有了R語言的基礎，以及ggplot2繪圖基礎，我們的「生信常用分析圖形」的繪製就可以提上日程了！本系列，師兄就開始帶着大家一起學習如何用R語言繪製我們自己的各種分析圖吧！
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❞系列內容包括：
image-20220413115418574圖片意義解讀還是那句話，作圖的前提是理解圖形要表達什麼含義，否則做了也白做！瀑布圖之所以看起來像瀑布，和它的計算規則有關：
「右側柱狀圖：」找出所有樣本中突變個數最多的基因，倒序排列；右側柱狀圖的呈現的是這些基因在所有樣本中的突變次數，次數高的排在上面。
「上方柱狀圖：」將包含這個基因突變的樣本集中排列，且根據樣本中包含的突變個數進行倒序排列；上方柱狀圖呈現的是每個樣本中含有的突變個數，並且不同樣本按照相同突變基因集中排列。
「下方熱圖：」 展示不同樣本的不同臨床信息。
「柱狀圖中不同的顏色」：代表不同突變的鹼基變化類型；（如：C -> T，T -> A等）
「瀑布圖中的不同顏色」：代表不同突變的意義類型；（如：Missense mutation -- 錯義突變，Nonsense mutation -- 無義突變等）
image-20220413114318314oncoplot繪製瀑布圖基礎瀑布圖###################使用oncoplot函數繪製基因突變瀑布圖###########3#展示top10變異基因的信息pdf("onco_plot.pdf",height=6,width=7)oncoplot(maf=laml,top=10)dev.off()
image-20220413114651178自定義變異類型的顏色#自定義變異類型的顏色library(RColorBrewer)vc_cols<-brewer.pal(8,"Set1")names(vc_cols)<-levels(laml@data$Variant_Classification)head(vc_cols)##Frame_Shift_DelFrame_Shift_InsIn_Frame_DelIn_Frame_Ins##"#E41A1C""#377EB8""#4DAF4A""#984EA3"##Missense_MutationNonsense_Mutation##"#FF7F00""#FFFF33"pdf("onco_plot1.pdf",height=6,width=7)oncoplot(maf=laml,top=20,colors=vc_cols)dev.off()
image-20220413115249180添加臨床注釋信息#添加臨床注釋信息，按注釋類型進行排序names(laml@clinical.data)##[1]"Tumor_Sample_Barcode""FAB_classification"##[3]"days_to_last_followup""Overall_Survival_Status"oncoplot(maf=laml,top=20,colors=vc_cols,clinicalFeatures="FAB_classification",sortByAnnotation=T)
image-20220413115439983#展示多個臨床注釋信息oncoplot(maf=laml,top=20,colors=vc_cols,clinicalFeatures=c("FAB_classification","Overall_Survival_Status"),sortByAnnotation=T)image-20220413115418574示例數據和代碼獲取❝本系列「所有代碼和示例數據將會和生信常用圖形系列繪圖」放在一起，公眾號右下角添加師兄微信，「付費99元，即可加入生信繪圖交流群」。群內不僅提供生信常用圖形系列的代碼，還會「提供本系列後續所有Figure的示例數據和代碼」，我會在文章更新後第一時間上傳。
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