Графики-леденцы — это мощные инструменты визуализации, используемые в исследованиях в области генетики и геномики для отображения экспрессии генов, частот мутаций или других важных геномных особенностей. В этой записи блога мы рассмотрим различные методы создания леденцов в R, а также приведем примеры кода. Независимо от того, являетесь ли вы биоинформатиком, биологом или специалистом по обработке данных, это руководство поможет вам эффективно рассказать о своих геномных открытиях, используя визуально привлекательные леденцы.

Методы:

1. Подход Base R:
   Графический пакет base R предоставляет простой метод создания леденец-графиков. Вот пример фрагмента кода, который поможет вам начать:

# Create a simple lollipop plot using base R
genes <- c("Gene A", "Gene B", "Gene C")
expression <- c(0.5, 0.8, 0.6)
plot(expression, xlim = c(0, 1), ylim = c(0, length(genes) + 1), 
     xlab = "Expression", ylab = "Genes", main = "Lollipop Plot")
segments(0, 1:length(genes), expression, 1:length(genes), lwd = 2)
points(expression, 1:length(genes), pch = 21, bg = "white", cex = 1.5)

Пакет
2. ggplot2:
   ggplot2 – это популярный пакет визуализации данных в R. Он предлагает более гибкий подход к созданию леденец-графиков с расширенными возможностями настройки. Вот пример использования ggplot2:

library(ggplot2)
# Create a lollipop plot using ggplot2
genes <- c("Gene A", "Gene B", "Gene C")
expression <- c(0.5, 0.8, 0.6)
df <- data.frame(genes, expression)
plot <- ggplot(df, aes(x = expression, y = genes)) +
  geom_segment(aes(xend = 0, yend = genes), size = 2) +
  geom_point(shape = 21, fill = "white", size = 4) +
  xlim(0, 1) +
  xlab("Expression") +
  ylab("Genes") +
  ggtitle("Lollipop Plot")
print(plot)

3. Улучшенный ggplot2 с пакетом ggrepel:
   Если у вас большое количество генов или сложных меток, вы можете использовать пакет ggrepel, чтобы предотвратить перекрытие текстовых меток. Вот пример:

library(ggplot2)
library(ggrepel)
# Create a lollipop plot with enhanced labels using ggplot2 and ggrepel
genes <- c("Gene A", "Gene B", "Gene C")
expression <- c(0.5, 0.8, 0.6)
df <- data.frame(genes, expression)
plot <- ggplot(df, aes(x = expression, y = genes)) +
  geom_segment(aes(xend = 0, yend = genes), size = 2) +
  geom_point(shape = 21, fill = "white", size = 4) +
  geom_text_repel(aes(label = genes), nudge_x = 0.05) +
  xlim(0, 1) +
  xlab("Expression") +
  ylab("Genes") +
  ggtitle("Lollipop Plot with Enhanced Labels")
print(plot)

4. График-леденец с дополнительными функциями.
   Вы можете еще больше улучшить свои графики-леденцы, включив в него дополнительные функции, такие как группы с цветовой кодировкой, доверительные интервалы или выделение определенных генов. Вот пример использования пакета ggplot2:

library(ggplot2)
# Create a lollipop plot with additional features using ggplot2
genes <- c("Gene A", "Gene B", "Gene C")
expression <- c(0.5, 0.8, 0.6)
group <- c("Group 1", "Group 2", "Group 1")
df <- data.frame(genes, expression, group)
plot <- ggplot(df, aes(x = expression, y = genes, color = group)) +
  geom_segment(aes(xend = 0, yend = genes), size = 2) +
  geom_point(shape = 21, fill = "white", size = 4) +
  xlim(0, 1) +
  xlab("Expression") +
  ylab("Genes") +
  ggtitle("Lollipop Plot with Color-Coded Groups") +
  theme_minimal()
print(plot)

Графики-леденцы – это универсальные визуализации, которые могут эффективно отображать экспрессию генов и другие особенности генома. В этой статье мы рассмотрели несколько методов создания леденец-графиков в R, включая базовый подход R, пакет ggplot2 и расширенные версии с ggrepel и дополнительными функциями. Используя эти методы, вы можете создавать визуально привлекательные леденцы для эффективной передачи результатов своих геномных исследований.