发布日期：2023-09-13 22:11 点击次数：117
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❞玩转单细胞往期精彩系列：玩转单细胞(2):Seurat批量做图修饰玩转单细胞(3):堆叠柱状图添加比例玩转单细胞(4):单细胞相关性玩转单细胞(5):单细胞UMAP图只标记特定细胞群、圈定细胞群及坐标轴修改玩转单细胞(6):单细胞差异基因展示之对角散点图玩转单细胞(7)：修改Seurat对象基因名称玩转单细胞(8): 单细胞3维聚类图展示玩转单细胞(9)：单细胞Seurat对象数据操作玩转单细胞(10)：替换单细胞Seurat对象UMAP坐标事情是这样的，我们在寻找合适的免疫组库数据的时候看到一篇nature communication的文章，里面有个图挺好的。进一步看到，这篇文章作者提供了所有图片的代码，链接：https://doi.org/10.5281/ zenodo.7806635，原文Code availability部分。其实这篇文章的其他图和代码很普通，就是常规的一些操作，对于初学者可能比较友好，可以自己尝试学一学。之所以要说这个，是因为其中有两个地方比较有意思，细节的问题，我们之前的代码没有提到过所以这里写一下！本文详细注释代码已上传群文件，可自行下载！
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（reference：Age-associated B cells predict impaired humoral immunity after COVID-19 vaccination in patients receiving immune checkpoint blockade）
首先是第一个问题：我们在使用Seurat包的DimPlot函数做降维聚类图的时候，legend的顺序有时候想调整（或者clusters用数字的时候，排列并不是从小到大排列），或者VlnPlot和DotPlot函数作图的时候，想调整cell type顺序。我们知道在ggplot作图的时候我们可以使用factor或者forcats包固定顺序，那么在Seurat下怎么调整？其实只需要levels函数设置seurat对象active idents顺序即可。library(Seurat)library(ggplot2)Idents(uterus) <- "celltype"levels(uterus)DimPlot(uterus)levels(uterus) <- c("Lymphocytes"，"Unciliated epithelial cells"，"Ciliated epithelial cells"， "Smooth muscle cells"， "Stromal fibroblasts"， "Endothelial cells"，"Macrophages")DimPlot(uterus)图片
第二个问题就是开头提到的那个分面图。一般正常使用DotPlot的时候，feature是向量，是不会有分面效果的。当把feature（每个分组type的基因）传入为list的时候，seurat的DotPlot就可以有分面效果了。DefaultAssay(uterus) <- "RNA"SMC_genes <- c("ACTA2"， "RGS5")MAC_genes <- c("MS4A6A"， "CD68"，"LYZ")LY_genes <- c("CCL5"， "STK17B"，"PTPRC")SF_genes <- c("DCN"， "COL6A3"， "LUM")EC_genes <- c("PECAM1"，"PCDH17"， "VWF")UEP_genes <- c("EPCAM"， "CDH1")EP_genes <- c("FOXJ1"，"CDHR3"，"DYDC2")levels(uterus) <- c("Lymphocytes"，"Unciliated epithelial cells"，"Ciliated epithelial cells"，竞技宝电竞 "Smooth muscle cells"， "Stromal fibroblasts"， "Endothelial cells"，"Macrophages")features <- list("LY" = LY_genes， "UEP" = UEP_genes， "EP" = EP_genes， "SMC" = SMC_genes， "SF" = SF_genes， "EC" = EC_genes， "MAC" = MAC_genes)p <- DotPlot(object = uterus， features=features)图片
其实，按照ggplot的方式在这个图上继续修饰就可以得到完美的图了，参考：NCS质感图表：Seurat单细胞DotPlot函数基因表达气泡图修饰。这里我们提取数据用ggplot2完成。p1 <- ggplot(p$data， aes(x = features.plot， y = id)) + geom_point(aes(size = pct.exp， color = avg.exp.scaled)) + facet_grid(facets = ~feature.groups， switch = "x"， scales = "free_x"， space = "free_x") + scale_radius(breaks = c(25， 50， 75， 100)， range = c(0，6)) + theme_classic() + scale_color_gradient2(low = "blue"， mid = "white"， high = "red")+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 90， face = 1， size = 12， family = "Arial Narrow"， hjust = 1， vjust = 0.5， color = "black")， axis.text.y = element_text(size = 12， face = 1， family = "Arial Narrow"， color = "black")， legend.text = element_text(size = 8， face = 1， family = "Arial Narrow")， legend.title = element_text(size = 10， face = 1， family = "Arial Narrow")， legend.position = 'top' ， strip.placement = "outside"， strip.text.x = element_text(size = 12， family = "Arial Narrow Bold")， axis.title = element_blank())+ guides(colour = guide_colourbar(title.vjust = 0.9， title.hjust = 0))+ labs(size = "Percent Expressed"， color = "Average Expression")
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这里有一个点我们之前从未提过，就是在ggplot2画板任意位置添加文字。这篇文章的代码里有一个简单的方法，就是labs函数，theme主题里面调整位置即可。
p1+ labs(tag = "Defining \ngenes of:")+ theme(plot.tag.position = c(0.14， 0.05)， plot.tag = element_text(size = 12，family = "Arial Narrow Bold"))
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这就是我们要分享的所有内容了，虽然很简单竞技宝电竞，但是确很细节，希望对你的学习有所启发和帮助。觉得分享有用的点个赞再走呗！
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