ixxmu
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1 year ago 跟着 Nat Cancer 学作图 | 韦恩图+空心饼图 by 木舟笔记
❝「Title：」Multimodal integration of radiology, pathology and genomics for prediction of response to PD-(L)1 blockade in patients with non-small cell lung cancer「DOI：」10.1038/s43018-022-00416-8「Journal：」Nat Cancer「IF：」23.177，Q1
❞
本期图片
❝都是比较常见的图形，本篇主要介绍两个比较好用的R包，一个是直接根据
❞交集数目画韦恩图的的eulerr包，另一个是画空心饼图的ggforce包。
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绘制
install.packages('eulerr')
library(eulerr)
# 直接根据交集的数量进行绘制
# 本图中A,C交集为0 出图后需微调
intersecting_inside <- euler(c("A" = 46+106+81, "B" = 106+81+24+36, "C" = 81+24+52,
"A&B" = 106+81, "B&C" = 81+24,
"A&B&C" = 81))
plot(intersecting_inside,
fills = list(fill = c("#acc7ef",
"#b3e6b2",
"#e8bdcd",
"#83bac4",
"#8c8ba2",
"#b2ab96",
"#8c8ba2")),
quantities = TRUE,
legend = list(side = "right"),
edges = list(col="#7a7c7f",alpha=1,lwd=2))
## pie
dt <- data.frame(Type = c("NSCLC", "Squamous","Large cell", "Adenocacinoma"),
ratio = c(79, 15, 4, 2))
library(ggplot2)
library(ggforce)
ggplot()+
geom_arc_bar(data=dt,
stat = "pie",
aes(x0=0,y0=0,r0=1,r=2,
amount=ratio,fill=Type),
color = 'white'
)+
scale_fill_manual(values = c('#71b6a8', '#3e546b', '#633b4a', '#af9dc1'))+
theme(panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
legend.title=element_blank(),
panel.border = element_blank(),
panel.background = element_blank())+
xlab("")+
ylab('')
ggsave('pie.pdf',width = 5.5,height = 4)
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