听说你想绘制 scanpy 的 tracksPlot?

1引言

有粉丝想画 scanpy 的 tracksPlot,但是单细胞上游全是用的seurat 软件,只想提取数据画类似的图。粉丝网上找了一个教程,但是画不出来,于是我直接在 scRNAtoolVis 里加个函数即可,虽说不能画的一模一样,大概是那个感觉就行了。

scanpy 的 tracksPlot 图:

热图:

2安装

重新安装获取新功能:

install.packages('devtools')
devtools::install_github('junjunlab/scRNAtoolVis')

library(scRNAtoolVis)

3使用

加载内置测试数据:

library(scRNAtoolVis)

# load test data
httest <- system.file("extdata", "htdata.RDS", package = "scRNAtoolVis")
pbmc <- readRDS(httest)

# load markergene
markergene <- system.file("extdata", "top5pbmc.markers.csv", package = "scRNAtoolVis")
markers <- read.table(markergene, sep = ',', header = TRUE) |>
  dplyr::group_by(cluster)  |>
  slice_head(n = 3)

head(markers,3)
# # A tibble: 3 × 7
# # Groups:   cluster [1]
#       p_val avg_log2FC pct.1 pct.2 p_val_adj cluster gene
#       <dbl>      <dbl> <dbl> <dbl>     <dbl>   <int> <chr>
# 1 1.74e-109       1.07 0.897 0.593 2.39e-105       0 LDHB
# 2 1.17e- 83       1.33 0.435 0.108 1.60e- 79       0 CCR7
# 3 3.28e- 49       1.05 0.333 0.103 4.50e- 45       0 LEF1

画五个基因:

# plot
tracksPlot(object = pbmc,
           genes = unique(markers$gene)[1:5])

或者直接输入 findAllMarkers 函数的输出数据框类型:

# use findAllMarkers output
tracksPlot(object = pbmc,
           genes = markers |> head(9))

给分面设置颜色:

# change strip color
tracksPlot(object = pbmc,
           genes = markers |> head(9),
           strip_nested_params = list(background_x = ggh4x::elem_list_rect(fill = rainbow(9))))

设置分面间距:

# panel space
tracksPlot(object = pbmc,
           genes = markers |> head(9),
           strip_nested_params = list(background_x = ggh4x::elem_list_rect(fill = rainbow(9))),
           theme_params = list(panel.spacing.x = unit(0,"mm")))

设置分面大小:

# panel size
tracksPlot(object = pbmc,
           genes = markers |> head(9),
           strip_nested_params = list(background_x = ggh4x::elem_list_rect(fill = rainbow(9))),
           theme_params = list(panel.spacing.x = unit(0,"mm")),
           facet_nested_params = list(space = "free"))

修改颜色:

# tracksplot color
tracksPlot(object = pbmc,
           genes = markers |> head(9),
           strip_nested_params = list(background_x = ggh4x::elem_list_rect(fill = rainbow(9))),
           theme_params = list(panel.spacing.x = unit(0,"mm")),
           facet_nested_params = list(space = "free")) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")

热图:

# heatmap
tracksPlot(object = pbmc,
           genes = markers |> head(9),
           plot.type = "heatmap")

修改颜色:

# color
tracksPlot(object = pbmc,
           genes = markers |> head(9),
           plot.type = "heatmap") +
  scale_fill_gradient2(low = "blue",mid = "white",high = "red",na.value = "white")

4结尾

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

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