其他
单细胞亚群分面可视化
天下没有不散的宴席
1引言
文章里好像都是一张图里绘制多个亚群的分布
,那么单个亚群分别可视化是什么样子的呢?
我们来尝试画出来看看怎么样。
2绘图
数据准备:
library(dplyr)
library(Seurat)
library(ggplot2)
library(patchwork)
library(cowplot)
library(ggsci)
# load data
pbmc3k <- readRDS("./pbmc3k_final.rds")
# run tsne
pbmc3k <- RunTSNE(pbmc3k,dims = 1:10)
# plot
DimPlot(pbmc3k,reduction = 'tsne')
# add cell type
pbmc3k$celltype <- Idents(pbmc3k)
提取坐标:
# get pc data
pc <- Embeddings(pbmc3k,reduction = 'tsne') %>% data.frame()
pc$celltype <- pbmc3k$celltype
# check
head(pc,3)
# tSNE_1 tSNE_2 celltype
# AAACATACAACCAC-1 -11.701490 7.120466 Memory CD4 T
# AAACATTGAGCTAC-1 -21.981401 -21.330793 B
# AAACATTGATCAGC-1 -1.292978 23.822324 Memory CD4 T
绘图:
# plot
pmain <- ggplot(pc,aes(x = tSNE_1,y = tSNE_2,color = celltype)) +
geom_point(size = 0.5) +
# scale_color_npg(name = '') +
scale_color_brewer(palette = 'Set1',name = '') +
theme_bw(base_size = 14) +
theme(panel.grid = element_blank(),
legend.position = 'none',
plot.margin = margin(l = 10,r = 0,unit = 'pt'),
aspect.ratio = 1)
psmall <- ggplot(pc,aes(x = tSNE_1,y = tSNE_2,color = celltype)) +
geom_point(size = 0.5,show.legend = F) +
# scale_color_npg(name = '') +
scale_color_brewer(palette = 'Set1') +
theme_bw(base_size = 14) +
xlab('') + ylab('') +
theme(panel.grid = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10),
plot.margin = margin(l = 0,r = 10,unit = 'pt'),
strip.background = element_rect(colour = NA,fill = NA),
aspect.ratio = 1) +
facet_wrap(~celltype,ncol = 3,strip.position = 'top')
# combine
plot_grid(plotlist = list(pmain,psmall),nrow = 1,align = 'hv')
看着像那么回事,可以尝试在每个亚群里添加一些注释信息啥的,看你们自由发挥咯。
欢迎加入生信交流群。加我微信我也拉你进 微信群聊 老俊俊生信交流群
(微信交流群需收取20元入群费用(防止骗子和便于管理)
)。
老俊俊微信:
知识星球:
所以今天你学习了吗?
今天的分享就到这里了,敬请期待下一篇!
最后欢迎大家分享转发,您的点赞是对我的鼓励和肯定!
如果觉得对您帮助很大,赏杯快乐水喝喝吧!
往期回顾
◀Seurat 官网单细胞教程四 (SCTransform 使用及 SCTransform V2 版本)
◀Seurat 官网单细胞教程三 (RPCA 快速整合数据)
◀...