -10 trt       1            3
## 5 0.0000000001         -10 trt       2            5
## 6 0.0000000001         -10 trt       3            4

dose_resp <- y ~ min + ((max - min) / (1 + exp(hill_coefficient * (ec50 - x))))

ggplot(df, aes(x = log.agonist, y = response)) + 
  geom_smooth(
    aes(colour = treatment),
    method = "nls", formula = dose_resp, se = FALSE,
    method.args = list(start = list(min = 1.67, max = 397, ec50 = -7, hill_coefficient = 1))
  ) + 
  scale_colour_manual(labels = c("No inhibitor", "Inhibitor"),
                      values = c("#00167B", "#9FA3FE")) + 
  ggnewscale::new_scale_colour() +
  geom_point(aes(colour = treatment, shape = treatment), size = 3) + 
  scale_colour_prism(palette = "winter_bright", 
                     labels = c("No inhibitor", "Inhibitor")) + 
  scale_shape_prism(labels = c("No inhibitor", "Inhibitor")) + 
  theme_prism(palette = "winter_bright", base_size = 16) + 
  scale_y_continuous(limits = c(-100, 500), 
                     breaks = seq(-100, 500, 100),
                     guide = "prism_offset") + 
  scale_x_continuous(
    limits = c(-10, -3), 
    breaks = -10:-3,
    guide = "prism_offset_minor",
    minor_breaks = log10(rep(1:9, 7)*(10^rep(-10:-4, each = 9))),
    labels = function(lab) {
      do.call(
        expression,
        lapply(paste(lab), function(x) bquote(bold("10"^.(x))))
      )
    }
  ) + 
  theme(axis.title.y = element_blank(),
        legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.05, 0.95),
        legend.justification = c(0.05, 0.95)) + 
  labs(x = "[Agonist], M")

以上就是今天的内容，希望对你有帮助哦！欢迎点赞、在看、关注、转发！

欢迎在评论区留言或直接添加我的微信！

---

欢迎关注我的公众号：医学和生信笔记

“

医学和生信笔记 公众号主要分享：1.医学小知识、肛肠科小知识；2.R语言和Python相关的数据分析、可视化、机器学习等；3.生物信息学学习资料和自己的学习笔记！

---

往期精彩内容：