「R绘图模板」存在-缺失热图:一张图看懂数据的“有”和“无”!!!

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小编有话说

图片文献来源

你手里有一张表格，里面全是数字。但你只关心两件事：某个特征在某个样本里出现了没有？出现的时候属于哪一类？

比如：哪些基因在哪些菌株中存在？哪些病害在哪些地块发生过？哪些学生在哪些课程上拿了优秀？

这种“有/无”+“分类”的数据，最适合用存在-缺失热图来展示。

今天这篇推文，就用最通俗的语言 + 可复现的R代码，带你画出这张图，并且让它既专业又美观。

01 什么时候用这种图？

你有一张0/1（或正数/零）矩阵，想直观展示哪些单元格有值、哪些为空。
每个“有值”的单元格还带有类别标签（比如来自不同的处理组、不同的物种、不同的班级）。
你想按行（样本）和列（特征）进行分面，比如按样本的上级分组、按特征的上级分类来组织图形。
你希望不同分面使用不同颜色，让读者一眼看出差异。

02 数据长什么样？

我们只需要两个文件：

1、数据表：行是样本（或观测对象），列是特征（如基因、OTU、病害类型），数值可以是丰度、计数、或者任何正数（>0表示“有”，=0表示“无”）。

2、特征分组表：两列，第一列是特征名称，第二列是它所属的“大类”（用于分面着色）。

03 核心处理逻辑（附代码逐句解析）

1、R包加载、数据准备、处理

###加载所需R包library(ggplot2) # Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphicslibrary(reshape2) # Flexibly Reshape Data: A Reboot of the Reshape Packagelibrary(dplyr) # A Grammar of Data Manipulationlibrary(ggh4x) # Hacks for 'ggplot2'##加载数据（随机编写，无实际意义）df <- read.table("data.txt",header = 1,check.names = F,sep = "\t")Group <- read.table("Group.txt",header = 1,check.names = F,sep = "\t")##数据处理#绘制存在OR缺失矩阵，这里统一将大于0的数字转换为1#为了实现为不同分面添加不同颜色，可以按照分面赋予不同数字data <- melt(df, id.vars = c("Sample", "Group"), variable.name = "OTU")#先将数据转换为长数据格式#添加分组信息plot_data <-merge(data, Group, by = "OTU")#将大于0的数字按照分组转换为不同数字plot_data$value2 <- ifelse(plot_data$value==0, "0",                           ifelse(plot_data$Species=="speciesA","1",                                  ifelse(plot_data$Species=="speciesB","2",                                         ifelse(plot_data$Species=="speciesC","3","4"))))#指定Sample列顺序plot_data$Sample <- factor(plot_data$Sample, levels = rev(df$Sample))

2、可视化

plot_data %>%  ggplot(aes(x = OTU, y = Sample))+  geom_tile(aes(fill = value2), width = 0.7, height = 0.7, color = "white",            show.legend = F)+#自定义颜色  scale_fill_manual(values = c("0"=NA,"1"="#ff6c5f","2"="#ffc168","3"="#2dde98","4"="#8e43e7"))+##设置分面  facet_nested(Group~ Species,#设置分面变量               scales = 'free',space = "free",switch = "y")+#设置主题  labs(x=NULL, y = NULL)+  theme_void()+  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1,                                   size = 9, color = "black"),        axis.text.y = element_text(size = 9, color = "black"),        strip.background = element_rect(color=NA, fill=NA),        strip.placement = "outside",        panel.spacing.y = unit(0, "cm"),        strip.text = element_text(size = 12, color = "black"))