R语言 | 绘制带P值的差异柱状图

原文链接：R语言 | 绘制带P值的差异柱状图

本期教程

小杜的生信笔记，自2021年11月开始做的知识分享，主要内容是R语言绘图教程、转录组上游分析、转录组下游分析等内容。凡是在社群同学，可免费获得自2021年11月份至今全部教程，教程配备示例数据和相关代码，我们会持续更新中。

往期教程部分内容

绘图代码

# 生成柱状图
ggplot(df_long, aes(x = time, y = value, fill = group)) +
  geom_bar(stat = "summary", fun = "mean", position = position_dodge(width = 0.9), width = 0.7, color = "black") +
  # 添加误差条，fun.data = mean_cl_normal 指定计算均值和置信区间
  geom_errorbar(stat = "summary", fun.data = mean_cl_normal, position = position_dodge(width = 0.9), width = 0.2) +
  # 使用 geom_beeswarm 函数添加蜂窝散点
  geom_beeswarm(dodge.width = 0.8, size = 3, color = "black") +
  scale_fill_manual(values = c("#009F72","#1F78B4")) +  # "#096A62"
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0)),  ##将Y轴柱子从（0,0）开始
                     limits = c(0,300),  # 设置Y轴的取值
                     ##Y轴的取值距离
                     breaks = seq(0,300,50) ##取值0-300，间隔50
                     )+
  labs(x = "Time", y = NULL, fill = NULL) +
  theme_classic() +
  # 添加 p 值
  stat_pvalue_manual(p_values, x = "time", label = "label",  ##  label = p.adj.signif,星号
                     y.position = c(50, 240, 270), tip.length = 0.001, inherit.aes = FALSE) +
  annotate("segment", x = 0.8, ## X轴距离
           xend = 1.2, ##长度
           y = 48,  ## y的高度 
           yend = 48, 
           color = "black") +
  annotate("segment", x = 1.8, xend = 2.2, y = 238, yend = 238, color = "black") +
  annotate("segment", x = 2.8, xend = 3.2, y = 268, yend = 268, color = "black") +
  theme(axis.line = element_line(size = 0.8),  ## 粗细
    text=element_text(#family = "sans",
      colour ="black",size = 10),
    axis.text.x = element_text(color = "black", size = 10),
    axis.text.y = element_text(color = "black",size = 10),
    axis.ticks = element_line(colour = "black"),
    strip.text = element_text(color = "black",size = 10),
    axis.title = element_text(color = "black",size = 12), ##坐标轴字体大小
    legend.position = "none",
    strip.background = element_blank()
  )

若我们的教程对你有所帮助，请点赞+收藏+转发，这是对我们最大的支持。

往期部分文章

1. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码一

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码二

• WGCNA分析 | 全流程代码分享 | 代码三

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码四

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码五(最新版本)

2. 精美图形绘制教程

• 精美图形绘制教程

3. 转录组分析教程

• 转录组上游分析教程[零基础]

• 一个转录组上游分析流程 | Hisat2-Stringtie

4. 转录组下游分析

• 批量做差异分析及图形绘制 | 基于DESeq2差异分析

• GO和KEGG富集分析

• 单基因GSEA富集分析

• 全基因集GSEA富集分析

小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学教程，以及基于R分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!