R 语言绘制二维密度相关性散点图

测试开头

没关注？伸出手指点这里—

1引言

有人在 老俊俊生信交流群 里提问怎么绘制下面的相关性散点图:

仔细看来一下还不是传统的那种只是散点图的样子,是一种类似于 密度散点图 的感觉,点越密的地方颜色越深,有一种模糊的感觉。

刚开始想到的是我之前分享的 R 包 ggblur 模糊你的点(眼) ,使用 ggblur 来对点进行模糊,但是达不到这样的效果,可能方向就错了。后面使用 ggplot 的二维密度图层可以达到这样的效果,此外还查到一个 smoothScatter 这个函数也可以。

今天就分享如何绘制这样的图形。

2smoothScatter 函数绘制

首先加载测试数据,RNA-seq 的 fpkm 数据:

library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(tidyverse)

# load data
df <- read.table('test.fpkm.txt',header = T)[2:5]

# log2 transform
df <- log2(df + 1)

df1 <- df[,c(1:2)]
colnames(df1)[1:2] <- c('rep1','rep2')

df2 <- df[,c(3:4)]
colnames(df2)[1:2] <- c('rep1','rep2')

# combine
df_long <- rbind(df1,df2)
df_long$sample <- rep(c('WT','KO'),each = nrow(df))

# check
head(df_long,3)
#       rep1     rep2 sample
# 1 9.130976 9.037206     WT
# 2 6.537833 6.382360     WT
# 3 8.565563 8.660298     WT

绘图:

nrpoints 和 nbin 参数控制显示的点的数量和图的分辨率。

# defult plot
par(mfrow=c(1,2),tck = -0.025)

# axis(gap.axis = 0.5)
p1 <- df_long %>% filter(sample == 'WT')
smoothScatter(p1$rep1,p1$rep2,
              nrpoints = 200,
              nbin = 200,
              pch = 16,cex = 0.2,
              asp = 0.8,
              bandwidth = 0.5,
              xlim = c(0,15),ylim = c(0,15),
              xlab = 'log2(wt-rep1 + 1)',
              ylab = 'log2(wt-rep2 + 1)')

# add title
title(main = 'WT')

# add correlattion
text(x = 5,y = 14,labels = 'R=0.99,p<2.2e-16')

p2 <- df_long %>% filter(sample == 'KO')
smoothScatter(p2$rep1,p2$rep2,
              nrpoints = 200,
              nbin = 200,
              pch = 16,cex = 0.2,
              asp = 0.8,
              bandwidth = 0.5,
              xlim = c(0,15),ylim = c(0,15),
              xlab = 'log2(ko-rep1 + 1)',
              ylab = 'log2(ko-rep2 + 1)')

# add title
title(main = 'KO')

# add correlattion
text(x = 5,y = 14,labels = 'R=0.99,p<2.2e-16')

3ggplot 绘制

ggplot 好像加不了上面那种点。

# ggplot plot
ggplot(df_long,
       aes(x = rep1,y = rep2)) +
  stat_density2d(aes(fill = ..density..^0.25),
                 show.legend = F,
                 geom = "tile", contour = FALSE, n = 300) +
  scale_fill_continuous(low = "white", high = "#003366") +
  stat_cor() +
  theme_bw(base_size = 16) +
  theme(panel.grid = element_blank(),
        strip.background = element_blank(),
        aspect.ratio = 0.8) +
  xlim(0,15) + ylim(0,15) +
  facet_wrap(~sample,scales = 'free') +
  xlab('log2(ko-rep1 + 1)') +
  ylab('log2(ko-rep2 + 1)')