论文
Graph pangenome captures missing heritability and empowers tomato breeding
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
没有找到论文里的作图的代码，但是找到了部分组图数据，我们可以用论文中提供的原始数据模仿出论文中的图
今天的推文重复一下论文中的 Extended Data Fig7a
image.png
部分示例数据截图
image.png
将数据整理成作图需要的格式
library(tidyverse)
table(dat01$type)
dat01 %>%
filter(type=="cis_gwas") -> dat01.gwas
dim(dat01.gwas)
dat01 %>%
filter(type == "cis_local") -> dat01.local
dim(dat01.local)
left_join(dat01.gwas,dat01.local,by="ID") -> dat
作图代码
这里没有搞清楚他用来映射颜色的数据是什么，这里我就直接用x轴的数据映射颜色了
library(ggplot2)
library(paletteer)
library(latex2exp)
help(package="latex2exp")
ggplot(data=dat,aes(x=h2.x,y=h2.y))+
geom_point(aes(color=h2.x))+
scale_color_paletteer_c(palette="ggthemes::Blue-Green Sequential",
direction = -1,
name="n neighbours")+
theme_bw()+
theme(panel.grid = element_blank(),
legend.position = c(0.8,0.2))+
geom_abline(slope = 1,intercept = 0,lty="dashed")+
scale_x_continuous(limits = c(0,1),
breaks = seq(0,1,by=0.25))+
scale_y_continuous(limits = c(0,1),
breaks = seq(0,1,by=0.25))+
labs(x=TeX(r"(\textit{h}$^2$ {(\textit{cis})} { GWAS})"),
y=TeX(r"(\textit{h}$^2$ {(\textit{cis})} { local})"))
image.png
今天的推文没啥新知识点，熟悉下ggplot2的基本语法，熟悉下latex2exp这个R包用来添加文本的语法
拼图
library(patchwork)
p+
scale_color_paletteer_c("ggthemes::Red-Green Diverging",
direction = -1) +
p
image.png
示例数据和代码可以自己到论文中获取，或者给本篇推文点赞，点击在看，然后留言获取
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