R ggplot和ggsignif箱线图添加显著性差异标识

有时候我们会看到如上图片，觉得挺好，但是如何实现呢？没有做的的时候，觉得挺难，但是真要做才发现没有那么困难？

其实做这样的图，目前R比较常用的包有两个，分别为：ggsignif和ggpubr，两者的用法大体差不多，有一些细微从差别，但是结果几乎一样。这里我用的是ggsignif，下面将介绍ggsignif的用法。

两种安装方式：

一般根据数据是否符合正态分布，选择合适的统计方法：

ggsignif包主要函数为：geom_signif()和stat_signif()，常用geom_signif()。

常用参数如下：

test数据集两列，一列是基因表达量，一列是分组。

神奇小工具丨ggplot绘图显著性添加工具---ggsignif

在数据分析过程中，常常需要把组间的显著性添加到图形中，但是在ggplot2中实现起来略显麻烦，幸运的是，有很多R包可以帮助我们实现这一 *** 作，比如ggsignif和ggpubr。

一般根据数据是否符合正态分布，选择合适的统计方法：

ggsignif包主要函数为： geom_signif() 和 stat_signif() ，常用 geom_signif() 。

安装

使用iris数据集做演示

Species的三组两两分别作差异性检验，提前设定好配对分析的list

绘制geom_boxplot()和小提琴图geom_violin()

ggpubr添加p-value主要使用ggpubr包中的两个函数： compare_means() 和 stat_compare_mean() 。

y:测试中使用的y变量

p:p-value

p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjust.method=“holm”

p.format:四舍五入后的p-value

p.signif:显著性水平

method:用于统计检验的方法

绘制箱线图

上述显著性标记可以通过label.x、label.y、hjust及vjust来调整

显著性标记可以通过aes()映射来更改：

aes(label=…p.format…)或aes(lebel=paste0(“p=”,…p.format…))：只显示p-value，不显示统计检验方法

aes(label=…p.signif…)：仅显示显著性水平

aes(label=paste0(…method…,"\n", “p=”,…p.format…))：p-value与显著性水平分行显示

也可以将标签指定为字符向量，不要映射，只需将p.signif两端的…去掉即可

利用ggpaired()进行可视化

绘图

Pairwise comparisons:如果分组变量中包含两个以上的水平，那么会自动进行pairwise test,默认方法为”wilcox.test”

参考： https://blog.csdn.net/xj4math/article/details/115448669

load("Type.Rdata")

首先外面是一个小提琴图，中间一个箱式图，然后两两之间做差异分析，而且排列要从低到高，并且要用*来表示p值的显著程度

step1.映射

x轴是类型，y轴是表达量，填充的颜色按照type来区分，所以直接引用ggviolin

柳叶刀配色

需要给它打上白色，覆盖下面的小提琴图配色

比如要看泛肿瘤里面各种肿瘤里面特定基因的表达量之间有没差异，就可以用这个小提琴图来进行展示，这时候order就可以排序了

三组两两对比 ：先定义一下三组之间的关系，再用一个对比函数，stat_compare_means设置两两比较

基础知识，多多学习

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