【R语言代码分享】106种R绘图模板第04期:圆环图&旭日图_ggplot2、多序列比对及可视化、多组火山图等10个图型

【R语言代码分享】106种R绘图模板第04期：圆环图&旭日图_ggplot2、多序列比对及可视化、多组火山图等10个图型

本期覆盖组成占比、树与序列、筛选结果、散点关系、分布比较等场景；每个模板保留成图、脚本和替换数据思路，适合SCI配图、课题汇报和公众号图文。

适用场景：科研绘图模板整理、SCI图表复用、公众号图文展示、R语言可视化教学。

绘图工具：R语言 + ggplot2/circlize/ComplexHeatmap/ggtree/基础图形等；部分预览由当前数据或模拟数据自动生成。

本期素材：第04篇共10个文件夹，其中包含排序分配的10个模板，并按固定随机种子加入额外模板。

🔥 推文前言

这一期继续按“模板合辑”的方式整理106种R绘图代码。和单一教程不同，这类推文最适合先给读者一个图型地图：哪些图适合做分布比较，哪些图适合做相关关系，哪些图适合做组成占比或复杂注释。

本篇包含10个模板，主题覆盖组成占比、树与序列、筛选结果、散点关系、分布比较。每个模板都配有代表性成图和一句使用场景说明，读者可以先看图型效果，再回到对应文件夹替换自己的数据和参数。

本期重点

优先使用文件夹内已有PDF/PNG/JPG作为展示图；没有成图时，自动使用当前数据生成预览。

如果文件夹连数据也没有，则按图型逻辑模拟一份好看的数据，保证推文仍然图文并茂。

正文写法延续前一批SCI图模板：先给总览，再逐图展示，最后说明数据替换位置和领取话术。

📌 本期模板一览

先用一张总览图把本期模板放在一起。正式发文时，可以把这张图放在开头，帮助读者快速判断哪些图型最适合自己的数据。

编号	图型	类型	脚本
31	圆环图&旭日图_ggplot2	组成占比	圆环图&旭日图_ggplot2.R
32	多序列比对及可视化	树与序列	基于ggmsa多序列比对及可视化.R
33	多组火山图	筛选结果	多组火山图.R
34	密度图+分组标记+均值线	散点关系	密度图+分组标记+均值线.R
35	小提琴图	分布比较	小提琴图.R
36	小提琴图-添加数据点-半小提琴图-雨云图	分布比较	小提琴图-添加数据点-半小提琴图-雨云图.R
37	山脊图	分布比较	山脊图.R
38	嵌套柱状图+显著性+字母标记	柱条排行	嵌套柱状图+显著性+字母标记.R
39	带误差线的柱状堆积图	柱条排行	带误差线的柱状堆积图.R
40	平滑曲线折线图	趋势曲线	平滑曲线折线图.R

📊 成品效果展示

下面每个小节对应一个文件夹。图为现成成图或自动兜底生成的预览；原始文件夹中的PDF或PNG仍可作为论文、PPT或推文配图素材继续使用。

31｜圆环图&旭日图_ggplot2：比例构成、层级组成和多维轮廓展示

组成类图形适合展示类别占比、层级结构或多指标画像，推文传播感比较强。

对应脚本：圆环图&旭日图_ggplot2.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合比例构成、层级组成和多维轮廓展示。

32｜多序列比对及可视化：系统发育、分支注释、序列比对和物种组成展示

树形结构能展示层级关系，配合注释条、热图或堆积条可增强多维解释。

对应脚本：基于ggmsa多序列比对及可视化.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合系统发育、分支注释、序列比对和物种组成展示。

33｜多组火山图：差异筛选、突变谱、GWAS或Top结果展示

这类图强调结果筛选和重点标记，适合把海量特征压缩成可解释的候选集合。

对应脚本：多组火山图.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合差异筛选、突变谱、GWAS或Top结果展示。

34｜密度图+分组标记+均值线：相关性、回归趋势、分组离散和局部结构展示

散点类图形能保留样本层面的分布信息，适合搭配拟合线、置信圈、误差线或边际图。

对应脚本：密度图+分组标记+均值线.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合相关性、回归趋势、分组离散和局部结构展示。

35｜小提琴图：组间差异、分布形态和连续变量比较

分布类图形能展示中位数、密度、离散程度和异常值，比单纯均值图更适合科研数据。

对应脚本：小提琴图.R；代表成图：Rplot01.pdf；推荐用途：适合组间差异、分布形态和连续变量比较。

36｜小提琴图-添加数据点-半小提琴图-雨云图：组间差异、分布形态和连续变量比较

分布类图形能展示中位数、密度、离散程度和异常值，比单纯均值图更适合科研数据。

对应脚本：小提琴图-添加数据点-半小提琴图-雨云图.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合组间差异、分布形态和连续变量比较。

37｜山脊图：组间差异、分布形态和连续变量比较

分布类图形能展示中位数、密度、离散程度和异常值，比单纯均值图更适合科研数据。

对应脚本：山脊图.R；代表成图：Rplot.png；推荐用途：适合组间差异、分布形态和连续变量比较。

38｜嵌套柱状图+显著性+字母标记：数量对比、排序、误差线、显著性和多组构成展示

柱条类图形适合比较不同类别的大小，加入误差线、排序或分面后很适合论文结果页。

对应脚本：嵌套柱状图+显著性+字母标记.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合数量对比、排序、误差线、显著性和多组构成展示。

39｜带误差线的柱状堆积图：数量对比、排序、误差线、显著性和多组构成展示

柱条类图形适合比较不同类别的大小，加入误差线、排序或分面后很适合论文结果页。

对应脚本：带误差线的柱状堆积图.R；代表成图：Rplot.png；推荐用途：适合数量对比、排序、误差线、显著性和多组构成展示。

40｜平滑曲线折线图：时间序列、趋势变化、多分组曲线和连续过程展示

趋势类图形适合讲随时间、剂量或梯度变化的结果，常用于动态过程和模型曲线。

对应脚本：平滑曲线折线图.R；代表成图：Rplot.pdf；推荐用途：适合时间序列、趋势变化、多分组曲线和连续过程展示。

💻 代码流程拆解

这106个模板的底层复用逻辑基本一致：读取数据、整理成长表或矩阵、映射颜色/分组/显著性，最后保存为PDF或PNG。下面给出适合大多数模板的替换骨架。

library(ggplot2) dat <- read.table("your_data.txt", header = TRUE, sep = "\t", check.names = FALSE) # 1. 修改分组列、数值列、标签列 # 2. 根据模板脚本替换 aes() 中的 x / y / color / fill / group # 3. 保持主题、配色、显著性标注和导出尺寸一致 p <- ggplot(dat, aes(x = group, y = value, fill = group)) + geom_col(width = 0.72) + theme_classic(base_size = 12) ggsave("Rplot.pdf", p, width = 7, height = 5)

🧩 替换成自己数据时，重点改哪里？

要改的内容	对应位置	说明
输入文件	input/example/data文件	优先替换模板自带的数据文件，保持列名、分隔符和样本顺序一致。
分组和颜色	group/fill/color	分组名称改掉后，scale_*_manual里的颜色和图例顺序也要同步修改。
图型参数	geom_* / circos.* / Heatmap()	不同图型的核心函数不同，但都围绕坐标、分组、标签和注释展开。
导出尺寸	ggsave()/pdf()	公众号配图可以偏宽，论文配图建议保留PDF矢量版本并按期刊尺寸微调。

✨ 这套模板适合哪些研究？

·需要快速整理一批R语言科研绘图模板，按图型效果选择最合适的表达方式。

·做组学、生态、临床、微生物、地理空间或多变量统计分析时，希望把结果图做得更丰富。

·公众号、课程、课题组培训或科研绘图资料包，需要用图文方式展示模板价值。

📝 写在最后

第04期的价值不在于把代码逐行讲完，而是帮读者快速建立图型选择意识：看到数据结构，就能想到适合用哪一种图来表达。后续真正复用时，只要先确认输入数据格式，再替换分组、颜色、标签和导出尺寸即可。

资料领取话术

后台回复“106绘图第04期”：获取本期10个R绘图模板和示例数据。

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