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前情撮要

上期的推文VlnPlot效果及常用参数浅析整理先容了一下小提琴图可视化marker基因，在驱散简便先容了一下可用于好意思化可视化效果的参数。

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这期咱们就沿途来使用一下这些参数，绘制更颜面的小提琴图叭！

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因为分析中需要用到分组信息，而pbmc3k的数据集是单个样品，莫得包含分组信息。是以这期的示例数据换为ifnb.SeuratData的数据集

ifnb.SeuratData数据降维聚类分群的实质见推文——ifnb数据集分析及谛视对比

临了的手动分群情况：

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赢得top3的Marker基因：

markers <- FindAllMarkers(sce.all.int， only.pos = TRUE， min.pct = 0.25，  logfc.threshold = 0.25， verbose = FALSE)top3 = markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 3， wt = avg_log2FC)g2 = unique(top3$gene)

基于VlnPlot参数好意思化小提琴图1. 奏凯可视化

VlnPlot(sce.all.int， features = g2[1:6])

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若是奏凯使用VlnPlot可视化，不熏陶参数，会得到每个基因单独展示的效果，不太易读。

若是思将marker沿途展示，就需要使用stack参数绘制堆叠小提琴图

迷水商城2. 堆叠小提琴图

#使用paletteer包来调用awtools包中的调色板函数library(paletteer)color <- c(paletteer_d("awtools::bpalette")，           paletteer_d("awtools::a_palette")，           paletteer_d("awtools::mpalette"))#stack=T绘制堆叠小提琴图p1 <- VlnPlot(sce.all.int，features=g2，              group.by="celltype"，              stack=T，cols=color)#去掉标签谛视p1+NoLegend()

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不错使用flip参数进行翻转，使得效果愈加易读

p1 <- VlnPlot(sce.all.int，features=g2，              group.by="celltype"，              flip=T，stack=T，cols=color)p1+NoLegend()

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3. 分组小提琴图

分组小提琴图是一种用于展示不同组别中数据漫步情况的可视化图表，当有两个组别时不错很好的展示基因在两个组间的各异

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使用split.by参数可禁受按照某一分组变量（这里是 'stim'）来分割数据

p2 <- VlnPlot(sce.all.int， g2， stack = TRUE，              split.by = 'stim'，flip=T， add.noise = T，              cols = c("#78C2C4"，"#C73E3A")，) ;p2

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从图中不错看到pDC相关基因主要在STIM组高抒发，有些基因仅在STIM大要只在CTRL组抒发

迷水商城迷水商城4. 分组分半小提琴图

也不错在消失个图形中绘制多个分组的漫步，不错直不雅地比拟不同组之间的数据漫步情况，以便进行统计分析和估计。

使用split.plot = T生成每个分组的单独小提琴图

p<-VlnPlot(sce.all.int， features = g2，stack=T，           pt.size=0，flip = T，add.noise = T，           split.by = 'stim'，           group.by = "celltype"，           cols = c("#78C2C4"，"#C73E3A")，           split.plot = T)

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将分组以及分组且分半小提琴图拼图，不错愈加直不雅的看到两个分组之间基因抒发的各异

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使用ggplot2进行好意思化

因为VlnPlot是一个ggplot的对象，是以不错基于ggplot2进行好意思化。大要索取需要的数据，听话水华人国际商城使用ggplot2奏凯绘制小提琴图

1. 好意思化VlnPlot效果

不错基于ggplot2的theme函数去鼎新坐标轴，熏陶文本激情和大小、添加边框、鼎新间距等

p1 + theme_bw()+  theme(    axis.text.x.bottom = element_text(angle = 45，hjust = 1，vjust = 1)，    panel.grid.major = element_blank()，    panel.grid.minor = element_blank()，    legend.position = "none"，    axis.text.x = element_text(color = 'black'，size = 11)，    axis.text.y = element_blank()，    axis.title.x = element_text(color = 'black'， size = 15)，    axis.ticks.x = element_line(color = 'black')，    axis.ticks.y = element_blank()，  )

旋转并对皆 x 轴标签，熏陶其容貌；取消 x 轴的次要网格线与 y 轴的刻度标签；荫藏图例；熏陶 x 轴标题和刻度线的激情和大小；全都取消 y 轴的刻度和网格线，以简化图形展示。

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p1+theme_minimal()+  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45， hjust = 1)，        axis.text.y = element_blank()，        axis.title = element_text(size = 12)，        legend.position = 'none')+  scale_fill_manual(values = color)+  labs(title = 'Top 3 markers for each cluster'，       x = 'Cluster'，       y = 'Expression')

通过theme_minimal()和theme()函数对图形的容貌进行好意思化：

将 x 轴标签旋转 45 度并右对皆；荫藏 y 轴的刻度标签；设定轴标题的字体大小；移除图例；自界说填充激情；添加标题和轴标签。

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2. 索取数据使用ggplot2进行好意思化

小谢私以为基于ggplot2的theme函数好意思化VlnPlot效果也曾比拟颜面了，但由于是VlnPlot效果的框架下，可能照旧会有些规模

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若是需要高度定制化小提琴的图的效果，也不错索取需要的数据，使用ggplot2从画图到好意思化。

之前的前辈们也曾整理好了索取数据进行可视化的关节：

迷水商城比如生信菜鸟团的Violin plot 好意思化生信星球的大漂亮版块的单细胞小提琴图以及生信补给站的scRNA分析| Seurat堆叠小提琴图不知足？ 那就ggplot2 堆叠 多样元素小结

这期使用VlnPlot函数的相关参数，绘制堆叠小提琴图，以及对小提琴图进行了分组分半的展示

基于ggplot2在VlnPlot效果的基础上进行鼎新，若是思索取需要的数据，使用ggplot2从画图到好意思化，不错参考前辈们整理的推文！

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