【画图】ACE2在TCGA肺癌数据的表达情况(请不要过度解读这个图的结果!)

2023-02-28 19:14:55 浏览数 (1)

1、获得分组信息

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load("~/TCGAOS/TCGAOS/TCGA-LUAD_data.rda")
TCGA_LUADrace<-data.frame(row.names = rownames(coldata),race=coldata@listData[["race"]])

2、获得ACE2表达信息

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load("~/TCGAOS/TCGAOS/TCGA-LUAD_expr_data.rda")
colnames(vsd.TCGA.expr)<-str_replace_all(colnames(vsd.TCGA.expr), "[.]", "-")
ACE2_TCGA_LUAD_expr<-t(vsd.TCGA.expr["ENSG00000130234",])
colnames(ACE2_TCGA_LUAD_expr)<-"ACE2_expression"

3、把上面两个信息揉在一起

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ACE2_TCGA_LUAD_expr_m<-merge(ACE2_TCGA_LUAD_expr,TCGA_LUADrace,by=0)

4、ggplot2做图

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p2<-ggplot(ACE2_TCGA_LUAD_expr_m,aes(x=race,y=ACE2_expression)) 
  geom_boxplot(fill="#FF3D2E",colour="#1F3552",alpha=0.7) 
  geom_jitter() 
  ggtitle("TCGA_LUAD ACE2 expression") 
  theme_bw() 
  theme(axis.text.x=element_text(colour="black", size = 11))

5、拼图输出pdf

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p<-cowplot::plot_grid(p1,p2,align = "h")
ggsave(p,filename = "p.pdf",width = 23.5,height = 10)

简单的Boxplot图是最常见的,供大家参考!

上面这个代码复制粘贴,是不能出图的,因为分组和表达的数据是直接加载之前保存的信息。

大家可以再文末赞赏,可以获得出图代码和清洗好的数据!

注意,不要过度解读这个这个图结果的意义!这仅仅是一个画图代码分享!

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