R语言绘图：小提琴图

小提琴图定义：

小提琴图（Violin Plot），是一种集成了箱线图和核密度图特征的数据可视化图形，用于展示多组数据的分布情况和概率密度。

小提琴图的作用：

1.显示数据分布：小提琴图能够清晰地展示数据的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、离群值等统计信息。通过小提琴形状的宽度和高度，可以直观地比较不同组或条件下数据的分布差异。

2.比较多组数据：将不同基因在不同组织中的表达水平用小提琴图展示，以便研究它们的表达模式是否有显著差异。

3.异常值检测：在小提琴图中，可以观察到小提琴外部的离散数据点，这些数据点往往表示数据中的异常值。可以通过观察离群点的出现情况来判断数据中是否存在异常值。

小提琴图怎么做?

R语言绘制小提琴图

• # 代码来源：https://www.r2omics.cn/
  # 加载R包，没有安装请先安装  install.packages("包名") 
  library(tidyverse)
  
  # 读取箱线图数据文件
  df = read.delim("https://www.r2omics.cn/res/demodata/boxplot.txt",# 将此处换成你自己电脑里的文件
                  header = T      # 指定第一行是列名
  )
  
  # 把数据转换成ggplot常用的类型（长数据）
  df = df %>%
    pivot_longer(-1,names_to = "Sample",values_to = "Value")
  
  # 绘图
  p = ggplot(df,aes(x=Sample,y=Value,fill=Sample))+
    # stat_boxplot(geom = "errorbar",    # 添加误差线
    #  width=0.3)+
    geom_violin(alpha = 1,              # 透明度
                trim = T,               # 是否修剪尾巴，即将数据控制到真实的数据范围内
                scale = "count",         # 如果“area”(默认)，所有小提琴都有相同的面积(在修剪尾巴之前)。如果是“count”，区域与观测的数量成比例。如果是“width”，所有的小提琴都有相同的最大宽度。
  
                 )+
    theme_bw()+                          # 主题
    theme(
      axis.text.x = element_text(angle = 90,
                                 vjust = 0.5
      )       # x轴刻度改为倾斜90度，防止名称重叠
    )
  p

箱线图和小提琴图合并

# 其实就是在小提琴的图层下再画一个箱线图
p +
  geom_boxplot(width=0.16,
               fill="white",
               outlier.alpha = 0
              )

添加显著性标签

library(ggsignif)  # 用于添加显著性标签

p + geom_signif(                         # 添加显著性标签
    comparisons=list(c("Sample1","Sample2"),c("Sample3","Sample4")), # 选择你想在哪组上添加标签
    step_increase = 0.1,
    test="t.test",                     # "t 检验，比较两组（参数）" = "t.test","Wilcoxon 符号秩检验，比较两组（非参数）" = "wilcox.test"
    test.args = list("var.equal" = T), # 等方差 
    map_signif_level=F                 # 标签样式F为数字，T为*号
  )