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从这个系列开始，师兄就带着大家从各大顶级期刊中的Figuer入手，从仿照别人的作图风格到最后实现自己游刃有余的套用在自己的分析数据上！这一系列绝对是高质量！还不赶紧「点赞+在看」，学起来！
❝本期分享的是期刊：「Nucleic Acids Research（IF = 19.16）」上面一篇文章中的一个「泛癌箱线图+显著性检验」！
本系列所有代码和示例数据将会和生信常用图形系列绘图放在一起，扫描下方二维码添加师兄微信，「付费169元」，即可加入生信绘图交流群。「群内不仅提供生信常用图形系列的代码，还会提供本系列后续所有Figure的实例数据和代码，我会在文章更新后第一时间上传。」
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❝当然了！如果你还想白嫖，师兄的文章中代码已经写的很清楚了！但是师兄还是希望你点个赞再走呗！
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「优惠方式：点赞+在看，并转发这两个系列任意一篇文章至朋友圈，集赞30个，即可享受￥139入群！」
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话不多说，直接上图！
读图
❝本期图形来自于数据库CancerMiRNome数据库，数据均可在数据库中下载，图形难度不大，但是在箱线图外散点、以及显著性检验的细节上还是有些值得学习的地方！
❞
效果展示
❝本次复现完全在R语言中进行，并且完美的解决了以上所有问题！请大家放心食用！
❞
绘图群附加福利
凡是「已经加群」的小伙伴，你们在看文献的时候如果看到好看的Figure，可以发到群里！师兄会及时关注的，「如果被师兄选中，就会在推文中更新！」
Figure的要求如下（被选中的前提）：
首先肯定是要符合大众审美的，在图形样式上要过关。
新颖独特，有与常见图形不一样的地方。
有一定难度，太简单的大家都会做，没什么挑战性哈！
往期选中案例
R包载入及数据读取
# 载入R包：
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(tidyverse)
library(latex2exp)
library(rstatix)
# 读取数据：
data <- read.csv("hsa-let-7a-5p.TCGA_PanCancer_Expression_Data.csv", header = T)
head(data)
# mir project sample group expr
# 1 hsa-let-7a-5p TCGA-BRCA TCGA-3C-AAAU-01 Tumor 15.171
# 2 hsa-let-7a-5p TCGA-BRCA TCGA-3C-AALI-01 Tumor 15.494
# 3 hsa-let-7a-5p TCGA-BRCA TCGA-3C-AALJ-01 Tumor 15.453
# 4 hsa-let-7a-5p TCGA-BRCA TCGA-3C-AALK-01 Tumor 15.592
# 5 hsa-let-7a-5p TCGA-BRCA TCGA-4H-AAAK-01 Tumor 15.967
# 6 hsa-let-7a-5p TCGA-BRCA TCGA-5L-AAT0-01 Tumor 16.044基础绘图
# 绘图：
ggplot(data)+
# 基础图形：
geom_boxplot(aes(project, expr, fill = group))+
# 设置颜色：
scale_fill_manual(values = c("Tumor" = "#d6503a", "Normal" = "#5488ef"))+
# 设置主题：
theme_bw()+
theme(axis.text = element_text(face = "bold"),
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
完善美化
# 按中位数由高到低排列：
data_new <- data %>%
group_by(project) %>%
mutate(median = median(expr), group_max = max(expr)) %>%
arrange(desc(median))
# 调整因子顺序：
data_new$project <- factor(data_new$project, levels = unique(data_new$project))
data_new1 <- data_new %>%
group_by(project) %>%
mutate(group_number = length(unique(group)))
# 此数据用于添加显著性检验的label：
stat_data <- data_new1[which(data_new1$group_number == 2),] %>%
group_by(project) %>%
wilcox_test(expr ~ group) %>%
adjust_pvalue(method = "fdr") %>%
add_significance('p')
data_new1 <- unique(data_new1[,c(2, 7,8)])
index <- which(data_new1$group_number == 2)
# 此数据用于画显著性检验的括号用：
bracket_data <- data.frame(x = index - 0.3,
xend = index + 0.3,
y = as.numeric(unlist(data_new1[index, 2]))+0.5,
annotation = "")
# 重新画图：
ggplot()+
# 基础图形：
geom_boxplot(data = data_new, aes(x = project, y =expr, fill = group),outlier.shape = 21, outlier.fill = "white")+
# 设置颜色：
scale_fill_manual(name = NULL, values = c("Tumor" = "#d6503a", "Normal" = "#5488ef"))+
# 设置主题：
theme_bw()+
labs(y = TeX("miRNA Level ($log_{2}$CPM)", bold = T))+
theme(axis.text = element_text(face = "bold"),
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
axis.line = element_line(colour = "black"),
panel.border = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
legend.position = c(0.99, 0.99),
legend.justification = c(1,1))+
# 显著性检验：
geom_signif(stat = "identity",
position = "identity",
data = bracket_data,
aes(x = x,
xend = xend,
y = y,
yend = y,
annotation = annotation))+
annotate(geom = "text", x=index, y = bracket_data$y+0.25, label = as.character(stat_data$p.signif))
ggsave("box_plot.pdf", height = 6, width = 10)往期优秀图形目录
❝以上内容仅为群内部分内容，不代表全部。详细目录请看下方列表！已经入群的小伙伴，无需付费购买推文，群内都会及时更新！
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示例数据和代码获取
❝本系列所有代码和示例数据将会和生信常用图形系列绘图放在一起，公众号右下角添加师兄微信，「付费169元」，即可加入生信绘图交流群。「群内不仅提供生信常用图形系列的代码，还会提供本系列后续所有Figure的实例数据和代码，我会在文章更新后第一时间上传。」
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