R语言中ggpubr的应用

ggpubr是一个基于ggplot2的R包，用于美化ggplot2绘图输出。它提供了一些方便快捷的函数和主题，可以使ggplot2绘图的外观更加美观和专业。

下面是一些ggpubr的常见应用：

1. 添加统计标记：ggpubr提供了add_stat()函数，可以在ggplot2绘图中添加统计标记，如平均值、标准误、置信区间等。

2. 显示分面图：ggpubr提供了facet()函数，可以方便地绘制分面图，如按组分面、按时间分面等。

3. 添加注释：ggpubr提供了annotate()函数，可以在ggplot2绘图中添加注释，如标题、子标题、x轴标签、y轴标签等。

4. 自定义主题：ggpubr提供了一些现成的主题，如ggpubr_theme、theme_pubclean等，也可以自定义主题，使ggplot2绘图更加美观和专业。

5. 绘制交互式图表：ggpubr可以与plotly等交互式可视化库结合使用，实现交互式图表的绘制和展示。

6. 绘制热图：ggpubr提供了ggheatmap()函数，可以方便地绘制热图，如基因表达热图、样本聚类热图等。

上述仅是ggpubr的常见应用，ggpubr的功能还有很多，可以根据需要灵活使用。

相关问题

R语言 置信区间可视化

R语言是一种广泛使用的统计分析和数据可视化编程语言。它提供了丰富的数据处理、统计分析和图形绘制的功能，被广泛应用于数据科学、统计学、机器学习等领域。

在R语言中，置信区间可视化是一种常见的数据分析技术，用于估计参数的不确定性范围。通过绘制置信区间图，可以直观地展示参数估计的精度和可靠性。

在R语言中，可以使用不同的函数和包来实现置信区间可视化。其中，常用的包括ggplot2、plotly和ggpubr等。

下面是一个使用ggplot2包绘制置信区间图的示例代码：

# 导入ggplot2包
library(ggplot2)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
  group = c("A", "B", "C"),
  mean = c(10, 15, 12),
  lower = c(8, 13, 10),
  upper = c(12, 17, 14)
)

# 使用ggplot2绘制置信区间图
ggplot(data, aes(x = group, y = mean)) +
  geom_point() +
  geom_errorbar(aes(ymin = lower, ymax = upper), width = 0.2) +
  labs(title = "Confidence Interval Visualization", x = "Group", y = "Mean")

上述代码中，首先导入ggplot2包，然后创建一个示例数据集，包括组别（group）、均值（mean）、置信区间下限（lower）和置信区间上限（upper）。接着使用ggplot2的函数来绘制散点图和误差线，其中geom_point()用于绘制散点，geom_errorbar()用于绘制误差线。最后使用labs()函数设置图表的标题和坐标轴标签。

希望以上内容能对你有所帮助！

差异基因箱型图R语言

### 使用R语言绘制差异基因表达的箱型图

为了实现差异基因表达的可视化，`ggplot2`包提供了强大的图形功能。下面展示了如何利用该工具创建一个能够有效展示不同条件下基因表达水平变化情况的箱形图。

#### 准备工作
确保安装并加载必要的软件包：

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

如果需要添加统计测试的结果到图表中，还需要额外引入`ggpubr`库来进行显著性检验结果标注:

install.packages("ggpubr")
library(ggpubr)

#### 数据准备
假设有一个名为`gene_expression_data`的数据框，其结构如下表所示，其中包含了样本ID(`Sample_ID`)、所属条件/组别(`Condition`)以及对应的基因表达量数值(`Expression_Level`)。

| Sample_ID | Condition | Expression_Level |
|--|------------------|
| S1 | Control | 7.8 |
| ... | ... | ... |

#### 创建基础箱线图
使用`ggplot()`函数构建基本框架，并通过指定aes映射参数设置横纵坐标轴所代表的内容；接着调用`geom_boxplot()`方法完成实际绘图操作[^2]。

p <- ggplot(data = gene_expression_data, aes(x=Condition, y=Expression_Level)) +
    geom_boxplot(outlier.shape = NA) + # 不显示异常点
    theme_minimal()
print(p)

#### 自定义样式与颜色配置
为了让图像更加美观易读，可以通过调整主题风格、字体大小等方式优化视觉效果。同时应用`scale_fill_manual()`来自定义填充色方案，使得各个实验处理之间的区别更为明显。

custom_colors <- c("#E69F00", "#56B4E9")

p_customized <- p +
                scale_fill_manual(values = custom_colors)+
                labs(title="Differential Gene Expression Across Conditions",
                     x="Experimental Conditions",
                     y="Gene Expression Level (log2)")+
                theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
print(p_customized)

#### 显示组间差异显著性的P值标签
最后一步是在图表上方适当位置加入由Wilcoxon秩和检验得到的两两比较后的P值信息作为辅助说明文字，帮助读者快速理解哪些对比存在统计学意义上的差别。

final_plot <- p_customized +
               stat_compare_means(aes(label = ..p.signif..),
                                  comparisons=comparisons_list,
                                  method = "wilcox.test",
                                  label.y=nrow(unique(gene_expression_data$Condition))-0.5)

print(final_plot)

注意：上述代码片段中的`comparisons_list`应被替换为具体想要进行成对比较的对象列表。