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      • ggalluvial|炫酷桑基图(Sankey),你也可以秀

      ggalluvial|炫酷桑基图(Sankey),你也可以秀

      • 发布者 一览
      • 分类 未分类
      • 日期 2020年3月8日
      • 评论 0评论

      参考:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDI1MzgzOQ==&mid=2650394249&idx=1&sn=d67822590e8eceb9b4f544b4e2946d37&chksm=f01cac69c76b257f57067e8891379183e15ae733118cfa2230bd4e9c3a3539803b4b94abe144&scene=21#wechat_redirect

      桑基图(Sankey diagram),是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

      因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。

      载入R包,数据

      本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示,大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。也可后台回复“R-桑基图”获得示例数据以及R代码。

      #install.packages("ggalluvial")
      library(ggalluvial)
      library(ggplot2)
      library(dplyr)
      #读入LIHC临床数据
      LIHC <- read.csv("TCGA_lihc.csv",header=TRUE)
      #展示数据情况
      head(LIHC)
         PATIENT_ID    AGE    SEX AJCC_PATHOLOGIC_TUMOR_STAGE OS_STATUS
      1 TCGA-XR-A8TE less50   Male                   STAGE III    LIVING
      2 TCGA-5R-AA1D less50 Female                   STAGE III    LIVING
      3 TCGA-DD-A1EC less50 Female                     STAGE I    LIVING
      4 TCGA-ED-A7PY less50 Female                    STAGE II    LIVING
      5 TCGA-RC-A6M5 less50 Female                    STAGE IV    LIVING
      6 TCGA-DD-A1EH less50   Male                   STAGE III    LIVING
      
      summary(LIHC)

      桑基图的数据结构需要节点,权重等信息,ggalluvial 的输入数据可以是长数据亦可以是宽数据。

      绘制桑基图

      1 宽数据示例

          对临床数据进行简单的处理,得到后四个变量的频数,整理成宽数据:以下处理过程可参考数据处理|R-dplyr,数据处理|数据框重铸

      #分组计算频数
      LIHCData <- group_by(data,AGE,SEX,AJCC_PATHOLOGIC_TUMOR_STAGE,OS_STATUS) %>% summarise(., count = n())
      #查看宽数据格式
      head(LIHCData)
       AGE    SEX    AJCC_PATHOLOGIC_TUMOR_STAGE OS_STATUS count
       <fct>  <fct>  <fct>                       <fct>     <int>
      1 50to70 Female STAGE I                     DECEASED     11
      2 50to70 Female STAGE I                     LIVING       16
      3 50to70 Female STAGE II                    DECEASED      3
      4 50to70 Female STAGE II                    LIVING       11
      5 50to70 Female STAGE III                   DECEASED      8
      6 50to70 Female STAGE III                   LIVING        9

      绘制桑基图

      ggplot(as.data.frame(LIHCData),
            aes(axis1 = AJCC_PATHOLOGIC_TUMOR_STAGE, axis2 = SEX, axis3 = AGE,
                y= count)) +
       scale_x_discrete(limits = c("AJCC_STAGE", "SEX", "AGE"), expand = c(.1, .05)) +
       geom_alluvium(aes(fill = OS_STATUS)) +
       geom_stratum() + geom_text(stat = "stratum", label.strata = TRUE) +
       theme_minimal() +
       ggtitle("Patients in the TCGA-LIHC cohort",
               "stratified by demographics and survival")
      • axis参数设置待展示的节点信息(柱子);
      • geom_alluvium参数设置组间面积连接,此处按生存状态分组;

      2 长数据示例

      ggplot2通常处理的都是长表格模式,使用to_lodes_form函数即可转换

      #to_lodes_form生成alluvium和stratum列,主分组位于key列中
      LIHC_long <- to_lodes_form(data.frame(LIHCData),
                                   key = "Demographic",
                                   axes = 1:3)
      head(LIHC_long)
      
      
      
       OS_STATUS count alluvium Demographic stratum
      1  DECEASED    11        1         AGE  50to70
      2    LIVING    16        2         AGE  50to70
      3  DECEASED     3        3         AGE  50to70
      4    LIVING    11        4         AGE  50to70
      5  DECEASED     8        5         AGE  50to70
      6    LIVING     9        6         AGE  50to70
      
      # 绘制桑基图
      ggplot(data = LIHC_long,
            aes(x = Demographic, stratum = stratum, alluvium = alluvium,
                y = count, label = stratum)) +
       geom_alluvium(aes(fill = OS_STATUS)) +
       geom_stratum() + geom_text(stat = "stratum") +
       theme_minimal() +
       ggtitle("Patients in the TCGA-LIHC cohort",
               "stratified by demographics and survival")

      3 状态变化的趋势

          vaccinations为R包内置数据集,可展示同一subject在不同survey状态下的response情况。

      data(vaccinations)
      levels(vaccinations$response) <- rev(levels(vaccinations$response))
      ggplot(vaccinations,
            aes(x = survey, stratum = response, alluvium = subject,
                y = freq,
                fill = response, label = response)) +
       scale_x_discrete(expand = c(.1, .1)) +
       geom_flow() +
       geom_stratum(alpha = .5) +
       geom_text(stat = "stratum", size = 3) +
       theme(legend.position = "none") +
       ggtitle("vaccination survey responses at three points in time")

      4 更多细节

      vignette(topic = "ggalluvial", package = "ggalluvial")

       以上就是如何使用R-ggalluvial包绘制桑基图的简单介绍,可以自己动手展示了 。

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